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: 2
نویسندگان: Tom Barker. Jon Westfall
سری:
ISBN (شابک) : 1484272013, 9781484272015
ناشر: Apress
سال نشر: 2021
تعداد صفحات: 0
زبان: English
فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 12 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Pro Data Visualization Using R and JavaScript: Analyze and Visualize Key Data on the Web 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 تجسم حرفه ای داده با استفاده از R و جاوا اسکریپت: تجزیه و تحلیل و تجسم داده های کلیدی در وب 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.
از R 4، RStudio، Tidyverse و Shiny برای بازجویی و تجزیه و تحلیل دادههای خود استفاده کنید و سپس از کتابخانه جاوا اسکریپت D3 برای قالببندی و نمایش دادهها به روشی زیبا، آموزنده و تعاملی استفاده کنید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده ها را به طور موثر جمع آوری کنید، و همچنین چگونه فلسفه و اجرای هر نوع نمودار را درک کنید، تا بتوانید نتایج را به صورت بصری نشان دهید.
با محبوبیت زبان R، هنر و تمرین ایجاد تجسم دادهها دیگر در اختیار ریاضیدانان، آماردانان یا نقشهبرداران نیست. به عنوان رهبران فناوری، میتوانیم معیارهایی را پیرامون کاری که انجام میدهیم جمعآوری کنیم و از تجسم دادهها برای برقراری ارتباط آن اطلاعات استفاده کنیم. تجسم دادههای حرفهای با استفاده از R و جاوا اسکریپت قدرت زبان R را با سادگی و آشنایی جاوا اسکریپت ترکیب میکند تا تجسمهای واضح و آموزنده داده را نمایش دهد.
جمعآوری و تجزیه و تحلیل دادههای تجربی یکی از راههای اصلی است. کلید درک واقعی هر چیزی ما می توانیم معیارهای عملیاتی را برای تعیین کمیت سلامت محصولات خود در تولید دنبال کنیم. ما می توانیم معیارهای کیفیت پروژه های خود را ردیابی کنیم و حتی از داده های خود برای شناسایی کدهای بد استفاده کنیم. تجسم این دادهها به هر کسی اجازه میدهد تحلیل ما را بخواند و به راحتی درک عمیقی از داستانی که دادهها بیان میکنند به دست آورند. این کتاب زبان R را قابل دسترس می کند و ایده جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها را بیشتر با استفاده از رابط های وب ترویج می کند.
چه خواهید آموخت
این کتاب برای چه کسانی است
برنامه نویسان و دانشمندان داده/تحلیلگرانی که تجربه قبلی با R و جاوا اسکریپت.
Use R 4, RStudio, Tidyverse, and Shiny to interrogate and analyze your data, and then use the D3 JavaScript library to format and display that data in an elegant, informative, and interactive way. You will learn how to gather data effectively, and also how to understand the philosophy and implementation of each type of chart, so as to be able to represent the results visually.
With the popularity of the R language, the art and practice of creating data visualizations is no longer the preserve of mathematicians, statisticians, or cartographers. As technology leaders, we can gather metrics around what we do and use data visualizations to communicate that information. Pro Data Visualization Using R and JavaScript combines the power of the R language with the simplicity and familiarity of JavaScript to display clear and informative data visualizations.
Gathering and analyzing empirical data is the key to truly understanding anything. We can track operational metrics to quantify the health of our products in production. We can track quality metrics of our projects, and even use our data to identify bad code. Visualizing this data allows anyone to read our analysis and easily get a deep understanding of the story the data tells. This book makes the R language approachable, and promotes the idea of data gathering and analysis mostly using web interfaces.
What You Will Learn
Who This Book Is For
Programmers and data scientists/analysts who have some prior experience with R and JavaScript.
Table of Contents About the Authors About the Technical Reviewer Acknowledgments Chapter 1: Background What Is Data Visualization? Time Series Charts Bar Charts Histograms Data Maps Scatter Plots History Modern Landscape Why Data Visualization? Tools Languages, Environments, and Libraries Analysis Tools Process Overview Identify a Problem Gather Data Analyze Data Visualize Data Ethics of Data Visualization Cite Sources Be Aware of Visual Cues Summary Chapter 2: R Language Primer Getting to Know the R Console The Command Line Command History Accessing Documentation Packages Importing Data Using Headers Specifying a String Delimiter Specifying Row Identifiers Using Custom Column Names Data Structures and Data Types Data Frames Matrices Adding Lists Looping Through Lists Applying Functions to Lists Functions Summary Chapter 3: A Deeper Dive into R Object-Oriented Programming in R S3 Classes S4 Classes Statistical Analysis with Descriptive Metrics in R Median and Mean Quartiles Standard Deviation RStudio IDE R Markdown RPubs Summary Chapter 4: Data Visualization with D3 Preliminary Concepts HTML CSS SVG JavaScript History of D3 Using D3 Setting Up a Project Using D3 Binding Data Creating a Bar Chart Loading External Data Summary Chapter 5: Visualizing Spatial Data from Access Logs What Are Data Maps? Access Logs Parsing the Access Log Read in the Access Log Parse the Log File Geolocation by IP Output the Fields Adding Control Logic Creating a Data Map in R Mapping Geographic Data Adding Latitude and Longitude Displaying Regional Data Distributing the Visualization Summary Chapter 6: Visualizing Data over Time Gathering Data Data Analysis with R Calculating the Bug Count Examining the Severity of the Bugs Adding Interactivity with D3 Reading in the Data Drawing on the Page Adding Interactivity Summary Chapter 7: Bar Charts Standard Bar Chart Stacked Bar Chart Grouped Bar Chart Visualizing and Analyzing Production Incidents Plotting Data on a Bar Chart with R Ordering Results Creating a Stacked Bar Chart Bar Charts in D3 Creating a Vertical Bar Chart Creating a Stacked Bar Chart Creating an Overlaid Visualization Summary Chapter 8: Correlation Analysis with Scatter Plots Finding Relationships in Data Introductory Concepts of Agile Development Correlation Analysis Creating a Scatter Plot Creating a Bubble Chart Visualizing Bugs Visualizing Production Incidents Interactive Scatter Plots in D3 Adding the Base HTML and JavaScript Loading the Data Adding Interactive Functionality Adding Form Fields Retrieving Form Data Using the Visualization Summary Chapter 9: Visualizing the Balance of Delivery and Quality with Parallel Coordinates What Are Parallel Coordinate Charts? History of Parallel Coordinate Plots Finding Balance Creating a Parallel Coordinate Chart Adding in Effort Brushing Parallel Coordinate Charts with D3 Creating the Base Structure Creating a Y-Axis for Each Column Drawing the Lines Fading the Lines Creating the Axes Summary Index