Verfügbarkeit: R für Data Science | Technische Universität München

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Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen:	Wickham, Hadley (VerfasserIn), Grolemund, Garrett (VerfasserIn)
Weitere beteiligte Personen:	Langenau, Frank (ÜbersetzerIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch Englisch
Veröffentlicht:	Heidelberg O'Reilly 2018
Ausgabe:	1. Auflage
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adam_text	Inhalt Vorwort . XI Teil I Erkunden 1 Datenvisualisierung mit ggplot2 . 3 Einführung. 3 Erste Schritte. 4 Zuordnungen visueller Eigenschaften. 7 Häufige Probleme. 13 Facetten . 14 Geometrische Objekte . 16 Statistische Transformationen . 23 Positionsanpassungen. 28 Koordinatensysteme. 32 Die »Layered Grammar of Graphics«. 35 2 Workflow: Grundlagen . 37 Grundlagen der Codierung. 37 Was macht einen Namen aus?. 38 Funktionen aufrufen. 39 3 Datentransformation mit dplyr. 41 Einführung. 41 Zeilen mit filter() filtern . 43 Zeilen mit arrange() anordnen . 47 Spalten mit select() auswählen. 49 Neue Variablen mit mutateO hinzufügen. 51 Gruppierte Zusammenfassungen mit summarize() . 55 Gruppierte Veränderungen (und Filter). 69 4 Workflow: Skripte . 73 Code ausführen . 74 RStudio-Fehlerdiagnose. 75 5 Explorative Datenanalyse., . . 77 Einführung. 77 Fragen . 78 Variation . 79 Fehlende Werte. 87 Kovariation . 89 Muster und Modelle . 101 ggplot2-Aufrufe . 104 Mehr lernen. 104 6 Workflow: Projekte . 105 Was ist real?. 105 Wo ist Ihre Analyse untergebracht?. 106 Pfade und Verzeichnisse. 107 RStudio-Projekte . 108 Zusammenfassung. 110 Teil II Aufbereiten 7 Tibblesmittibble. 113 Einführung. 113 Tibbles erzeugen . 113 Tibbles versus data. frame . 115 Teilgruppen. 116 Mit älterem Code arbeiten. 117 8 Datenimport mit readr. 119 Einführung. 119 Erste Schritte . 119 Einen Vektor parsen. 122 Eine Datei parsen. 130 In eine Datei schreiben. 135 Andere Datentypen . 137 9 Daten aufbereiten mit tidyr . 139 Einführung. 139 Aufbereitete Daten. 140 Ausbreiten und Zusammenziehen. 143 VI \| Inhalt Aufteilen und Vereinigen . 147 Fehlende Werte. 151 Fallstudie . 153 Unaufbereitete Daten. 158 10 Relationale Daten mit dplyr. 159 Einführung. 159 nyCflightsl3. 160 Schlüssel. 162 Verändernde Verknüpfungen. 165 Filternde Verknüpfungen. 175 Verknüpfungsprobleme . 178 Mengenoperationen . 178 11 Strings mit stringr. 181 Einführung. 181 Grundlagen von Strings . 181 Musterübereinstimmung mit regulären Ausdrücken. 185 Tools. 192 Andere Mustertypen. 203 Andere Verwendungen von regulären Ausdrücken . 206 stringi . 206 12 Faktoren mit forcats . 207 Einführung . 207 Faktoren erzeugen . 207 General Social Survey. 209 Faktorenreihenfolge ändern. 211 Faktorstufen modifizieren. 216 13 Datum und Uhrzeit mit lubridate. 219 Einführung. 219 Datums-/Zeitwerte erzeugen . 220 DatumsVZeitkomponenten . 224 Zeiträume. 230 Zeitzonen . 235 Teil III Programmieren 14 Pipes mit magrittr. 243 Einführung. 243 Alternativen zu Pipes . 243 Inhalt \| VII Wann man Pipes nicht verwenden sollte. 247 Andere Tools von magrittr. 248 15 Funktionen . 251 Einführung. 251 Wann sollte man eine Funktion schreiben?. 252 Funktionen — nützlich für Menschen und Computer . 255 Bedingte Ausführung. 258 Funktionsargumente . 262 Rückgabewerte. 267 Umgebung. 269 16 Vektoren. 271 Einführung. 271 Grundlagen von Vektoren. 272 Wichtige Typen atomarer Vektoren . 273 Atomare Vektoren verwenden. 276 Rekursive Vektoren (Listen) . 281 Attribute. 286 Erweiterte Vektoren. 287 17 Iteration mit purrr. 291 Einführung. 291 for-Schleifen. 292 Varianten von for-Schleifen. 294 Die map-Funktionen . 302 Fehlerverarbeitung. 306 Zuordnungen über mehrere Argumente . 308 Walk. 311 Andere Muster von for-Schleifen. 312 Teil IV Modellieren 18 Grundlagen der Modellierung mit modelr . 321 Einführung. 321 Ein einfaches Modell. 323 Modelle visualisieren. 331 Formel und Modellfamilien. 335 Fehlende Werte. 348 Andere Modellfamilien . 348 VIII I Inhalt 19 Modelle erstellen . 351 Einführung . 351 Warum sind Diamanten geringer Qualität teurer als höherwertige? . . . 352 Was beeinflusst die Anzahl der täglichen Flüge? . 361 Mehr über Modelle lernen . 373 20 Viele Modelle mit purrr und broom . 375 Einführung . 375 Gapminder. 376 Listenspalten. 386 Listenspalten erzeugen. 388 Listenspalten vereinfachen. 392 Daten bereinigen mit broom. 395 Teil V Kommunizieren 21 RMarkdown. 399 Einführung. 399 R-Markdown-Grundlagen . 400 Textformatierung mit Markdown . 403 Codebereiche . 404 Fehlerbehebung . 410 YAML-Header . 410 Mehr lernen . 413 22 Grafik für Kommunikation mit ggplot2. 415 Einführung. 415 Beschriftungen . 416 Anmerkungen. 419 Skalen. 425 Zoomen. 436 Themen. 438 Diagramme speichern. 440 Mehr lernen . 443 23 R-Markdown-Formate. 445 Einführung. 445 Ausgabeoptionen . 446 Dokumente. 446 Notebooks . 447 Präsentationen . 448 Inhalt \| IX Dashboards . 448 Interaktivität . 450 Websites. 452 Andere Formate. 453 Mehr lernen. 453 24 R-Markdown-Workflow . 455 Index. 457 X \| Inhalt
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Bestandsangaben von Teilbibliothek Weihenstephan
Signatur:	1004 DAT 307f 2019 A 2912
Exemplar 1	Nicht ausleihbar Am Standort