Data Mining and Business Analytics with R (Johannes Ledolter).

Книга “Data Mining and Business Analytics с использованием R” автор Johannes Ledolter представляет собой руководство по анализу данных и бизнес-аналитике с использованием открытого программного обеспечения R. Цель книги - предоставить читателям необходимые знания и навыки для моделирования и интерпретации сложных данных, а также для создания мощных моделей прогнозирования и классификации.

В начале книги рассматриваются основные концепции и практические навыки вычислений, включая стандартные линейные регрессии, важность простоты в статистическом моделировании, а также такие важные темы, как выбор переменных на основе штрафа (LASSO), логистическая регрессия, деревья регрессии и классификации, кластеризация, главные компоненты и частичные наименьшие квадраты, а также анализ текстовых и сетевых данных.

Кроме того, книга предоставляет подробное обсуждение и обширную демонстрацию теории, лежащей в основе наиболее полезных инструментов анализа данных.

Если вы не знакомы с этой книгой, то такой текст о ней может выглядеть так: Data Mining and Business Analytics Using R by Johannes Ledolter Книга предлагает простые, убедительные методы обработки и анализа больших массивов данных для получения ценной информации в бизнесе и других областях. Книга использует программный пакет R — бесплатный и легкий в использовании инструмент анализа данных с открытым исходным кодом, который с течением времени приобретения все большую популярность является мощным инструментом для анализа и визуализации данных. Эта книга покажет вам, как использовать на практике множество методов обработки данных из широкого спектра задач, от простой линейной регрессии, до кластеризации, анализа главных компоновок и текста. С обилие примеров в R и практических задач! Это прекрасное книгу для применения на практике как ученых, так и студентов, заинтересованных в области добычи данных, бизнеса, а также научных специалистов, которым приходится иметь дело с обработкой, анализом и интерпретацией огромных объемов информации: от экономистов, управляющих операциями и маркетологов до компьютерщиков, работающих в сфере науки о данных.