Exploration de données et méthodes statistiques : data analysis & data mining avec le logiciel R

La statistique envahit pratiquement tous les domaines d'application, aucun n'en est exclu ; elle permet d'explorer et d'analyser des corpus de données de plus en plus volumineux : l'ère des big data et du data mining s'ouvre à nous ! Cette omniprésence s'accompagne...

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux: Bellanger, Lise, 19..-...., chercheuse en mathématiques appliquées, Tomassone, Richard (Auteur)
Format: Livre papier
Langue:Français
Publié: Paris : Ellipses DL 2014.
Collection:Références sciences
Sujets:
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
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260 |a Paris :  |b Ellipses,  |c DL 2014. 
300 |a 1 volume (479 pages) :  |b illustrations, graphiques, portrait, couverture illustrée en couleur ;  |c 24 cm. 
490 1 |a Références sciences 
504 |a Bibliographie p. [463]-474. Notes bibliographiques. Index 
520 |a La statistique envahit pratiquement tous les domaines d'application, aucun n'en est exclu ; elle permet d'explorer et d'analyser des corpus de données de plus en plus volumineux : l'ère des big data et du data mining s'ouvre à nous ! Cette omniprésence s'accompagne bien souvent de l'absence de regard critique tant sur l'origine des données que sur la manière de les traiter. La facilité d'utilisation des logiciels de traitement statistique permet de fournir quasi instantanément des graphiques et des résultats numériques. Le risque est donc grand d'une acceptation aveugle des conclusions qui découlent de son emploi, comme simple citoyen ou comme homme politique. Les auteurs insistent sur les concepts sans négliger la rigueur, ils décrivent les outils de décryptage des données. L'ouvrage couvre un large spectre de méthodes allant du pré-traitement des données aux méthodes de prévision, en passant par celles permettant leur visualisation et leur synthèse. De nombreux exemples issus de champs d'application variés sont traités à l'aide du logiciel libre R, dont les commandes sont commentées. L'ouvrage est destiné aux étudiants de masters scientifiques ou d'écoles d'ingénieurs ainsi qu'aux professionnels voulant utiliser la statistique de manière réfléchie : des sciences de la vie à l'archéologie, de la sociologie à l'analyse financière 
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