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R in Projekten anwenden für Dummies

Leseprobe

R in Projekten anwenden für Dummies


FÜr Dummies 1. Aufl.

von: Joseph Schmuller

23,99 €

Verlag: Wiley-VCH
Format: EPUB
Veröffentl.: 11.06.2018
ISBN/EAN: 9783527817986
Sprache: deutsch
Anzahl Seiten: 357

DRM-geschütztes eBook, Sie benötigen z.B. Adobe Digital Editions und eine Adobe ID zum Lesen.

Beschreibungen

Dieses Buch bietet einen einzigartigen Learning-by-Doing-Ansatz. Sie werden Ihre R-Fähigkeiten erweitern und vertiefen, indem Sie eine Vielzahl von Beispielprojekten aus der Praxis nachvollziehen. Erlernen Sie die Grundlagen von R und RStudio sowie Möglichkeiten der Datenreduktion, des Mapping und der Bildverarbeitung. Dabei kommen Werkzeuge zum Einsatz, die Daten grafisch auswerten, die Analyse interaktiv machen oder die maschinelles Lernen einsetzen. Und auf dem Weg dahin können Sie sogar Ihr Statistikwissen noch erweitern. Warum sollten Sie das Rad neu erfinden, wenn es schon fertige R-Pakete gibt, die Ihre Bedürfnisse bedienen? Hier lernen Sie sie kennen.
<p>&Uuml;ber den Autor 9</p> <p>Widmung 9</p> <p><b>Einf&uuml;hrung 21</b></p> <p>&Uuml;ber dieses Buch 21</p> <p>Teil 1: Das Handwerkszeug 21</p> <p>Teil 2: Interaktion mit dem Anwender 22</p> <p>Teil 3: Maschinelles Lernen 22</p> <p>Teil 4: Gro&szlig;e Datens&auml;tze 22</p> <p>Teil 5: Karten und Bilder 22</p> <p>Teil 6: Der Top-Ten-Teil 22</p> <p>Was Sie nicht lesen m&uuml;ssen 22</p> <p>T&ouml;richte Annahmen &uuml;ber den Leser 23</p> <p>Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 23</p> <p>Wie es weitergeht 23</p> <p><b>TEIL I DAS HANDWERKSZEUG 25</b></p> <p><b>Kapitel 1 R: Was R kann und wie R das macht 27</b></p> <p>R herunterladen 27</p> <p>RStudio herunterladen 28</p> <p>Eine Session mit R 31</p> <p>Das Arbeitsverzeichnis 31</p> <p>Jetzt geht es richtig los 32</p> <p>R-Funktionen 36</p> <p>Benutzerdefinierte Funktionen 37</p> <p>Kommentare 38</p> <p>R-Strukturen 38</p> <p>Vektoren 38</p> <p>Numerische Vektoren 39</p> <p>Matrizen 41</p> <p>Listen 43</p> <p>Datens&auml;tze (Data Frames) 44</p> <p>for-Schleifen und if-Anweisungen 47</p> <p><b>Kapitel 2 Mit Packages arbeiten 49</b></p> <p>Packages installieren 49</p> <p>Daten untersuchen 51</p> <p>Anfang und Ende 51</p> <p>Fehlende Daten 51</p> <p>Teilmengen (Sub Sets) 52</p> <p>R-Formeln 53</p> <p>Weitere Packages 54</p> <p>tidyverse erforschen 55</p> <p><b>Kapitel 3 Daten grafisch darstellen 59</b></p> <p>Diagramme mit dem R-Basispaket erstellen 59</p> <p>Histogramme 59</p> <p>Dichteplots 61</p> <p>S&auml;ulendiagramme 63</p> <p>S&auml;ulen gruppieren 66</p> <p>Schneller Projektvorschlag 67</p> <p>Kreisdiagramme 69</p> <p>Streudiagramme 69</p> <p>Matrix von Streudiagrammen 71</p> <p>Kastengrafik: K&auml;stchen und Antennen 72</p> <p>Zu ggplot2 aufsteigen 73</p> <p>Wie es funktioniert 74</p> <p>Histogramme 75</p> <p>S&auml;ulendiagramme 78</p> <p>Gruppierte S&auml;ulendiagramme 79</p> <p>Noch einmal Gruppierungen 81</p> <p>Streudiagramme 84</p> <p>Streudiagramme mit Pfiff 84</p> <p>Matrix von Streudiagrammen 88</p> <p>Boxplots 90</p> <p><b>TEIL II INTERAKTION MIT DEM ANWENDER 95</b></p> <p><b>Kapitel 4 Mit einem Browser arbeiten 97</b></p> <p>The Shining! 97</p> <p>Ihr erstes shiny-Projekt erstellen 98</p> <p>Die Benutzeroberfl&auml;che 100</p> <p>Der Server 102</p> <p>Abschlie&szlig;ende Schritte 103</p> <p>Reaktiv werden 104</p> <p>Mit ggplot arbeiten 107</p> <p>Den Server &auml;ndern 108</p> <p>Noch ein paar &Auml;nderungen 110</p> <p>Mit ggplot reaktiv werden 112</p> <p>Ein weiteres shiny-Projekt 114</p> <p>Die Version mit dem R-Basispaket 115</p> <p>Die ggplot-Version 121</p> <p>Projektvorschlag 123</p> <p><b>Kapitel 5 Dashboards 125</b></p> <p>Das Package shinydashboard 125</p> <p>Dashboard-Layouts verstehen 126</p> <p>Erste Schritte f&uuml;r die Benutzeroberfl&auml;che 126</p> <p>Die Benutzeroberfl&auml;che zusammenstellen: Boxen, Boxen, Boxen 127</p> <p>In Spalten ausrichten 134</p> <p>Ein cleverer Trick: Tabs f&uuml;r besseren &Uuml;berblick 136</p> <p>Projektvorschlag: Statistiken erg&auml;nzen 140</p> <p>Projektvorschlag: F&uuml;gen Sie valueBoxen in tabPanels ein 140</p> <p>Die Seitenleiste verwenden 142</p> <p>Die Benutzerschnittstelle 143</p> <p>Der Server 145</p> <p>Projektvorschlag: Neue Position f&uuml;r den Schieberegler 147</p> <p>Mit Grafiken interagieren 149</p> <p>Klicks, Doppelklicks, Rahmenauswahl 149</p> <p>Warum das alles? 152</p> <p>Projektvorschlag: Mit airquality experimentieren 155</p> <p><b>TEIL III MASCHINELLES LERNEN 157</b></p> <p><b>Kapitel 6 Werkzeuge und Daten f&uuml;r Projekte</b></p> <p>f&uuml;r maschinelles Lernen 159</p> <p>Das UCI (University of California-Irvine) ML Repository 160</p> <p>Einen UCI-Datensatz herunterladen 160</p> <p>Die Daten aufr&auml;umen 162</p> <p>Die Daten untersuchen 163</p> <p>Beziehungen in den Daten untersuchen 166</p> <p>Einf&uuml;hrung in das Package Rattle 171</p> <p>Rattle f&uuml;r iris verwenden 173</p> <p>Daten einlesen und weiter untersuchen 173</p> <p>Cluster in den Daten finden 175</p> <p><b>Kapitel 7 Entscheidungen, Entscheidungen,</b></p> <p>Entscheidungen 181</p> <p>Komponenten von Entscheidungsb&auml;umen 181</p> <p>Wurzel und Bl&auml;tter 182</p> <p>Baumerstellung 183</p> <p>Entscheidungsb&auml;ume in R 183</p> <p>In R den Baum wachsen lassen 184</p> <p>Den Baum in R zeichnen 185</p> <p>Entscheidungsb&auml;ume in Rattle 187</p> <p>Den Baum erstellen 188</p> <p>Den Baum zeichnen 190</p> <p>Den Baum auswerten 190</p> <p>Projekt: Ein komplexerer Entscheidungsbaum 191</p> <p>Die Daten: Car Evaluation 192</p> <p>Datenexploration 193</p> <p>Den Baum erstellen und zeichnen 194</p> <p>Den Baum auswerten 195</p> <p>Schneller Projektvorschlag: Den Komplexit&auml;tsparameter verstehen 196</p> <p>Projektvorschlag: Titanic 197</p> <p><b>Kapitel 8 Auf in den Wald voller randomisierter B&auml;ume 199</b></p> <p>Einen Random Forest wachsen lassen 199</p> <p>Random Forests in R 201</p> <p>Den Forest erstellen 201</p> <p>Den Forest auswerten 202</p> <p>Genauer hinsehen 203</p> <p>Fehler als Grafik darstellen 205</p> <p>Die Wichtigkeit (importance) als Grafik darstellen 206</p> <p>Projekt: Glas identifizieren 207</p> <p>Die Daten 208</p> <p>Die Daten in Rattle bekommen 209</p> <p>Die Daten untersuchen 210</p> <p>Den Random Forest wachsen lassen 210</p> <p>Die Ergebnisse visualisieren 212</p> <p>Projektvorschlag: Pilze identifizieren 213</p> <p><b>Kapitel 9 Unterst&uuml;tzen Sie Ihren lokalen Vektor 215 </b></p> <p>Ein paar Daten, mit denen Sie arbeiten k&ouml;nnen 215</p> <p>Eine Teilmenge verwenden 216</p> <p>Eine Grenze definieren 216</p> <p>St&uuml;tzvektoren verstehen 217</p> <p>Trennbarkeit: Sie ist &uuml;blicherweise nicht linear 219</p> <p>Support Vector Machines in R 222</p> <p>e1071 einsetzen 222</p> <p>kernlab einsetzen 227</p> <p>Projekt: Parteien im Repr&auml;sentantenhaus 229</p> <p>Die Daten einlesen 230</p> <p>Die Daten untersuchen 230</p> <p>Die SVM erstellen 231</p> <p>Die SVM auswerten 232</p> <p>Projektvorschlag: Noch einmal Titanic 235</p> <p><b>Kapitel 10 K-Means-Clusteranalyse 237</b></p> <p>Wie es funktioniert 237</p> <p>K-Means-Clustering in R 239</p> <p>Die Daten vorbereiten und analysieren 239</p> <p>Die Ausgabe verstehen 240</p> <p>Die Cluster visualisieren 241</p> <p>Die optimale Anzahl an Clustern ermitteln 242</p> <p>Schneller Projektvorschlag: Die Sepalen hinzuf&uuml;gen 245</p> <p>Projekt: Glas-Cluster 247</p> <p>Die Daten 247</p> <p>Rattle starten und die Daten untersuchen 248</p> <p>Clusteranalyse vorbereiten 249</p> <p>Clusteranalyse durchf&uuml;hren 249</p> <p>&Uuml;ber Rattle hinaus 250</p> <p>Projektvorschlag: Ein paar schnelle Projekte 252</p> <p>Datenpunkte und Cluster visualisieren 252</p> <p>Die optimale Clusteranzahl .. 252</p> <p>Variablen hinzuf&uuml;gen 253</p> <p><b>Kapitel 11 Neuronale Netze 255</b></p> <p>Netzwerke im Nervensystem 255</p> <p>K&uuml;nstliche neuronale Netze 256</p> <p>&Uuml;berblick 256</p> <p>Eingabeschicht und verdeckte Schicht 257</p> <p>Ausgabeschicht 258</p> <p>Wie alles funktioniert 258</p> <p>Neuronale Netze in R 259</p> <p>Ein neuronales Netz f&uuml;r den Datenframe iris erstellen 259</p> <p>Das neuronale Netz als Grafik darstellen 261</p> <p>Das Netz evaluieren 262</p> <p>Schneller Projektvorschlag: Schon wieder diese Sepalen 263</p> <p>Projekt: Banknoten 263</p> <p>Die Daten 263</p> <p>Ein schneller Blick voraus 264</p> <p>Rattle vorbereiten 265</p> <p>Das Netz auswerten 267</p> <p>&Uuml;ber Rattle hinaus: Das Netz visualisieren 267</p> <p>Projektvorschl&auml;ge: Experimente mit Rattle 269</p> <p><b>TEIL IV GRO&szlig;E DATENS&Auml;TZE 271</b></p> <p><b>Kapitel 12 Marketing erforschen 273</b></p> <p>Projekt: Einzelhandelsdaten analysieren 273</p> <p>Die Daten 274</p> <p>RFM in R 275</p> <p>RFM und maschinelles Lernen 282</p> <p>K-Means-Clustering 282</p> <p>Mit Rattle arbeiten 283</p> <p>Tiefer in die Cluster eintauchen 285</p> <p>Die Cluster und die Klassen 287</p> <p>Schneller Projektvorschlag 289</p> <p>Projektvorschlag: Ein anderer Datensatz 289</p> <p><b>Kapitel 13 Aus der Stadt, die niemals schl&auml;ft 291</b></p> <p>Den Datensatz untersuchen 291</p> <p>Aufw&auml;rmen 292</p> <p>Ein schneller Blick und genaues Hinsehen 292</p> <p>Pipelining, Filtern und Gruppieren 293</p> <p>Visualisieren 295</p> <p>Mit &raquo;join&laquo; zusammenf&uuml;hren 296</p> <p>Schneller Projektvorschlag: Namen der Airlines 299</p> <p>Projekt: Versp&auml;tete Abfl&uuml;ge 299</p> <p>Eine Variable hinzuf&uuml;gen: Wochentag 299</p> <p>Schneller Projektvorschlag: Unterschiede zwischen Wochentagen analysieren 300</p> <p>Versp&auml;tung, Wochentag und Airport 301</p> <p>Versp&auml;tung und Flugdauer 305</p> <p>Projektvorschlag: Versp&auml;tung und Wetter 306</p> <p>TEIL V KARTEN UND BILDER 307</p> <p><b>Kapitel 14 Daten auf Karten darstellen 309</b></p> <p>Projekt: Die Airports von Wisconsin 309</p> <p>Sich um die Voraussetzungen k&uuml;mmern 309</p> <p>Die geografischen Daten von Wisconsin abrufen 310</p> <p>Die geografischen Daten der Flugh&auml;fen ermitteln 311</p> <p>Die Flugh&auml;fen auf der Karte des Bundesstaates ausgeben 313</p> <p>Schneller Projektvorschlag: Andere Quelle f&uuml;r die geografischen Daten der Airports 314</p> <p>Projektvorschlag 1: Karte eines anderen Bundesstaates der USA 315</p> <p>Projektvorschlag 2: Karte der USA 315</p> <p>Die Hauptst&auml;dte der Bundesstaaten 317</p> <p>Die Flugh&auml;fen einzeichnen 318</p> <p><b>Kapitel 15 Spa&szlig; mit Bildern 321</b></p> <p>Ein Bild aufpolieren: Es ist magick! 321</p> <p>Die Grafik einlesen 322</p> <p>Drehen, horizontal und vertikal spiegeln 323</p> <p>Anmerkungen 324</p> <p>Transformationen kombinieren 325</p> <p>Schneller Projektvorschlag: Drei F 326</p> <p>Bilder kombinieren 326</p> <p>Animationen 327</p> <p>Ihre eigenen Morphs erstellen .. 328</p> <p>Projekt: Zwei Legenden auf der Suche nach einer Legende 329</p> <p>Stan und Ollie herunterladen 330</p> <p>Die Jungs mit dem Hintergrund kombinieren 330</p> <p>So funktioniert image_apply() 331</p> <p>Zur&uuml;ck zur Animation 332</p> <p>Projektvorschlag: Kombinieren Sie eine Animation und ein Diagramm 332</p> <p>TEIL VI DER TOP-TEN-TEIL 335</p> <p><b>Kapitel 16 Mehr als zehn Packages f&uuml;r Ihre R-Projekte 337</b></p> <p>Maschinelles Lernen 337</p> <p>Datenbanken 338</p> <p>Karten 338</p> <p>Bildbearbeitung 340</p> <p>Textanalyse 340</p> <p><b>Kapitel 17 Mehr als zehn n&uuml;tzliche Informationsquellen 343</b></p> <p>Mit Benutzern interagieren 343</p> <p>Maschinelles Lernen 344</p> <p>Datenbanken 344</p> <p>Karten und Bilder 345</p> <p>Stichwortverzeichnis 347</p>
Joseph Schmuller forscht an der Universität North Florida und hat Statistik auf ganz verschiedenen Niveaus unterrichtet. Er war Mitglied der American Statistical Association und hat mehr als 25 Jahre Erfahrung in der Informatik. Darüber hinaus ist er Autor diverser Computerbücher, unter anderem von »Statistik mit Excel für Dummies« und »Statistik mit R für Dummies«, und er hat Onlinekurse erstellt.

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