Практикум по анализу данных на компьютере : учебно-практическое пособие / И. А. Кацко, Н. Б. Паклин
Язык: русский.Страна: Россия.Публикация: Москва : КолосС, 2009Описание: 278 с. : ил.ISBN: 9785953206242.Серия: Учебники и учебные пособия для студентов высших учебных заведенийРезюме или реферат: Изложены теоретические и практические основы анализа данных на компьютере с использованием современных программных средств. В первой части книги приведены материалы для практических занятий по всем стандартным направлениям многомерного статистического анализа в рамках специализированного пакета Statistica (дисперсионный анализ, корреляционно-регрессионный анализ, временные ряды И др.). Вторая часть посвящена технологии интеллектуального анализа данных (на примере аналитической платформы Deductor). Для студентов вузов по специальности «Прикладная информатика (по областям)» и другим специальностям..Примечания о наличии в документе библиографии/указателя: Библиогр.: с. 273-274..Наименование темы как предмет: Компьютеры -- Анализ данных Тематика: данные | статистический анализ | дисперсионный анализ | регрессионный анализ | ковариационный анализ | кластерный анализ | дискриминантный анализ | факторный анализ | временные ряды | STATISTICA | интеллектуальный анализ | многомерные отчеты | OLAP | Deductor 5.0 | искусственные нейронные сети | персептрон | кредитный скоринг | логистическая регрессия | ассоциативные правила | теория | задания | практические занятия | учебно-практические пособия | анализ | информацияТип издания | Текущая библиотека | Шифр хранения | Состояние | Штрихкод | RFID | |
---|---|---|---|---|---|
Books | НТБ ТПУ Научный фонд | 09-8460 | Списан (Withdrawn) | 13821000507052 | |
Books | НТБ ТПУ Читальный зал технической литературы | 681.3 К307 | В наличии | 13821000507051 |
Всего резервирований: 0
Библиогр.: с. 273-274.
Изложены теоретические и практические основы анализа данных на компьютере с использованием современных программных средств. В первой части книги приведены материалы для практических занятий по всем стандартным направлениям многомерного статистического анализа в рамках специализированного пакета Statistica (дисперсионный анализ, корреляционно-регрессионный анализ, временные ряды И др.). Вторая часть посвящена технологии интеллектуального анализа данных (на примере аналитической платформы Deductor). Для студентов вузов по специальности «Прикладная информатика (по областям)» и другим специальностям.
Для данного заглавия нет комментариев.
Личный кабинет оставить комментарий.