Базовые методы анализа данных

Скопировать в буфер библиографическое описание
Миркин, Б. Г. Базовые методы анализа данных : учебник и практикум для вузов / Б. Г. Миркин. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 297 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-19709-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/556941 (дата обращения: 22.11.2024).
Добавить в избранное

3-е изд., пер. и доп. Учебник и практикум для вузов

Курс с экзаменом

Обложка книги БАЗОВЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ Миркин Б. Г. Учебник и практикум

Ознакомиться

Подробнее

2024

Страниц 297

Обложка Твердая

Гриф Гриф УМО ВО

ISBN 978-5-534-19709-9

Библиографическое описание

Миркин, Б. Г. Базовые методы анализа данных : учебник и практикум для вузов / Б. Г. Миркин. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 297 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-19709-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/556941 (дата обращения: 22.11.2024).

Серия

Высшее образование

Тематика/подтематика

Технические науки и информационные технологии / Информатика

Дисциплины

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

Показать все

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.