Купить книги Пять элементов благополучия Чек-лист. Как избежать глупых ошибок, ведущих к фатальным последствиям Телефоны Бизбук - c 10 до 18 по будним дням
 
Наши новые проекты:
Вход для зарегистрированных пользователей
Регистрация нового пользователя
Главная Новинки Анонсы Мои заказы Рассылка Оплата и Доставка Контакты
АУДИОКНИГИ ПО БИЗНЕСУ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЛИТЕРАТУРА КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИТЕРАТУРА ДЕТСКАЯ ЛИТЕРАТУРА
ДОМ, БЫТ, ДОСУГ ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ ИНОСТРАННЫЕ ЯЗЫКИ ИСКУССТВО, ЖИВОПИСЬ
ОБЩЕСТВЕННЫЕ И ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ ПОДАРОЧНАЯ ЛИТЕРАТУРА ПСИХОЛОГИЯ ТЕХНИЧЕСКАЯ ЛИТЕРАТУРА
ХУДОЖЕСТВЕННАЯ и ПОПУЛЯРНАЯ ЛИТЕРАТУРА ЭЛЕКТРОНИКА РАСПРОДАЖА. СУПЕРСКИДКИ !!!  
Вы находитесь в разделе каталога:
• Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel, Джон Форман

Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel
Книга Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel
Джон Форман
Год выпуска: 2016
Изд-во: Альпина Паблишер
ISBN: 978-5-9614-5032-3
Переплёт: мягкий
461 страниц
Цена: 773.00 грн.
Есть в наличии
в корзину
Доставка: по Киеву - в течение суток*
                по Украине - от 2 до 10 суток*
Казалось бы, термин "большие данные" понятен и доступен только специалистам. Но автор книги "Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel" доказывает, что анализ данных можно организовать и в простом, понятном, очень эффективном и знакомом многим Excel. Причем не важно, сколько велик ваш массив данных. Техники, предложенные в этой книге, будут полезны и владельцу небольшого интернет-магазина, и аналитику крупной торговой компании. Вы перестанете бояться больших данных, научитесь видеть в них нужную вам информацию и сможете проанализировать предпочтения ваших клиентов и предложить им новые продукты, оптимизировать денежные потоки и складские запасы, другими словами, повысите эффективность работы вашей организации.

Книга "Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel" будет интересна маркетологам, бизнес-аналитикам и руководителям разных уровней, которым важно владеть статистикой для прогнозирования и планирования будущей деятельности компаний.




Содержание книги Джон Форман "Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel"




Введение ........................................................................................................................................ 11

1 Все, что вы жаждали знать об электронных таблицах,
но боялись спросить ..................................................................................................... 21
Немного данных для примера ..................................................................................... 22
Быстрый просмотр с помощью кнопок управления ............................................... 23
Быстрое копирование формул и данных .................................................................. 24
Форматирование ячеек ................................................................................................ 25
Специальная вставка .................................................................................................... 27
Вставка диаграмм ......................................................................................................... 28
Расположение меню поиска и замены ...................................................................... 29
Формулы поиска и вывода величины ........................................................................ 30
Использование VLOOKUP/ВПР для объединения данных ...................................... 32
Фильтрация и сортировка ........................................................................................... 33
Использование сводных таблиц ................................................................................. 37
Использование формул массива ................................................................................ 40
Решение задач с помощью "Поиска решения" ........................................................ 41
OpenSolver: хотелось бы обойтись без него, но это невозможно ......................... 46
Подытожим .................................................................................................................... 47

2 Кластерный анализ, часть I: использование метода k-средних
для сегментирования вашей клиентской базы ................................................... 49
Девочки танцуют с девочками, парни чешут в затылке .......................................... 51
Реальная жизнь: кластеризация методом k-средних
в электронном маркетинге .......................................................................................... 56
Оптовая Винная Империя Джоуи Бэг О'Донатса ........................................................ 56
Исходный набор данных ............................................................................................ 57
Определяем предмет измерений ............................................................................... 58
Начнем с четырех кластеров ...................................................................................... 61
Евклидово расстояние: измерение расстояний напрямик ......................................... 62
Расстояния и принадлежность к кластеру для всех! .................................................. 65
Поиск решений для кластерных центров ................................................................... 67
Смысл полученных результатов ................................................................................. 70
Рейтинг сделок кластерным методом ........................................................................ 71
Силуэт: хороший способ позволить разным значениям k посостязаться .................. 75
Как насчет пяти кластеров?........................................................................................ 82
Поиск решения для пяти кластеров ........................................................................... 83
Рейтинг сделок для всех пяти кластеров .................................................................... 84
Вычисление силуэта кластеризации по пяти средним ............................................... 87
K-медианная кластеризация и асимметрическое измерение расстояний ........... 89
Использование k-медианной кластеризации ............................................................. 89
Переходим к соответствующему измерению расстояний .......................................... 90
А теперь все то же самое, но в Excel .......................................................................... 92
Рейтинг сделок для 5-медианных кластеров .............................................................. 94
Подытожим .................................................................................................................... 98

3 Наивный байесовский классификатор
и неописуемая легкость бытия идиотом ............................................................. 101
Называя продукт Mandrill, ждите помех вместе с сигналами .............................. 101
Самое быстрое в мире введение в теорию вероятности ..................................... 104
Суммируем условную вероятность .......................................................................... 104
Совместная вероятность, цепное правило и независимость ................................... 105
Что же с зависимыми событиями? ........................................................................... 106
Правило Байеса ....................................................................................................... 107
Использование правила Байеса для создания моделирования .......................... 108
Высококлассные вероятности часто считаются равными ........................................ 110
Еще немного деталей классификатора .................................................................... 111
Да начнется Excel-вечеринка! ................................................................................... 113
Убираем лишнюю пунктуацию ................................................................................. 113
Разное о пробелах ................................................................................................... 114
Подсчет жетонов и вычисление вероятностей......................................................... 118
У нас есть модель! Воспользуемся ею ..................................................................... 121
Подытожим .................................................................................................................. 127

4 Оптимизационное моделирование:
этот "свежевыжатый апельсиновый сок" не смешает себя сам ................ 129
Зачем ученым, работающим с данными, нужна оптимизация? .......................... 130
Начнем с простого компромисса ............................................................................. 131
Представим проблему в виде политопа ................................................................... 132
Решение путем сдвигания линии уровня функции ................................................... 134
Симплекс-метод: все по углам ................................................................................. 135
Работа в Excel ........................................................................................................... 137
Монстр в конце главы .............................................................................................. 147
Свежий, из сада - прямо в стакан...
с небольшой остановкой на модель смешивания ................................................. 148
Вы используете модель для смешивания ................................................................. 149
Начнем с характеристик ........................................................................................... 150
Возвращаемся к консистенции ................................................................................ 151
Вводим данные в Excel ............................................................................................. 152
Постановка задачи "Поиску решения" ..................................................................... 155
Снижаем стандарты ................................................................................................. 158
Удаление дохлых белок: правило минимакс ............................................................ 161
"Если... то" и ограничение "Большого М" ................................................................ 164
Еще больше переменных: добьем до 11 .................................................................. 167
Моделируем риски ..................................................................................................... 175
Нормальное распределение данных ........................................................................ 176
Подытожим .................................................................................................................. 184

5 Кластерный анализ, часть II: сетевые графы и определение сообществ .... 187
Что такое сетевой граф? ............................................................................................ 188
Визуализируем простой граф ................................................................................... 189
Краткое введение в Gephi .......................................................................................... 192
Установка Gephi и подготовка файлов ..................................................................... 192
Визуализация графа ................................................................................................. 194
Степень вершины ..................................................................................................... 197
Приятная картинка ................................................................................................... 200
Прикосновение к данным графа .............................................................................. 200
Строим граф из данных об оптовой торговле вином ........................................... 202
Создание матрицы близости косинусов ................................................................... 204
Построение графа N-соседства ............................................................................... 207
Числовое значение ребра: очки и штрафные в модулярности графа ................ 212
Кто же такие "очки" и "штрафные"? ........................................................................ 212
Подготовка к итоговому подсчету ............................................................................ 216
Переходим к кластеризации! .................................................................................... 219
Деление 1 ................................................................................................................. 219
Деление 2: электролатино! ....................................................................................... 225
И... деление 3: возмездие ......................................................................................... 227
Кодируем и анализируем группы ............................................................................. 228
Туда и обратно: история Gephi ................................................................................. 233
Подытожим .................................................................................................................. 238

6 Бабушка контролируемого искусственного интеллекта - регрессия ..... 241
Погоди, ты что - беременна? ................................................................................... 241
Не обольщайтесь! ....................................................................................................... 242
Определение беременных покупателей РитейлМарта
с помощью линейной регрессии .............................................................................. 243
Набор отличительных признаков ............................................................................. 244
Сборка обучающих данных ...................................................................................... 245
Создание фиктивных переменных ............................................................................ 247
Мы сделаем свою собственную линейную регрессию! ........................................... 250
Статистика линейной регрессии: R-квадрат, критерии Фишера и Стьюдента ......... 259
Делаем прогнозы на основании новых данных и измеряем результат .................... 270
Предсказание беременных покупателей РитейлМарта
с помощью логистической регрессии ..................................................................... 281
Первое, что нам нужно - это функция связи ........................................................... 281
Присоединение логистической функции и реоптимизация ..................................... 282
Создание настоящей логистической регрессии ....................................................... 286
Выбор модели: сравнение работы линейной и логистической регрессий ............... 287
Дополнительная информация .................................................................................. 291
Подытожим .................................................................................................................. 292

7 Комплексные модели: огромная куча ужасной пиццы ................................. 293
Используем данные из главы 6 ................................................................................. 294
Бэггинг: перемешать, обучить, повторить ............................................................... 296
Одноуровневое дерево решений -
неудачное название "неумного" определителя ........................................................ 296
А мне не кажется, что это глупо! .............................................................................. 297
Нужно еще сильнее! ................................................................................................... 300
Обучим же ее! .......................................................................................................... 300
Оценка бэггинговой модели ..................................................................................... 310
Бустинг: если сразу не получилось,
бустингуйте и пробуйте снова .................................................................................. 315
Обучаем модель: каждому признаку - шанс ........................................................... 315
Оценка модели бустинга .......................................................................................... 324
Подытожим .................................................................................................................. 327

8 Прогнозирование: дышите ровно, выиграть невозможно ........................... 329
Торговля мечами начата ............................................................................................ 330
Знакомство с временной последовательностью данных ..................................... 331
Медленный старт с простым экспоненциальным сглаживанием ........................ 333
Настраиваем прогноз простого экспоненциального сглаживания ........................... 335
Возможно, у вас есть тренд ...................................................................................... 341
Экспоненциальное сглаживание Холта с корректировкой тренда ..................... 344
Настройка холтовского сглаживания с коррекцией тренда в электронной таблице ... 346
Мультипликативное экспоненциальное сглаживание Холта-Винтерса ............. 360
Установка исходных значений уровня, тренда и сезонности ................................... 362
Приступим к прогнозу .............................................................................................. 367
И наконец... оптимизация! ........................................................................................ 372
Пожалуйста, скажите, что это все!!! ......................................................................... 373
Создаем интервал прогнозирования вокруг прогноза ............................................. 374
И диаграмма с областями для пущего эффекта ....................................................... 378
Подытожим .................................................................................................................. 381

9 Определение выбросов: выделяющиеся не значит важные ....................... 383
Выбросы тоже (плохие?) люди! ................................................................................ 384
Захватывающее дело Хадлум против Хадлум ........................................................ 384
Границы Тьюки ......................................................................................................... 386
Применение границ Тьюки в таблице ...................................................................... 386
Ограничения этого нехитрого метода ...................................................................... 388
Ни в чем не ужасен, плох во всем ............................................................................ 390
Подготовка данных к отображению на графе .......................................................... 391
Создаем граф ........................................................................................................... 394
Вычисляем k ближайших соседей ............................................................................ 397
Определение выбросов на графе, метод 1: полустепень захода .............................. 398
Определение выбросов на графе, метод 2: нюансы k-расстояния .......................... 401
Определение выбросов на графе, метод 3: факторы локальных выбросов -
это то, что надо ........................................................................................................ 403
Подытожим .................................................................................................................. 409

10 Переходим от таблиц к программированию ..................................................... 411
Налаживаем контакт с R ............................................................................................ 412
Пошевелим пальцами .............................................................................................. 413
Чтение данных в R .................................................................................................... 421
Настоящая научная работа с данными ................................................................... 423
Сферическое k-среднее винных данных в нескольких линиях ................................. 423
Построение моделей ИИ для данных о беременных ................................................ 430
Прогнозирование в R ............................................................................................... 439
Определение выбросов ............................................................................................ 443
Подытожим .................................................................................................................. 448

Заключение ................................................................................................................................. 451
Благодарности ............................................................................................................................ 459

С этой книгой чаще всего покупают:
Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики

Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики

Билл Фрэнкс
Год выпуска: 2016
Изд-во: Альпина Паблишер
в корзину
 
Бизнес-анализ с использованием Excel

Бизнес-анализ с использованием Excel

рекомендуем
Конрад Карлберг
Год выпуска: 2016
Изд-во: Диалектика-Вильямс
в корзину
Цена: 462.00 грн. 
 
Цена: 765.00 грн. 
Основы финансов с примерами в Excel

Основы финансов с примерами в Excel

рекомендуем
Шимон Беннинга
Год выпуска: 2016
Изд-во: Диалектика-Вильямс
в корзину
 
Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке

Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке

Чарльз Уилан
Год выпуска: 2016
Изд-во: Манн, Иванов и Фербер
в корзину
Цена: 1025.00 грн. 
 
Цена: 420.00 грн. 
Бизнес-прогнозирование

Бизнес-прогнозирование

рекомендуем
Джон Э. Ханк, Дин У. Уичерн, Артур Дж. Райтс
Год выпуска: 2016
Изд-во: Диалектика-Вильямс
в корзину
 
Управление на основе данных. Как интерпретировать цифры и принимать качественные решения в бизнесе

Управление на основе данных. Как интерпретировать цифры и принимать качественные решения в бизнесе

Тим Филлипс
Год выпуска: 2016
Изд-во: Манн, Иванов и Фербер
в корзину
Цена: 765.00 грн. 
 
Цена: 418.00 грн. 
Excel 2016. Библия пользователя

Excel 2016. Библия пользователя

рекомендуем
Джон Уокенбах
Год выпуска: 2016
Изд-во: Диалектика-Вильямс

в корзину
 
   
Цена: 855.00 грн. 
   

Хотите оставить отзыв? У Вас возникли вопросы о книге "Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel, Джон Форман" ? Пишите:

* Текст сообщения:
 
  Отправить
Сайт по косметолгии
Поиск по каталогу
 поиск в аннотациях
Искать

* Подробнее об условиях доставки смотрите в разделе "Оплата и Доставка" нашего магазина.
Если у Вас возникли вопросы как подобрать и купить книги в нашем интернет-магазине звоните с 9 до 18 по будним дням: Киев 331-04-53, МТС (050) 809-56-66, Киевстар (067) 408-26-36, Лайф (063) 227-24-47, Интертелеком (094) 831-04-53 или пишите нам