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)
Ключ записи RU2fURAIT2f560414
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: 22 
За последние 30 дней: 2

Подробная статистика