data mining with rattle and r use r

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Data Mining With Rattle And R

Author : Graham Williams
ISBN : 9781441998903
Genre : Mathematics
File Size : 20. 53 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 364
Read : 304

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Data mining is the art and science of intelligent data analysis. By building knowledge from information, data mining adds considerable value to the ever increasing stores of electronic data that abound today. In performing data mining many decisions need to be made regarding the choice of methodology, the choice of data, the choice of tools, and the choice of algorithms. Throughout this book the reader is introduced to the basic concepts and some of the more popular algorithms of data mining. With a focus on the hands-on end-to-end process for data mining, Williams guides the reader through various capabilities of the easy to use, free, and open source Rattle Data Mining Software built on the sophisticated R Statistical Software. The focus on doing data mining rather than just reading about data mining is refreshing. The book covers data understanding, data preparation, data refinement, model building, model evaluation, and practical deployment. The reader will learn to rapidly deliver a data mining project using software easily installed for free from the Internet. Coupling Rattle with R delivers a very sophisticated data mining environment with all the power, and more, of the many commercial offerings.

Educational Data Mining With R And Rattle

Author : R. S. Kamath
ISBN : 9788793379312
Genre : Computers
File Size : 75. 35 MB
Format : PDF, ePub, Mobi
Download : 869
Read : 1032

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Educational Data Mining (EDM) is one of the emerging fields in the pedagogy and andragogy paradigm, it concerns the techniques which research data coming from the educational domain. EDM is a promising discipline which has an imperative impact on predicting students? academic performance. It includes the transformation of existing, and the innovation of new approaches derived from multidisciplinary spheres of influence such as statistics, machine learning, psychometrics, scientific computing etc. An archetype that is covered in this book is that of learning by example. The intention is that reader will easily be able to replicate the given examples and then adapt them to suit their own needs of teaching-learning. The content of the book is based on the research work undertaken by the authors on the theme ?Mining of Educational Data for the Analysis and Prediction of Students? Academic Performance?. The basic know-how presented in this book can be treated as guide for educational data mining implementation using R and Rattle open source data mining tools. Technical topics discussed in the book include: 1- Emerging Research Directions in Educational Data Mining 2- Design Aspects and Developmental Framework of the System 3- Model Development - Building Classifiers 4- Educational Data Analysis: Clustering Approach

R In A Nutshell

Author : Joseph Adler
ISBN : 9783897216501
Genre : Computers
File Size : 83. 88 MB
Format : PDF, Docs
Download : 415
Read : 260

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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

R F R Dummies

Author : Andrie de Vries
ISBN : 9783527812523
Genre : Computers
File Size : 26. 94 MB
Format : PDF, Docs
Download : 467
Read : 918

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Wollen Sie auch die umfangreichen Möglichkeiten von R nutzen, um Ihre Daten zu analysieren, sind sich aber nicht sicher, ob Sie mit der Programmiersprache wirklich zurechtkommen? Keine Sorge - dieses Buch zeigt Ihnen, wie es geht - selbst wenn Sie keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder Statistik haben. Andrie de Vries und Joris Meys zeigen Ihnen Schritt für Schritt und anhand zahlreicher Beispiele, was Sie alles mit R machen können und vor allem wie Sie es machen können. Von den Grundlagen und den ersten Skripten bis hin zu komplexen statistischen Analysen und der Erstellung aussagekräftiger Grafiken. Auch fortgeschrittenere Nutzer finden in diesem Buch viele Tipps und Tricks, die Ihnen die Datenauswertung erleichtern.

R For Business Analytics

Author : A Ohri
ISBN : 9781461443438
Genre : Mathematics
File Size : 40. 14 MB
Format : PDF, Mobi
Download : 366
Read : 936

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R for Business Analytics looks at some of the most common tasks performed by business analysts and helps the user navigate the wealth of information in R and its 4000 packages. With this information the reader can select the packages that can help process the analytical tasks with minimum effort and maximum usefulness. The use of Graphical User Interfaces (GUI) is emphasized in this book to further cut down and bend the famous learning curve in learning R. This book is aimed to help you kick-start with analytics including chapters on data visualization, code examples on web analytics and social media analytics, clustering, regression models, text mining, data mining models and forecasting. The book tries to expose the reader to a breadth of business analytics topics without burying the user in needless depth. The included references and links allow the reader to pursue business analytics topics. This book is aimed at business analysts with basic programming skills for using R for Business Analytics. Note the scope of the book is neither statistical theory nor graduate level research for statistics, but rather it is for business analytics practitioners. Business analytics (BA) refers to the field of exploration and investigation of data generated by businesses. Business Intelligence (BI) is the seamless dissemination of information through the organization, which primarily involves business metrics both past and current for the use of decision support in businesses. Data Mining (DM) is the process of discovering new patterns from large data using algorithms and statistical methods. To differentiate between the three, BI is mostly current reports, BA is models to predict and strategize and DM matches patterns in big data. The R statistical software is the fastest growing analytics platform in the world, and is established in both academia and corporations for robustness, reliability and accuracy. The book utilizes Albert Einstein’s famous remarks on making things as simple as possible, but no simpler. This book will blow the last remaining doubts in your mind about using R in your business environment. Even non-technical users will enjoy the easy-to-use examples. The interviews with creators and corporate users of R make the book very readable. The author firmly believes Isaac Asimov was a better writer in spreading science than any textbook or journal author.

Zeitlose Geheimnisse Der Gesundheit Und Verj Ngung

Author : Andreas Moritz
ISBN : 3954830213
Genre :
File Size : 35. 59 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 422
Read : 1151

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Data Mining

Author : Ian H. Witten
ISBN : 3446215336
Genre :
File Size : 70. 53 MB
Format : PDF
Download : 658
Read : 1316

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Data Mining Algorithms

Author : Pawel Cichosz
ISBN : 9781118950807
Genre : Mathematics
File Size : 55. 71 MB
Format : PDF, ePub
Download : 218
Read : 192

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Data Mining Algorithms is a practical, technically-oriented guide to data mining algorithms that covers the most important algorithms for building classification, regression, and clustering models, as well as techniques used for attribute selection and transformation, model quality evaluation, and creating model ensembles. The author presents many of the important topics and methodologies widely used in data mining, whilst demonstrating the internal operation and usage of data mining algorithms using examples in R.

Real Time Data Mining

Author : Florian Stompe
ISBN : 9783836678797
Genre : Business & Economics
File Size : 53. 78 MB
Format : PDF, ePub, Mobi
Download : 203
Read : 406

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Data Mining ist ein inzwischen etabliertes, erfolgreiches Werkzeug zur Extraktion von neuem, bislang unbekanntem Wissen aus Daten. In mittlerweile fast allen gr eren Unternehmen wird es genutzt um Mehrwerte f r Kunden zu generieren, den Erfolg von Marketingkampagnen zu erh hen, Betrugsverdacht aufzudecken oder beispielsweise durch Segmentierung unterschiedliche Kundengruppen zu identifizieren. Ein Grundproblem der intelligenten Datenanalyse besteht darin, dass Daten oftmals in rasanter Geschwindigkeit neu entstehen. Eink ufe im Supermarkt, Telefonverbindungen oder der ffentliche Verkehr erzeugen t glich eine neue Flut an Daten, in denen potentiell wertvolles Wissen steckt. Die versteckten Zusammenh nge und Muster k nnen sich im Zeitverlauf mehr oder weniger stark ver ndern. Datenmodellierung findet in der Regel aber noch immer einmalig bzw. sporadisch auf dem Snapshot einer Datenbank statt. Einmal erkannte Muster oder Zusammenh nge werden auch dann noch angenommen, wenn diese l ngst nicht mehr bestehen. Gerade in dynamischen Umgebungen wie zum Beispiel einem Internet-Shop sind Data Mining Modelle daher schnell veraltet. Betrugsversuche k nnen dann unter Umst nden nicht mehr erkannt, Absatzpotentiale nicht mehr genutzt werden oder Produktempfehlungen basieren auf veralteten Warenk rben. Um dauerhaft Wettbewerbsvorteile erzielen zu k nnen, muss das Wissen ber Daten aber m glichst aktuell und von ausgezeichneter Qualit t sein. Der Inhalt dieses Buches skizziert Methoden und Vorgehensweisen von Data Mining in Echtzeit.

R For Sas And Spss Users

Author : Robert A. Muenchen
ISBN : 0387094180
Genre : Computers
File Size : 25. 12 MB
Format : PDF, ePub, Docs
Download : 118
Read : 150

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While SAS and SPSS have many things in common, R is very different. My goal in writing this book is to help you translate what you know about SAS or SPSS into a working knowledge of R as quickly and easily as possible. I point out how they differ using terminology with which you are familiar, and show you which add-on packages will provide results most like those from SAS or SPSS. I provide many example programs done in SAS, SPSS, and R so that you can see how they compare topic by topic. When finished, you should be able to use R to: Read data from various types of text files and SAS/SPSS datasets. Manage your data through transformations or recodes, as well as splitting, merging and restructuring data sets. Create publication quality graphs including bar, histogram, pie, line, scatter, regression, box, error bar, and interaction plots. Perform the basic types of analyses to measure strength of association and group differences, and be able to know where to turn to cover much more complex methods.

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