Введение в анализ данных учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры
| Main Author: | |
|---|---|
| Corporate Author: | |
| Summary: | 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. |
| Published: |
Москва, Юрайт, 2014
|
| Series: | Авторский учебник |
| Subjects: | |
| Format: | Book |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=268119 |
| Physical Description: | 175 с. ил. |
|---|---|
| Summary: | 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. |
| ISBN: | 9785991641203 |