دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: George Mount
سری:
ISBN (شابک) : 149209434X, 9781492094340
ناشر: Oreilly & Associates Inc
سال نشر: 2021
تعداد صفحات:
زبان: English
فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 6 Mb
در صورت تبدیل فایل کتاب Advancing into Analytics: From Excel to Python and R به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب پیشرفت در تجزیه و تحلیل: از اکسل به پایتون و R نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
تجزیه و تحلیل دادهها ممکن است دلهرهآور به نظر برسد، اما اگر با اکسل آشنایی دارید، میتوانید به شما کمک کند تا به سمت تجزیه و تحلیل جهش کنید. پیشرفت در تجزیه و تحلیل منحنی یادگیری شما را کاهش می دهد.
نویسنده جورج ماونت، بنیانگذار و مدیر عامل Stringfest Analytics، کاربران متوسط اکسل را به وضوح و به آرامی به درک کاملی از تجزیه و تحلیل و داده ها راهنمایی می کند. پشته. این کتاب مفاهیم کلیدی آماری را از صفحات گسترده نشان می دهد و دانش موجود شما در مورد دستکاری داده ها را به برنامه نویسی R و Python متمرکز می کند.
با این کتاب کاربردی در کنار شما، یاد خواهید گرفت که چگونه:
Data analytics may seem daunting, but if you're familiar with Excel, you have a head start that can help you make the leap into analytics. Advancing into Analytics will lower your learning curve.
Author George Mount, founder and CEO of Stringfest Analytics, clearly and gently guides intermediate Excel users to a solid understanding of analytics and the data stack. This book demonstrates key statistical concepts from spreadsheets and pivots your existing knowledge about data manipulation into R and Python programming.
With this practical book at your side, you'll learn how to:
Cover Copyright Table of Contents Preface Learning Objective Prerequisites Technical Requirements Technological Requirements How I Got Here “Excel Bad, Coding Good” The Instructional Benefits of Excel Book Overview End-of-Chapter Exercises This Is Not a Laundry List Don’t Panic Conventions Used in This Book Using Code Examples O’Reilly Online Learning How to Contact Us Acknowledgments Part I. Foundations of Analytics in Excel Chapter 1. Foundations of Exploratory Data Analysis What Is Exploratory Data Analysis? Observations Variables Demonstration: Classifying Variables Recap: Variable Types Exploring Variables in Excel Exploring Categorical Variables Exploring Quantitative Variables Conclusion Exercises Chapter 2. Foundations of Probability Probability and Randomness Probability and Sample Space Probability and Experiments Unconditional and Conditional Probability Probability Distributions Discrete Probability Distributions Continuous Probability Distributions Conclusion Exercises Chapter 3. Foundations of Inferential Statistics The Framework of Statistical Inference Collect a Representative Sample State the Hypotheses Formulate an Analysis Plan Analyze the Data Make a Decision It’s Your World…the Data’s Only Living in It Conclusion Exercises Chapter 4. Correlation and Regression “Correlation Does Not Imply Causation” Introducing Correlation From Correlation to Regression Linear Regression in Excel Rethinking Our Results: Spurious Relationships Conclusion Advancing into Programming Exercises Chapter 5. The Data Analytics Stack Statistics Versus Data Analytics Versus Data Science Statistics Data Analytics Business Analytics Data Science Machine Learning Distinct, but Not Exclusive The Importance of the Data Analytics Stack Spreadsheets Databases Business Intelligence Platforms Data Programming Languages Conclusion What’s Next Exercises Part II. From Excel to R Chapter 6. First Steps with R for Excel Users Downloading R Getting Started with RStudio Packages in R Upgrading R, RStudio, and R Packages Conclusion Exercises Chapter 7. Data Structures in R Vectors Indexing and Subsetting Vectors From Excel Tables to R Data Frames Importing Data in R Exploring a Data Frame Indexing and Subsetting Data Frames Writing Data Frames Conclusion Exercises Chapter 8. Data Manipulation and Visualization in R Data Manipulation with dplyr Column-Wise Operations Row-Wise Operations Aggregating and Joining Data dplyr and the Power of the Pipe (%>%) Reshaping Data with tidyr Data Visualization with ggplot2 Conclusion Exercises Chapter 9. Capstone: R for Data Analytics Exploratory Data Analysis Hypothesis Testing Independent Samples t-test Linear Regression Train/Test Split and Validation Conclusion Exercises Part III. From Excel to Python Chapter 10. First Steps with Python for Excel Users Downloading Python Getting Started with Jupyter Modules in Python Upgrading Python, Anaconda, and Python packages Conclusion Exercises Chapter 11. Data Structures in Python NumPy arrays Indexing and Subsetting NumPy Arrays Introducing Pandas DataFrames Importing Data in Python Exploring a DataFrame Indexing and Subsetting DataFrames Writing DataFrames Conclusion Exercises Chapter 12. Data Manipulation and Visualization in Python Column-Wise Operations Row-Wise Operations Aggregating and Joining Data Reshaping Data Data Visualization Conclusion Exercises Chapter 13. Capstone: Python for Data Analytics Exploratory Data Analysis Hypothesis Testing Independent Samples T-test Linear Regression Train/Test Split and Validation Conclusion Exercises Chapter 14. Conclusion and Next Steps Further Slices of the Stack Research Design and Business Experiments Further Statistical Methods Data Science and Machine Learning Version Control Ethics Go Forth and Data How You Please Parting Words Index About the Author Colophon