Введение в анализ данных учебник и практикум

В данном курсе рассмотрены вопросы анализа и интерпретации связей между двумя количественными признаками, двумя качественными, а также качественным и количественным признаками. Из многомерных методов рассмотрены наивный Бэйесовский классификатор и метод K-средних для кластерного анализа. Изложен...

Full description

Bibliographic Details
Main Author:	Миркин Б. Г. Борис Григорьевич
Format:	Book
Language:	Russian
Published:	Москва Юрайт 2023
Series:	Высшее образование
Subjects:	Информатика Технические науки и информационные технологии Анализ данных Методы анализа данных и естественно-языковых текстов 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 Методы анализа и обработки данных Системы анализа данных Технологии анализа и обработки данных Машинное обучение и анализ данных Введение в большие данные Анализ данных и машинное обучение Большие данные Интеллектуальные методы анализа данных Методы обработки и анализа данных Программные средства анализа данных Современные технологии анализа данных Анализ данных на ПК Методы анализа 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 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 Современные инструменты анализа данных в профессиональной деятельности Системы анализа больших данных Методы обработки и анализа данных в системах Информационное обеспечение систем анализа данных Анализ качественных данных Компьютерный анализ данных и моделирование в экономике Введение в анализ данных Анализ данных. Дополнительные главы Технологии анализа данных Компьютерный анализ 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 Факторный и компонентный анализ Формализованный анализ данных Введение в анализ данных и машинное Анализ данных высокой размерности 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 Искусственный интеллект и анализ данных Технологии анализа больших данных Технология анализа данных Компьютерные системы обработки и анализа данных Методы контроля и анализа материалов Современные технологии анализа данных и методов искусственного интеллекта Анализ данных в биологических дисциплинах Современные проблемы анализа данных Анализ данных в прогнозно-аналитической деятельности Основы анализа данных Современные методы анализа Алгоритмы анализа данных 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 Проблема исключения вычислительных аномалий Введение в анализ данных и машинное обучение Введение в современный анализ Геометрические методы анализа данных Методы анализа данных и распознавания Базы, банки и анализ данных Корреляционный, регрессионный и трендовый анализ данных Введение в искусственный интеллект и анализ больших данных Модели и методы анализа больших данных Модели представления и анализа данных Анализ и визуализация социологических данных Компьютерные методы анализа данных и прогнозирования Основные задачи и методы анализа данных Основы исследования операций и анализа данных Технологии обработки и анализа данных Цифровые методы анализа данных Методы анализа данных в научных исследованиях Анализ данных в управлении предприятием 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 Прикладные пакеты для анализа данных Современные инструменты анализа данных Специализированные технологии больших данных Вторичный анализ данных Инструментальные средства анализа данных Сбор и анализ данных Современные методы анализа данных Теория измерения и анализ данных Инструментальные системы анализа данных Методы сбора и анализа 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 систематизации и анализа данных Оптимизация и анализ данных Оптимизация и анализ данных в биологии Большие данные (Big Data): инструменты и технологии
Online Access:	https://urait.ru/bcode/511121 https://urait.ru/book/cover/5F573623-BF00-40B5-A7C2-A5657FDD20B6

Description
Summary:	В данном курсе рассмотрены вопросы анализа и интерпретации связей между двумя количественными признаками, двумя качественными, а также качественным и количественным признаками. Из многомерных методов рассмотрены наивный Бэйесовский классификатор и метод K-средних для кластерного анализа. Изложение ориентировано на людей, предпочитающих не формулы, а вычисления, и содержит большое количество примеров применения рассматриваемых понятий к анализу реальных данных.
Item Description:	URL: https://urait.ru/bcode/511121 (дата обращения: 31.01.2024).
Physical Description:	174 с
Format:	Режим доступа: Электронно-библиотечная система Юрайт, для авториз. пользователей
ISBN:	978-5-9916-5009-0

Введение в анализ данных учебник и практикум

Similar Items