ДМК-Пресс Статистический анализ и визуализация данных с помощью R Мастицкий Сергей Эдуардович, Шитиков Владимир

Визуализация данных играет важную роль на всех этапах статистического анализа - от первичного ознакомления со свойствами данных до диагностики качества построенных моделей и представления полученных результатов. Из всего разнообразия статистических программ выделяется R - интенсивно развивающаяся и свободно распространяемая система статистических вычислений, в которой реализовано множество классических и современных методов анализа данных. Программные реализации алгоритмов, входящих в базовую версию R, проверены на практике не одним поколением пользователей и ученых. Кроме того, пользователи R постоянно разрабатывают многочисленные дополнения (т.н. "пакеты") для этой системы. Настоящая книга посвящена ggplot2 - одному из таких пакетов, который значительно расширяет и без того богатые базовые графические возможности R

Изучите методы скрапинга и краулинга веб-сайтов, чтобы получить доступ к неограниченному объему данных в любом уголке Интернета и любом формате. С помощью этого практического руководства вы узнаете, как использовать скрипты Python и веб-API, чтобы одновременно собрать и обработать данные с тысяч или даже миллионов веб-страниц • Идеально подходящая для программистов, специалистов по безопасности и веб-адмнппстраторов, знакомых с языком Python, эта книга знакомит не только с основными принципами работы веб-скраперов, но и углубляется и более сложные темы, такие как анализ сырых данных или использование скраперов для тестирования интерфейса веб-сайта. Примеры программного кода, приведенные в книге, помогут разобраться в этих принципах на практике

Эта книга, посвященная методике вероятностного программирования, научит вас создавать гибкие байесовские статистические модели в программном коде • Сочетание гибкого определения модели и механизма автоматического логического вывода предоставляет исследователю мощный инструмент для быстрого создания, анализа и постепенного усовершенствования новых статистических моделей. Вероятностное программирование делает статистическое моделирование доступным практически для всех, значительно снижая требования к уровню математической подготовки, позволяя создавать новые модели более простым методом и тратить на это меньше времени • Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, решающим нетривиальные задачи, связанные с вероятностными распределениями

Итак, вам требуется создать масштабируемую и устойчивую к сбоям систему, имеющую требования к высокой доступности. Узнайте, почему платформа Erlang/OTP так известна широтой, глубиной и согласованностью своих возможностей. Это практическое руководство демонстрирует использование языка Erlang и его платформы OTP, состоящей из библиотек, инструментов и принципов проектирования. Мы рассмотрим принципы разработки сложных систем, готовых к коммерческой эксплуатации, которым просто запрещено выходить из строя. В первой части книги вы узнаете о подходах к проектированию и реализации поведений процессов и деревьев наблюдения с помощью Erlang/OTP, а также как собирать их в самостоятельные узлы. Вторая часть рассматривает вопросы надёжности, масштабируемости и высокой доступности в вашем проекте в целом

Наука о поведении сложных систем использует различные вычисления для изучения естественных и гуманитарных наук. В этой книге вы будете использовать графы, клеточные автоматы и агентные модели для изучения тем по физике, биологии и экономике • Независимо от того, являетесь ли вы программистом на Python или изучаете компьютерное моделирование в университете, вы углубитесь в изучение сложных систем с помощью серии проработанных примеров, упражнений, случаев из практики и простых для понимания объяснений

Настоящая работа является учебно-методическим пособием по компьютерному анализу четырехполюсников с применением высокоуровневого языка, интерактивной среды для программирования, численных расчетов и визуализации результатов MATLAB R2019a • Кратко изложена теоретическая часть. Приведены подробно документированные примеры программ • Данный материал рассчитан на студентов всех форм обучения, бакалавров, магистров и аспирантов университетов связи, инженерно-технических работников, также будет полезен учащимся техникумов и колледжей

Анализ корпоративных данных начинается с чтения, фильтрации и объединения файлов и потоков из многих источников. Механизм обработки данных Spark способен обрабатывать эти разнообразные объемы информации как признанный лидер в этой области, обеспечивая в 100 раз большую скорость, чем например Hadoop. Благодаря поддержке SQL, интуитивно понятному интерфейсу и простому и ясному многоязыковому API вы можете использовать Spark без глубокого изучения новой сложной экосистемы. Эта книга научит вас создавать полноценные и завершенные аналитические приложения. В качестве примера используется полный конвейер обработки данных, поступающих со спутников NASA • Для чтения этой книги не требуется какой-либо предварительный опыт работы со Spark, Scala или Hadoop

"Знакомит читателей с множеством базовых методов, ведя его по пути от простого к сложному. Единственная книга по R, которая вам когда-либо понадобится" • Мартин Перри, Microsoft • R - золотой стандарт, ежедневно используемый исследователями по всему миру для самых разных вычислений и статистического анализа данных. Этот свободно распространяемый язык с открытым исходным кодом включает огромное количество пакетов самой разной направленности, от расширенной визуализации данных до глубокого обучения. Чрезвычайно удобный для пользователей с математическим складом ума, R легко решает практические задачи, не заставляя думать о них с точки зрения программиста • Данная книга научит вас выполнять статистический анализ и визуализировать результаты с помощью R и его популярных пакетов; решать такие практические задачи, как прогнозирование, интеллектуальный анализ данных и разработка динамических отчетов

Сегодня язык R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Ведущие университеты мира, аналитики крупнейших компаний и исследовательских центров регулярно используют R при проведении научно-технических расчетов и создании крупных информационных проектов. Широкое преподавание статистики на базе этой системы и всемерная поддержка научным сообществом обусловили то, что приведение скриптов кода на языке R постепенно становится общепризнанным стандартом как: в журнальных публикациях, так и при неформальном общении ученых всего мира. Настоящая книга дополняет небольшую (пока) коллекцию работ по R на русском языке, обобщая и значительно расширяя совокупность методических сообщений, опубликованных ранее одним из авторов

Библиотека pandas - популярный пакет для анализа и обработки данных на языке Python. Он предлагает эффективные, быстрые, высокопроизводительные структуры данных, которые позволяют существенно упростить работу. Данная книга познакомит вас с обширным набором инструментов, предлагаемых библиотекой pandas, - начиная с обзора загрузки данных с удаленных источников, выполнения численного и статистического анализа, индексации, агрегации и заканчивая визуализацией данных и анализом финансовой информации • Издание предназначено всем разработчикам на языке Python, интересующимся обработкой данных

Язык R - мощный инструмент статистического программирования, десятки тысяч людей ежедневно используют его для проведения серьезного статистического анализа. Но не все задачи, даже простые, удастся быстро решить с его помощью, если не знать определенных тонкостей • Эта книга предлагает практические советы по решению разнообразных задач с под­робным разбором каждой из них. От основных задач автор переходит к вводу и выводу, общей статистике, графике, линейной регрессии - любая значительная работа с R под­разумевает знакомство с большинством этих областей или с ними всеми • Издание пригодится для разработчиков на R с разным уровнем подготовки - от но­вичков до уверенных пользователей, желающих расширить свой кругозор

Книга знакомит с одной из самых распространенных и мощных библиотек визуализации данных - D3.js, Прочтя ее, вы сможете решить любую задачу: от создания визуализации с нуля до запуска ее на сервере и написания автоматизированных тестов • Издание предназначено разработчикам веб-приложений, специалистам по анализу и обработке данных и всем, интересующимся интерактивным представлением данных в вебе с помощью библиотеки D3