База данных: IPR База
Страница 3, Результатов: 51
Отмеченные записи: 0
21.
Подробнее
83809
Брезгина, К. В.
Маркетинговые исследования : учебное пособие / Брезгина К. В. - Саратов : Ай Пи Эр Медиа, 2019. - 141 с. - ISBN 978-5-4486-0770-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.29
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- анкета -- выборка -- выборочный план -- информация -- маркетинговое исследование -- сбор данных
Аннотация: В учебном пособии представлено краткое изложение основных теоретических вопросов дисциплины «Маркетинговые исследования», а также вопросы для самостоятельной проверки знаний, практические задания, задачи, деловые игры. Подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Предназначено для студентов направлений подготовки 38.03.02 «Менеджмент» и 38.03.06 «Торговое дело» и преподавателей в области экономики и маркетинга.
Доп.точки доступа:
Антинескул, Е. А.
Ясырева, А. А.
Брезгина, К. В.
Маркетинговые исследования : учебное пособие / Брезгина К. В. - Саратов : Ай Пи Эр Медиа, 2019. - 141 с. - ISBN 978-5-4486-0770-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- анкета -- выборка -- выборочный план -- информация -- маркетинговое исследование -- сбор данных
Аннотация: В учебном пособии представлено краткое изложение основных теоретических вопросов дисциплины «Маркетинговые исследования», а также вопросы для самостоятельной проверки знаний, практические задания, задачи, деловые игры. Подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Предназначено для студентов направлений подготовки 38.03.02 «Менеджмент» и 38.03.06 «Торговое дело» и преподавателей в области экономики и маркетинга.
Доп.точки доступа:
Антинескул, Е. А.
Ясырева, А. А.
22.
Подробнее
87698
Дятлов, А. В.
Анализ данных в социологии : учебник / Дятлов А. В. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2018. - 226 с. - ISBN 978-5-9275-2690-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.172
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- вероятностное распределение -- выборочное распределение -- математическая статистика -- распределение пирсона -- социология -- статистическая точность -- статистический анализ -- статистический вывод
Аннотация: Основная цель книги - дать читателю-гуманитарию базовые представления о методах статистического анализа и вывода. Содержание издания является продолжением материала по математической статистике, изложенного в учебнике А.В. Дятлова и П.Н. Лукичева «Методы математической статистики в социальных науках (описательная статистика)». Приложение содержит статистические таблицы. Учебник предназначен для аспирантов, магистрантов, студентов бакалавриата, а также для всех интересующихся указанной проблематикой.
Доп.точки доступа:
Гугуева, Д. А.
Дятлов, А. В.
Анализ данных в социологии : учебник / Дятлов А. В. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2018. - 226 с. - ISBN 978-5-9275-2690-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- вероятностное распределение -- выборочное распределение -- математическая статистика -- распределение пирсона -- социология -- статистическая точность -- статистический анализ -- статистический вывод
Аннотация: Основная цель книги - дать читателю-гуманитарию базовые представления о методах статистического анализа и вывода. Содержание издания является продолжением материала по математической статистике, изложенного в учебнике А.В. Дятлова и П.Н. Лукичева «Методы математической статистики в социальных науках (описательная статистика)». Приложение содержит статистические таблицы. Учебник предназначен для аспирантов, магистрантов, студентов бакалавриата, а также для всех интересующихся указанной проблематикой.
Доп.точки доступа:
Гугуева, Д. А.
23.
Подробнее
94464
Бекетнова, Ю. М.
Модели и методы решения аналитических задач финансового мониторинга : монография / Бекетнова Ю. М. - Москва : Прометей, 2018. - 274 с. - ISBN 978-5-907003-26-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 67.401
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- аналитическая задача -- легализация дохода -- преступный доход -- регрессионный анализ -- статистические данные -- типологизация региона -- финансирование терроризма -- финансовый мониторинг -- фнс россии
Аннотация: Издание предназначено для студентов, обучающихся по специальности «Информационная безопасность» бакалавриата и магистратуры, а также научных работников, преподавателей, аспирантов, интересующихся проблемами теории и практики обеспечения информационной безопасности. Изложены методы и модели решения аналитических задач финансового мониторинга.
Доп.точки доступа:
Крылов, Г. О.
Ларионова, С. Л.
Бекетнова, Ю. М.
Модели и методы решения аналитических задач финансового мониторинга : монография / Бекетнова Ю. М. - Москва : Прометей, 2018. - 274 с. - ISBN 978-5-907003-26-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- аналитическая задача -- легализация дохода -- преступный доход -- регрессионный анализ -- статистические данные -- типологизация региона -- финансирование терроризма -- финансовый мониторинг -- фнс россии
Аннотация: Издание предназначено для студентов, обучающихся по специальности «Информационная безопасность» бакалавриата и магистратуры, а также научных работников, преподавателей, аспирантов, интересующихся проблемами теории и практики обеспечения информационной безопасности. Изложены методы и модели решения аналитических задач финансового мониторинга.
Доп.точки доступа:
Крылов, Г. О.
Ларионова, С. Л.
24.
Подробнее
92237
Брусенцев, А. Г.
Анализ данных и процессов. Ч.1. Методы статистического анализа данных : учебное пособие / Брусенцев А. Г. - Белгород : Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, ЭБС АСВ, 2017. - 63 с. - ISBN 978-5-361-00540-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.172
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- временной ряд -- дискриминантный анализ -- дисперсионный анализ -- линейный анализ -- множественный анализ -- регрессионный анализ -- статистический анализ -- факторный анализ
Аннотация: Пособие посвящено методам и алгоритмам многомерного статистического анализа. Изложены методы линейного регрессионного анализа, в частности, метод наименьших квадратов оценивания коэффициентов регрессии. Рассмотрены интервальные оценки коэффициентов регрессии, оптимальный выбор матрицы плана, задача статистического прогноза. Представлены методы дисперсионного, факторного и дискриминантного анализов. Значительное место занимают вопросы анализа временных рядов. Рассматривается построение модели временного ряда, содержащей детерминированный тренд и случайный шум. Также рассмотрены иные модели временных рядов: модель скользящего среднего, модель авторегрессии, а также обобщающая их ARMA-модель. Изложение иллюстрируется рядом численных примеров. Учебное пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по магистерским программам направлений подготовки 09.04.01 - «Информатика и вычислительная техника», профиль и 09.04.04 - «Программная инженерия», профиль, а также может быть использовано студентами других специальностей, изучающих дисциплину «Анализ данных и процессов». Публикуется в авторской редакции.
Брусенцев, А. Г.
Анализ данных и процессов. Ч.1. Методы статистического анализа данных : учебное пособие / Брусенцев А. Г. - Белгород : Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, ЭБС АСВ, 2017. - 63 с. - ISBN 978-5-361-00540-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- временной ряд -- дискриминантный анализ -- дисперсионный анализ -- линейный анализ -- множественный анализ -- регрессионный анализ -- статистический анализ -- факторный анализ
Аннотация: Пособие посвящено методам и алгоритмам многомерного статистического анализа. Изложены методы линейного регрессионного анализа, в частности, метод наименьших квадратов оценивания коэффициентов регрессии. Рассмотрены интервальные оценки коэффициентов регрессии, оптимальный выбор матрицы плана, задача статистического прогноза. Представлены методы дисперсионного, факторного и дискриминантного анализов. Значительное место занимают вопросы анализа временных рядов. Рассматривается построение модели временного ряда, содержащей детерминированный тренд и случайный шум. Также рассмотрены иные модели временных рядов: модель скользящего среднего, модель авторегрессии, а также обобщающая их ARMA-модель. Изложение иллюстрируется рядом численных примеров. Учебное пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по магистерским программам направлений подготовки 09.04.01 - «Информатика и вычислительная техника», профиль и 09.04.04 - «Программная инженерия», профиль, а также может быть использовано студентами других специальностей, изучающих дисциплину «Анализ данных и процессов». Публикуется в авторской редакции.
25.
Подробнее
92423
Семенова, Т. И.
Вычислительные модели и алгоритмы решения задач численными методами : учебное пособие / Семенова Т. И. - Москва : Московский технический университет связи и информатики, 2017. - 83 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- вычислительная техника -- данные -- информатика -- информационные технологии
Аннотация: Учебное пособие содержит краткое теоретическое описание наиболее часто используемых в инженерной практике и в современных математических пакетах прикладных программ численных методов и методов оптимизации.
Доп.точки доступа:
Кравченко, О. М.
Шакин, В. Н.
Семенова, Т. И.
Вычислительные модели и алгоритмы решения задач численными методами : учебное пособие / Семенова Т. И. - Москва : Московский технический университет связи и информатики, 2017. - 83 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- вычислительная техника -- данные -- информатика -- информационные технологии
Аннотация: Учебное пособие содержит краткое теоретическое описание наиболее часто используемых в инженерной практике и в современных математических пакетах прикладных программ численных методов и методов оптимизации.
Доп.точки доступа:
Кравченко, О. М.
Шакин, В. Н.
26.
Подробнее
75376
Пальмов, С. В.
Интеллектуальный анализ данных : учебное пособие / Пальмов С. В. - Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. - 127 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- анализ данных -- ассоциативные правила -- генетический алгоритм -- дерево решений -- интеллектуальный анализ -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- случайный лес
Аннотация: Рассматриваются основы методов искусственно интеллекта, история возникновения области искусственного интеллекта и становления её как науки. Рассмотрены базовые алгоритмы (ассоциативные правила, деревья решений, нейронные сети и т.д.), позволяющие решать типичные задачи для вышеуказанной области: представление знаний и поиск. Предназначено в качестве учебного пособия для студентов направления подготовки 09.04.02. «Информационные системы и технологии» по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных».
Пальмов, С. В.
Интеллектуальный анализ данных : учебное пособие / Пальмов С. В. - Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. - 127 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- анализ данных -- ассоциативные правила -- генетический алгоритм -- дерево решений -- интеллектуальный анализ -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- случайный лес
Аннотация: Рассматриваются основы методов искусственно интеллекта, история возникновения области искусственного интеллекта и становления её как науки. Рассмотрены базовые алгоритмы (ассоциативные правила, деревья решений, нейронные сети и т.д.), позволяющие решать типичные задачи для вышеуказанной области: представление знаний и поиск. Предназначено в качестве учебного пособия для студентов направления подготовки 09.04.02. «Информационные системы и технологии» по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных».
27.
Подробнее
91682
Программные системы статистического анализа. Обнаружение закономерностей в данных с использованием системы R и языка Python : учебное пособие / Волкова В. М. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2017. - 74 с. - ISBN 978-5-7782-3183-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- корреляционный анализ -- модель регрессии -- программная система -- регрессионный анализ -- система r -- статистический анализ -- факторный анализ -- язык python
Аннотация: Рассмотрены методы анализа данных в той последовательности, как они должны применяться при использовании анализа данных на практике: методы, использующиеся при предварительном анализе данных, при проверке статистических гипотез о нормальности, об однородности средних, о независимости, об однородности дисперсий, о незначимости коэффициента корреляции, методы построения моделей регрессии, проверки на адекватность полученной модели, оценки качества модели и ее способности давать точный прогноз. Приводится информация о функциях, представленных в системе R и библиотеках и пакетах, реализованных средствами языка программирования Python. Учебное пособие может быть полезно также всем, интересующимся методами статистического анализа данных и современными программными средствами, позволяющими осуществлять анализ данных на профессиональном уровне.
Доп.точки доступа:
Волкова, В. М.
Семёнова, М. А.
Четвертакова, Е. С.
Вожов, С. С.
Программные системы статистического анализа. Обнаружение закономерностей в данных с использованием системы R и языка Python : учебное пособие / Волкова В. М. - Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет, 2017. - 74 с. - ISBN 978-5-7782-3183-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- корреляционный анализ -- модель регрессии -- программная система -- регрессионный анализ -- система r -- статистический анализ -- факторный анализ -- язык python
Аннотация: Рассмотрены методы анализа данных в той последовательности, как они должны применяться при использовании анализа данных на практике: методы, использующиеся при предварительном анализе данных, при проверке статистических гипотез о нормальности, об однородности средних, о независимости, об однородности дисперсий, о незначимости коэффициента корреляции, методы построения моделей регрессии, проверки на адекватность полученной модели, оценки качества модели и ее способности давать точный прогноз. Приводится информация о функциях, представленных в системе R и библиотеках и пакетах, реализованных средствами языка программирования Python. Учебное пособие может быть полезно также всем, интересующимся методами статистического анализа данных и современными программными средствами, позволяющими осуществлять анализ данных на профессиональном уровне.
Доп.точки доступа:
Волкова, В. М.
Семёнова, М. А.
Четвертакова, Е. С.
Вожов, С. С.
28.
Подробнее
75407
Секлетова, Н. Н.
Системный анализ и принятие решений : учебное пособие / Секлетова Н. Н. - Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. - 83 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- интеллектуальная система -- интеллектуальный анализ -- информационная система -- принятие решения -- системное исследование -- системное проектирование -- системный анализ -- хранилище данных -- экспертная система
Аннотация: Учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Системный анализ и принятие решений» студентам очной формы обучения по направлению подготовки бакалавра 27.03.05 - «Инноватика» и профиля подготовки «Управление инновациями». Пособие подходит как для работы в течение семестра, так и для быстрой, самостоятельной подготовки к промежуточной аттестации в форме зачета и содержит весь необходимый теоретический и практический материал. Учебное пособие затрагивает такие разделы системного анализа и принятия решений как: принципы системного анализа, методы системного анализа, процедуры системного анализа.
Доп.точки доступа:
Тучкова, А. С.
Секлетова, Н. Н.
Системный анализ и принятие решений : учебное пособие / Секлетова Н. Н. - Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. - 83 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- интеллектуальная система -- интеллектуальный анализ -- информационная система -- принятие решения -- системное исследование -- системное проектирование -- системный анализ -- хранилище данных -- экспертная система
Аннотация: Учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Системный анализ и принятие решений» студентам очной формы обучения по направлению подготовки бакалавра 27.03.05 - «Инноватика» и профиля подготовки «Управление инновациями». Пособие подходит как для работы в течение семестра, так и для быстрой, самостоятельной подготовки к промежуточной аттестации в форме зачета и содержит весь необходимый теоретический и практический материал. Учебное пособие затрагивает такие разделы системного анализа и принятия решений как: принципы системного анализа, методы системного анализа, процедуры системного анализа.
Доп.точки доступа:
Тучкова, А. С.
29.
Подробнее
55640
Дубровский, С. А.
Методы обработки и анализа экспериментальных данных : учебное пособие / Дубровский С. А. - Липецк : Липецкий государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2015. - 62 с. - ISBN 978-5-88247-719-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
автокорреляция -- анализ данных -- доверительный интервал -- обработка данных -- регрессионная модель -- статистика -- статистический анализ
Аннотация: Учебное пособие соответствует федеральному государственному образовательному стандарту подготовки бакалавров по направлению 150400 «Металлургия». Учебное пособие рассматривает проблемы статистического подхода к анализу случайных величин и случайных процессов. Обсуждаются ограничения, лежащие в основе регрессионного анализа. Детально обсуждаются проблемы, возникающие при анализе временных рядов. Учебное пособие окажется весьма полезным при изучении дисциплин, связанных с моделированием в металлургии, причем не только для бакалавров, но и для магистров, и для аспирантов. Можно рекомендовать данное пособие для инженерных и научных кадров металлургических и других предприятий.
Доп.точки доступа:
Дудина, В. А.
Садыева, Я. В.
Дубровский, С. А.
Методы обработки и анализа экспериментальных данных : учебное пособие / Дубровский С. А. - Липецк : Липецкий государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2015. - 62 с. - ISBN 978-5-88247-719-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
автокорреляция -- анализ данных -- доверительный интервал -- обработка данных -- регрессионная модель -- статистика -- статистический анализ
Аннотация: Учебное пособие соответствует федеральному государственному образовательному стандарту подготовки бакалавров по направлению 150400 «Металлургия». Учебное пособие рассматривает проблемы статистического подхода к анализу случайных величин и случайных процессов. Обсуждаются ограничения, лежащие в основе регрессионного анализа. Детально обсуждаются проблемы, возникающие при анализе временных рядов. Учебное пособие окажется весьма полезным при изучении дисциплин, связанных с моделированием в металлургии, причем не только для бакалавров, но и для магистров, и для аспирантов. Можно рекомендовать данное пособие для инженерных и научных кадров металлургических и других предприятий.
Доп.точки доступа:
Дудина, В. А.
Садыева, Я. В.
30.
Подробнее
150403
Теория вероятностей и математическая статистика : практикум / сост.: И. Л. Макарова, А. М. Игнатенко. - Сочи : Сочинский государственный университет, 2024. - 54 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- вариационный ряд -- комбинаторика -- математическая статистика -- случайное событие -- теория вероятностей
Аннотация: Настоящее учебное пособие содержит необходимые сведения и формулы теории вероятностей и математической статистики, изложение основ технологии анализа данных на компьютере средствами Libre-Office Calc, примеры решения типовых задач, задачи для самостоятельного изучения, контрольные вопросы. Материал структурирован таким образом, чтобы обеспечить возможность построения индивидуальной траектории обучения в зависимости от уровня подготовленности обучаемых и педагогических задач, поставленных преподавателем. Пособие предназначено для организации учебного процесса и самостоятельной работы студентов при изучении курса теории вероятностей и математической статистики. Для студентов-бакалавров по направлению подготовки 09.03.03 «Прикладная информатика».
Доп.точки доступа:
Макарова, И. Л. \сост.\
Игнатенко, А. М. \сост.\
Теория вероятностей и математическая статистика : практикум / сост.: И. Л. Макарова, А. М. Игнатенко. - Сочи : Сочинский государственный университет, 2024. - 54 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- вариационный ряд -- комбинаторика -- математическая статистика -- случайное событие -- теория вероятностей
Аннотация: Настоящее учебное пособие содержит необходимые сведения и формулы теории вероятностей и математической статистики, изложение основ технологии анализа данных на компьютере средствами Libre-Office Calc, примеры решения типовых задач, задачи для самостоятельного изучения, контрольные вопросы. Материал структурирован таким образом, чтобы обеспечить возможность построения индивидуальной траектории обучения в зависимости от уровня подготовленности обучаемых и педагогических задач, поставленных преподавателем. Пособие предназначено для организации учебного процесса и самостоятельной работы студентов при изучении курса теории вероятностей и математической статистики. Для студентов-бакалавров по направлению подготовки 09.03.03 «Прикладная информатика».
Доп.точки доступа:
Макарова, И. Л. \сост.\
Игнатенко, А. М. \сост.\
Страница 3, Результатов: 51