Методы Data mining в обработке и анализе статистических данных (решения в R) [Электронный ресурс] Монография Аналитический центр г. Москвы
Material type: TextPublication details: Москва ООО "Научно-издательский центр ИНФРА-М" 2021Edition: 1Description: 232 сISBN: 9785160168142Subject(s): Промышленность. Энергетика -- Технология машиностроенияGenre/Form: Монография Other classification: 73:34.4я73 | 15.03.02 | 15.03.01 | 15.03.03 | 15.03.04 | 15.03.06 | 15.03.05 Online resources: ЭБС Знаниум | Abstract: В монографии изложены теоретические основы применения методов Data mining (интеллектуального анализа данных) для решения практических задач обработки и анализа статистической информации. Рассмотрены алгоритмы и команды R обеспечивающие повышение эффективности статистического процесса на этапах работы с пропущенными данными и статистическими выбросами комплексного расчета показателей описательной статистики а также за счет интегрирования массивов микроданных различных статистических наблюдений выявления скрытых структур и системных взаимосвязей в массивах данных методами случайный лес и бикластерного анализа. Представленная апробация изложенных методов на основе реальных данных официальной статистики определяет прикладную значимость монографии. Представленные методический материал и команды программной среды R рекомендуются для применения как в органах государственной статистики так и в других структурах занимающихся обработкой больших массивов данных. Монография также будет полезна специалистам и студентам овладевающим принципами и методами науки о данных (Data science).В монографии изложены теоретические основы применения методов Data mining (интеллектуального анализа данных) для решения практических задач обработки и анализа статистической информации. Рассмотрены алгоритмы и команды R обеспечивающие повышение эффективности статистического процесса на этапах работы с пропущенными данными и статистическими выбросами комплексного расчета показателей описательной статистики а также за счет интегрирования массивов микроданных различных статистических наблюдений выявления скрытых структур и системных взаимосвязей в массивах данных методами случайный лес и бикластерного анализа. Представленная апробация изложенных методов на основе реальных данных официальной статистики определяет прикладную значимость монографии. Представленные методический материал и команды программной среды R рекомендуются для применения как в органах государственной статистики так и в других структурах занимающихся обработкой больших массивов данных. Монография также будет полезна специалистам и студентам овладевающим принципами и методами науки о данных (Data science).
Дополнительное профессиональное образование
There are no comments on this title.