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现代数据科学:R语言

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作者[美]本杰明·S.鲍默,[美]丹尼尔·T.卡普兰,[美]尼古拉斯·J.霍顿

出版社清华大学出版社有限公司

ISBN9787302598794

出版时间2021-09

装帧平装

开本16开

定价128元

货号11527859

上书时间2024-12-18

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商品详情

品相描述：全新

商品描述: 作者简介
Benjamin S. Baumer是美国史密斯学院统计与数据科学专业的副教授。Benjamin 于2004年成为纽约大都会队第一位全职统计分析师，此后一直担任应用数据科学家。Benjamin曾荣获美国棒球研究学会颁发的2019年Waller教育奖和2016年突出贡献者奖，参与撰写了TheSabermetric Revolution-书。

Daniel T. Kaplan是美国玛卡莱斯特学院数学和计算机科学系的名誉教授，是多本统计建模和统计计算教科书的作者。Daniel获得2006年玛卡莱斯特学院卓越教学奖和2017年终身成就奖。

Nicholas J. Horton是美国阿默斯特学院统计和数据科学系的教授，是ASA和AAAS的高级会员，美国国家科学院应用与理论统计委员会的联合主席，多项美国国家教学奖的获得者，一系列统计计算书籍的作者，并积极参与编写数据科学课程，帮助学生“用数据思考"。

目录
第Ⅰ部分数据科学简介
第1章序言：为什么有数据科学？ 2
1.1　数据科学是什么 3
1.2　案例学习：棒球资料统计分析
的演变 5
1.3　数据集 6
1.4 扩展资源 7
第2章数据可视化 8
2.1 2012年联邦大选周期 8
2.1.1 这两组数据有区别吗？ 10
2.1.2 图形变化 11
2.1.3 检查变量之间的关系 12
2.1.4 网络 14
2.2 组成数据图形 15
2.2.1 数据图形分类 15
2.2.2 颜色 17
2.2.3 剖析数据图形 19
2.3 数据图形的重要性：
挑战者号 21
2.4 创建有效的演示 25
2.5 更广阔的数据可视化世界 25
2.6 扩展资源 27
2.7 练习题 28
2.8 附加练习 29
第3章图形语法 30
3.1 数据图形语法 30
3.1.1 画面 31
3.1.2 刻度 33
3.1.3 指南 35
3.1.4 方面 35
3.1.5 层次 36
3.2 R中的规范数据图形 38
3.2.1 单变量显示 38
3.2.2 多元显示 40
3.2.3 地图 46
3.2.4 网络 46
3.3 扩展示例：历史婴儿名字 47
3.3.1 至今仍活着的人口的
百分比 48
3.3.2 最普通的女性名字 53
3.4 扩展资源 56
3.5 练习题 56
3.6 附加练习 58
第4章在一张表中整理数据 59
4.1 数据整理语法 59
4.1.1 select()和filter() 59
4.1.2 mutate()和rename() 62
4.1.3 arrange() 64
4.1.4 用group_by()进行
summarize() 66
4.2 扩展示例：Ben在大都会队
(Mets)的时间 67
4.3 扩展资源 75
4.4 练习题 76
4.5 附加练习 79
第5章多张表的数据整理 80
5.1 inner_join() 80
5.2 left_join() 82
5.3 扩展示例：Manny Ramirez 83
5.4 扩展资源 90
5.5 练习题 90
5.6 附加练习 92
第6章数据规整 93
6.1 规整数据 93
6.1.1 动机 93
6.1.2 规整的数据是什么 95
6.2 重塑数据 101
6.2.1 用于从宽到窄以及从窄到

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