Mike Mcgrath

R for Data Analysis in easy steps, 2nd edition (eBook, ePUB)

• Format: ePub

Produktbeschreibung

R for Data Analysis in easy steps, 2nd edition has an easy-to-follow style that will appeal to anyone who wants to produce graphic visualizations to gain insights from gathered data. The book begins by explaining core programming principles of the R programming language, which stores data in "e;vectors"e; from which simple graphs can be plotted. Next, it describes how to create "e;matrices"e; to store and manipulate data from which graphs can be plotted to provide better insights. This book then demonstrates how to create "e;data frames"e; from imported data sets, and how to employ the "e;Grammar of Graphics"e; to produce advanced visualizations that can best illustrate useful insights from your data.R for Data Analysis in easy steps, 2nd edition contains separate chapters on the major features of the R programming language. There are complete example programs that demonstrate how to create Line graphs, Bar charts, Histograms, Scatter graphs, Box plots, and more. The code for each R script is listed, together with screenshots that illustrate the actual output when that script has been executed. The free, downloadable example R code is provided for clearer understanding. By the end of this book you will have gained a sound understanding of R programming, and be able to write your own scripts that can be executed to produce graphic visualizations for data analysis. You need have no previous knowledge of any programming language, so it's ideal for the newcomer to computer programming.Updated for the latest version of R.

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Produktdetails

• Verlag: In Easy Steps Limited
• Seitenzahl: 192
• Erscheinungstermin: 5. Juni 2023
• Englisch
• ISBN-13: 9781787910027
• Artikelnr.: 68951133

Autorenporträt

Mike McGrath gained his extensive knowledge of computer languages while working as a developer contracting to companies around the world. Mike is an established In Easy Steps author with several best-selling guides to his credit

Inhaltsangabe

1. Getting started
2. Storing values
3. Performing operations
4. Testing conditions
5. Employing functions
6. Building matrices
7. Constructing data frames
8. Producing quick plots
9. Telling stories with data
10. Plotting perfection

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