《R in Action》的读后感大全
《R in Action》是一本由Robert Kabacoff著作,Manning Publications出版的Paperback图书,本书定价:USD 59.99,页数:472,特精心收集的读后感,希望对大家能有帮助。
《R in Action》读后感(一):R in Action
对R的基本概念,基本操作进行了大概的介绍,同时也大致介绍了R中统计学的基本操作,但是没有涉及太多统计学的原理,是初学R的必备书。书中代码不算多,并且网上有源代码,也有电子书,但是对于工具书,个人觉得还是买纸质书吧,可以多翻翻。在亚马逊上买的,书的质量也还不错。
《R in Action》读后感(二):在统计上很实用的一本书
这本书,没有太多的介绍R软件的原理以及R语言本身的复杂特性,而是从实用的统计研究角度分析R在数据处理,模型构建,以及图形操作上的由浅入深的应用。
如果你想学R的统计应用,这本书很实在,而且命令丰富;
如果你是着眼于R的编程,那么这本书还不是太全面。
建议把它当做一个R语言统计命令字典,可以有效地帮助你处理数据~~
《R in Action》读后感(三):用需求驱动
------------20160730更新------------
在7月草草读完了这本书的后半部分。
之所以“草草”,是因为很多内容暂时没有使用的需求。
这本书是极好的。
整本书分了三部分,从基础讲到了高阶。
个人的学习体会是,不必完整、详细地钻研每个细节,而是先学习基础使用的部分,包括如何安装/载入包、如何管理数据集、如何绘制基本的图形、如何做基础的统计分析等;然后用自己的需求(工作、科研、论文等项目中需求)来驱动自己使用,在使用碰到问题时多用搜索来解决问题,进而逐步提升。
But,以上还不够。
本人犯了一个比较大的错误——没有及时把自己摸索尝试的结果记录/沉淀下来。这导致的结果是,很多时候碰到了之前碰到过的问题,需要重新搜索,耗时且易导致挫败感。
所以归纳下来,对于这本书的使用方式,如下可参考:
1)读+模仿书中例子
书中例子大部分都是使用各个package里的数据来演示的,而这些数据也是前人的实际项目,所以对咱们参考学习不同的数据需求背景、数据处理过程等都有非常直接的参考价值。
模仿书中的例子是指:在读书时,尽量把书里的经典例子挨个码一遍——这有利于记忆,也有利于给自己读书这个过程提供一个”有效反馈“,让你看到自己的收获。
2)在了解基础使用后,找自己项目中的实际需求来用R尝试处理
本人项目中经常需要针对对一堆数据做筛选,而筛选的标准可能会随时调整以达到不同的效果,所以在看到书中对数据集的处理以及如何创建自己的函数后,我写了一个简单的筛选函数用来专门处理项目中的数据筛选需求。很方便,很实用。
3)在整个过程中,养成记录/笔记的习惯
在看书时,看到和自己项目相似的case,及时把有价值的内容记录下来;在模仿和实际尝试时,把自己碰到的问题以及搜索找到的解决方案也记录下来。
本人在初次使用subset这么一个简单的函数做数据集处理的时候,以为自己用一遍就记住了,所以没做任何记录,后续又频繁搜索或找书里的case,不胜其烦。不要太相信脑袋的记忆能力,用笔记帮自己快速沉淀,帮自己快速使用所需的各类函数、包等。
在读书时也发现自己一些统计学知识比较薄弱,有需求的话还是尽快补充这块知识较好。
另外,R语言似乎不那么”规整“,不像C++等那么强调规范性,这也导致我在搜索一些问题的解决方案时,看到多种解决方案,形态各异,易理解程度各异。个人感觉,或许在后续的学习中,需要适度了解一些偏底层的内容了。
------------20160625更新------------
想尝试多学习一些数据分析的技能,于是决定从工具入手。
起初在python和R之间纠结了下:两个都不会,没太多编程底子,到底选哪个呢?
后来看了某个网站给出的 python工作者和R工作者的工资对比,貌似R较高,于是美滋滋地选了R。
在读这本书之前,我先阅读了一些别人关于学习R的读书笔记之类的材料,做了简单的浏览。说实在的,看的云里雾里。后来四处搜索书单,发现这本书对入门者似乎不错,于是趁着自己还有满满的“冲动”,赶紧学了起来。
读起来确实很不错。
在开始之前,觉得R看起来很难,这本书读起来应该会很费力,所以我最初计划分三个月大致读完。
目前进展比预想快了一些,一个月已经完成了一半多。最关键的是,已经可以动手做一些简单的事情了。
PART1 确实让我get started。这一部分介绍了一些常用的命令和一些包的安装、创建不同类型的对象、绘图的各种设置,以及数据管理方面的一些常用方式。
PART2介绍了一些最基础的统计方式,包括画图、描述统计、t检验等。
PART3则开始介绍回归等更高阶一些的方法。
在读的时候,同时也尝试着书中的例子,会感觉似乎更有“习得”感。
同时,在工作中碰到一些数据分析需求时,我也强迫自己用R来处理。一边翻书,一边google,一边敲代码,不断的碰到问题,不断的想办法解决问题。说实在的,挫折不断,但又成就满满。
后续会继续学习这本书,也会继续尝试自己的各种数据分析需求。
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