Details

Title Введение в анализ данных: учебник и практикум
Creators Миркин Борис Григорьевич
Imprint Москва: Юрайт, 2023
Collection Электронные книги издательства "ЮРАЙТ"; Общая коллекция
Subjects Информатика; Технические науки и информационные технологии; Анализ данных; Методы анализа данных и естественно-языковых текстов; Анализ процессов: обработка и анализ данных в действии; Количественные методы анализа данных; Анализ данных с многоуровневой структурой; Многомерные методы анализа данных; Основные методы анализа данных; Многомерный анализ данных; Статистическая обработка и анализ данных; Анализ данных в финансах и экономике; Введение в анализ данных и исследование операций; Введение в анализ данных исследование операций; Методы анализа и обработки данных; Системы анализа данных; Технологии анализа и обработки данных; Машинное обучение и анализ данных; Введение в большие данные; Анализ данных и машинное обучение; Большие данные; Интеллектуальные методы анализа данных; Методы обработки и анализа данных; Программные средства анализа данных; Современные технологии анализа данных; Анализ данных на ПК; Методы анализа данных; Методика прикладных исследований и анализ данных в разрешении конфликтов; Избранные вопросы анализа данных; Статистические методы анализа данных; Работа с большими данными; Системы больших данных; больших данных; Методы и алгоритмы анализа данных; Анализ данных и инструментальные методы статистики; Анализ и интерпретация данных; Теория измерений и анализ данных; Методы анализа больших данных; Анализ данных в информационных; Технологии больших данных; Математические основы анализа данных; Методы и средства анализа данных; Методы и технологии анализа данных; Проекты по анализу данных; Статистические методы обработки и анализа данных; Стохастические модели и анализ данных; Современные методы анализа структуры и свойств материалов; Современные инструменты анализа данных в профессиональной деятельности; Системы анализа больших данных; Методы обработки и анализа данных в системах; Информационное обеспечение систем анализа данных; Анализ качественных данных; Компьютерный анализ данных и моделирование в экономике; Введение в анализ данных; Анализ данных. Дополнительные главы; Технологии анализа данных; Компьютерный анализ данных; Интеллектуальные технологии анализа данных; Математические методы анализа данных; Методы и технологии сбора и анализа данных; Интернет-сервисы и интерфейсы анализа данных; Интеллектуальные технологии анализа данных и принятия решений в организационно-технических системах; Факторный и компонентный анализ; Формализованный анализ данных; Введение в анализ данных и машинное; Анализ данных высокой размерности; Методы анализа данных в маркетинге; Специальные технологии обработки и анализа данных; Обработка и анализ данных; Статистические методы анализа данных на электронно-вычислительных машинах; Статистические методы анализа данных на электронно-вычислительных машинах1; Методы анализа данных в психологии; Основные методы анализа; Технологии анализа данных и принятия решений; Разработка приложений для обработки и анализа данных; Анализ данных в гуманитарных исследованиях; Искусственный интеллект и анализ данных; Технологии анализа больших данных; Технология анализа данных; Компьютерные системы обработки и анализа данных; Методы контроля и анализа материалов; Современные технологии анализа данных и методов искусственного интеллекта; Анализ данных в биологических дисциплинах; Современные проблемы анализа данных; Анализ данных в прогнозно-аналитической деятельности; Основы анализа данных; Современные методы анализа; Алгоритмы анализа данных; Интернет-сервисы анализа данных; Прикладные задачи анализа данных на транспорте; Средства обработки и анализа данных; Маркетинговый анализ данных; Компьютерные вычисления и анализ данных; Математические методы и модели анализа данных и процессов; Теоретические основы современных методов анализа; Спецсеминар по проблемам анализа данных; Количественные обследования и анализ данных в маркетинге; Проблема исключения вычислительных аномалий; Введение в анализ данных и машинное обучение; Введение в современный анализ; Геометрические методы анализа данных; Методы анализа данных и распознавания; Базы, банки и анализ данных; Корреляционный, регрессионный и трендовый анализ данных; Введение в искусственный интеллект и анализ больших данных; Модели и методы анализа больших данных; Модели представления и анализа данных; Анализ и визуализация социологических данных; Компьютерные методы анализа данных и прогнозирования; Основные задачи и методы анализа данных; Основы исследования операций и анализа данных; Технологии обработки и анализа данных; Цифровые методы анализа данных; Методы анализа данных в научных исследованиях; Анализ данных в управлении предприятием; Системы измерения и анализа данных в онлайн пространстве; Специальные разделы больших данных; Оперативный анализ данных; Анализ данные и моделирование процессов развития городских территорий; Анализ данных в биологии и медицине; Анализ данных и моделирование городских процессов; Вероятностные методы анализа данных; Методы и модели многомерного анализа данных; Прикладные пакеты для анализа данных; Современные инструменты анализа данных; Специализированные технологии больших данных; Вторичный анализ данных; Инструментальные средства анализа данных; Сбор и анализ данных; Современные методы анализа данных; Теория измерения и анализ данных; Инструментальные системы анализа данных; Методы сбора и анализа данных; Программное обеспечение анализа данных; Языки обработки и анализа данных; Автоматизированные системы хранения и анализа данных в биологии; Когнитивный анализ данных; Компьютерные методы анализа данных; Методы систематизации и анализа данных; Оптимизация и анализ данных; Оптимизация и анализ данных в биологии; Большие данные (Big Data): инструменты и технологии
UDC 51
LBC 22.161
Document type Tutorial
File type Other
Language Russian
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key TEMP-825
Record create date 8/11/2014

Allowed Actions

View

В данном курсе рассмотрены вопросы анализа и интерпретации связей между двумя количественными признаками, двумя качественными, а также качественным и количественным признаками. Из многомерных методов рассмотрены наивный Бэйесовский классификатор и метод K-средних для кластерного анализа. Изложение ориентировано на людей, предпочитающих не формулы, а вычисления, и содержит большое количество примеров применения рассматриваемых понятий к анализу реальных данных.

Access count: 26 
Last 30 days: 1

Detailed usage statistics