Петрунин Юрий Юрьевич: Информационные технологии анализа данных. Data analysis

Информационные технологии анализа данных. Data analysis

4.00
3 Оценки
3
Отзыва

О книге

Особенность данного учебника по статистическому анализу данных (Data Analysis) в том, что главное внимание уделяется тем примерам, которые хотя и используют верные теоретические модели и методы, но содержат одну или несколько широко распространенных ошибок, приводящих к неправильным выводам. Подробно излагаются необходимые понятия для понимания ошибки, показывается правильное решение, и альтернативные подходы к анализу ситуации, основанные на методах интеллектуального анализа данных (Data Mining). В пособии раскрыто использование программных продуктов MS Excel, Statistica, Genehunter, FuzzyXl для различных задач анализа данных: проверке гипотез, поиску зависимостей, выделению трендов, прогнозированию, разбиению объектов на кластеры. Учебное пособие рекомендуется для социологов, маркетологов, политологов, специалистов в области финансов, экономики, менеджмента, государственного управления.

Жанры и теги
Лучшая цена:
1899 ₽
Наличие в магазинах
Купить на Читай город
1899 ₽
Характеристики
Издательство:
МГУ
Год издания:
2023-01-01
ISBN:
978-5-19-011836-0

Отзывы

3
Все отзывы
АП
Kratet I.
Книга неплохая, но местами слишком теоретическая. Мне не хватило практических примеров и заданий, чтобы лучше усвоить материал. Хотя для общего понимания темы она вполне подойдёт. Возможно, стоит дополнить её какими-то практическими руководствами или курсами.
0
0
АП
Rudolf D.
Книга просто отличная! Очень доступно и понятно объясняет сложные вещи. Я даже не ожидал, что так легко смогу разобраться в анализе данных. Петрунин реально знает своё дело и умеет его преподавать. Рекомендую всем, кто хочет начать изучать data analysis.
0
0
АП
Konstantin X.
Мне понравилось, как автор структурировал информацию. Книга читается легко, и после каждого раздела есть ощущение, что ты действительно что-то узнал. Особенно понравились главы про визуализацию данных — очень полезные советы и рекомендации. В целом, хорошее пособие для тех, кто хочет глубже погрузиться в тему анализа данных.
0
0

Чтобы оставить отзыв или проголосовать, необходимо авторизоваться