Analiza ilościowa w zastosowaniach systemowych: Narzędzia i techniki nauki o danych i analityki

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.

Oryginalny tytuł:

Quantitative Analysis for System Applications: Data Science and Analytics Tools and Techniques

Zawartość książki:

W miarę jak zbiory danych stają się coraz większe, a pytania coraz trudniejsze, analitycy danych i analitycy muszą skupić się na systemach, narzędziach i technikach oraz zdyscyplinowanym procesie, aby szybko uzyskać prawidłową odpowiedź Niezależnie od tego, czy pracujesz w przemyśle, czy w rządzie, ta książka zapewni Ci podstawy do skutecznego i pewnego przetwarzania dużych ilości danych ilościowych.

Oto tylko kilkanaście z wielu pytań, na które odpowiedzi znajdują się na tych stronach: ⬤ Co oznacza analiza ilościowa?

⬤ Co tak naprawdę oznacza analiza ilościowa systemu?

⬤ Czym jest system?

⬤ Czym są big data i analityka?

⬤ Skąd wiadomo, że liczby są dobre?

⬤ Jak będzie wyglądać przyszłe środowisko nauki o danych?

⬤ Jak określić pochodzenie danych?

⬤ Jak gromadzić i przetwarzać informacje, a następnie je organizować, przechowywać i syntetyzować?

⬤ W jaki sposób organizacja wdraża analitykę danych?

⬤ Czy naprawdę trzeba myśleć jak dyrektor ds. informacji?

⬤ Jaki jest najlepszy sposób ochrony danych?

⬤ Co składa się na dobry dashboard?

⬤ Jaki jest związek między jedzeniem lodów a atakiem rekina?

Dziewięć rozdziałów tej książki jest podzielonych na trzy części, które dotyczą ogólnych koncepcji systemów, narzędzi i technik oraz przyszłych trendów. Koncepcje systemów obejmują kontrastowanie systemów otwartych i zamkniętych, przeprowadzanie eksploracji danych i analizy dużych zbiorów danych oraz ocenę jakości danych. Narzędzia i techniki obejmują analizę zarówno danych ciągłych, jak i dyskretnych, stosowanie podstaw prawdopodobieństwa oraz praktykowanie analizy ilościowej, takiej jak statystyki opisowe i wnioskowanie. Przyszłe trendy obejmują wykorzystanie Internetu Wszechrzeczy, modelowanie sztucznej inteligencji i utworzenie Biura Wsparcia Analizy Danych (DASO).

Wiele przykładów zostało wygenerowanych przy użyciu popularnego oprogramowania, takiego jak Excel, Minitab, Tableau, SAS i Crystal Ball. Chociaż słowa są dobre, przykłady mogą czasami być lepszym narzędziem nauczania. Pliki danych dla każdego przykładu można znaleźć na stronie internetowej. Wiele zestawów danych jest powiązanych z globalną gospodarką, ponieważ wykorzystują one dane z portów żeglugowych, węzłów transportu lotniczego, największych miast i drużyn piłkarskich. Załączniki zawierają bardziej szczegółowe analizy, w tym 10 T dla Data Mining, procesy Million Row Data Audit (MRDA), analizę opadów deszczu i modele symulacyjne do oceny przepływu ruchu.