Показать виджеты
Скрыть виджеты
Горячая линия
24 апреля 2024 активны на платформе
54 245 +4
Преподавателей
589 935 +461
Студентов
Версия для слабовидящих

Корзина

Позиций
Стоимость 0
Перейти в корзину
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить все преимущества платформы Юрайт!

Анализ данных

  • Скопировать в буфер библиографическое описание
    Анализ данных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 490 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/511020 (дата обращения: 24.04.2024).
  • Добавить в избранное
Учебник для вузов
2023
Страниц 490
Обложка Твердая
Гриф Гриф УМО ВО
ISBN 978-5-534-00616-2
Библиографическое описание
Анализ данных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 490 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/511020 (дата обращения: 24.04.2024).
Дисциплины
Анализ данных в социологии , Анализ данных , Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение , Методы анализа данных и естественно-языковых текстов , Модели и методы анализа данных , 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 , Интеллектуальный анализ данных , Методы анализа и обработки данных , Системы анализа данных , Технологии анализа и обработки данных , Машинное обучение и анализ данных , Введение в большие данные , Методы обработки больших данных , Анализ данных и машинное обучение , Большие данные , Интеллектуальные методы анализа данных , Программные средства анализа данных , Современные технологии анализа данных , Анализ данных на ПК , Методы анализа данных , Анализ больших данных , Методы анализа и обработки больших 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 , Технологии машинного обучения , 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 , Прикладные методы анализа данных , Современные инструменты анализа данных в профессиональной деятельности , Методы и технологии управления большими объемами данных , Системы анализа больших данных , Методы обработки и анализа данных в системах , Информационное обеспечение систем анализа данных , Анализ данных для лингвиста , Анализ качественных данных , Компьютерный анализ данных и моделирование в экономике , Введение в анализ данных , Анализ данных. Дополнительные главы , Тестовые методы анализа , Технологии анализа данных , Компьютерный анализ данных , Лингвистические технологии анализа 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 , Методы и модели анализа данных , Факторный и компонентный анализ , Формализованный анализ данных , Введение в анализ данных и машинное , Анализ данных высокой размерности , Прикладная статистика в анализе данных , 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 , Технологии анализа больших данных , Технология анализа данных , Компьютерные системы обработки и анализа данных , Машинное обучение и технологии анализа данных , Методы контроля и анализа материалов , Анализ данных в биологических дисциплинах , Компьютерный анализ данных и моделирование в исторических исследованиях , Современные проблемы анализа данных , Анализ данных в прогнозно-аналитической деятельности , Методы анализа различных объектов , Анализ данных в образовании , Методы обработки и анализа данных научного исследования , Основы анализа данных , Современные методы анализа , 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 , Введение в анализ данных и машинное обучение , Введение в современный анализ , Геометрические методы анализа данных , Методы анализа данных и распознавания , Методы анализа данных больших объемов , Базы, банки и анализ данных , Анализ данных на основе машинного обучения , Корреляционный, регрессионный и трендовый анализ данных , Математические методы машинного обучения , Основы машинного обучения и анализа данных , Модели и методы анализа больших данных , Модели представления и анализа данных , Компьютерные методы анализа данных и прогнозирования , Основные задачи и методы анализа данных , Технологии обработки и анализа данных , Цифровые методы анализа данных , Методы анализа данных в научных исследованиях , 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 , Методы машинного обучения в цифровых гуманитарных исследованиях , Прикладные пакеты для анализа данных , Современные инструменты анализа данных , Специализированные технологии больших данных , Байесовские методы в статистике и машинном обучении , Вторичный анализ данных , Инструментальные средства анализа данных , Методы классификации и машинное обучение , Статистические методы машинного обучения , Сбор и анализ данных , Современные методы анализа данных , Теория измерения и анализ данных , Анализ данных в управлении качеством , Инструментальные системы анализа данных , Введение в машинное обучение и анализ данных , Методы сбора и анализа данных , Статистика и анализ данных , Обработка и анализ больших 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 анализа данных и машинное обучение , Методы систематизации и анализа данных , Оптимизация и анализ данных , Оптимизация и анализ данных в биологии
Показать все

Роль методов анализа данных в нашей жизни весьма значительна. Люди, часто не задумываясь и не осознавая, постоянно их используют в повседневной практике. Анализ данных пронизывает все аспекты современной жизни, служит основой для многих решений в предпринимательской и общественной деятельности, информируют о тенденциях и факторах, которые влияют на нашу жизнь. Анализ данных как научная дисциплина в системе прикладной статистики разрабатывает и систематизирует понятия, приемы, математические методы и модели, предназначенные для организации отбора из исследуемой совокупности подлежащих обследованию единиц, их стандартной записи, систематизации и обработке с целью их удобного представления и интерпретации, получения научных и практических выводов. В настоящем учебнике анализ данных рассматривается как дисциплина, основанная на статистических методах и вычислительных алгоритмах, позволяющих извлекать знания из результатов наблюдений.

Оплаченный доступ к контенту предоставляется только на платформе, а также онлайн и офлайн в мобильном приложении
Скачивание контента в PDF недоступно
54 учебных заведения выбрали эту книгу
Подписка от 349 ₽/мес.
Эта книга и более
10 843 других учебников и
курсов будут доступны при покупке личной подписки