Kvantitatív elemzés rendszeralkalmazásokhoz: Adattudományi és analitikai eszközök és technikák

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Quantitative Analysis for System Applications: Data Science and Analytics Tools and Techniques

Könyv tartalma:

Ahogy az adatállományok egyre nagyobbak és a kérdések egyre nehezebbek, az adattudósoknak és az elemzőknek a rendszerekre, az eszközökre és technikákra, valamint a fegyelmezett folyamatra kell összpontosítaniuk, hogy gyorsan megkapják a helyes választ Akár az iparban, akár a kormányzatban dolgozik, ez a könyv megalapozza a nagy mennyiségű mennyiségi adat sikeres és magabiztos feldolgozását.

Íme csak egy tucatnyi kérdés, amelyre ezeken az oldalakon választ kapunk:

⬤ Mit jelent valójában egy rendszer mennyiségi elemzése?

⬤ Mi az a rendszer?

⬤ Mi a nagy adatmennyiség és az analitika?

⬤ Honnan tudja, hogy a számok jók?

⬤ Milyen lesz a jövő adattudományi környezete?

⬤ Hogyan határozza meg az adatok eredetét?

⬤ Hogyan gyűjti és dolgozza fel az információkat, majd rendszerezi, tárolja és szintetizálja azokat?

⬤ Hogyan valósítja meg egy szervezet az adatelemzést?

⬤ Tényleg úgy kell gondolkodnia, mint egy informatikai igazgatónak?

⬤ Mi a legjobb módja az adatok védelmének?

⬤ Mitől lesz jó egy jó műszerfal?

⬤ Milyen összefüggés van a fagylaltevés és a cápatámadás között?

A könyv kilenc fejezete három részre tagolódik, amelyek a rendszerkoncepciókkal általánosságban, az eszközökkel és technikákkal, valamint a jövőbeli trendekkel foglalkoznak. A rendszerkoncepciók közé tartozik a nyílt és zárt rendszerek szembeállítása, az adatbányászat és a nagy adatelemzés elvégzése, valamint az adatminőség mérése. Az eszközök és technikák közé tartozik a folytonos és diszkrét adatok elemzése, a valószínűségi alapok alkalmazása, valamint a kvantitatív elemzés, például a leíró és következtetési statisztika gyakorlása. A jövőbeli trendek közé tartozik a mindenek internetének kihasználása, a mesterséges intelligencia modellezése és az adatelemzést támogató iroda (DASO) létrehozása.

Számos olyan példát is tartalmaz, amelyek olyan elterjedt szoftverek használatával készültek, mint az Excel, a Minitab, a Tableau, a SAS és a Crystal Ball. Bár a szavak jók, a példák néha jobb tanítási eszköznek bizonyulnak. A mellékelt példák mindegyikéhez adatfájlok találhatók a kísérő weboldalon. Az adatkészletek közül sok kapcsolódik a globális gazdasághoz, mivel hajózási kikötők, légi árufuvarozási csomópontok, legnagyobb városok és futballcsapatok adatait használják. A függelékek részletesebb elemzéseket tartalmaznak, többek között az adatbányászat 10 T-jét, a Million Row Data Audit (MRDA) folyamatokat, az esőzések elemzését és a forgalomáramlás értékelésére szolgáló szimulációs modelleket.