анализ данных

Анализ данных — предмет, порожденный компьютерной революцией, приведшей к накоплению огромного количества конкретных данных о сово­купностях объектов, таких как страны или регионы, веб-сайты, работодатели и работники, товары и продавцы. В отличие от классической математиче­ской статистики анализ данных не пытается вывести свойства окружающего мира исходя из специально собранных данных, а ориентирован на отыскание каких-либо паттернов, закономерностей, структуры в имеющихся данных. В данном учебнике, подготовленном на основе большого международ­ного опыта исследований и преподавания, излагаются основные методы ана­лиза данных, относящихся прежде всего к одному или двум изучаемым признакам. Подробно рассмотрены вопросы анализа и интерпретации связей между двумя количественными, двумя качественными, а также качествен­ным и количественным признаками. Из многомерных методов рассмотрены наивный Бэйесовский классификатор и метод К-средних для кластерного анализа, включая «интеллектуальную» версию с автоматическим определе­нием числа кластеров и их начального местоположения. Изложение ориен­тировано на людей, предпочитающих не формулы, а вычисления, и содержит большое количество иллюстративных примеров применения рассматривае­мых понятий к анализу реальных данных. Для студентов бакалавриата и магистратуры инженерно-технических спе­циальностей, также может использоваться для самостоятельного изучения.

Пособие входит в состав учебно-методического комплекса модуля «Управление данными», компоненты которого традиционно представлены в образовательных программах IT-специальностей различных уровней – от среднего специального образования до магистратуры, и содержит практические задания по основным тематическим разделам этого модуля: данные, как объект управления, концептуальная ER-модель, реляционная модель данных, SQL-программирование, управление физической моделью реляционной БД, управление производительностью и безопасностью систем баз данных.

OriginPro — универсальное средство для анализа данных, обработки математических и статистических функций, построения графиков этих функций, а также инструмент разработки математических программ и средств визуализации графических данных. Origin может составлять конкуренцию таким известным программам, как MathCAD и Mathematica.

Хранилища данных как информационная технология появились в результате применения прикладного искусственного интеллекта в области систем принятия и поддержки решений. И в обозримой перспективе хранилища данных будут оставаться базовым элементом систем бизнес-аналитики в части обработки структурированных данных.

Роль методов анализа данных в нашей жизни весьма значительна. Люди, часто не задумываясь и не осознавая, постоянно их используют в повседнев­ной практике. Анализ данных пронизывает все аспекты современной жизни, служит основой для многих решений в предпринимательской и обществен­ной деятельности, информирует о тенденциях и факторах, которые влияют на нашу жизнь. Анализ данных как научная дисциплина в системе прикладной стати­стики разрабатывает и систематизирует понятия, приемы, математические методы и модели, предназначенные для организации отбора из исследу­емой совокупности подлежащих обследованию единиц, их стандартной записи, систематизации и обработке с целью их удобного представления и интерпретации, получения научных и практических выводов. Очевидно, что применение любого математического метода для изучения явления означает использование его формальной модели, т.е. определенной системы предпосылок и постулатов. В настоящем учебнике анализ данных рассматривается как дисциплина, основанная на статистических методах и вычислительных алгоритмах, позволяющих извлекать знания из результатов наблюдений. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по экономическим направлениям и специальностям.

Accupedo — виджет-шагомер, который позволяет отслеживать количество пройденных шагов. Благодаря интеллектуальному алгоритму приложение распознает когда пользователь прогуливается пешком и игнорирует любую другую деятельность, что делает данный виджет достаточно точным инструментом для подсчета шагов.

Перед читателями — классический труд выдающегося советского ученого, пионера кибернетики в СССР и мире, академика В.М. Глушкова, посвященный автоматизированным системам управления (АСУ). В книге изложены основные принципы построения компьютеров и систем программирования, а также математические методы, употребляющиеся в АСУ (линейное и динамическое программирование, теория массового обслуживания, системный анализ и др.). Даны общие сведения об АСУ и системах обработки данных, принципы построения справочно-информационных систем и комплексов задач планирования и управления, которые необходимо решать в АСУ. Особое внимание уделено управлению запасами и его связи с оперативно-календарным планированием. Описаны задачи управления в макроэкономике и принципы построения общегосударственной автоматизированной системы. Книга, по замыслу автора, была предназначена для инженерно-технических работников и хозяйственных руководителей всех отраслей промышленности, вовлекаемых в автоматизацию управления. Она и сегодня, с учетом развития цифровой экономики, может представлять интерес для руководителей предприятий, экономистов и менеджеров, работников органов государственного и муниципального управления, которым поможет получить начальную ориентировку в широком комплексе вопросов, возникающих при разработке и внедрении автоматизированных систем управления.

Вы держите в руках третье издание книги «Профессия „бизнес-аналитик“. Краткое пособие для начинающих». С момента выхода первого издания в конце 2020 года книга претерпела существенные изменения: появилось семь новых разделов, а количество небольших дополнений и уточнений измеряется десятками. На мой взгляд, книгу о бизнес-анализе можно писать бесконечно: настолько широки и разнообразны границы этой профессии. Бизнес-анализ всегда ориентирован на деятельность предприятия. А предприятие не существует в вакууме: непрерывно изменяется внешнее окружение, меняется сама компания, а со временем – и подходы к бизнес-анализу. Так кто же такой бизнес-аналитик? Обратимся к классике. В своем фундаментальном труде «Разработка требований к программному обеспечению» Карл Вигерс определил бизнес-аналитика как основное лицо, отвечающее за выявление, анализ, документирование и проверку требований к ИТ-проекту. Бизнес-аналитик – это основной канал коммуникации между группой бизнес-заказчиков и командой разработки. Не важно, как называется должность или какая методология разработки используется, – потребность в формулировании требований к ИТ-продукту в том или ином виде будет существовать всегда. От того, насколько качественно и обстоятельно проведен бизнес-анализ, во многом зависит успех любого проекта. Издание будет интересно широкому кругу специалистов из бизнеса и ИТ-сферы, а также студентам и преподавателям соответствующих специальностей.

Современный уровень развития компьютерных технологий позволяет изучение теории вероятностей и математической статистики вывести на новый образовательный уровень, сделав упор на прикладную часть дисциплины - математическую статистику и компьютерный анализ данных. В учебном пособии изложены элементы комбинаторики, различные способы вычисления вероятностей, даны понятия случайной величины, ее функциональные и числовые характеристики. Теоретический материал сопровождается примерами и специально подобранными задачами, позволяющими глубже изучить материал. В отдельной главе описано использование Excel и Statistica для решения прикладных задач. Excel входит в состав Microsoft Office и на сегодняшний день является одним из наиболее популярных приложений в мире. Statistica занимает лидирующее положение среди программ анализа данных, имеет более миллиона пользователей по всему миру. Программа полностью русифицирована, создан Интеллектуальный портал знаний, который представляет глобальный мультимедийный ресурс для широкого круга пользователей: школьников, студентов, аспирантов - всех желающих развить свой интеллект, познакомиться с современными технологиями компьютерного анализа данных.

Существует большое количество инструментов для автоматической очистки компьютера, но ни один из них не способен освободить значительный объем. В первую очередь потому, что удаляются достаточно небольшие данные в системе, которые со временем появятся снова. Но есть способ ручной очистки, который освободит в разы больше места на длительный срок. Представляем вашему вниманию Files Inspector. Эта утилита работает не с системными файлами, а с вашими файлами и папками. Она позволяет наглядно увидеть, чем именно заняты носители вашего компьютера. Фотографии, документы, фильмы, музыка и многое другое. Все это можно наглядной увидеть в утилите и при необходимости удалить ненужное.

NetSpot - это единственное профессиональное приложение для исследования беспроводных сетей, анализа Wi-Fi, улучшения сети для Windows. Это анализатор Wi-Fi. Необязательно быть экспертом по сетям, чтобы прямо сегодня улучшить сеть Wi-Fi дома или офиса! Работает на любом ноутбуке (Windows 7/8/10) с сетевым адаптером стандарта 802.11a/b/g/n/ac. Поддерживает частотный диапазон 2.4 ГГц и 5 ГГц на каналах 20/40/80/160 МГц.

Accupedo — виджет-шагомер, который позволяет отслеживать количество пройденных шагов. Благодаря интеллектуальному алгоритму приложение распознает когда пользователь прогуливается пешком и игнорирует любую другую деятельность, что делает данный виджет достаточно точным инструментом для подсчета шагов.

R – безусловно лучшая среда для интерактивного анализа данных. Тем не менее язык R имеет множество особенностей, которые иногда скудно документированы. В данной книге Хэдли Уикем, один из лучших в мире гуру по R, проясняет эти неясные уголки и знакомит с современными библиотеками языка. В книге приведены решения и подробные комментарии ко всем упражнениям. Если вы только краем уха слышали об R, то можете задаться вопросом, зачем вам стоит изучать столь причудливый язык. Вот лишь несколько ответов на него: - R – бесплатный язык с открытым исходным кодом, и он доступен на всех известных платформах. Таким образом, при выполнении анализа в языке R вы можете быть уверены, что любой сможет воспроизвести полученные вами результаты вне зависимости от места обитания и уровня достатка, - язык R славится своим многогранным и дружелюбным сообществом как в онлайне, так и в офлайне, - для языка R написано множество пакетов в области статистического моделирования, машинного обучения, визуализации, импорта и манипулирования данными, - в R присутствует масса инструментов для обмена рабочими материалами. Язык разметки RMarkdown поможет вам быстро преобразовать результаты своего труда в документы HTML, PDF или Word, а также в презентации PowerPoint, дашборды и прочие форматы. А с помощью Shiny можно без труда создавать полноценные интерактивные приложения без знания HTML и Javascript, - интерактивная среда разработки RStudio идеально подходит для написания проектов, связанных с наукой о данных, интерактивным и статистическим анализом. Чтобы извлечь максимум возможного из этой книги, за плечами у вас должен быть определенный опыт написания кода на R или любом другом языке программирования.

Сегодня тысячи компаний собирают и сохраняют большие данные о поведении своих клиентов, ассортименте, производственном процессе и других немаловажных для бизнеса вещах. Однако, чтобы принимать обоснованные решения на основе этих данных, недостаточно их просто собрать – нужно правильно их обработать и провести грамотный анализ. Благодаря этой книге вы освоите все необходимые инструменты для хранения и анализа большого количества данных, научитесь правильно управлять ими и извлекать полезную информацию для развития бизнеса.

В пособии отражен многолетний опыт чтения лекций и проведения практических занятий по линейному программированию. Особое внимание уделено симплексному методу и его реализации наиболее экономным способом при помощи таблиц Гаусса, а также методу наименьших тарифов, обеспечивающему быстрое получение оптимального плана для транспортной задачи.

Сводные таблицы – один из наиболее мощных инструментов в Excel. Помимо возможности быстро и удобно агрегировать исходные данные, они позволяют менять структуру анализа на лету, перемещая поля из одной области в другую. Из этой книги вы узнаете, как создавать базовые сводные таблицы, которые помогут сократить время формирования аналитических отчетов, а также более сложные таблицы с возможностью выполнения детализации и выводом сопутствующих диаграмм. К концу чтения вы сможете создавать полноценные системы отчетности на основе динамических сводных таблиц. Издание предназначено как для опытных аналитиков, так и для обычных пользователей Excel, обладающих базовыми навыками работы с программой. Для выполнения примеров, описываемых в книге, понадобится установленный Microsoft Excel на платформе Windows.

Цель учебного пособия — помочь студентам, изучающим курс «Python для анализа данных», приобрести системные знания по основам программирования на языке Python и освоить работу со стандартными возможностями языка и его библиотеками на уровне, достаточном для решения задач обработки и анализа данных. Рассматриваются базовые элементы и синтаксические конструкции языка Python 3 Описываются основные методы и приемы работы с рядами и табличными данными с применением популярных Python-библиотек.

В книге приводятся практические приемы анализа данных. Рассказано, как исследовать и тестировать взаимосвязи между переменными в Excel и использовать его для статистики и анализа. Описан перенос данных из Excel в R, язык программирования с открытым исходным кодом, специально разработанный для выполнения статистического анализа. Отдельный раздел посвящен переносу данных из Excel в Python и выполнению полного анализа данных средствами этого языка. В результате читатель научится выполнять разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) и проверку гипотез с использованием языков программирования Python и R.

Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др. Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.

Введение в науку о данных или статистику не должно начинаться с доказательства сложных теорем или запоминания терминов и формул, но именно так устроены многие учебники по количественному анализу. В отличие от них эта книга посвящена критическому мышлению и концептуальному пониманию; она учит читателей быть вдумчивыми потребителями и аналитиками тех видов информации и аргументов, с которыми они будут сталкиваться на протяжении всей своей жизни. Книга, наполненная реальными примерами, показывает, как инструменты критического анализа применяются к проблемам в самых разных областях, включая выборы, гражданские конфликты, преступность, терроризм, финансовые кризисы, здравоохранение, спорт, музыку и космические путешествия. Прочитав эту книгу, вы узнаете, почему, несмотря на обширное применение данных в современном мире, они никогда не смогут заменить критическое мышление. В конце каждой главы есть упражнения, которые читатели могут выполнить самостоятельно, чтобы убедиться, что они усвоили материал. Некоторые из этих упражнений включают анализ данных, с ним могут справиться читатели и студенты, которые научились (или учатся) использовать статистическое рограммное обеспечение, такое как Stata или R.