анализ данных

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.

Device Monitoring Studio - это программное решение для мониторинга, регистрации и анализа данных, поступающих через порты и соединения ПК.

Device Monitoring Studio - это программное решение для мониторинга, регистрации и анализа данных, поступающих через порты и соединения ПК.

В этой книге на конкретных примерах рассматриваются все типы оконных функций: агрегатные, ранжирующие, статистические, а также функции смещения и функции упорядоченного набора. Вы узнаете, как использовать оконные функции для повышения эффективности запросов, которые раньше писали с применением предикатов, освоить концепцию работы с окнами в SQL и строить запросы наиболее эффективным образом, умело использовать опции секционирования, упорядочивания и определения границ окна, оптимизировать оконные функции с использованием индексов и пакетного режима, применять оконные функции для решения распространенных бизнес-задач. Издание предназначено для разработчиков, администраторов, специалистов в области бизнес-аналитики. Актуально для SQL Server 2019 и ниже, а также для Azure SQL Database.