Using R & R Studio for Data Management, Statistical Analysis & Graphic...

L’utilisation de R pour la gestion des données, l’analyse statistique et les graphiques

Ce que vous apprendrez

Destiné aux utilisateurs souhaitant maîtriser R sans se perdre dans sa complexité, ce livre offre une méthode directe et accessible. Il vous apprendra à executer des analyses statistiques de qualité et à créer des visualisations impactantes, en passant par la gestion efficace des données.

Gestion des données

R est surtout reconnu pour sa capacité à traiter et analyser de grandes quantités de données. Ce livre fait le tour d’horizon des meilleures pratiques pour charger, nettoyer et préparer vos données pour une analyse.

Analyse statistique et inférence

Vous découvrirez les fondamentaux des tests statistiques et de l’inférence, qui vous permettront de tirer des conclusions fiables à partir de vos données.

Régression et méthodes multivariées

Explorez les techniques de régression et les méthodes multivariées. Ce guide vous conduit à travers les étapes nécessaires pour maîtriser ces outils, essentiels pour l’analyse de relations complexes entre variables.

Création de graphiques

Un bon graphique peut souvent parler plus qu’une série de tests numériques. Apprenez à construire des graphiques explicatifs et esthétiques qui mettent en avant les résultats de vos analyses de manière intuitive.

Conclusions pragmatiques

Chaque section est pensée pour vous fournir non seulement les compétences techniques nécessaires, mais aussi la confiance pour appliquer ces techniques dans vos projets personnels ou professionnels.

À qui s’adresse ce livre?

Que vous soyez un étudiant en statistique, un professionnel de la donnée ou simplement curieux de découvrir les capacités de R, ce livre est pour vous. Les explications claires et les exemples pratiques en font un excellent outil d’apprentissage pour tous ceux qui veulent efficacement analyser des données et présenter leurs résultats.

Points forts

• Approche pragmatique et sans jargon compliqué.
• Sections courtes et focalisées facilitant l’apprentissage progressif.
• Couverture complète de la gestion des données jusqu’à la visualisation.