Информационные технологии анализа данных. Data Analysis: учебное пособие для вузов

Bibliografiset tiedot
Päätekijä: Петрунин Ю. Ю. Юрий Юрьевич
Yhteisötekijä: Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова
Yhteenveto:Особенность данного учебнике по статистическому анализу данных (Data Analysis) в том, что главное внимание уделяется тем примерам, которые хотя и используют верные теоретические модели и методы, но содержат одну или несколько широко распространенных ошибок, приводящих к неправильным выводам. Подробно излагаются необходимые понятия для понимания ошибки, показывается правильное решение, и альтернативные подходы к анализу ситуации, основанные на методах интеллектуального анализа данных (Data Mining). В пособии раскрыто использование программных продуктов MS Excel, STAT1STICA, Genehunter, FuzzyXI для различных задач анализа данных: проверке гипотез, поиску зависимостей, выделению трендов, прогнозированию, разбиению объектов на кластеры. Учебное пособие рекомендуется для социологов, маркетологов, политологов, специалистов в области финансов, экономики, менеджмента, государственного управления.
Kieli:venäjä
Julkaistu: Москва, КДУ, 2010
Painos:2-е изд.
Aiheet:
Aineistotyyppi: Kirja
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=184161

MARC

LEADER 00000nam0a2200000 4500
001 184161
005 20260528173617.0
010 |a 9785982277015 
035 |a (RuTPU)RU\TPU\book\199645 
090 |a 184161 
100 |a 20100827d2010 m y0rusy50 ca 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
105 |a a j 001zy 
200 1 |a Информационные технологии анализа данных. Data Analysis  |e учебное пособие для вузов  |f Ю. Ю. Петрунин  |g Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова (МГУ) 
205 |a 2-е изд. 
210 |a Москва  |c КДУ  |d 2010 
215 |a 292 с.  |c ил. 
320 |a Библиогр.: с. 290-291. 
330 |a Особенность данного учебнике по статистическому анализу данных (Data Analysis) в том, что главное внимание уделяется тем примерам, которые хотя и используют верные теоретические модели и методы, но содержат одну или несколько широко распространенных ошибок, приводящих к неправильным выводам. Подробно излагаются необходимые понятия для понимания ошибки, показывается правильное решение, и альтернативные подходы к анализу ситуации, основанные на методах интеллектуального анализа данных (Data Mining). В пособии раскрыто использование программных продуктов MS Excel, STAT1STICA, Genehunter, FuzzyXI для различных задач анализа данных: проверке гипотез, поиску зависимостей, выделению трендов, прогнозированию, разбиению объектов на кластеры. Учебное пособие рекомендуется для социологов, маркетологов, политологов, специалистов в области финансов, экономики, менеджмента, государственного управления. 
606 1 |a Математическая статистика  |2 stltpush  |3 (RuTPU)RU\TPU\subj\41210  |9 61018 
606 1 |a Statistica  |2 stltpush  |3 (RuTPU)RU\TPU\subj\27874  |9 51550 
610 1 |a статистический анализ 
610 1 |a программные продукты 
610 1 |a искусственный интеллект 
610 1 |a корреляция 
610 1 |a линейная регрессия 
610 1 |a нелинейная регрессия 
610 1 |a преобразование 
610 1 |a кластерный анализ 
610 1 |a гипотезы 
610 1 |a учебные пособия 
675 |a 519.22(075.8)  |v 3 
675 |a 681.3.066(075.8)  |v 3 
700 1 |a Петрунин  |b Ю. Ю.  |g Юрий Юрьевич 
712 0 2 |a Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова  |c 1940-  |3 (RuTPU)RU\TPU\col\7  |9 23122 
801 1 |a RU  |b 63413507  |c 20100827 
801 2 |a RU  |b 63413507  |c 20150508  |g RCR 
942 |c BK