Уважаемые пользователи, в настоящий момент наблюдаются проблемы с отправкой писем с нашего сайта. Приносим извинения за временные неудобства.
Размер шрифта:
А
А
А
|  Шрифт:
Arial
Times
|  Интервал:
Стандартный
Средний
Большой
|  Цвет сайта:
Ц
Ц
Ц
Ц
Ц

Методы Data mining в обработке и анализе статистических данных (решения в R)

Доступ онлайн
от 280 Р
В корзину

Методы Data mining в обработке и анализе статистических данных (решения в R)

Покупка
Новинка
Основная коллекция
Издательство: Инфра-М
Вид издания: Монография
Уровень образования: Дополнительное профессиональное образование
Год издания
2021
Кол-во страниц
232
ISBN
978-5-16-016814-2
Артикул
753474.01.95
Аннотация
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).
Библиографическая запись Скопировать запись
Зарова, Е. В. Методы Data mining в обработке и анализе статистических данных (решения в R) : монография / Е.В. Зарова. — Москва : ИНФРА-М, 2021. — 232 с. : ил. - ISBN 978-5-16-016814-2. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1240276 (дата обращения: 19.10.2021). – Режим доступа: по подписке.
Текстовые фрагменты публикации