Practical Data Science with R and Python: 実践的データサイエンス
実践的データサイエンス はじめに データ分析のためにコンピュータを利用する際、RおよびPython言語のいずれかを使うことが多いと思います(Julia言語は高レベル・高パフォーマンスな技術計算のための言語で今後期待が膨らみます）。これらの2つの言語では、データ操作や可視化、データ分析、モデリングに使われるライブラリが豊富にあり、 どれを使うのが良いのか迷うような状況が続いていました。しかしその状態は落ち着きを見せ、成熟期を迎えつつあります。 R言語ではパイプ演算子の登場によりデータフレームに対する操作に大きな変化が生じ、tidyverseによるデータ読み込みからデータ整形、可視化までが可能になりました。またtidyverseのような、機械や人間の双方が扱いやすいパッケージが増えてきました。特にR言語の強力な一面でもあったデータ分析の操作はtidymodelsに代表されるパッケージがユーザの
R AnalyticFlow
R AnalyticFlowは統計解析環境Rを用いたデータ解析ソフトウェアです。 直感的な操作に加え、Rエキスパートのための機能も充実。チームでの分析プロセスの共有をサポートします。 Windows、Mac、Linuxに対応。個人・法人を問わず無償でご利用いただけます。 > ダウンロード> 特徴 分析フローの作成 データ分析のプロセスをフローチャート形式で整理。視覚化されたプロセスはマウス操作で誰でも簡単に、かつ正確に再現することができます。 分析フローはデータやドキュメントと共にプロジェクトとして管理。チームでの分析プロセスの共有をサポートします。 R: 最高のデータ分析エンジン Rはオープンソースの統計解析システムで、世界中の専門家によって開発されています。 膨大な数のデータ分析手法が実装されており、R言語によるプログラムを記述することで様々な機能を利用することができます。 R Ana
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