Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Einstieg in die Thematik des Data Minings und der Prädiktiven Analyseverfahren. Als Methodensammlung gedacht, bietet es zu jedem Verfahren zunächst eine kurze Darstellung der Theorie und erklärt die zum Verständnis notwendigen Formeln. Es folgt jeweils eine Illustration der Verfahren mit Hilfe von Beispielen, die mit dem Programmpaket R erarbeitet werden. Zum Abschluss wird eine einfache Möglichkeit präsentiert, mit der die Performancewerte verschiedener Verfahren mit statistischen Mitteln verglichen werden können. Zum Einsatz kommen hierbei geeignete Grafiken und Konfidenzintervalle.Das Buch verzichtet nicht auf Theorie, es präsentiert jedoch so wenig Theorie wie möglich, aber so viel wie nötig und ist somit optimal für Studium und Selbststudium geeignet.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Einstieg in die Thematik des Data Minings und der Prädiktiven Analyseverfahren. Als Methodensammlung gedacht, bietet es zu jedem Verfahren zunächst eine kurze Darstellung der Theorie und erklärt die zum Verständnis notwendigen Formeln. Es folgt jeweils eine Illustration der Verfahren mit Hilfe von Beispielen, die mit dem Programmpaket R erarbeitet werden. Zum Abschluss wird eine einfache Möglichkeit präsentiert, mit der die Performancewerte verschiedener Verfahren mit statistischen Mitteln verglichen werden können. Zum Einsatz kommen hierbei geeignete Grafiken und Konfidenzintervalle.Das Buch verzichtet nicht auf Theorie, es präsentiert jedoch so wenig Theorie wie möglich, aber so viel wie nötig und ist somit optimal für Studium und Selbststudium geeignet.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Die explorative Datenanalyse (EDA) umfasst eine Reihe meist grafischer oder semigrafischer Verfahren, die es ermöglichen, Daten und Ergebnisse besser zu verstehen. Das Ziel der EDA ist es Muster, Auffälligkeiten oder Zusammenhänge in Daten zu entdecken. Im Hauptteil des Buches werden die Grundtechniken zur Exploration von Verteilungen, Zusammenhängen und multivariaten Beziehungen vorgestellt. Die Grenzen zwischen der explorativen und der deskriptiven Datenanalyse sind fließend und für eine vernünftige Datenanalyse (und auch zur Kommunikation von Ergebnissen) sind beide unabdingbar. Deswegen behandelt das Buch beide Arten von Verfahren. Zudem enthält es ein Kapitel über Effektgrößen und eines zu Grafiken in der Inferenzstatistik. Alle Verfahren werden mit Hilfe von Beispielen illustriert und können unter Verwendung der frei erhältlichen Programmiersprache R von jedermann leicht nachvollzogen werden. Ergänzend werden alle R-Skripte auch online angeboten (http://www.r-stutorials.de/eda). Da keinerlei Programmierkenntnisse vorausgesetzt werden, eignet sich dieses Buch auch zum Einstieg in R.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Die explorative Datenanalyse (EDA) umfasst eine Reihe meist grafischer oder semigrafischer Verfahren, die es ermöglichen, Daten und Ergebnisse besser zu verstehen. Das Ziel der EDA ist es Muster, Auffälligkeiten oder Zusammenhänge in Daten zu entdecken. Im Hauptteil des Buches werden die Grundtechniken zur Exploration von Verteilungen, Zusammenhängen und multivariaten Beziehungen vorgestellt. Die Grenzen zwischen der explorativen und der deskriptiven Datenanalyse sind fließend und für eine vernünftige Datenanalyse (und auch zur Kommunikation von Ergebnissen) sind beide unabdingbar. Deswegen behandelt das Buch beide Arten von Verfahren. Zudem enthält es ein Kapitel über Effektgrößen und eines zu Grafiken in der Inferenzstatistik. Alle Verfahren werden mit Hilfe von Beispielen illustriert und können unter Verwendung der frei erhältlichen Programmiersprache R von jedermann leicht nachvollzogen werden. Ergänzend werden alle R-Skripte auch online angeboten (http://www.r-stutorials.de/eda). Da keinerlei Programmierkenntnisse vorausgesetzt werden, eignet sich dieses Buch auch zum Einstieg in R.
Aktualisiert: 2023-04-04
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