R语言数据管理与统计分析,全书大约二十八万至三十万字,内容分为R语言初阶、描述统计学、正态分布的特征与检验、线性相关分析、简单线性回归、多元线性回归、回归树、非线性拟合、参数检验与非参数检验、列联表统
本书从电商数据分析的实际应用出发,系统地介绍了电商数据分析的思维、工具、方法与技巧。本书共8章。第1章主要介绍电商行业的现状、数据化运营的特点及重要性;第2章主要讲解数据分析的思维、方法、流程和误区;
从数据分析方法到数据科学基础知识,你需要了解的知识全部在这本图解书中!当下,利用数据为自己的业务和服务提供支持是大势所趋。但是,分析数据需要广泛的知识,自己很难成体系地学习。本书介绍了数据科学的基
这本书先介绍了如何使用Ppandas在Python中进行数据操作,教您熟悉统计分析和绘图技术。还将通过多个实践测试,让您学会使用Dask分析分布在多台计算机上的数据。接着还将为您介绍如何在内存无法容纳
R语言数据管理与统计分析,全书大约二十八万至三十万字,内容分为R语言初阶、描述统计学、正态分布的特征与检验、线性相关分析、简单线性回归、多元线性回归、回归树、非线性拟合、参数检验与非参数检验、列联表统
本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识,以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事,进而达到有效沟通的目的。具体内容包括:如何充分理解上下文,如何选择合适的图表,如何消除杂乱,如
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临床研究过程中,首先要获得用于临床分析的数据,数据一般存在于电子病历系统中,可从电子病历系统通过导出或手工摘录的方式得到Word或Excel格式的临床数据。Word格式的数据是半结构化数据,Excel
云计算作为信息通信技术的基础,已经成为不可或缺的存在,人工智能、物联网、大数据及其他各类应用场景,也都需要云计算提供的基础设施的支持才能正常运行,可以说云计算是目前最炙手可热、且广泛应用的互联网技术之
《实战Android应用开发(13.8小时多媒体教学视频)(附盘)》,本书通过开发实例和项目案例,详细的介绍了Android的基本架构和应用开发所涉及的主要内容。从Android的基础知识讲述,通过实
这本书先介绍了如何使用Ppandas在Python中进行数据操作,教您熟悉统计分析和绘图技术。还将通过多个实践测试,让您学会使用Dask分析分布在多台计算机上的数据。接着还将为您介绍如何在内存无法容纳
本书前九章介绍了Android应用开发的基本概念。很后七章介绍了更具体的主题。附录中介绍了正文章节中涉及到的几个概念:检索设备的尺寸,包括状态栏和操作栏的高度;动态调整TextView的字体大小;使用
这本书先介绍了如何使用Ppandas在Python中进行数据操作,教您熟悉统计分析和绘图技术。还将通过多个实践测试,让您学会使用Dask分析分布在多台计算机上的数据。接着还将为您介绍如何在内存无法容纳
从数据分析方法到数据科学基础知识,你需要了解的知识全部在这本图解书中!当下,利用数据为自己的业务和服务提供支持是大势所趋。但是,分析数据需要广泛的知识,自己很难成体系地学习。本书介绍了数据科学的基
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《云计算与大数据应用研究》由刘静著
R语言数据管理与统计分析,全书大约二十八万至三十万字,内容分为R语言初阶、描述统计学、正态分布的特征与检验、线性相关分析、简单线性回归、多元线性回归、回归树、非线性拟合、参数检验与非参数检验、列联表统
本书介绍了多元时间序列数据的基本概念和思想,并用R软件来展示所有的方法和模型。本书共分为7章,其主要内容为多元时间序列的基本概念、向量自回归(VAR)模型、向量自回归移动平均(VARMA)模型、多元时间序列的结构设定、单位根非平稳和协整问题、因子模型和一些特定的多元时间序列主题、多元波动率模型。全书应用实际的例子,并用R软件来说明分析方法。本书可作为高等院校统计学、金融学等相关专业高年级本科生或研究生的时间序列分析教材,也可供相关专业研究人员参考。
云计算作为信息通信技术的基础,已经成为不可或缺的存在,人工智能、物联网、大数据及其他各类应用场景,也都需要云计算提供的基础设施的支持才能正常运行,可以说云计算是目前最炙手可热、且广泛应用的互联网技术之
本书以R语言为实现工具,以数据可视化分析为导向,结合实际数据和案例介绍数据的可视化方法。对于一些常用的绘图函数,书中以表格形式列出了函数参数的详细注释。所有图形均给出了详细的绘图代码。全书包括3个部分和10章内容。 ??第1部分包括第1章和第2章。第1章介绍R语言的初步使用技能,内容包括R的基本操作、创建R数据、生成频数分布表等。第2章介绍R绘图基础,内容包括R传统绘图包graphics中的绘图函数及基本使用方法。 ??第2部分包括第3章~第9章。分别介绍数据分析中常用的可视化方法。第3章介绍类别数据可视化方法;第4章~第7章介绍数值数据及按因子分类的数值数据的可视化方法,包括分布特征、变量间关系、样本相似性及时间序列等;第8章介绍线性回归模型和方差分析模型的可视化方法;第9章介绍常用概率分布的可视化方法。 ??第3部分即第10章
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