Avis des lecteurs
Résumé:Le livre « Data Mining and Business Analytics with R » de Johannes Ledolter est généralement bien accueilli pour son approche pratique de l'analyse de données à l'aide de R. Il fournit une solide introduction à diverses techniques statistiques pertinentes pour l'exploration de données, complétée par des exemples du monde réel et des exercices pour les lecteurs familiers avec R. Cependant, de nombreux utilisateurs soulignent que le contenu peut ne pas convenir à des débutants absolus en R ou en statistiques, et que certaines sections manquent d'explications approfondies.
Avantages:⬤ Un style d'écriture clair et accessible qui explique bien les concepts complexes.
⬤ L'accent est mis sur les applications pratiques et les exercices d'application de R.
⬤ L'ouvrage couvre une grande variété de techniques statistiques et de progiciels R.
⬤ Le contenu est bien organisé, ce qui permet d'éviter les erreurs de traduction.
⬤ Le contenu est bien organisé, ce qui permet aux lecteurs de suivre plus facilement.
⬤ Convient aux étudiants ou aux professionnels qui ont des connaissances en statistiques et qui souhaitent apprendre à utiliser R pour l'analyse de données.
⬤ Il suppose une connaissance préalable de R et des statistiques, ce qui le rend inaccessible aux débutants complets.
⬤ Certains lecteurs trouvent que les explications mathématiques sont trop superficielles ou trop rapides.
⬤ La dépendance du livre à l'égard d'ensembles de données R particuliers peut sembler dépassée pour certains lecteurs.
⬤ Manque d'exploration détaillée des méthodes statistiques avancées ; se concentre davantage sur l'application des techniques que sur les fondements théoriques.
⬤ Certains utilisateurs souhaiteraient que le code R soit mieux noté, car il peut être déroutant pour les personnes moins expérimentées en programmation.
(basé sur 30 avis de lecteurs)
Titre original :
Business Analytics
Contenu du livre :
La collecte, l'analyse et l'extraction d'informations précieuses à partir d'une grande quantité de données nécessitent des outils de calcul et d'analyse robustes et facilement accessibles. Data Mining and Business Analytics with R utilise le logiciel open source R pour l'analyse, l'exploration et la simplification de grands ensembles de données à haute dimension. En conséquence, les lecteurs reçoivent les conseils nécessaires pour modéliser et interpréter des données compliquées et devenir adeptes de la construction de modèles puissants pour la prédiction et la classification.
Soulignant à la fois les concepts sous-jacents et les compétences informatiques pratiques, Data Mining and Business Analytics with R commence par couvrir la régression linéaire standard et l'importance de la parcimonie dans la modélisation statistique. Le livre inclut des sujets importants tels que la sélection de variables basée sur la pénalité (LASSO), la régression logistique, les arbres de régression et de classification, le clustering, les composantes principales et les moindres carrés partiels, ainsi que l'analyse des données textuelles et des données de réseau. En outre, le livre présente :
⬤ Une discussion approfondie et une démonstration détaillée de la théorie qui sous-tend les outils d'exploration de données les plus utiles.
⬤ Des illustrations sur la façon d'utiliser les concepts décrits dans des situations réelles.
⬤ Des ensembles de données supplémentaires facilement disponibles et le code R correspondant permettant aux lecteurs d'appliquer leurs propres analyses au matériel discuté.
⬤ De nombreux exercices pour aider les lecteurs à acquérir des compétences en informatique et à approfondir leur compréhension de la matière.
Data Mining and Business Analytics with R est un excellent manuel de niveau supérieur pour les cours de data mining et de business analytics. Il constitue également une référence précieuse pour les praticiens qui collectent et analysent des données dans les domaines de la finance, de la gestion des opérations, du marketing et des sciences de l'information.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781118447147 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2013 |
| Nombre de pages : | 368 |
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