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An Introduction to Data Analysis using Aggregation Functions in R
Simon James (Taschenbuch, Englisch)
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Beschreibung
This textbook helps future data analysts comprehend aggregation function theory and methods in an accessible way, focusing on a fundamental understanding of the data and summarization tools. Offering a broad overview of recent trends in aggregation research, it complements any study in statistical or machine learning techniques. Readers will learn how to program key functions in R without… obtaining an extensive programming background.
Sections of the textbook cover background information and context, aggregating data with averaging functions, power means, and weighted averages including the Borda count. It explains how to transform data using normalization or scaling and standardization, as well as log, polynomial, and rank transforms. The section on averaging with interaction introduces OWS functions and the Choquet integral, simple functions that allow the handling of non-independent inputs. The final chapters examine software analysis with an emphasison parameter identification rather than technical aspects.
This textbook is designed for students studying computer science or business who are interested in tools for summarizing and interpreting data, without requiring a strong mathematical background. It is also suitable for those working on sophisticated data science techniques who seek a better conception of fundamental data aggregation. Solutions to the practice questions are included in the textbook. 53,49 €
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
29.06.2018
Sprache
Englisch
EAN
9783319835792
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Simon James
Seitenanzahl
199
Auflage
Softcover reprint of the original 1st edition 2016
Einbandart
Taschenbuch
Autorenporträt
Simon James completed his PhD on
Schlagwörter
Aggregation functions, Programming in R, Data analysis, Weighted arithmetic mean, Weighted geometric mean, Weighted power means, OWA function, Choquet integral, Weight learning, Linear programming
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
PBW - Angewandte Mathematik
UYAM - Mathematik für Informatiker
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com
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