Zaawansowana analiza danych. Jak przejść z arkuszy Excela do Pythona i R
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 208
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi

Opis ebooka: Zaawansowana analiza danych. Jak przejść z arkuszy Excela do Pythona i R
Sukces przedsiębiorstwa zależy od jakości podejmowanych decyzji. Spośród strategii, które wspierają ten proces, na szczególną uwagę zasługuje zastosowanie analizy danych. Jest to jednak dość złożona dziedzina. Podstawowym narzędziem wielu analityków danych jest arkusz kalkulacyjny. Ma on tę zaletę, że ułatwia solidne zrozumienie prawideł statystyki i analizy danych. Po zdobyciu takich podstaw warto jednak pójść dalej i nauczyć się eksploracyjnej analizy danych za pomocą języków programowania.
Dzięki tej książce przejście od pracy z arkuszami Excela do samodzielnego tworzenia kodu w Pythonie i R będzie płynne i bezproblemowe. Rozpoczniesz od ugruntowania swoich umiejętności w Excelu i dogłębnego zrozumienia podstaw statystyki i analizy danych. Ułatwi Ci to rozpoczęcie pisania kodu w języku R i w Pythonie. Dowiesz się, jak dokładnie przebiega proces oczyszczania danych i ich analizy w kodzie napisanym w języku R. Następnie zajmiesz się poznawaniem Pythona. Jest to wszechstronny, łatwy w nauce i potężny język programowania, ulubiony język naukowców i... analityków danych. Nauczysz się płynnego przenoszenia danych z Excela do programu napisanego w Pythonie, a także praktycznych metod ich analizy. Dzięki ćwiczeniom, które znajdziesz w końcowej części każdego rozdziału, utrwalisz i lepiej zrozumiesz prezentowane treści.
W książce:
- badanie relacji między danymi za pomocą Excela
- stosowanie Excela w analizach statystycznych i badaniu danych
- podstawy języka R
- proces oczyszczania i analizy danych w R
- przenoszenie danych z Excela do kodu Pythona
- pełna analiza danych w Pythonie
Eksploracyjna analiza danych? I w Excelu, i w Pythonie!
Z Excela do Pythona i R
Analiza danych może wydawać się zniechęcająca, ale jeśli jesteś doświadczonym użytkownikiem Excela, to masz wyjątkową przewagę. Dzięki temu praktycznemu przewodnikowi średniozaawansowani użytkownicy Excel zyskają solidną wiedzę na temat analiz danych i związanymi z nią narzędziami. Po przeczytaniu tej książki będziesz w stanie przeprowadzać eksploracyjną analizę danych i testowanie hipotez za pomocą języków programowania.
Eksploracja i testowanie relacji stanowią podstawy analizy danych. Narzędzi i struktury przedstawione w tej książce będą stanowiły dobre podstawy do dalszego poznawania bardziej zaawansowanych technik analizy danych. George Mount, założyciel i prezes Stringfest Analytics, prezentuje kluczowe koncepcje statystyczne za pomocą arkuszy kalkulacyjnych, a następnie przenosi twoją dotychczasową wiedzę na temat przekształcania danych do języków R i Python.
Ten praktyczny podręcznik przeprowadzi Cię przez:
- Podstawy analizy danych w Excelu: Wykorzystaj arkusze Excela do testowania relacji między zmiennymi i zilustruj ważne pojęcia statystyki i analizy danych.
- Z Excela do R: Przenieś to, czego nauczyłeś się o pracy z danymi z Excela do R.
- Z Excela do Pythona: Dowiedz się, jak przenieść dane z Excela do Pythona i przeprowadzić ich pełną analizę.
"George dokładnie opisuje to, co musisz zrobić, aby połączyć Excela z analizą i nauką o danych".
Jordan Goldmeier, Microsoft Excel MVP
"Ta wyjątkowa książka może zostać wykorzystania zarówno jako odniesienie, jak i wprowadzenie do analizy biznesowej i analizy danych".
Aiden Johnson, analityk danych i mentor, Breakthrough Data Science
Wybrane bestsellery
-
Data analytics may seem daunting, but if you're an experienced Excel user, you have a unique head start. With this hands-on guide, intermediate Excel users will gain a solid understanding of analytics and the data stack. By the time you complete this book, you'll be able to conduct exploratory da...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do kryptografii i bibliotek kryptograficznych Pythona. Omówiono tu podstawowe koncepcje z tej dziedziny, najważniejsze algorytmy i niezbędny zakres podstaw matematycznych: liczby pierwsze, teorię grup czy generatory liczb pseudolosowych. Wyjaśniono, czym ...
Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
To kolejne wydanie lubianego samouczka, dzięki któremu w ramach 24 godzinnych lekcji przyswoisz solidne podstawy programowania. Zrozumiesz, jak działają programy, i nauczysz się reguł stosowanych przez profesjonalistów przy ich projektowaniu. Dowiesz się, jak wygląda świat programistów i na czym ...
Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV
(37.95 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Termin business intelligence ostatnimi czasy jest odmieniany przez wszystkie przypadki. Według raportu Gartnera z 2020 roku aktualnie liderem w dziedzinie narzędzi BI jest Microsoft - ten kurs video oferuje możliwość zapoznania się z jednym z nich. Power BI, bo o nim mowa, pozwala efektywnie anal...
Power BI Desktop. Kurs video. Wykorzystanie narzędzia w analizie i wizualizacji danych Power BI Desktop. Kurs video. Wykorzystanie narzędzia w analizie i wizualizacji danych
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)194.35 zł
299.00 zł(-35%) -
Tę książkę docenią ci, którzy opanowali już podstawową składnię Pythona i palą się do pisania własnych programów. Zawiera 81 projektów, które możesz napisać w tym języku. Programy składają się z maksymalnie 256 linii kodu i pozwolą Ci stopniowo nabierać umiejętności programisty - a zupełnie przy ...
Wielka księga małych projektów w Pythonie. 81 łatwych praktycznych programów Wielka księga małych projektów w Pythonie. 81 łatwych praktycznych programów
(51.35 zł najniższa cena z 30 dni)55.30 zł
79.00 zł(-30%) -
Don't waste time bending Python to fit patterns you've learned in other languages. Python's simplicity lets you become productive quickly, but often this means you aren't using everything the language has to offer. With the updated edition of this hands-on guide, you'll learn how to write effecti...(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)
237.15 zł
279.00 zł(-15%) -
Rozpoczęcie programowania nie wymaga skomplikowanych środowisk programistycznych. A autor szkolenia Python dla każdego. Kurs video. Rozwiąż 100 zadań z Pythona i zostań programistą koncentruje się na tym, by umożliwić rzetelne opanowanie podstaw - nie tylko w teorii, ale przede wszystkim w prakty...
Python dla każdego. Kurs video. Rozwiąż 100 zadań z Pythona i zostań programistą Python dla każdego. Kurs video. Rozwiąż 100 zadań z Pythona i zostań programistą
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)109.45 zł
199.00 zł(-45%) -
Wiernym czytelnikom publikacji spod znaku wydawnictwa Helion Piotra Wróblewskiego przedstawiać nie trzeba. Dość wspomnieć, że jest on autorem wielu publikacji poświęconych głównie programowaniu i obsłudze komputerów. Jego najnowsza książka, Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyk...
Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków
(77.35 zł najniższa cena z 30 dni)83.30 zł
119.00 zł(-30%) -
Dzięki tej książce przyswoisz najlepsze zasady konfigurowania środowiska programistycznego i praktyki programistyczne poprawiające czytelność kodu. Znajdziesz tu mnóstwo przydatnych wskazówek dotyczących posługiwania się wierszem polecenia i takimi narzędziami jak formatery kodu, kontrolery typów...
Programowanie w Pythonie dla średnio zaawansowanych. Najlepsze praktyki tworzenia czystego kodu Programowanie w Pythonie dla średnio zaawansowanych. Najlepsze praktyki tworzenia czystego kodu
(51.35 zł najniższa cena z 30 dni)55.30 zł
79.00 zł(-30%) -
Oto intuicyjny przewodnik dla średnio zaawansowanych programistów Pythona, pomyślany tak, by przyswajać zasady programowania zorientowanego obiektowo podczas praktycznych ćwiczeń. Dowiesz się, jakie problemy wiążą się z zastosowaniem podejścia proceduralnego i jak dzięki podejściu obiektowemu pis...
Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika
(57.85 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%)
O autorze ebooka
George Mount założył i prowadzi Stringfest Analytics, firmę konsultingową specjalizującą się w analizie danych. Współpracował z wiodącymi bootcampami, platformami edukacyjnymi i organizacjami. Regularnie wypowiada się na tematy dotyczące nauki i analizy danych, a także rozwoju pracowników. Mieszka w Cleveland w stanie Ohio.
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły ebooka
- Tytuł oryginału:
- Advancing into Analytics: From Excel to Python and R
- Tłumaczenie:
- Filip Kamiński
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-8551-1, 9788328385511
- Data wydania książki drukowanej:
- 2022-03-15
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-8552-8, 9788328385528
- Data wydania ebooka:
-
2022-03-15
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Format:
- 168x237
- Numer z katalogu:
- 159269
- Rozmiar pliku Pdf:
- 12.5MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 9.4MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 20.7MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
Ebook zawiera materiały dodatkowe, które możesz pobrać z serwera FTP - link znajdziesz na stronie redakcyjnej.
Spis treści ebooka
- Wprowadzenie (9)
- 1. Podstawy eksploracyjnej analizy danych (19)
- Czym jest eksploracyjna analiza danych? (19)
- Obserwacje (21)
- Zmienne (21)
- Przykład: klasyfikacja zmiennych (24)
- Przypomnienie: typy zmiennych (26)
- Eksploracja zmiennych w Excelu (26)
- Eksploracja zmiennych kategorialnych (27)
- Eksploracja zmiennych ilościowych (29)
- Wnioski (40)
- Ćwiczenia (40)
- 2. Podstawy prawdopodobieństwa (41)
- Prawdopodobieństwo i losowość (41)
- Prawdopodobieństwo i przestrzeń zdarzeń elementarnych (41)
- Prawdopodobieństwo i eksperymenty (42)
- Prawdopodobieństwo bezwarunkowe i warunkowe (42)
- Rozkłady prawdopodobieństwa (42)
- Dyskretne rozkłady prawdopodobieństwa (43)
- Ciągłe rozkłady prawdopodobieństwa (46)
- Wnioski (53)
- Ćwiczenia (53)
- 3. Podstawy wnioskowania statystycznego (54)
- Ramy wnioskowania statystycznego (54)
- Zbierz reprezentatywną próbkę (55)
- Sformułuj hipotezy (56)
- Stwórz plan analizy (57)
- Przeanalizuj dane (59)
- Podejmij decyzję (62)
- To Twój świat... Dane się tylko w nim znajdują (68)
- Wnioski (69)
- Ćwiczenia (70)
- 4. Korelacja i regresja (71)
- Korelacja nie oznacza przyczynowości (71)
- Wprowadzenie do korelacji (72)
- Od korelacji do regresji (76)
- Regresja liniowa w Excelu (78)
- Zastanówmy się raz jeszcze - pozorne związki (84)
- Wnioski (85)
- Przejście do programowania (85)
- Ćwiczenia (85)
- 5. Stos analizy danych (87)
- Statystyka, analiza danych, nauka o danych (87)
- Statystyka (87)
- Analiza danych (87)
- Analityka biznesowa (88)
- Nauka o danych (88)
- Uczenie maszynowe (88)
- Różne, ale nie rozłączne (89)
- Znaczenie stosu analizy danych (89)
- Arkusze kalkulacyjne (90)
- Bazy danych (92)
- Platformy analityki biznesowej (94)
- Języki programowania danych (94)
- Wnioski (95)
- Co dalej (96)
- Ćwiczenia (96)
- 6. Pierwsze kroki w R dla użytkowników Excela (99)
- Pobieranie R (99)
- Pierwsze kroki w RStudio (99)
- Pakiety w R (108)
- Aktualizacja pakietów, RStudio i języka R (109)
- Wnioski (110)
- Ćwiczenia (110)
- 7. Struktury danych w R (112)
- Wektory (112)
- Indeksowanie i wybór elementów z wektorów (114)
- Od tabel Excela do ramek danych R (115)
- Importowanie danych w R (117)
- Eksploracja ramki danych (120)
- Indeksowanie i wybór elementów z ramek danych (122)
- Zapisywanie ramek danych (123)
- Wnioski (124)
- Ćwiczenia (124)
- 8. Przetwarzanie i wizualizacja danych w R (125)
- Przetwarzanie danych za pomocą dplyr (126)
- Operacje kolumnowe (126)
- Operacje wierszowe (128)
- Agregacja i łączenie danych (131)
- dplyr i potęga operatora potoku (%>%) (133)
- Przekształcanie danych za pomocą tidyr (135)
- Wizualizacja danych w ggplot2 (137)
- Wnioski (142)
- Ćwiczenia (142)
- 9. R w analizie danych (143)
- Eksploracyjna analiza danych (144)
- Testowanie hipotez (147)
- Test t-Studenta dla prób niezależnych (148)
- Regresja liniowa (150)
- Podział na zbiór uczący i testowy, walidacja (151)
- Wnioski (154)
- Ćwiczenia (154)
- 10. Pierwsze kroki w Pythonie dla użytkowników Excela (157)
- Pobieranie Pythona (157)
- Pierwsze kroki z Jupyterem (158)
- Moduły w Pythonie (166)
- Aktualizacja pakietów, Anacondy i Pythona (167)
- Wnioski (167)
- Ćwiczenia (168)
- 11. Struktury danych w Pythonie (169)
- Tablice NumPy (170)
- Indeksowanie i wybieranie elementów z tablic NumPy (171)
- Ramki danych pandas (172)
- Importowanie danych w Pythonie (174)
- Eksploracja ramki danych (175)
- Indeksowanie i pobieranie wartości z ramek danych (177)
- Zapis ramek danych (178)
- Wnioski (178)
- Ćwiczenia (178)
- 12. Przetwarzanie i wizualizacja danych w Pythonie (179)
- Operacje kolumnowe (180)
- Operacje wierszowe (182)
- Agregacja i łączenie danych (183)
- Przekształcanie danych (185)
- Wizualizacja danych (186)
- Wnioski (192)
- Ćwiczenia (192)
- 13. Python w analizie danych (193)
- Eksploracyjna analiza danych (194)
- Testowanie hipotez (196)
- Test t-Studenta dla prób niezależnych (196)
- Regresja liniowa (197)
- Podział zbioru na zbiór treningowy i testowy oraz walidacja modelu (198)
- Wnioski (200)
- Ćwiczenia (200)
- 14. Wnioski i kolejne kroki (201)
- Kolejne warstwy stosu (201)
- Projektowanie badań i eksperymenty biznesowe (201)
- Inne metody statystyczne (202)
- Nauka o danych i uczenie maszynowe (202)
- Kontrola wersji (202)
- Etyka (203)
- Idź naprzód i ciesz się danymi (203)
- Na pożegnanie (203)
- Skorowidz (204)
CZĘŚĆ I. PODSTAWY ANALIZY DANYCH W EXCELU (17)
CZĘŚĆ II. Z EXCELA DO R (97)
CZĘŚĆ III. Z EXCELA DO PYTHONA (155)
Oceny i opinie klientów: Zaawansowana analiza danych. Jak przejść z arkuszy Excela do Pythona i R George Mount (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.