R Archive - oreillyblog

E-Book-Deal: R für Data Science

Corina Pahrmann — Tue, 12 Jun 2018 10:04:33 +0000

Gesammelte Daten in Erkenntnisse verwandeln: Das ist das Ziel jedes Forschers und Wissenschaftlers, jedes Entwicklers, jedes Produktmanagers und Werbers und wohl jedes Unternehmers. Was ließe sich erreichen, wenn man aus dem Wust an Einzelinformationen über ein Produkt oder über einen Kunden, über Prozesse oder über Geschehnisse, über Eindrücke und Gedanken ein klares Bild ableiten könnte? Moderne Data Science will genau das. Und mit der Datenbanksprache R gibt es ein Tool, das Antworten liefern kann. Hadley Wickham – Chief Scientist bei RStudio und Mitglied der R Foundation – und sein Co-Autor Garrett Grolemund – Statistiker, Lehrer und Master Instructor bei RStudio – führen in ihrem Buch „R für Data Science“ Studenten, Data Scientists und Datenanalysten durch den vollständigen Data-Science-Zyklus aus Datenimport, Bereinigung, Transformation, der Visualisierung und Modellierung sowie schließlich der Kommunikation der Ergebnisse mit R Markdown. Das Buch gibt die notwendigen Tools an die Hand, erklärt und ordnet ein. Und zwar nicht nach einer streng akademischen Reihenfolge, sondern immer genau dann, wenn eine Aufgabe in der Praxis ansteht. Es eignet sich auch für Programmieranfänger. Nur im Juni gibt’s das E-Book …

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E-Book-Deal: Statistik mit R

Corina Pahrmann — Tue, 16 Jan 2018 12:05:50 +0000

Ein Buch für alle, die R zügig einsetzen wollen: Genau das schlug uns unser Autor Joachim Zuckarelli vor, als er von seiner Buchidee berichtete. Der Volkswirtschaftler arbeitet selbst empirisch – und als Unternehmensberater und Projektmanager stets mit hohem Praxisbezug. Und genau das ist es, wovon „Statistik mit R“ auch in hohem Maße profitiert. Zuckarelli hat hier ein Lehrbuch geschrieben, das nicht nur die Grundlagen der Sprache R vermittelt, sondern gleichzeitig zentrale Methoden der Statistik mit ihnen verknüpft. Auf den Punkt: Mit diesem Buch lernt Ihr gleich beides, auf einen Schlag. Ihr versteht die Zusammenhänge, wendet R an und lernt, wie Ihr mit R Daten organisiert, analysiert und auswertet. (Hier hatten wir Euch das Buch bereits vorgestellt.) Das E-Book gibt es im Januar günstiger – für 12,99 € statt 25,99 €. Wie immer ist die E-Book-Aktion nur auf einen Monat begrenzt, dafür könnt Ihr das E-Book aber in jedem Shop Eures Vertrauens kaufen, der Preis ist überall gleich. Unsere E-Books sind natürlich DRM-frei.

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Neuerscheinung: Statistik mit R

Corina Pahrmann — Fri, 24 Nov 2017 13:05:15 +0000

„Dieses Buch ist nicht einfach ein Buch über R. Auch nicht über Statistik. Es ist ein Buch über Statistik mit R“, leitet der Volkswirt, Projektmanager und Autor Joachim Zuckarelli sein Buch ein. Denn Zuckarelli will eines: Anwendungsorientierung. Statistische Konzepte erklären und sofort in R umsetzen. Ergebnisse interpretieren. Systematisch in die Statistik einführen. Aber: keine Methoden diskutieren. Keine theoretischen Erörterungen der Sprachkonzepte von R. An der Stelle unterscheidet sich das Buch deutlich von reinen Statistik- bzw. R-Handbüchern sowie -Tutorials oder Online-Foren. Zuckarelli bleibt nah an der Praxis – geht zum Beispiel auf die häufigsten Fehlermeldungen ein – und verfolgt dabei einen didaktisch sinnvollen Lehrplan. Wer sollte es lesen? Alle, die R zügig für ihre Arbeit einsetzen wollen. Dabei spielt es keine Rolle, ob damit wissenschaftliche Arbeiten angefertigt oder Marktforschungsdaten aufbereitet werden sollen. Ob Ihr für Euer Startup den Finanzmarkt analysieren oder endlich die Dissertation fertigstellen wollt. Wann immer Ihr empirisch arbeiten wollt (oder müsst) und R einsetzen wollt: Dieses Buch liefert Euch eine pragmatische und praxisorientierte Einführung. Zuckarelli schreibt sehr verständlich und versetzt Euch in die Lage, sehr schnell produktiv …

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Preissenkung: R in a Nutshell um 50% reduziert

Corina Pahrmann — Fri, 04 Apr 2014 09:33:54 +0000

Unser Buch R in a Nutshell – gleichzeitig Referenz und Einführungsbuch in die Open Source-Statistiksoftware und Programmiersprache R – fanden viele von Euch sehr überzeugend. Gerade an Unis wurde es gern eingesetzt und weiterempfohlen, auch wenn der Preis zunächst nicht wirklich mit einem studentischen Portemonnaie kompatibel war. Zunächst? Genau: Wir haben den Preis gesenkt. Statt knapp 50 € kostet das Buch nun 24,90 € – die rein digitale Ausgabe ist für 20 € zu haben. Kleine Einschränkung: Im Frühjahr 2013 ist R/Version 3 erschienen (aktuell: 3.0.3 aus März 2014), die das Buch naturgemäß nicht mehr abdecken kann – es behandelt R bis Version 2.9.2. Dennoch ist es gut einsetzbar. Und: In absehbarer Zeit planen wir keine Neuauflage. Wer sich also ein Grundlagenwerk zu R anschaffen will, dem sei eine Investition von 25 bzw. 20 € in ganze 768 Seiten von Joseph Adler ans Herz gelegt. P.S.: Guckt doch auch mal in die Ecke unserer vom Aussterben bedrohten Bücher.

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Moderne Werkzeuge für die rechnergestützte Statistik, Teil 2

Christine Haite — Fri, 10 Jun 2011 12:03:49 +0000

Statistische Datenauswertung lebt vom Zusammenspiel zahlreicher Kompetenzen, Werkzeuge und Hilfsmittel. In Teil 1 dieses Artikels habe ich skizziert, welchen Anforderungen sich eine Statistiksoftware aus meiner Sicht heute stellen muss. In Teil 2 nun stelle ich verschiedene textbasierte Formate vor, die als Datenquellen eine relevante Rolle spielen. Textbasierte Datenformate & Auszeichnungssprachen Daten müssen vor der Analyse in der Regel auf irgendeine Weise aufbereitet, umgeformt und in geeignete(re) Speicherformate überführt werden. Speicherformate spielen auch in den Ausnahmefällen eine Rolle, in denen der Analyst bereits auf die elektronische Erfassung Einfluss nehmen kann. Jeder Arbeitsschritt, der in Handarbeit erledigt werden muss, zieht typische und nur begrenzt kontrollierbare Probleme nach sich (die u.a. mit der Vigilanz, mit Figur-Grund-Problemen und mit sensomotorischen Fehlleistungen zusammenhängen). Bei solchen Aufgaben können wir uns heute allerdings von einer Vielzahl leistungsfähiger und oft kostengünstiger Werkzeuge und Technologien unterstützen lassen. Sobald Daten ins Spiel kommen, arbeite ich nach zwei einfachen Prinzipien: (1) Handarbeit im Umgang mit Daten ist auf ein absolutes Minimum zu reduzieren; (2) maschinelle Verarbeitung der Daten muss so früh einsetzen, wie es das jeweilige Szenario zulässt, und …

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Moderne Werkzeuge für die rechnergestützte Statistik, Teil 1

Christine Haite — Fri, 20 May 2011 12:20:08 +0000

Dieser Beitrag ist der erste in einer kleinen Serie locker zusammenhängender Artikel rund um die Themen Datenanalyse, rechnergestützte Statistik und die exzellente universelle Statistikumgebung R. Rückblick Es ist noch nicht so lange her, 10 oder 15 Jahre, da reichte es für die Durchführung einer gewöhnlichen Datenanalyse, Zugriff auf eine Statistiksoftware zu haben und mit einer Textverarbeitung umgehen zu können. In der zweiten Hälfte der 90er Jahre hatten SPSS und SAS den Wechsel von den Großrechnern auf die Windows-Plattform vollzogen und sich dort gemütlich eingerichtet. Den Steuersprachen waren GUIs übergestülpt worden, was vor allem für Gelegenheitsanwender und Technophobe praktisch war, weil es sie von der Aufgabe befreite, syntaktisch korrekte Anweisungen schreiben zu müssen – nicht immer eine triviale Aufgabe, da in diesen Systemen neben eigentlich einfachen Syntaxregeln teils komplexe Einschränkungen und nicht immer intuitive Randbedingungen zu beachten sind. Mit Einführung der GUIs war damals dem Anschein nach viel gewonnen; auf jeden Fall aber war die Vertracktheit besagter Steuersprachen erfolgreich der Wahrnehmung der Anwender entzogen worden – Statistik ließ sich jetzt auf Knopfdruck betreiben. Mit der Frage, …

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R im praktischen Einsatz: Interview mit Bruno Hopp, Teil 2

Corina Pahrmann — Mon, 28 Mar 2011 12:58:52 +0000

In Teil 1 unseres Gesprächs berichtete Bruno Hopp von den Anforderungen, die das Speichern und Nutzbarmachen von riesigen Datenmengen mit sich bringen. In der heutigen Fortsetzung sprechen wir über R, eine Datenbanksoftware, die in den letzten Jahren immer mehr begeisterte Anhänger fand. Die Open Source-Statistiksoftware und Programmiersprache R ist gerade dabei, den Markt für Statistiktools umzuwerfen. Sie nutzen R seit einigen Jahrent. Wie sind Ihre Erfahrungen? Das sind ganz hervorragende! Ich bin auf R aufmerksam geworden, als R noch bei Versionsnummer 1.10 herum dümpelte. Vor Jahren hatte ich für mich privat Linux als leistungsstarkes System entdeckt, aber es gab nur unbedeutende open-source Lösungen für empirischen Datenanalysen. Gretl gibt es für die Ökonometrie (Teil der Wirtschaftswissenschaften), und Computer-Algebra Systeme wie Octave gibt es auch schon eine Weile. Leider sind sie in den Sozialwissenschaften bisher ungebräuchlich bis unbekannt. Unix und Linux wird oft von Menschen verwendet, die es nicht nur wegen seiner Offenheit schätzen (im Sinne von „kostenlos“), sondern die wirklich wissen, was sie da tun. Da hat man keine Angst, einen C-compiler, Perl oder Python zu …

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R im praktischen Einsatz: Interview mit Bruno Hopp, Teil 1

Corina Pahrmann — Fri, 18 Mar 2011 13:10:00 +0000

Vor einiger Zeit stellte ich Ihnen an dieser Stelle die Statistiksoftware R vor. Nun habe ich mit Bruno Hopp gesprochen, der zum einen auf einen großen Erfahrungsschatz im Bereich der Datenanalyse zurückgreifen kann, und zum anderen die Vorzüge von Open Source-Software im allgemeinen und der freien Software R im besonderen sehr gut kennt und schätzt. Lesen Sie in Teil 1 des Interviews zunächst, vor welchen Herausforderungen Bruno Hopp in seiner täglichen Arbeit in einer der in den Sozialwissenschaften größten Datenbanksammlungen der Welt steht. In Kürze folgt Teil 2, in dem wir uns besonders über R unterhielten. Herr Hopp, am GESIS Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, an dem Sie seit vielen Jahren arbeiten, werden große Datenmengen gespeichert. Um welche Daten handelt es sich dabei? Es handelt sich um ca. 7000 (siebentausend) meist empirische Studien aus den Sozialwissenschaften nach 1945 zu den verschiedensten Themen, etwa Bildung, Einkommen, ökonomische Verhältnisse und politischen Einstellungen – namentlich z.B. die Politbarometer, der ALLBUS (Allgemeine Bevölkerungsumfrage), die Eurobarometer, der EVS (European Value Study). Ihre Zahl lässt sich nicht ganz präzise fassen, da wir regelmässig …

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R – oder: Wenn es eine Programmiersprache in die New York Times schafft

Corina Pahrmann — Tue, 18 Jan 2011 13:02:11 +0000

Wieviele Programmiersprachen gibt es, denen sogar die New York Times einen begeisterten Artikel schenkt? Noch dazu, wenn sie sich dem als trocken verrufenen Feld der Statistik widmen? Die Open Source-Statistiksoftware und Programmiersprache R hat dies geschafft, und mehr noch: Die New York Times bezeichnet sie gar als „Lingua Franca“ der Datenanalysten und nennt mit Google, Pfizer und der Bank of America gleich einige prominente Anwender. Höchste Zeit also, sich einmal auf Spurensuche nach R zu begeben. Erster Anlaufpunkt: die Wikipedia. Der englischsprachige Artikel klärt mich auf, R basiere auf S. Ah ja, natürlich. Ich lese weiter: Die Professoren Ross Ihaka and Robert Gentleman begannen Anfang der Neunziger an der Universität Auckland, die unter Statistikern bekannte Programmiersprache S abzuwandeln. 1996 gab es dann die erste Version, seitdem wird R an immer mehr Hochschulen und Forschungseinrichtungen, aber auch im Unternehmensumfeld eingesetzt. Ich kenne SPSS als Statistiktool, außerdem gibt es noch das ebenfalls propretiäre “SAS” – die Software des gleichnamigen Anbieters ist quasi Standard. R versucht, SAS den Rang abzulaufen: In klinischen Studien beispielsweise – für die besonders …

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