данных организована примерно в соответствии с той последовательностью, в которой они используются в статистическом анализе (хотя, конечно, любое правило имеет исключения). По собственному опыту, лучший порядок их освоения таков:
1) Начинать изучение с импорта данных, их очистки и систематизации является неоптимальным, так как 80% времени будет занято рутиной. Вместо этого, начнем с визуализации и преобразования данных, которые уже были импортированы и отфильтрованы. Таким образом, когда будете импортировать и приводить в порядок собственные данные, ваша мотивация останется высокой, потому что понимаете, к чему движетесь.
2) Некоторые темы лучше объяснить объединив их. Например, легче понять, как работают модели, если уже знаете о визуализации, структурированных данных, и программировании.
3) Инструменты программирования не самоцель, но все же позволяют взяться за решение значительно более сложных проблем. Поэтому весь спектр инструментов программирования будет представлен в середине книги, а затем увидите, как они могут сочетаться с другими статистическими инструментами, при решении интересных задач моделирования.
В рамках каждой главы постараемся придерживаться подхода из введения по аналогичному шаблону: начинать с некоторых мотивирующих примеров, чтобы увидеть картину в целом, а затем погрузиться в детали. Каждый раздел книги сопровождается упражнениями, позволяющими на практике закреплять пройденный материал. Хотя и бывает заманчивым пропускать их, но очень хорошо сказал Д. Пойа по этому поводу: «лучший способ научиться решать задачи состоит в том, чтобы самому решать эти задачи».
Есть несколько важных тем, которые в данной книге не будут охвачены, с той лишь целью, чтобы сосредоточиться на самом главном и как можно быстрее начать работать в R. А именно, не будут охвачены популярные ныне большие данные (так называемые «биг дата»). Сфокусируемся на небольших, располагаемых в памяти персонального компьютера наборах данных, что вполне оправдано для начала, ведь невозможно заниматься большими данными, если у вас нет опыта работы с малыми. При этом, сам инструмент освоите, и будете легко обрабатывать сотни мегабайт данных, и с тем же успехом сможете использовать полученные навыки для работы с 1-2 Гб данных. Для сравнения, базы рабочих учебных программ дисциплин подготавливаемых каждым преподавателем ежегодно занимают порядка 1 Гб. Если же регулярно работаете с большими данными (порядка 10-100 Гб и более), то должны будете узнать больше об иных инструментах для их обработки. Эта книга не учит работе с большими таблицами данных, появляющимися на международных образовательных платформах, из облачных хранилищ. Но если действительно работаете с большими данными, то для повышения производительности своего труда стоит приложить дополнительные усилия к освоению необходимых инструментов.
Если данные действительно большие, тщательно подумайте, может ли задача с большими данными быть решена на небольших