Analiza danych albo nauka o danych jest interdyscyplinarną dziedziną, dzięki której hipotezy i dane przekształca się w zrozumiałe przewidywania. Predykcyjna analiza danych przynosi wymierne korzyści w wielu dziedzinach, od polityki począwszy, a na udzielaniu kredytów skończywszy. Osobą odpowiedzialną za tę magię jest analityk danych - człowiek, który zbiera i przygotowuje dane, wybiera technikę modelowania, pisze kod, weryfikuje wyniki swojej pracy, wreszcie komunikuje je interesariuszom. Jak widać, profesja analityka danych jest wyjątkowo atrakcyjna i wyjątkowo wymagająca. Aby określić umiejętności praktyczne wymagane w zawodzie analityka danych, najlepiej prześledzić realizacje konkretnych projektów z wykorzystaniem rzeczywistych danych.

Ta książka jest samouczkiem prezentującym praktyczne aspekty dziesiątek technik, które wykorzystują profesjonalni analitycy danych. Główny nacisk autorzy położyli na zadania: ich zaplanowanie, przygotowanie, realizację i prezentację wyników. Dzięki praktycznemu podejściu z tej pozycji skorzystają zarówno analitycy biznesowi, jak i badacze danych. Pokazano tu, w jakich przypadkach i w jaki sposób należy stosować techniki statystyczne oraz metody uczenia maszynowego. W każdym rozdziale omówiono nowe narzędzia w kontekście rzeczywistych, praktycznych projektów. W rezultacie powstał potężny zbiór przydatnych ćwiczeń napisanych w języku R, opatrzonych wartościowymi wskazówkami, komentarzami i podpowiedziami.

W książce między innymi:

• zasady zarządzania procesem analizy danych
• zadania analityka danych
• przekształcanie danych w celu przygotowania ich do analizy
• techniki statystyczne i metody uczenia maszynowego w języku R
• zaawansowane metody modelowania
• tajniki skutecznego prezentowania wyników analiz

R: jesteś gotów na właściwe wyniki analizy danych?

Osoby które kupowały "Język R i analiza danych w praktyce. Wydanie II", wybierały także:

• Databricks. Kurs video. Wst 148,98 zł, (59,59 zł -60%)
• Apache NiFi. Kurs video. Automatyzacja przep 148,98 zł, (59,59 zł -60%)
• Web scraping. Kurs video. Zautomatyzowane pozyskiwanie danych z sieci 139,00 zł, (62,55 zł -55%)
• Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych 149,00 zł, (67,05 zł -55%)
• Excel 2013. Kurs video. Poziom drugi. Przetwarzanie i analiza danych 79,00 zł, (35,55 zł -55%)

Spis treści

Język R i analiza danych w praktyce. Wydanie II -- spis treści

Przedmowa 13

Wstęp 15

Podziękowania 17

Informacje o książce 19

Informacje o autorach 27

Informacje o autorach przedmowy 29

CZĘŚĆ I. WPROWADZENIE DO ANALIZY DANYCH 31

1. Proces analizy danych 33

• 1.1. Role w projekcie analizy danych 34
  • 1.1.1. Role w projekcie 34
• 1.2. Etapy projektu analizy danych 36
  • 1.2.1. Definiowanie celu 37
  • 1.2.2. Gromadzenie danych i zarządzanie nimi 39
  • 1.2.3. Modelowanie 41
  • 1.2.4. Ocena i krytyka modelu 43
  • 1.2.5. Prezentacja i dokumentowanie 45
  • 1.2.6. Wdrażanie i utrzymywanie modelu 47
• 1.3. Wyznaczanie oczekiwań 47
  • 1.3.1. Określenie dolnego pułapu wydajności modelu 48
• Podsumowanie 49

2. Wprowadzenie do języka R i danych 51

• 2.1. Początki z R 52
  • 2.1.1. Instalowanie R, narzędzi i przykładów 53
  • 2.1.2. Programowanie w R 53
• 2.2. Praca z danymi przechowywanymi w plikach 63
  • 2.2.1. Praca z danymi ustrukturyzowanymi z poziomu plików lub adresów URL 63
  • 2.2.2. Praca z mniej ustrukturyzowanymi danymi 68
• 2.3. Praca z relacyjnymi bazami danych 71
  • 2.3.1. Przykładowe dane o rozmiarze produkcyjnym 72
• Podsumowanie 83

3. Eksploracja danych 85

• 3.1. Wykrywanie problemów za pomocą statystyk podsumowujących 87
  • 3.1.1. Typowe problemy wykrywane za pomocą podsumowania danych 88
• 3.2. Wykrywanie problemów za pomocą grafiki i wizualizacji 92
  • 3.2.1. Wizualne sprawdzanie rozkładów dla jednej zmiennej 94
  • 3.2.2. Wizualne sprawdzanie relacji pomiędzy dwiema zmiennymi 104
• Podsumowanie 119

4. Zarządzanie danymi 121

• 4.1. Oczyszczanie danych 121
  • 4.1.1. Oczyszczanie danych specyficznych dla danej dziedziny 122
  • 4.1.2. Naprawianie brakujących wartości 124
  • 4.1.3. Pakiet vtreat służący do automatycznego naprawiania brakujących danych 128
• 4.2. Przekształcenia danych 131
  • 4.2.1. Normalizacja 132
  • 4.2.2. Środkowanie i skalowanie 133
  • 4.2.3. Przekształcenia logarytmiczne rozkładów nierównomiernych i szerokich 137
• 4.3. Losowanie danych do modelowania i walidacji 140
  • 4.3.1. Zbiory uczący i testowy 141
  • 4.3.2. Tworzenie kolumny grupowania próby 142
  • 4.3.3. Grupowanie rekordów 143
  • 4.3.4. Pochodzenie danych 144
• Podsumowanie 144

5. Inżynieria i kształtowanie danych 147

• 5.1. Dobieranie danych 150
  • 5.1.1. Wyznaczanie podzbiorów rzędów i kolumn 150
  • 5.1.2. Usuwanie rekordów z brakującymi danymi 155
  • 5.1.3. Wyznaczanie kolejności rzędów 158
• 5.2. Podstawowe przekształcenia danych 162
  • 5.2.1. Dodawanie nowych kolumn 162
  • 5.2.2. Inne proste operacje 168
• 5.3. Przekształcenia agregacyjne 168
  • 5.3.1. Łączenie wielu rzędów w rzędy podsumowujące 168
• 5.4. Wielotablicowe przekształcenia danych 172
  • 5.4.1. Szybkie łączenie co najmniej dwóch uporządkowanych ramek danych 172
  • 5.4.2. Główne metody łączenia danych pochodzących z wielu tabel 177
• 5.5. Transformacje przestawiające 184
  • 5.5.1. Przenoszenie danych z formy szerokiej do wysokiej 184
  • 5.5.2. Przenoszenie danych z formy wysokiej do szerokiej 188
  • 5.5.3. Współrzędne danych 193
• Podsumowanie 194

CZĘŚĆ II. METODY MODELOWANIA 195

6. Wybór i ocena modeli 197

• 6.1. Odwzorowywanie problemów na zadania uczenia maszynowego 197
  • 6.1.1. Zadania klasyfikacji 199
  • 6.1.2. Zadania obliczania wyniku 199
  • 6.1.3. Grupowanie - praca bez znajomości zmiennych docelowych 200
  • 6.1.4. Odwzorowanie problemu na metodę 202
• 6.2. Ocenianie modeli 202
  • 6.2.1. Przetrenowanie 204
  • 6.2.2. Wskaźniki wydajności modelu 208
  • 6.2.3. Ocenianie modeli klasyfikacyjnych 209
  • 6.2.4. Ocenianie modelu obliczania wyników 218
  • 6.2.5. Ocenianie modeli prawdopodobieństwa 222
• 6.3. Metoda lokalnie wytłumaczalnych wyjaśnień niezależnych od modelu służąca do wyjaśniania przewidywań modelu 229
  • 6.3.1. LIME - zautomatyzowane sprawdzanie poprawności działania systemu 231
  • 6.3.2. Stosowanie metody LIME - mały przykład 231
  • 6.3.3. Metoda LIME w klasyfikacji tekstu 238
  • 6.3.4. Uczenie klasyfikatora tekstu 241
  • 6.3.5. Wyjaśnianie przewidywań klasyfikatora 242
• Podsumowanie 247

7. Regresja liniowa i logistyczna 249

• 7.1. Stosowanie regresji liniowej 250
  • 7.1.1. Mechanizm działania regresji liniowej 251
  • 7.1.2. Tworzenie modelu regresji liniowej 256
  • 7.1.3. Uzyskiwanie predykcji 257
  • 7.1.4. Wyszukiwanie relacji i wydobywanie przydatnych informacji 262
  • 7.1.5. Odczytywanie podsumowania modelu i określanie jakości współczynników 264
  • 7.1.6. Kluczowe wnioski na temat regresji liniowej 271
• 7.2. Stosowanie regresji logistycznej 271
  • 7.2.1. Mechanizm działania regresji logistycznej 272
  • 7.2.2. Tworzenie modelu regresji logistycznej 276
  • 7.2.3. Uzyskiwanie przewidywań 277
  • 7.2.4. Wyszukiwanie relacji i wydobywanie użytecznych informacji z modeli logistycznych 282
  • 7.2.5. Odczytywanie podsumowania modelu i charakteryzowanie współczynników 284
  • 7.2.6. Kluczowe wnioski na temat regresji logistycznej 291
• 7.3. Regularyzacja 291
  • 7.3.1. Przykład quasi-separacji 292
  • 7.3.2. Rodzaje regresji regularyzowanej 296
  • 7.3.3. Regresja regularyzowana przy użyciu pakietu glmnet 298
• Podsumowanie 307

8. Zaawansowane przygotowywanie danych 309

• 8.1. Cel pakietu vtreat 310
• 8.2. Konkurs KDD i zestaw danych KDD Cup 2009 312
  • 8.2.1. Pierwsze kroki z danymi KDD Cup 2009 313
  • 8.2.2. Metoda "słonia w składzie porcelany" 315
• 8.3. Podstawowe przygotowywanie danych do zadań klasyfikacji 318
  • 8.3.1. Ramka oceny zmiennej 319
  • 8.3.2. Odpowiednie stosowanie planu naprawy 324
• 8.4. Zaawansowane przygotowywanie danych do zadań klasyfikacji 325
  • 8.4.1. Korzystanie z metody mkCrossFrameCExperiment() 325
  • 8.4.2. Budowanie modelu 328
• 8.5. Przygotowywanie danych do zadań regresji 332
• 8.6. Opanowanie pakietu vtreat 334
  • 8.6.1. Fazy mechanizmu vtreat 335
  • 8.6.2. Brakujące wartości 337
  • 8.6.3. Zmienne wskaźnikowe 338
  • 8.6.4. Kodowanie wpływu 339
  • 8.6.5. Plan naprawy 341
  • 8.6.6. Ramka krzyżowa 341
• Podsumowanie 345

9. Metody nienadzorowane 347

• 9.1. Analiza skupień 348
  • 9.1.1. Odległości 349
  • 9.1.2. Przygotowanie danych 352
  • 9.1.3. Hierarchiczna analiza skupień za pomocą funkcji hclust() 354
  • 9.1.4. Algorytm centroidów 367
  • 9.1.5. Przypisywanie nowych punktów do skupień 374
  • 9.1.6. Kluczowe wnioski na temat analizy skupień 376
• 9.2. Reguły asocjacyjne 377
  • 9.2.1. Przegląd reguł asocjacyjnych 377
  • 9.2.2. Przykładowy problem 379
  • 9.2.3. Wydobywanie reguł asocjacyjnych za pomocą pakietu arules 380
  • 9.2.4. Kluczowe wnioski na temat reguł asocjacyjnych 388
• Podsumowanie 388

10. Zaawansowane metody uczenia maszynowego 391

• 10.1. Metody drzewa 393
  • 10.1.1. Podstawowe drzewo decyzyjne 394
  • 10.1.2. Usprawnianie przewidywań za pomocą agregacji 397
  • 10.1.3. Dalsze usprawnianie przewidywań za pomocą lasów losowych 399
  • 10.1.4. Drzewa wzmacniane gradientowo 405
  • 10.1.5. Kluczowe wnioski na temat modeli bazujących na drzewach 414
• 10.2. Wykrywanie relacji niemonotonicznych za pomocą uogólnionych modeli addytywnych 414
  • 10.2.1. Mechanizm działania modelu GAM 415
  • 10.2.2. Przykład regresji jednowymiarowej 415
  • 10.2.3. Wydobywanie relacji nieliniowych 420
  • 10.2.4. Stosowanie modelu GAM na rzeczywistych danych 422
  • 10.2.5. Stosowanie modelu GAM w regresji logistycznej 425
  • 10.2.6. Kluczowe wnioski na temat modelu GAM 427
• 10.3. Rozwiązywanie problemów "nierozdzielnych" za pomocą maszyn wektorów nośnych 427
  • 10.3.1. Używanie maszyn SVM do rozwiązywania problemów 428
  • 10.3.2. Mechanizm działania maszyn wektorów nośnych 433
  • 10.3.3. Mechanizm działania funkcji jądra 435
  • 10.3.4. Kluczowe wnioski na temat maszyn wektorów nośnych i metod z użyciem jądra 438
• Podsumowanie 438

CZĘŚĆ III. PRACA W PRAWDZIWYM ŚWIECIE 441

11. Dokumentowanie i wdrażanie 443

• 11.1. Przewidywanie szumu medialnego 445
• 11.2. Tworzenie dokumentacji poszczególnych etapów za pomocą formatu R Markdown 446
  • 11.2.1. Czym jest R Markdown? 447
  • 11.2.2. Szczegóły techniczne silnika knitr 449
  • 11.2.3. Dokumentowanie danych Buzz i tworzenie modelu za pomocą pakietu knitr 450
• 11.3. Sporządzanie dokumentacji bieżącej za pomocą komentarzy i kontroli wersji 454
  • 11.3.1. Pisanie przydatnych komentarzy 454
  • 11.3.2. Rejestrowanie historii za pomocą kontroli wersji 456
  • 11.3.3. Eksplorowanie modelu za pomocą kontroli wersji 461
  • 11.3.4. Udostępnianie pracy za pomocą kontroli wersji 463
• 11.4. Wdrażanie modeli 468
  • 11.4.1. Wdrażanie wersji demonstracyjnych za pomocą narzędzia Shiny 468
  • 11.4.2. Wdrażanie modeli jako usług HTTP 471
  • 11.4.3. Wdrażanie modeli poprzez eksportowanie 472
  • 11.4.4. Kluczowe wnioski 475
• Podsumowanie 476

12. Tworzenie użytecznych prezentacji 477

• 12.1. Prezentowanie rezultatów sponsorowi projektu 479
  • 12.1.1. Podsumowanie celów projektu 479
  • 12.1.2. Określanie wyników projektu 481
  • 12.1.3. Uzupełnianie szczegółów 482
  • 12.1.4. Sporządzanie zaleceń i omawianie przyszłych planów 484
  • 12.1.5. Kluczowe wnioski na temat prezentacji przeznaczonej dla sponsora projektu 485
• 12.2. Prezentowanie modelu użytkownikom końcowym 485
  • 12.2.1. Podsumowanie celów projektu 486
  • 12.2.2. Omówienie dopasowania modelu do cyklu pracy 486
  • 12.2.3. Prezentowanie sposobu korzystania z modelu 487
  • 12.2.4. Kluczowe wnioski na temat prezentacji przeznaczonej dla użytkowników końcowych 489
• 12.3. Prezentowanie pracy innym analitykom danych 490
  • 12.3.1. Wprowadzenie do problemu 491
  • 12.3.2. Omówienie powiązanej pracy 491
  • 12.3.3. Opis Twojego rozwiązania 492
  • 12.3.4. Omówienie wyników i przyszłych planów 492
  • 12.3.5. Kluczowe wnioski na temat prezentacji przeznaczonej dla partnerów 493
• Podsumowanie 494

Dodatek A. Korzystanie z R i innych narzędzi 497

Dodatek B. Ważne pojęcia z dziedziny statystyki 523

Dodatek C. Bibliografia 559