анализ данных

Вы держите в руках третье издание книги «Профессия „бизнес-аналитик“. Краткое пособие для начинающих». С момента выхода первого издания в конце 2020 года книга претерпела существенные изменения: появилось семь новых разделов, а количество небольших дополнений и уточнений измеряется десятками. На мой взгляд, книгу о бизнес-анализе можно писать бесконечно: настолько широки и разнообразны границы этой профессии. Бизнес-анализ всегда ориентирован на деятельность предприятия. А предприятие не существует в вакууме: непрерывно изменяется внешнее окружение, меняется сама компания, а со временем – и подходы к бизнес-анализу. Так кто же такой бизнес-аналитик? Обратимся к классике. В своем фундаментальном труде «Разработка требований к программному обеспечению» Карл Вигерс определил бизнес-аналитика как основное лицо, отвечающее за выявление, анализ, документирование и проверку требований к ИТ-проекту. Бизнес-аналитик – это основной канал коммуникации между группой бизнес-заказчиков и командой разработки. Не важно, как называется должность или какая методология разработки используется, – потребность в формулировании требований к ИТ-продукту в том или ином виде будет существовать всегда. От того, насколько качественно и обстоятельно проведен бизнес-анализ, во многом зависит успех любого проекта. Издание будет интересно широкому кругу специалистов из бизнеса и ИТ-сферы, а также студентам и преподавателям соответствующих специальностей.

Современный уровень развития компьютерных технологий позволяет изучение теории вероятностей и математической статистики вывести на новый образовательный уровень, сделав упор на прикладную часть дисциплины - математическую статистику и компьютерный анализ данных. В учебном пособии изложены элементы комбинаторики, различные способы вычисления вероятностей, даны понятия случайной величины, ее функциональные и числовые характеристики. Теоретический материал сопровождается примерами и специально подобранными задачами, позволяющими глубже изучить материал. В отдельной главе описано использование Excel и Statistica для решения прикладных задач. Excel входит в состав Microsoft Office и на сегодняшний день является одним из наиболее популярных приложений в мире. Statistica занимает лидирующее положение среди программ анализа данных, имеет более миллиона пользователей по всему миру. Программа полностью русифицирована, создан Интеллектуальный портал знаний, который представляет глобальный мультимедийный ресурс для широкого круга пользователей: школьников, студентов, аспирантов - всех желающих развить свой интеллект, познакомиться с современными технологиями компьютерного анализа данных.

NetSpot - это единственное профессиональное приложение для исследования беспроводных сетей, анализа Wi-Fi, улучшения сети для Windows. Это анализатор Wi-Fi. Необязательно быть экспертом по сетям, чтобы прямо сегодня улучшить сеть Wi-Fi дома или офиса! Работает на любом ноутбуке (Windows 7/8/10) с сетевым адаптером стандарта 802.11a/b/g/n/ac. Поддерживает частотный диапазон 2.4 ГГц и 5 ГГц на каналах 20/40/80/160 МГц.

Accupedo — виджет-шагомер, который позволяет отслеживать количество пройденных шагов. Благодаря интеллектуальному алгоритму приложение распознает когда пользователь прогуливается пешком и игнорирует любую другую деятельность, что делает данный виджет достаточно точным инструментом для подсчета шагов.

R – безусловно лучшая среда для интерактивного анализа данных. Тем не менее язык R имеет множество особенностей, которые иногда скудно документированы. В данной книге Хэдли Уикем, один из лучших в мире гуру по R, проясняет эти неясные уголки и знакомит с современными библиотеками языка. В книге приведены решения и подробные комментарии ко всем упражнениям. Если вы только краем уха слышали об R, то можете задаться вопросом, зачем вам стоит изучать столь причудливый язык. Вот лишь несколько ответов на него: - R – бесплатный язык с открытым исходным кодом, и он доступен на всех известных платформах. Таким образом, при выполнении анализа в языке R вы можете быть уверены, что любой сможет воспроизвести полученные вами результаты вне зависимости от места обитания и уровня достатка, - язык R славится своим многогранным и дружелюбным сообществом как в онлайне, так и в офлайне, - для языка R написано множество пакетов в области статистического моделирования, машинного обучения, визуализации, импорта и манипулирования данными, - в R присутствует масса инструментов для обмена рабочими материалами. Язык разметки RMarkdown поможет вам быстро преобразовать результаты своего труда в документы HTML, PDF или Word, а также в презентации PowerPoint, дашборды и прочие форматы. А с помощью Shiny можно без труда создавать полноценные интерактивные приложения без знания HTML и Javascript, - интерактивная среда разработки RStudio идеально подходит для написания проектов, связанных с наукой о данных, интерактивным и статистическим анализом. Чтобы извлечь максимум возможного из этой книги, за плечами у вас должен быть определенный опыт написания кода на R или любом другом языке программирования.

Сегодня тысячи компаний собирают и сохраняют большие данные о поведении своих клиентов, ассортименте, производственном процессе и других немаловажных для бизнеса вещах. Однако, чтобы принимать обоснованные решения на основе этих данных, недостаточно их просто собрать – нужно правильно их обработать и провести грамотный анализ. Благодаря этой книге вы освоите все необходимые инструменты для хранения и анализа большого количества данных, научитесь правильно управлять ими и извлекать полезную информацию для развития бизнеса.

В пособии отражен многолетний опыт чтения лекций и проведения практических занятий по линейному программированию. Особое внимание уделено симплексному методу и его реализации наиболее экономным способом при помощи таблиц Гаусса, а также методу наименьших тарифов, обеспечивающему быстрое получение оптимального плана для транспортной задачи.

Сводные таблицы – один из наиболее мощных инструментов в Excel. Помимо возможности быстро и удобно агрегировать исходные данные, они позволяют менять структуру анализа на лету, перемещая поля из одной области в другую. Из этой книги вы узнаете, как создавать базовые сводные таблицы, которые помогут сократить время формирования аналитических отчетов, а также более сложные таблицы с возможностью выполнения детализации и выводом сопутствующих диаграмм. К концу чтения вы сможете создавать полноценные системы отчетности на основе динамических сводных таблиц. Издание предназначено как для опытных аналитиков, так и для обычных пользователей Excel, обладающих базовыми навыками работы с программой. Для выполнения примеров, описываемых в книге, понадобится установленный Microsoft Excel на платформе Windows.

Цель учебного пособия — помочь студентам, изучающим курс «Python для анализа данных», приобрести системные знания по основам программирования на языке Python и освоить работу со стандартными возможностями языка и его библиотеками на уровне, достаточном для решения задач обработки и анализа данных. Рассматриваются базовые элементы и синтаксические конструкции языка Python 3 Описываются основные методы и приемы работы с рядами и табличными данными с применением популярных Python-библиотек.

В книге приводятся практические приемы анализа данных. Рассказано, как исследовать и тестировать взаимосвязи между переменными в Excel и использовать его для статистики и анализа. Описан перенос данных из Excel в R, язык программирования с открытым исходным кодом, специально разработанный для выполнения статистического анализа. Отдельный раздел посвящен переносу данных из Excel в Python и выполнению полного анализа данных средствами этого языка. В результате читатель научится выполнять разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) и проверку гипотез с использованием языков программирования Python и R.

Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др. Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.

Введение в науку о данных или статистику не должно начинаться с доказательства сложных теорем или запоминания терминов и формул, но именно так устроены многие учебники по количественному анализу. В отличие от них эта книга посвящена критическому мышлению и концептуальному пониманию; она учит читателей быть вдумчивыми потребителями и аналитиками тех видов информации и аргументов, с которыми они будут сталкиваться на протяжении всей своей жизни. Книга, наполненная реальными примерами, показывает, как инструменты критического анализа применяются к проблемам в самых разных областях, включая выборы, гражданские конфликты, преступность, терроризм, финансовые кризисы, здравоохранение, спорт, музыку и космические путешествия. Прочитав эту книгу, вы узнаете, почему, несмотря на обширное применение данных в современном мире, они никогда не смогут заменить критическое мышление. В конце каждой главы есть упражнения, которые читатели могут выполнить самостоятельно, чтобы убедиться, что они усвоили материал. Некоторые из этих упражнений включают анализ данных, с ним могут справиться читатели и студенты, которые научились (или учатся) использовать статистическое рограммное обеспечение, такое как Stata или R.

В учебнике рассмотрены следующие вопросы: теория, методология и практика работы с данными, базами данных, базами знаний и хранилищами данных; модели представления данных в памяти компьютера — модель «сущность — связь»; дореляционные модели представления данных, реляционные базы данных; проектирование реляционных баз данных; направления развития баз данных; физическая организация систем управления базами данных.

Выбрав StatPlus, вы получаете универсальное решение для обработки и анализа данных с простым и понятным интерфейсом. За последние 15 лет StatPlus стала популярным инструментом статистического анализа во многих областях, в частности — в социологии, медицине и фармации, экономике и в индустрии страхования, в здравоохранении и клинических исследованиях, и даже в авиационной промышленности.

Существует большое количество инструментов для автоматической очистки компьютера, но ни один из них не способен освободить значительный объем. В первую очередь потому, что удаляются достаточно небольшие данные в системе, которые со временем появятся снова. Но есть способ ручной очистки, который освободит в разы больше места на длительный срок. Представляем вашему вниманию Files Inspector. Эта утилита работает не с системными файлами, а с вашими файлами и папками. Она позволяет наглядно увидеть, чем именно заняты носители вашего компьютера. Фотографии, документы, фильмы, музыка и многое другое. Все это можно наглядной увидеть в утилите и при необходимости удалить ненужное.

Пройдите подготовку к экзамену DA-100 и продемонстрируйте свои умения в области анализа данных и визуализации с помощью Power BI. Написанная для аналитиков данных, желающих подтвердить свой статус, эта книга фокусируется на критическом мышлении и процессе принятия решений, необходимых для успешной деятельности в роли сертифицированного специалиста.

Disk Savvy - полезный инструмент для анализа свободного и занятого пространства жесткого диска. После сканирования локального диска или же какой-либо отдельно выбранной папки, пользователь получит полную наглядную информацию о папках и файлах внутри выбранного раздела, благодаря чему можно определить, что "весит" больше всего, а что занимает совсем немного места. Такой обзор дискового пространства компьютера позволит наилучшим образом оптимизировать размещение файлов и папок на разных разделах для максимального удобства и продуктивности.

Рассказывается о возможностях SQL применительно к анализу данных. Сравниваются различные типы баз данных, описаны методы подготовки данных для анализа. Рассказано о типах данных, структуре SQL-запросов, профилировнии, структурировании и очистке данных. Описаны методы анализа временных рядов, трендов, приведены примеры анализа данных с учетом сезонности. Отдельные главы посвящены когортному анализу, текстовому анализу, выявлению и обработке аномалий, анализу результатов экспериментов и А/В-тестирования.

Эта книга станет вашим проводником в мир моделирования данных в целом и применительно к Power BI. Вы узнаете, как подключаться к данным в различных источниках, объединять их при помощи связей и строить полноценные модели данных, изучите вопросы определения новых метрик и выполнения пользовательских вычислений с использованием особенностей модели. По мере чтения сложность и эффективность моделей данных будет увеличиваться. Вы научитесь использовать язык запросов DAX, а также новые техники моделирования. На конкретных примерах будет показано, как создавать новые или адаптировать существующие модели данных с учетом разнообразных бизнес-требований. Вы ознакомитесь с продвинутыми возможностями оптимизации и расширения своих моделей данных для решения широкого спектра задач. Книга предназначена для пользователей систем бизнес-аналитики, а также специалистов и разработчиков в области анализа данных, желающих в полной мере освоить техники моделирования данных при помощи Power BI. Желательно наличие базовых знаний в области Power BI и понимание схемы данных «звезда».

Wireless Password Recovery - утилита для анализа безопасности беспроводных сетей и восстановления паролей WPA/WPA2. Wireless Password Recovery является единственным программным решением, применяющим самые современные технологии восстановления паролей, разработанные программистами нашей компании.