Методика исключения лжи от В.Симчеры
Сегодня все профессионалы сходятся на том, что едва ли не самой востребованной профессией второго десятилетия нашего века станет специалист по данным. Уже сегодня, а тем более завтра, всем, кто занимается конкурентной разведкой, маркетингом, менеджментом, экономической безопасностью, работой с персоналом и т.п. необходимо овладевать методами интеллектуального анализа данных.
По сути, интеллектуальный анализ данных представляет собой статистический анализ, применимый к большим данным как структурированного, так и неструктурированного характера. Это своего рода новая реинкарнация статистики, которая в прошлом была уделом ограниченного числа профессий. В настоящее время множится число программных приложений для многомерного статистического анализа. Появился доступный для всех уникальный сервис анализа данных Wolfram Alfa Pro .
Однако хорошо известно, что есть ложь, большая ложь и статистика. И дело здесь не только и не столько в искаженных данных, которые обрабатывает статистика. Конечно, и этого хватает. Но в самой же статистике существуют специальные методы, позволяющие при правильном их использовании установить степень искажения данных и осуществить их очистку от злонамеренных искажений.
Главная же проблема состоит в общем падении уровня статистической грамотности и соответственно незнании природы, возможностей и ограничений тех или иных методов многомерной статистической обработки данных. Исправить этот недостаток позволяет Руководство одного из самых опытных и квалифицированных российских статистиков, многолетнего бессменного директора НИИ статистики Роскомстата В.Симчеры.
Книга «Методы многомерного анализа статистических данных» a форматах PDF и DjVu рассчитана на людей хотя бы смутно помнящих курс средней школы по математике. Фактически книга представляет собой пошаговое, ясно и понятно написанное руководство-учебник по практическому овладению всеми основными методами многомерного анализа данных. Представленных в книге методов вполне достаточно, чтобы эффективно использовать основные программы анализа данных и сервис Wolfram Alfa Pro.
Прокомментировать
Последние записи
- Криптоаналитика блокчейна. Часть четвертая. ICO: рулетка на цифровом кладбище
- Новое на блоге
- Вся наша финансовая верхушка для западных элит – это гопота
- Новая книга “Криминал будущего уже здесь”
- Криптоаналитика блокчейна. Часть третья. Экономика токенов.
Архивы
- Апрель 2018
- Март 2018
- Январь 2018
- Декабрь 2017
- Ноябрь 2017
- Октябрь 2017
- Сентябрь 2017
- Август 2017
- Июль 2017
- Июнь 2017
- Май 2017
- Апрель 2017
- Март 2017
- Февраль 2017
- Январь 2017
- Декабрь 2016
- Ноябрь 2016
- Октябрь 2016
- Сентябрь 2016
- Август 2016
- Июль 2016
- Июнь 2016
- Май 2016
- Апрель 2016
- Март 2016
- Февраль 2016
- Январь 2016
- Декабрь 2015
- Ноябрь 2015
- Октябрь 2015
- Сентябрь 2015
- Август 2015
- Июль 2015
- Июнь 2015
- Май 2015
- Апрель 2015
- Март 2015
- Февраль 2015
- Январь 2015
- Декабрь 2014
- Ноябрь 2014
- Октябрь 2014
- Сентябрь 2014
- Июль 2014
- Июнь 2014
- Май 2014
- Апрель 2014
- Март 2014
- Февраль 2014
- Январь 2014
- Декабрь 2013
- Ноябрь 2013
- Октябрь 2013
- Сентябрь 2013
- Август 2013
- Июль 2013
- Июнь 2013
- Май 2013
- Апрель 2013
- Март 2013
- Февраль 2013
- Январь 2013
- Декабрь 2012
- Ноябрь 2012
- Октябрь 2012
- Сентябрь 2012
- Август 2012
- Июль 2012
- Июнь 2012
- Май 2012
- Апрель 2012
- Март 2012
- Февраль 2012
- Январь 2012
- Декабрь 2011
- Ноябрь 2011
- Октябрь 2011
- Сентябрь 2011
- Август 2011
- Июль 2011
- Июнь 2011
- Май 2011
- Апрель 2011
- Март 2011
- Февраль 2011
- Январь 2011
- Декабрь 2010