Moderne Datenanalyse mit R: Daten einlesen, aufbereiten, visualisieren, modellieren und kommunizieren
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Wiesbaden
Springer Gabler
[2019]
|
| Series: | FOM-Edition
|
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltstext http://www.springer.com/ Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | XXI, 562 Seiten Illustrationen, Diagramme |
| ISBN: | 9783658215866 |
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INHALTSVERZEICHNIS
TEIL
I
RAHMEN
1
STATISTIK
HEUTE
.
3
1.1
DATENANALYSE,
STATISTIK,
DATA
SCIENCE
UND
CO
.
4
1.2
WISSENSGEBIETE
DER
DATENANALYSE
.
6
1.3
EINIGE
GRUNDBEGRIFFE
.
8
1.4
SIGNAL
UND
RAUSCHEN
.
9
2
HALLO,
R
.
13
2.1
EINE
KURZE
GESCHICHTE
VON
R
.
13
2.2
WARUM
R?
WARUM,
R?
.
15
2.2.1
WARUM
R?
.
15
2.2.2
WARUM,
R?
.
17
3
R
STARTEN
.
21
3.1
R
UND
RSTUDIO
INSTALLIEREN
.
21
3.2
PAKETE
.
23
3.2.1
PAKETE
VON
CRAN
INSTALLIEREN
.
.
.
23
3.2.2
PAKETE
INSTALLIEREN
VS.
PAKETE
STARTEN
(LADEN)
.
24
3.2.3
PAKETE
WIE
PRADADATA
VON
GITHUB
INSTALLIEREN
.
25
3.3
HILFE!
R
STARTET
NICHT!
.
25
3.4
ZUORDNUNG
VON
PAKETEN
ZU
BEFEHLEN
.
27
3.5
R-SKRIPT-DATEIEN
.
29
3.6
DATEN
.
29
3.6.1
DATENSAETZE
AUS
VERSCHIEDENEN
R-PAKETEN
.
29
3.6.2
DATENSAETZE
AUS
DEM
R-PAKET
PRADADATA
.
30
3.7
GRUNDLAGEN
DER
ARBEIT
MIT
RSTUDIO
.
30
3.7.1
DAS
ARBEITSVERZEICHNIS
.
31
3.7.2
RSTUDIO-PROJEKTE
.
32
3.8
HIER
WERDEN
SIE
GEHOLFEN
.
33
3.8.1
WO
FINDE
ICH
HILFE?
.
.
33
3.8.2
EINFACHE,
REPRODUZIERBARE
BEISPIELE
(ERBIES)
.
33
XI
XII
INHALTSVERZEICHNIS
4
ERSTKONTAKT
.
37
4.1
RIST
PINGELIG
.
37
4.2
VARIABLEN
ZU
WEISEN
UND
AUSLESEN
.
38
4.3
FUNKTIONEN
AUFRUFEN
.
39
4.4
LOGISCHE
PRUEFUNGEN
.
40
4.5
VEKTORIELLE
FUNKTIONEN
.
42
4.6
LITERATUREMPFEHLUNGEN
.
43
TEIL
II
DATEN
EINLESEN
5
DATENSTRUKTUREN
.
47
5.1
UEBERBLICK
UEBER
DIE
WICHTIGSTEN
OBJEKTTYPEN
.
47
5.2
OBJEKTTYPEN
IN
R
.
49
5.2.1
VEKTOREN
.
49
5.2.2
FAKTOREN
.
51
5.2.3
LISTEN
.
53
5.2.4
MATRIZEN
UND
ARRAYS
.
53
5.2.5
DATAFRAMES
.
53
5.3
DATEN
AUSLESEN
UND
INDIZIEREN
.
55
5.3.1
REINE
VEKTOREN
.
55
5.3.2
MATRIZEN
UND
ARRAYS
.
57
5.3.3
LISTEN
.
57
5.3.4
DATAFRAMES
.
59
5.4
NAMEN
GEBEN
.
60
6
DATENIMPORT
UND
-EXPORT
.
63
6.1
DATEN
IN
R
IMPORTIEREN
.
63
6.1.1
EXCEL-DATEIEN
IMPORTIEREN
.
64
6.1.2
DATEN
AUS
R-PAKETEN
IMPORTIEREN
.
64
6.1.3
DATEN
IM
R-FORMAT
LADEN
.
65
6.1.4
CSV-DATEIEN
IMPORTIEREN
.
65
6.2
TEXTKODIERUNG
.
68
6.3
DATEN
EXPORTIEREN
.
69
TEIL
III
DATEN
AUFBEREITEN
7
DATENJUDO
.
75
7.1
DATEN
AUFBEREITEN
MIT
DPLYR
.
77
7.2
ZENTRALE
BAUSTEINE
VON
DPLYR
.
78
7.2.1
ZEILEN
FILTERN
MIT
F
ILTER
()
.
78
7.2.2 FORTGESCHRITTENE
BEISPIELE
FUER
F
ILTER
()
.
80
INHALTSVERZEICHNIS
XIII
7.2.3
SPALTEN
WAEHLEN
MIT
SEIECT
()
.
81
7.2.4
ZEILEN
SORTIEREN
MIT
ARRANGE
()
.
82
7.2.5
EINEN
DATENSATZ
GRUPPIEREN
MIT
GROUP_BY
()
.
84
7.2.6
EINE
SPALTE
ZUSAMMENFASSEN
MIT
SUMMARISE
()
.
86
7.2.7
ZEILEN
ZAEHLEN
MIT
N
()
UND
COUNT
()
.
89
7.3
DIE
PFEIFE
.
91
7.4
SPALTEN
BERECHNEN
MIT
MUTATE
()
.
93
7.5
BEDINGTE
ANALYSEN
MIT
DEN
SUFFIXEN
VON
DPLYR
.
96
7.5.1
SUFFIX
_IF
.
96
7.5.2
SUFFIX
*ALL
.
97
7.5.3
SUFFIX
_AT
.
97
7.6
TABELLEN
ZUSAMMENFUEHREN
(JOIN)
.
99
8
DESKRIPTIVE
STATISTIK
.
103
8.1
UNIVARIATE
STATISTIK
.
104
8.1.1
DESKRIPTIVE
STATISTIK
MIT
MOSAIC
.
107
8.1.2
DESKRIPTIVE
STATISTIK
MIT
DPLYR
.
108
8.1.3
RELATIVE
HAEUFIGKEITEN
.
109
8.2
KORRELATIONEN
BERECHNEN
.
112
9
PRAXISPROBLEME
DER
DATENAUFBEREITUNG
.
117
9.1
FEHLENDE
WERTE
.
118
9.1.1
URSACHEN
VON
FEHLENDEN
WERTEN
.
118
9.1.2
AUF
FEHLENDE
WERTE
PRUEFEN
.
119
9.1.3
UMGANG
MIT FEHLENDEN
WERTEN
.
119
9.1.4
FAELLE
MIT
FEHLENDEN
WERTEN
LOESCHEN
.
119
9.1.5
FEHLENDE
WERTE
EINER
SPALTE
ZAEHLEN
.
121
9.1.6
FEHLENDE
WERTE
ERSETZEN
.
122
9.1.7
-99
IN
NA
UMWANDELN
.
124
9.2
DATENANOMALIEN
.
125
9.2.1
DOPPELTE
FAELLE
LOESCHEN
.
125
9.2.2
NACH
ANOMALIEN
SUCHEN
.
126
9.2.3
AUSREISSER
IDENTIFIZIEREN
.
127
9.2.4
HOCHKORRELIERTE
VARIABLEN
FINDEN
.
128
9.2.5
QUASI-KONSTANTE
FINDEN
.
129
9.2.6
AUF
NORMALVERTEILUNG
PRUEFEN
.
130
9.3
DATEN
UMFORMEN
.
130
9.3.1
AUFGERAEUMTE
DATAFRAMES
.
130
9.3.2
LANGES
VS.
BREITES
FORMAT
.
131
9.3.3
^-STANDARDISIEREN
.
133
9.3.4
SPALTENNAMEN
AENDERN
.
134
9.3.5
VARIABIENTYPEN
AENDERN
.
135
XIV
INHALTSVERZEICHNIS
9.4
WERTE
UMKODIEREN
UND
PARTITIONIEREN
.
136
9.4.1
UMKODIEREN
UND
PARTITIONIEREN
MIT
CAR
:
:RECODE()
.
137
9.4.2
EINFACHES
UMKODIEREN
MIT
EINER
LOGIK-PRUEFUNG
.
138
9.4.3
BINNEN
MIT
CUT
()
.
139
9.5
VEKTOREN
ZU
SKALAREN
ZUSAMMENFASSEN
.
141
9.5.1
MITTELWERTE
PRO
ZEILE
BERECHNEN
.
141
9.5.2
BELIEBIGE
STATISTIKEN
PRO
ZEILE
BERECHNEN
MIT
ROWWISE
()
.
142
10
FALLSTUDIE:
DATENJUDO
.
145
10.1
DESKRIPTIVE
STATISTIKEN
ZU
DEN
NEW
YORKER
FLUEGEN
.
146
10.2
VISUALISIERUNGEN
ZU
DEN
DESKRIPTIVEN
STATISTIKEN
.
149
10.2.1
MAXIMALE
VERSPAETUNG
.
149
10.2.2
DURCHSCHNITTLICHE
VERSPAETUNG
.
151
10.2.3
KORRELATE
DER
VERSPAETUNG
.
152
TEIL
IV
DATEN
VISUALISIEREN
11
DATENVISUALISIERUNG
MIT
GGPLOTZ
.
157
11.1
EINSTIEG
IN
GGPLOT2
.
158
11.1.1
EIN
BILD
SAGT
MEHR
ALS
1000
WORTE
.
158
11.1.2
DIAGRAMME
MIT
GGPLOT2
ZEICHNEN
.
158
11.1.3
DIE
ANATOMIE
EINES
DIAGRAMMS
.
159
11.1.4
SCHNELL
DIAGRAMME
ERSTELLEN
MIT
QPLOT
()
.
162
11.1.5
GGPLOT-DIAGRAMMEMITMOSAIC
.
164
11.2
HAEUFIGE
ARTEN
VON
DIAGRAMMEN
(GEOMEN)
.
166
11.2.1
EINE
KONTINUIERLICHE
VARIABLE
-
HISTOGRAMME
UND
CO
.
166
11.2.2
ZWEI
KONTINUIERLICHE
VARIABLEN
.
167
11.2.3
EINE
ODER
ZWEI
NOMINALE
VARIABLEN
.
169
11.2.4
ZUSAMMENFASSUNGEN
ZEIGEN
.
174
11.3
DIE
GEFUEHLSWELT
VON
GGPLOT2
.
178
11.4
GGPLOT
(),
DER
GROSSE
BRUDER
VON
QPLOT
()
.
179
12
FORTGESCHRITTENE
THEMEN
DER
VISUALISIERUNG
.
187
12.1
FARBWAHL
.
187
12.1.1
DIE
FARBEN
VON
CYNTHIA
BREWER
.
188
12.1.2
DIE
FARBEN
VON
WES
ANDERSON
.
190
12.1.3
VIRIDIS
.
193
12.2
GGPLOT2-THEMEN
.
194
12.2.1
SCHWARZ-WEISS-DRUCK
.
195
12.3
INTERAKTIVE
DIAGRAMME
.
197
12.3.1
PLOTLY
.
197
12.3.2
WEITERE
INTERAKTIVE
DIAGRAMME
.
198
INHALTSVERZEICHNIS
XV
13
FALLSTUDIE:
VISUALISIERUNG
.
201
13.1
UMFRAGEDATEN
VISUALISIEREN
MIT
*LIKERT
*
.
202
13.2
UMFRAGEDATEN VISUALISIEREN
MIT
GGPLOT
.
203
13.2.1
DATEN
AUFBEREITEN
.
203
13.2.2
DATEN
UMSTELLEN
.
204
13.2.3
DIAGRAMME
FUER
ANTEILE
.
204
13.2.4
ROTIERTE
BALKENDIAGRAMME
.
207
13.2.5
TEXT-LABELS
.
208
13.2.6
DIAGRAMM
BESCHRIFTEN
.
211
13.2.7
BALKEN
MIT
HAEUFIGKEITSWERTEN
.
211
13.2.8
SORTIEREN
DER
BALKEN
.
212
14
GEOVISUALISIERUNG
.
215
14.1
KARTENDATEN
.
216
14.1.1
GEO-DATEN
DER
DEUTSCHEN
VERWALTUNGSGEBIETE
.
216
14.1.2
DATEN
DER
WAHLKREISE
.
218
14.2
UNTERSCHIEDE
IN
KARTENSEGMENTEN
VISUALISIEREN
.
219
14.2.1
KARTE
DER
WAHLKREISE
GEFAERBT
NACH
ARBEITSLOSIGKEIT
.
219
14.2.2
WAHLERGEBNISSE
NACH
WAHLKREISEN
.
220
14.2.3
ZUSAMMENHANG
VON
ARBEITSLOSIGKEIT
UND
AFD-WAHLERGEBNIS
222
14.2.4
EIN
KOMPLEXERES
MODELL
.
223
14.3
WELTKARTEN
.
224
14.3.1
RWORLDMAP
.
224
14.3.2
RWORLDMAP
MIT
GEOM_SF
.
227
14.4
ANWENDUNGSBEISPIEL:
KONKORDANZ
VON
KULTURWERTEN
UND
WOHLBEFINDEN
.
229
14.5
INTERAKTIVE
KARTEN
.
234
14.5.1
KARTEN
MIT
*LEAFLET
*
.
234
14.5.2
KARTEN
MIT
GOOGLE
VIS
.
235
TEIL
V
MODELLIEREN
15
GRUNDLAGEN
DES
MODELLIERENS
.
245
15.1
WAS
IST
EIN
MODELL?
WAS
IST
MODELLIEREN?
.
246
15.2
ABDUKTION
ALS
ERKENNTNISFIGUR
IM
MODELLIEREN
.
248
15.3
EIN
BEISPIEL
ZUM
MODELLIEREN
IN
DER
DATENANALYSE
.
250
15.4
TAXONOMIE
DER
ZIELE
DES
MODELLIERENS
.
251
15.5
DIE
VIER
SCHRITTE
DES
STATISTISCHEN
MODELLIERENS
.
254
15.6
EINFACHE
VS.
KOMPLEXE
MODELLE:
UNTER-
VS.
UEBERANPASSUNG
.
255
XVI
INHALTSVERZEICHNIS
15.7
BIAS-VARIANZ-ABWAEGUNG
.
256
15.8
TRAININGS-
VS.
TEST-STICHPROBE
.
257
15.9
RESAMPLING
UND
KREUZVALIDIERUNG
.
259
15.10
WANN
WELCHES
MODELL?
.
260
15.11
MODELLGUETE
.
260
15.11.1
MODELLGUETE
IN
NUMERISCHEN
VORHERSAGEMODELLEN
.
261
15.11.2
MODELLGUETE
BEI
KLASSIFIKATIONSMODELLEN
.
261
15.12
DER FLUCH
DER
DIMENSION
.
262
16
INFERENZSTATISTIK
.
267
16.1
WOZU
INFERENZSTATISTIK?
.
268
16.2
DER
/--WERT
.
269
16.2.1
WAS
SAGT
DER
/--WERT?
.
269
16.2.2
DER
ZWIELICHTIGE
STATISTIKER
-
EIN
EINFUEHRENDES
BEISPIEL
ZUR
INFERENZSTATISTIK
.
271
16.2.3
VON
MAENNERN
UND
PAEPSTEN
-
WAS
DER
/--WERT
NICHT
SAGT
.
274
16.2.4
DER
/?-
WERT
IST
EINE
FUNKTION
DER
STICHPROBENGROESSE
.
275
16.2.5
MYTHEN
ZUM
/--WERT
.
276
16.3
WANN
WELCHER
INFERENZTEST?
.
277
16.4
BEISPIELE
FUER
HAEUFIGE
INFERENZTESTS
.
278
16.4.1
X
2
-TEST
.
278
16.4.2
T-TEST
.280
16.4.3
EINFACHE
VARIANZANALYSE
.
281
16.4.4
KORRELATIONEN
(NACH
PEARSON)
AUF
SIGNIFIKANZ
PRUEFEN
.
282
16.4.5
REGRESSION
.
283
16.4.6
WILCOXON-TEST
.
284
16.4.7
KRUSKAL-WALLIS-TEST
.
284
16.4.8
SHAPIRO-TEST
.
285
16.4.9
LOGISTISCHE
REGRESSION
.
285
16.4.10
SPEARMANS
KORRELATION
.
286
16.5
ALTERNATIVEN
ZUM
/--WERT
.
286
16.5.1
KONFIDENZINTERVALLE
.
286
16.5.2
EFFEKTSTAERKE
.
289
16.5.3
POWER-ANALYSE
.
292
16.5.4
BAYES-STATISTIK
.
293
17
SIMULATIONSBASIERTE
INFERENZ
.
301
17.1
STICHPROBEN,
STATISTIKEN
UND
POPULATION
.
301
17.2
DIE
STICHPROBEN
VERTEILUNG
.
304
17.3
DER
BOOTSTRAP
.
308
17.4
NULLHYPOTHESEN
AUF
SIGNIFIKANZ
TESTEN
.
311
INHALTSVERZEICHNIS
XVII
TEIL
VI
GELEITETES
MODELLIEREN
18
LINEARE
MODELLE
.
321
18.1
DIE
IDEE
DER
KLASSISCHEN
REGRESSION
.
321
18.2
MODELLGUETE
.
324
18.2.1
MITTLERE
QUADRATFEHLER
.
325
18.2.2
R-QUADRAT
(R
2
)
.
325
18.3
DIE
REGRESSION
AN
EINEM
BEISPIEL
ERLAEUTERT
.
327
18.4
UEBERPRUEFUNG
DER
ANNAHMEN
DER
LINEAREN
REGRESSION
.
329
18.5
REGRESSION
MIT KATEGORIALEN
PRAEDIKTOREN
.
331
18.6
MULTIPLE
REGRESSION
.
333
18.7
INTERAKTIONEN
.
335
18.8
PRAEDIKTORENRELEVANZ
.
337
18.9
ANWENDUNGSBEISPIEL
ZUR
LINEAREN
REGRESSION
.
339
18.9.1
OVERFITTING
.
339
18.9.2
KONFIDENZINTERVALLE
DER
PARAMETER
.
341
19
KLASSIFIZIERENDE
REGRESSION
.
345
19.1
NORMALE
REGRESSION
FUER
EIN
BINAERES
KRITERIUM
.
346
19.2
DIE
LOGISTISCHE
FUNKTION
.
347
19.3
INTERPRETATION
DES
LOGITS
.
350
19.4
KATEGORIALE
PRAEDIKTOREN
.
351
19.5
MULTIPLE
LOGISTISCHE
REGRESSION
.
352
19.6
MODELLGUETE
.
353
19.6.1
VIER
ARTEN
VON
ERGEBNISSEN
EINER
KLASSIFIKATION
.
353
19.6.2
KENNZAHLEN
DER
KLASSIFIKATIONSGUETE
.
355
19.7
VORHERSAGEN
.
356
19.8
ROC-KURVEN
UND
FLAECHE
UNTER
DER
KURVE
(AUC)
.
357
19.8.1
COHENS
KAPPA
.
360
20
FALLSTUDIE:
TITANIC
.
365
20.1
EXPLORATIVE
ANALYSE
.
366
20.1.1
UNIVARIATE
HAEUFIGKEITEN
.
366
20.1.2
BIVARIATE
HAEUFIGKEITEN
.
367
20.2
INFERENZSTATISTIK
.
368
20.2.1
JMEST
.
368
20.2.2
EFFEKTSTAERKE
.
369
20.2.3
LOGISTISCHE
REGRESSION
.
373
21
BAUMBASIERTE
VERFAHREN
.
377
21.1
ENTSCHEIDUNGSBAEUME
.
378
21.1.1
EINFUEHRENDES
BEISPIEL
.
378
21.1.2
TUNINGPARAMETER
.
383
XVIII
INHALTSVERZEICHNIS
21.2
ENTSCHEIDUNGSBAEUME
MIT
CARET
.
384
21.2.1
VORHERSAGEGUETE
.
388
21.3
DER
ALGORITHMUS
DER
ENTSCHEIDUNGSBAEUME
.
391
21.4
REGRESSIONSBAEUME
.
391
21.5
STAERKEN
UND
SCHWAECHEN
VON
BAEUMEN
.
391
21.6
BAGGING
.
393
21.7
GRUNDLAGEN
VON
RANDOM
FORESTS
.
394
21.7.1
GRUNDLAGEN
.
394
21.8
VARIABLENRELEVANZ
BEI
BAUMMODELLEN
.
398
22
FALLSTUDIE:
KREDITWUERDIGKEIT
MIT
CARET
.
401
22.1
ZWEI
ARTEN
DER
PRAEDIKTIVEN
MODELLIERUNG
.
402
22.2
DATEN
AUFBEREITEN
.
403
22.2.1
FEHLENDE
WERTE
.
403
22.2.2 TRAININGS-
UND
TEST-SAMPLE
AUFTEILEN
.
403
22.2.3
VARIABLEN
OHNE
VARIANZ
.
404
22.2.4 HOCHKORRELIERTE
VARIABLEN
ENTFERNEN
.
405
22.2.5
PARALLELE
VERARBEITUNG
.
406
22.3
MODELLE
ANPASSEN
.
407
22.3.1
KREUZVALIDIERUNG
.
407
22.3.2
MODELL
IM
TRAININGS-SAMPLE
ANPASSEN
MIT
TRAIN
()
.
407
22.3.3
EIN
EINFACHES
MODELL
.
408
22.3.4
RANDOM
FOREST
.
411
22.3.5
SUPPORT
VECTOR
MACHINES
.
414
22.3.6
PENALISIERTE
LINEARE
MODELLE
.
416
22.4
MODELLGUETE
BESTIMMEN
.
418
22.4.1
MODELLGUETE
IN
DER
TEST-STICHPROBE
.
418
22.4.2
MODELLGUETE
IN
DER
KREUZVALIDIERUNG
.
421
22.5
WICHTIGKEIT
DER
PRAEDIKTOREN
BESTIMMEN
.
426
22.5.1
MODELLUNABHAENGIGE
VARIABIENWICHTIGKEIT
FUER
KLASSIFIKATION
.
427
22.5.2
MODELLUNABHAENGIGE
PRAEDIKTORENRELEVANZ
BEI
NUMERISCHEN
VORHERSAGEN
.
429
22.5.3
MODELLABHAENGIGE
VARIABIENWICHTIGKEIT
.430
TEIL
VII
UNGELEITETES
MODELLIEREN
23
CLUSTERANALYSE
.
437
23.1
GRUNDLAGEN
DER
CLUSTERANALYSE
.
437
23.1.1
INTUITIVE
DARSTELLUNG
DER
CLUSTERANALYSE
.
438
23.1.2
EUKLIDISCHE
DISTANZ
.
440
23.1.3
K-MEANS-CLUSTERANALYSE
.
442
INHALTSVERZEICHNIS
XIX
23.2
BEISPIEL
FUER
EINE
EINFACHE
CLUSTERANALYSE
.
443
23.2.1
DISTANZMASSE
BERECHNEN
.
443
23.2.2
FALLSTUDIE:
KMEANS
FUER
DEN
EXTRAVERSIONSDATENSATZ
.
444
24
TEXTMINING
.
449
24.1
GRUNDLEGENDE
ANALYSE
.450
24.1.1
TIDYTEXT-DATAFRAMES
.
450
24.1.2
REGULAERAUSDRUECKE
.
453
24.1.3
TEXTDATEN
EINLESEN
.
455
24.1.4
WORTHAEUFIGKEITEN
AUSZAEHLEN
.
456
24.1.5
VISUALISIERUNG
.
457
24.2
SENTIMENTANALYSE
.
459
25
FALLSTUDIE:
TWITTER-MINING
.
463
25.1
ZUM
EINSTIEG:
MODERNE
METHODEN
DER
SENTIMENTANALYSE
.
464
25.2
GRUNDLAGEN
DES
TWITTER-MININGS
.
465
25.2.1
AUTHENTIFIZIERUNG
BEI
DER
TWITTER-API
.
466
25.2.2
HASHTAGS
UND
NUTZER
SUCHEN
.
467
25.2.3
TWEETS
EINER NUTZERMENGE
AUSLESEN
.
469
25.2.4
AUFBAU
EINER
TWEETS-DATENBANK
.
471
TEIL
VIII
KOMMUNIZIEREN
26
RMARKDOWN
.
475
26.1
FORDERUNGEN
AN
WERKZEUGE
ZUR
BERICHTERSTELLUNG
.
476
26.2
START
MIT
RMARKDOWN
.
478
26.3
RMARKDOWN
IN
ACTION
.480
26.4
AUFBAU
EINER
MARKDOWN-DATEI
.
482
26.5
SYNTAX-GRUNDLAGEN
VON
MARKDOWN
.
483
26.6
TABELLEN
.
484
26.7
ZITIEREN
.
487
26.8
FORMAT-VORLAGEN
FUER
RMARKDOWN
.
489
TEIL
IX
RAHMEN
2
27
PROJEKTMANAGEMENT
AM
BEISPIEL
EINER
FALLSTUDIE
.
495
27.1
WAS
IST
POPULISMUS?
.
496
27.2
FORSCHUNGSFRAGE
UND
OPERATIONALISIERUNG
.
497
27.3
EMOTIONSLEXIKON
.
498
27.4
DATEN,
STICHPROBE
UND
ANALYSEKONTEXT
.
499
XX
INHALTSVERZEICHNIS
27.5
PROZESS
DER
DATENANALYSE
.
499
27.6
ZENTRALE
ERGEBNISSE
.
501
27.7
PROJEKTMANAGEMENT
.
504
27.7.1
GLIEDERUNG
EINES
PROJEKTVERZEICHNISSES
.
504
27.7.2 FAUSTREGELN
ZUR STRUKTUR
EINES
PROJEKTS
.
505
27.7.3
VERSIONIERUNG
MIT
GIT
.
508
28
PROGRAMMIEREN
MIT
R
.
511
28.1
FUNKTIONEN
SCHREIBEN
.
511
28.2
WIEDERHOLUNGEN
.
514
28.2.1
WIEDERHOLUNGEN
FUER
ELEMENTE
EINES
VEKTORS
.
515
28.2.2 WIEDERHOLUNGEN
FUER
SPALTEN
EINES
DATAFRAMES
.
516
28.2.3
DATEIEN
WIEDERHOLT
EINLESEN
.
518
28.2.4 ANWENDUNGSBEISPIELE
FUER
MAP
.
520
28.2.5
EINIGE
RECHTSCHREIBREGELN
FUER
MAP
()
.
523
28.3
DEFENSIVES
PROGRAMMIEREN
.
523
29
PROGRAMMIEREN
MIT
DPLYR
.
527
29.1
WIE
MAN
MIT
DPLYR
NICHT
SPRECHEN
DARF
.
527
29.2
STANDARD-EVALUATION
VS.
NON-STANDARD-EVALUATION
.
528
29.3
NSE
ALS
BACKEN
.
530
29.4
WIE
MAN
FUNKTIONEN
MIT
DPLYR-VERBEN
SCHREIBT
.
534
29.5
BEISPIELE
FUER
NSE-FUNKTIONEN
.
537
29.5.1
FUNKTIONEN
FUER
GGPLOT
.
539
ANHANG
A
.
541
LITERATUR
.
547
SACHVERZEICHNIS
.
559 |
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| title_full_unstemmed | Moderne Datenanalyse mit R Daten einlesen, aufbereiten, visualisieren, modellieren und kommunizieren Sebastian Sauer |
| title_short | Moderne Datenanalyse mit R |
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| topic_facet | Datenanalyse R Programm |
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