Ennen Memmoa muistiinpanoni olivat hajallaan PDF-tiedostoissa. Nyt työtila kokoaa kaiken yhteen – näen tarkalleen, mitä on vielä opiskeltavana.
Exploratory Data Analysis Using R provides a classroom-tested introduction to exploratory data analysis (EDA), and this revised edition is accompanied by the R package ExploreTheData that implements many of the approaches described. As before, the primary focus of the book is on identifying "interesting" features - good, bad, and ugly - in a dataset, why it is important to find them, how to treat them, and more generally, the use of R to explore and explain datasets and the analysis results derived from them.
The book begins with a brief overview of exploratory data analysis using R, followed by a detailed discussion of creating various graphical data summaries in R. Then comes a thorough introduction to exploratory data analysis, and a detailed treatment of 13 data anomalies, why they are important, how to find them, and some options for addressing them. Subsequent chapters introduce the mechanics of working with external data, structured query language (SQL) for interacting with relational databases, linear regression analysis (the simplest and historically most important class of predictive models), and crafting data stories to explain our results to others. These chapters use R as an interactive data analysis platform, while Chapter 9 turns to writing programs in R, focusing on creating custom functions that can greatly simplify repetitive analysis tasks. Further chapters expand the scope to more advanced topics and techniques: special considerations for working with text data, a second look at exploratory data analysis, and more general predictive models.
The book is designed for both advanced undergraduate, entry-level graduate students, and working professionals with little to no prior exposure to data analysis, modeling, statistics, or programming. It keeps the treatment relatively non-mathematical, even though data analysis is an inherently mathematical subject. Exercises are included at the end of most chapters, and an instructor's solution manual is available.
Ennen Memmoa muistiinpanoni olivat hajallaan PDF-tiedostoissa. Nyt työtila kokoaa kaiken yhteen – näen tarkalleen, mitä on vielä opiskeltavana.
Memmon yhteenvedot ovat kultaa ennen kokeita. Minun ei tarvitse lukea 800 sivua uudelleen kaksi viikkoa ennen – vain tärkeimmät osat.
AI-chat on pelastanut minut useammin kuin kerran tenttiä edeltävänä iltana. Kysyn vain, kunnes ymmärrän – ilman, että tarvitsee odottaa opiskeluryhmän vastausta.
Visat osuvat juuri siihen, mitä minun tarvitsee tietää. Memmo seuraa, mihin jään jumiin – joten harjoittelen vain sitä, mikä on sen arvoista.
Muistikortit toistuvalla harjoittelulla ovat taikaa. Memmo tietää, milloin olen unohtamassa jotain, ja tuo sen takaisin.
AI-podcastit ovat suosikkini. Kuuntelen niitä matkalla kouluun ja saan kertauksen ilman, että tarvitsee istua tietokoneen ääressä.
Handbok i kvalitativa metoder
281 kr
Hållbar utveckling: en introduktion för ingenjörer och andra problemlösare
334 kr
Brymans Samhällsvetenskapliga metoder
390 kr
Projektledning
491 kr
Den orättvisa hälsan: om socioekonomiska skillnader i hälsa och livslängd
326 kr
Organizational Leadership
429 kr
Vetenskapsteori för nybörjare
196 kr
På väg mot läraryrket
172 kr
Det sociala livet i skolan: Socialpsykologiska perspektiv
253 kr
Betygsättningens didaktik
151 kr
Personality
402 kr
Studying Leadership
404 kr
Managing Innovation
477 kr
Introduktion till samhällsvetenskaplig metod
347 kr
The Psychology of Sex and Gender
698 kr
Evidens och kunskap för socialt arbete
207 kr
Introduction to Leadership
605 kr