Детальная информация

Название Базовые методы анализа данных: учебник и практикум для вузов. — 3-е изд., пер. и доп
Авторы Миркин Борис Григорьевич
Выходные сведения Москва: Юрайт, 2025
Коллекция Электронные книги издательства "ЮРАЙТ" ; Общая коллекция
Тематика Искусственный интеллект и машинное обучение. Анализ данных ; Компьютерные и информационные науки ; Рекламное дело ; Анализ данных ; Основные методы анализа данных ; Введение в анализ данных и исследование операций ; Введение в анализ данных исследование операций ; Анализ данных на ПК ; Методы анализа данных ; Методы и алгоритмы анализа данных ; Теория измерений и анализ данных ; Введение в анализ данных ; Технологии анализа данных ; Технология анализа данных ; Основы анализа данных ; Базовые методы анализа данных и работа со статистическими пакетами ; Введение в анализ данных и машинное обучение ; Введение в искусственный интеллект и анализ больших данных
УДК 51(075.8)
ББК 22.161я73
Тип документа Учебник
Тип файла Другой
Язык Русский
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Ключ записи TEMP-936
Дата создания записи 26.06.2024

Разрешенные действия

Посмотреть

Анализ данных предмет, порожденный компьютерной революцией, приведшей к накоплению огромного количества данных о всевозможных совокупностях объектов, таких как страны и регионы, веб-сайты и теннисные турниры, работодатели и работники, товары и их производители. В отличие от классической математической статистики, анализ данных не пытается непосредственно вывести свойства окружающего мира, исходя из специально собранных данных, а ориентирован на отыскание каких-либо паттернов, структур, закономерностей в тех данных, какие есть. Основная цель анализа данных — обогащение теоретических представлений в той области науки или практики, к которой относятся данные (извлечение и порождение знаний). Исходя из того, что теоретическое знание выражается, прежде всего, через понятия и утверждения об их связи, а понятия выражаются признаками, основное внимание уделяется двум базовым задачам анализа данных. Это суммаризация (агрегирование или порождение признаков) и коррелирование (исследование связей между признаками). Изложение содержит большое количество примеров применения рассматриваемых понятий к анализу реальных данных. Учебник предназначен, прежде всего, для использования в обучении студентов бакалавриата и магистратуры инженерно-технических специальностей, однако он может использоваться и как пособие для самостоятельного изучения.

Количество обращений: 3 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика