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, 2025. — 297 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-19709-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/560414 (дата обращения: 28.05.2026).
Добавить в избранное

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

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

Ознакомиться

Подробнее

2025

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, 2025. — 297 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-19709-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/560414 (дата обращения: 28.05.2026).

Серия

Высшее образование

Тематика/подтематика

Компьютерные и информационные науки / Искусственный интеллект и машинное обучение. Анализ данных

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

В данном учебнике расматриваются вопросы анализа и интерпретации связей между количественными и качественными признаками . Из многомерных методов рассмотрены наивный Бэйесовский классификатор, метод главных компонент, метод K-средних для кластерного анализа. Основное внимание уделяется двум базовым задачам анализа данных: суммаризации (агрегированию или порождению признаков) и коррелированию (исследованию 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.