Data Wrangling with R

Author: Bradley C. Boehmke, Ph.D.
Publisher: Springer
ISBN: 3319455990
Format: PDF
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This guide for practicing statisticians, data scientists, and R users and programmers will teach the essentials of preprocessing: data leveraging the R programming language to easily and quickly turn noisy data into usable pieces of information. Data wrangling, which is also commonly referred to as data munging, transformation, manipulation, janitor work, etc., can be a painstakingly laborious process. Roughly 80% of data analysis is spent on cleaning and preparing data; however, being a prerequisite to the rest of the data analysis workflow (visualization, analysis, reporting), it is essential that one become fluent and efficient in data wrangling techniques. This book will guide the user through the data wrangling process via a step-by-step tutorial approach and provide a solid foundation for working with data in R. The author's goal is to teach the user how to easily wrangle data in order to spend more time on understanding the content of the data. By the end of the book, the user will have learned: How to work with different types of data such as numerics, characters, regular expressions, factors, and dates The difference between different data structures and how to create, add additional components to, and subset each data structure How to acquire and parse data from locations previously inaccessible How to develop functions and use loop control structures to reduce code redundancy How to use pipe operators to simplify code and make it more readable How to reshape the layout of data and manipulate, summarize, and join data sets

Wirtschaftsrechnen

Author: Wilhelm Kalveram
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3663128571
Format: PDF, Kindle
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Dieses Buch soll das Gesamtgebiet der kaufmännischen Arithmetik so dar stellen, daß es einmal ein selbständiges Eindringen in dieses Stoffgebiet ermöglicht, zum andern aber auch für die Verwendung an höheren Handels schulen und für die Vorbereitung auf kaufmännische Prüfungen an Hoch schulen und Universitäten in Betracht kommt. Es wurde deshalb besonderer Wert auf einen methodischen Aufbau gelegt. Das eingeschaltete knappe, aber typische übungsmaterial, dem die Lösungen beigegeben sind, soll den ge botenen Wissensstoff veranschaulichen. Der Vorkurs ist als Wiederholung und Auffrischung schon vorhandener Kenntnisse gedacht und deshalb auf das Wesentliche beschränkt. Die Finanz mathematik wird so weit behandelt, wie sie in der Praxis eines großen kauf männischen Unternehmens gebraucht wird. Ein tieferes Eindringen in die Zinseszins-, Renten-und Anleiherechnung mit Hilfe mathematischer Metho den wurde bewußt vermieden. Seit dem Erscheinen der zweiten Auflage dieses Buches haben sich die Preis und Währungsverhältnisse so weit stabilisiert, daß in dieser nun vorliegenden dritten Auflage Kurse, Preise und sonstige Zahlenaussagen den heutigen Ver hältnissen angepaßt, gleichzeitig aber konjunkturelle Schwankungen ausge schaltet werden konnten. Eine wesentliche Erweiterung hat die nun vorliegende dritte Auflage dadurch erfahren, daß drei neue Kapitel über Effektenrechnen, Devisenrechnen und Devisenarbitrage eingefügt wurden. Ihnen liegen Arbeiten meines Vaters auf diesen Gebieten zugrunde, die in ihrem Aufbau im wesentlichen unverändert gelassen wurden, wobei jedoch, wie schon erwähnt, den heutigen Verhält nissen weitgehend Rechnung getragen wurde.

Datenvisualisierung mit R

Author: Thomas Rahlf
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3662548208
Format: PDF, Docs
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Dieses Buch führt in die Grundlagen der Gestaltung von Präsentationsgrafiken mit der Open Source Software R ein, die hinsichtlich der Visualisierungsmöglichkeiten praktisch keine Wünsche offen lässt und sich zunehmend als Standard im Bereich der Statistiksoftware etabliert. Anhand von 111 vollständigen Skript-Beispielen lernen Sie, wie Sie Balken- und Säulendiagramme, Bevölkerungspyramiden, Lorenzkurven, Streudiagramme, Zeitreihendarstellungen, Radialpolygone, Gantt-Diagramme, Profildiagramme, Heatmaps, Bumpcharts, Mosaik- und Ballonplots sowie eine Reihe verschiedener thematischer Kartentypen mit dem Base Graphics System von R erstellen. Für jedes Beispiel werden reale Daten verwendet sowie die Abbildung und deren Programmierung Schritt für Schritt erläutert. Das Buch ist damit ein wertvolles Nachschlagewerk für eine Fülle von Anwendungsfällen der Datenvisualisierung, zu deren traditionellen Anwendungsbereichen in Wissenschaft und Marketing vermehrt auch neue Gebiete wie Big-Data-Analysen oder Datenjournalismus hinzukommen. In der vorliegenden Auflage wurden Beispiele zu Cartogrammen, Chord-Diagrammen und Netzwerken sowie ein neues Kapitel zu interaktiven Visualisierungen mit Javascript aufgenommen.

Data Wrangling

Author: Patrick Houlihan
Publisher: Apress
ISBN: 9781484206126
Format: PDF, ePub
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Use R to gather, clean, and manage financial data in structured and unstructured databases. Learn how to read and write the increasing volume and complexity of data from and between SQL and MongoDB databases. Data Wrangling teaches practitioners and students of financial data analysis the SQL and MongoDB database management skills they need to succeed in their analytic work. The authors, who have deep experience in the financial industry as well as in teaching quantitative finance, take most of the operational and programming examples that enrich their book from the financial arena, including both market data and text-based data. The concepts presented through these examples are nonetheless applicable to a wide range of fields, so data analysts from all industries will profit from this book. What You'll Learn Use a rich feature set of R for financial data analytics Employ an integrated comparison-based learning approach to SQL and NoSQL database management, including query and insert constructs Understand data wrangling best practices and solutions Be exposured to cutting-edge database technologies such as text-based analytics and their financial applications Study an abundance of practical examples from the real world of finance Who This Book Is For Data analysts in the financial industry, data analysts in nonfinancial fields, and those who deal with data in their professional or academic work

R in a Nutshell

Author: Joseph Adler
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3897216507
Format: PDF, Mobi
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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Hands On Data Science with R

Author: Vitor Bianchi Lanzetta
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 1789135834
Format: PDF, ePub, Mobi
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A hands-on guide for professionals to perform various data science tasks in R Key Features Explore the popular R packages for data science Use R for efficient data mining, text analytics and feature engineering Become a thorough data science professional with the help of hands-on examples and use-cases in R Book Description R is the most widely used programming language, and when used in association with data science, this powerful combination will solve the complexities involved with unstructured datasets in the real world. This book covers the entire data science ecosystem for aspiring data scientists, right from zero to a level where you are confident enough to get hands-on with real-world data science problems. The book starts with an introduction to data science and introduces readers to popular R libraries for executing data science routine tasks. This book covers all the important processes in data science such as data gathering, cleaning data, and then uncovering patterns from it. You will explore algorithms such as machine learning algorithms, predictive analytical models, and finally deep learning algorithms. You will learn to run the most powerful visualization packages available in R so as to ensure that you can easily derive insights from your data. Towards the end, you will also learn how to integrate R with Spark and Hadoop and perform large-scale data analytics without much complexity. What you will learn Understand the R programming language and its ecosystem of packages for data science Obtain and clean your data before processing Master essential exploratory techniques for summarizing data Examine various machine learning prediction, models Explore the H2O analytics platform in R for deep learning Apply data mining techniques to available datasets Work with interactive visualization packages in R Integrate R with Spark and Hadoop for large-scale data analytics Who this book is for If you are a budding data scientist keen to learn about the popular pandas library, or a Python developer looking to step into the world of data analysis, this book is the ideal resource you need to get started. Some programming experience in Python will be helpful to get the most out of this course

R f r Dummies

Author: Andrie de Vries
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527812520
Format: PDF, ePub, Docs
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Wollen Sie auch die umfangreichen Möglichkeiten von R nutzen, um Ihre Daten zu analysieren, sind sich aber nicht sicher, ob Sie mit der Programmiersprache wirklich zurechtkommen? Keine Sorge - dieses Buch zeigt Ihnen, wie es geht - selbst wenn Sie keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder Statistik haben. Andrie de Vries und Joris Meys zeigen Ihnen Schritt für Schritt und anhand zahlreicher Beispiele, was Sie alles mit R machen können und vor allem wie Sie es machen können. Von den Grundlagen und den ersten Skripten bis hin zu komplexen statistischen Analysen und der Erstellung aussagekräftiger Grafiken. Auch fortgeschrittenere Nutzer finden in diesem Buch viele Tipps und Tricks, die Ihnen die Datenauswertung erleichtern.

R f r Data Science

Author: Hadley Wickham
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101546
Format: PDF
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Lernen Sie, wie Sie mit R Ihre Rohdaten in Erkenntnisse und Wissen umwandeln. Dieses Buch führt Sie ein in R, RStudio und tidyverse – eine Sammlung von R-Paketen, die ineinandergreifen, um Data Science schnell, flüssig und komfortabel zu machen. R für Data Science ist geeignet für Leser ohne vorherige Programmierkenntnisse und zielt darauf ab, dass Sie Techniken der Data Science so schnell wie möglich in der Praxis umsetzen können. Die Autoren Hadley Wickham und Garrett Grolemund zeigen, wie Sie Daten importieren, aufbereiten, untersuchen und modellieren und wie Sie die Ergebnisse kommunizieren können. So bekommen Sie einen vollständigen Überblick über den Data-Science-Zyklus und die Tools, die für die Detailarbeit erforderlich sind.

Practical Data Wrangling

Author: Allan Visochek
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 1787283674
Format: PDF, ePub, Mobi
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Turn your noisy data into relevant, insight-ready information by leveraging the data wrangling techniques in Python and R About This Book This easy-to-follow guide takes you through every step of the data wrangling process in the best possible way Work with different types of datasets, and reshape the layout of your data to make it easier for analysis Get simple examples and real-life data wrangling solutions for data pre-processing Who This Book Is For If you are a data scientist, data analyst, or a statistician who wants to learn how to wrangle your data for analysis in the best possible manner, this book is for you. As this book covers both R and Python, some understanding of them will be beneficial. What You Will Learn Read a csv file into python and R, and print out some statistics on the data Gain knowledge of the data formats and programming structures involved in retrieving API data Make effective use of regular expressions in the data wrangling process Explore the tools and packages available to prepare numerical data for analysis Find out how to have better control over manipulating the structure of the data Create a dexterity to programmatically read, audit, correct, and shape data Write and complete programs to take in, format, and output data sets In Detail Around 80% of time in data analysis is spent on cleaning and preparing data for analysis. This is, however, an important task, and is a prerequisite to the rest of the data analysis workflow, including visualization, analysis and reporting. Python and R are considered a popular choice of tool for data analysis, and have packages that can be best used to manipulate different kinds of data, as per your requirements. This book will show you the different data wrangling techniques, and how you can leverage the power of Python and R packages to implement them. You'll start by understanding the data wrangling process and get a solid foundation to work with different types of data. You'll work with different data structures and acquire and parse data from various locations. You'll also see how to reshape the layout of data and manipulate, summarize, and join data sets. Finally, we conclude with a quick primer on accessing and processing data from databases, conducting data exploration, and storing and retrieving data quickly using databases. The book includes practical examples on each of these points using simple and real-world data sets to give you an easier understanding. By the end of the book, you'll have a thorough understanding of all the data wrangling concepts and how to implement them in the best possible way. Style and approach This is a practical book on data wrangling designed to give you an insight into the practical application of data wrangling. It takes you through complex concepts and tasks in an accessible way, featuring information on a wide range of data wrangling techniques with Python and R

R for Data Science

Author: Hadley Wickham
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 1491910364
Format: PDF, Mobi
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Learn how to use R to turn raw data into insight, knowledge, and understanding. This book introduces you to R, RStudio, and the tidyverse, a collection of R packages designed to work together to make data science fast, fluent, and fun. Suitable for readers with no previous programming experience, R for Data Science is designed to get you doing data science as quickly as possible. Authors Hadley Wickham and Garrett Grolemund guide you through the steps of importing, wrangling, exploring, and modeling your data and communicating the results. You’ll get a complete, big-picture understanding of the data science cycle, along with basic tools you need to manage the details. Each section of the book is paired with exercises to help you practice what you’ve learned along the way. You’ll learn how to: Wrangle—transform your datasets into a form convenient for analysis Program—learn powerful R tools for solving data problems with greater clarity and ease Explore—examine your data, generate hypotheses, and quickly test them Model—provide a low-dimensional summary that captures true "signals" in your dataset Communicate—learn R Markdown for integrating prose, code, and results