анализ данных

Интеллектуальный анализ данных, Учебное пособие, Кузнецов С.Ю., Костикова А.В., Сайкина Ю.А., 2019.

В учебном пособии излагается содержание основных методов научного анализа числовых данных, характеризующих количественные и качественные характеристики экономических и социальных явлений, в частности, эконометрический анализ и методология нейросетей. Предназначено для студентов вузов, обучающихся по специальностям направлений подготовки бакалавров «Бизнес-информатика», «Прикладная информатика» всех форм обучения.

Анализ данных на компьютере, Тюрин Ю.Н., Макаров А.А., 2003.

Книга является учебным пособием по анализу данных и статистике, рассчитанным на прикладных специалистов, менеджеров и студентов. Излагаются основные сведения, необходимые на практике для анализа данных (в том числе анализа временных рядов), на наглядных примерах рассматриваются основные постановки задач и методы их решения с использованием популярных статистических пакетов STADIA, SPSS и Эвриста. Дается обзор программных средств для анализа данных, приведены необходимые статистические таблицы.

Основы статистического обучения, Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование, Хасти Т., Тибширани Р., Фридман Д., 2020.

Мы бьли удовлетворены популярностью первого издания книги Основы статистического обучения. Это обстоятельство, а также быстрые темпы развития исследований в области статистического обучения побудили нас обновить эту книгу и выпустить второе издание. Мы добавили четыре новые главы и переработали некоторые из существующих глав. Поскольку многие читатели знакомы с первым изданием, мы постарались изменить его как можно меньше.

Финансовый анализ данных в Deductor Studio, Учебное пособие, Яковлев В.Б., 2018.

В учебном пособии рассмотрены основные статистические методы финансового анализа данных, используемые в аналитическом приложении Deductor Studio: предобработка и очистка данных, линейная регрессия, декомпозиция временного ряда, логистическая регрессия, кластеризация, дерево решений, ассоциативные правила. Приведены примеры, позволяющие получить навыки их практического применения. Предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.04.05 - «Бизнес-информатика» (магистратура) программы «Финансовый менеджмент и автоматизация учетной деятельности в организации», при изучении дисциплины «Финансовый менеджмент и анализ», а также аналитиков, занимающихся практическими вопросами статистического анализа данных на основе аналитической платформы Deductor.

Анализ данных, Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров, Брандт З., 2003.

Учебное пособие по статистическим методам и их применению в прикладных науках с использованием численных методов, написанное известным математиком-прикладником (Германия). В книге отражена связь строгих математических методов с практическими приложениями. После введения в теорию вероятностей и математическую статистику автор подробно излагает ряд наиболее известных статистических методов. Изложение сопровождается примерами и упражнениями с решениями из разнообразных областей приложений. Большое внимание автор уделяет компьютерным аспектам реализации статистических процедур. По существу, этот раздел является учебником в учебнике. Книга представляет большой интерес как пособие по математической статистике для студентов и преподавателей нематематических специальностей и как справочник по статистическим и компьютерным аспектам обработки экспериментальных данных для научных работников и исследователей различных специальностей (включая биологов, медиков, экономистов и специалистов из инженерии), занимающихся обработкой статистических данных.