Анализ данных в аналитической платформе Loginom, Яковлев В., 2020

Анализ данных в аналитической платформе Loginom, Яковлев В., 2020.

   В учебном пособии рассмотрены основные методы анализа данных, используемые в аналитическом приложении Loginom Community б.З.З: предобработка и очистка данных, работа с OLAP-кубом, корреляционный анализ, линейная регрессия, логистическая регрессия, ARIMAX, факторный анализ, кластеризация, ассоциативные правила и кластеризация транзакций. Приведены примеры, позволяющие получить навыки их практического применения в бизнес-аналитике.
Предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.03.05 - Бизнес-информатика (бакалавриат), при изучении дисциплины «Анализ данных», а также аналитиков, занимающихся практическими вопросами анализа данных на основе аналитической платформы Loginom.




Введение в OLAP-кубы.
Наиболее удобным инструментом для визуализации данных являются OLAP-кубы (On Line Analytical Processing — оперативная аналитическая обработка данных). OLAP дает возможность в реальном времени генерировать описательные и сравнительные сводки данных и получать ответы на различные другие аналитические запросы.

OLAP-куб представляет собой многомерную структуру данных, из которой пользователь-аналитик может запрашивать информацию. Кубы создаются из фактов и измерений.

Факты — это данные об объектах и событиях, которые будут подлежать анализу. Факты одного типа образуют меры (measures). Мера есть тип значения в ячейке куба.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
ВВЕДЕНИЕ.
Тема 1. БАЗОВЫЕ НАВЫКИ РАБОТЫ В LOGINOM COMMUNITY.
Тема 2. ПРЕДОБРАБОТКА И ОЧИСТКА ДАННЫХ.
2.1. Введение в предобработку и очистку данных.
2.2. Методические указания.
2.2.1. Неупорядоченный набор данных.
2.2.2. Упорядоченный набор данных.
2.3. Задания для самостоятельной работы.
Тема 3. РАБОТА С ОLАР-КУБОМ.
3.1. Введение в OLAP-кубы.
3.2. Методические указания.
3.3. Задание для самостоятельной работы.
Тема 4. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ.
4.1. Введение в корреляционный анализ.
4.2. Методические указания.
4.3. Задание для самостоятельной работы.
Тема 5. ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ.
5.1. Введение в линейную регрессию.
5.2. Методические указания.
5.2.1. Множественная регрессия.
5.2.2. Парная нелинейная регрессия.
5.3. Задания для самостоятельной работы.
Тема 6. ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ.
6.1. Введение в логистическую регрессию.
6.2. Методические указания.
6.3. Задание для самостоятельной работы.
Тема 7. ARIMAX.
7.1. Введение в ARIMAX.
7.2. Методические указания.
7.3. Задание для самостоятельной работы.
Тема 8. ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ.
8.1. Введение в факторный анализ.
8.2. Методические указания.
8.2.1. Снижение размерности данных.
8.2.2. Снижение размерности данных для регрессионной модели.
8.3. Задания для самостоятельной работы.
Тема 9. КЛАСТЕРИЗАЦИЯ.
9.1. Введение в кластеризацию.
9.2. Методические указания.
9.3. Задание для самостоятельной работы.
Тема 10. АССОЦИАТИВНЫЕ ПРАВИЛА.
10.1. Введение в ассоциативные правила.
10.2. Методические указания.
10.3. Задание для самостоятельной работы.
Тема 11. КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ТРАНЗАКЦИЙ.
11.1. Введение в кластеризацию транзакций.
11.2. Методические указания.
11.3. Задание для самостоятельной работы.
ЛИТЕРАТУРА.

Купить .








Теги: учебник по информатике :: информатика :: компьютеры :: Яковлев