База данных: IPR База
Страница 1, Результатов: 4
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
145326
Конкина, В. В.
Введение в большие данные и анализ информации : учебное пособие / Конкина В. В. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2024. - 81 с. - ISBN 978-5-8265-2749-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
анализ информации -- большие данные -- проверка гипотез -- теория вероятностей
Аннотация: Рассмотрены основные концепции анализа данных, язык программирования Python, работа с библиотекой Pandas, очистка данных от выбросов, пропусков и дубликатов. Приведены основы теории вероятностей и статистики, применение их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Описана библиотека Matplotlib. Подробно проанализированы взаимосвязи в данных методами статистики. Даны определения статистической значимости и гипотезы. Рассмотрены основы структурированного языка запросов SQL и реляционной алгебры для работы с базами данных. Предназначено для студентов направления подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Разработка информационного обеспечения», а также для студентов направления подготовки 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Введение в большие данные и анализ информации», очной и заочной форм обучения.
Доп.точки доступа:
Борисенко, А. Б.
Коробова, И. Л.
Конкина, В. В.
Введение в большие данные и анализ информации : учебное пособие / Конкина В. В. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2024. - 81 с. - ISBN 978-5-8265-2749-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ информации -- большие данные -- проверка гипотез -- теория вероятностей
Аннотация: Рассмотрены основные концепции анализа данных, язык программирования Python, работа с библиотекой Pandas, очистка данных от выбросов, пропусков и дубликатов. Приведены основы теории вероятностей и статистики, применение их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Описана библиотека Matplotlib. Подробно проанализированы взаимосвязи в данных методами статистики. Даны определения статистической значимости и гипотезы. Рассмотрены основы структурированного языка запросов SQL и реляционной алгебры для работы с базами данных. Предназначено для студентов направления подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Разработка информационного обеспечения», а также для студентов направления подготовки 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Введение в большие данные и анализ информации», очной и заочной форм обучения.
Доп.точки доступа:
Борисенко, А. Б.
Коробова, И. Л.
2.
Подробнее
141066
Рыжков, А. П.
Основы теории и применения интеллектуальных методов анализа данных в информационных системах. В 2 частях. Ч.1 : учебное пособие / Рыжков А. П. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2023. - 80 с. - ISBN 978-5-8265-2549-4, 978-5-8265-2557-9 (ч.1) : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- информационные системы -- классификация -- регрессия
Аннотация: Рассмотрены базовые понятия интеллектуального анализа данных, основные методы обработки и анализа данных при решении задач классификации и регрессии. Освящены вопросы практического применения интеллектуальных методов анализа данных в информационных системах, дана характеристика используемых инструментальных средств, таких как Deductor Studio Academic и Loginom Community Edition, а также практические примеры использования указанных средств при решении задач классификации и регрессии. Предназначено для бакалавров направления подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», магистрантов направлений подготовки 09.04.02 «Информационные системы и технологии», 27.04.03 «Системный анализ и управление» очной и заочной форм обучения.
Доп.точки доступа:
Кулаков, Ю. В.
Рыжков, А. П.
Основы теории и применения интеллектуальных методов анализа данных в информационных системах. В 2 частях. Ч.1 : учебное пособие / Рыжков А. П. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2023. - 80 с. - ISBN 978-5-8265-2549-4, 978-5-8265-2557-9 (ч.1) : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- информационные системы -- классификация -- регрессия
Аннотация: Рассмотрены базовые понятия интеллектуального анализа данных, основные методы обработки и анализа данных при решении задач классификации и регрессии. Освящены вопросы практического применения интеллектуальных методов анализа данных в информационных системах, дана характеристика используемых инструментальных средств, таких как Deductor Studio Academic и Loginom Community Edition, а также практические примеры использования указанных средств при решении задач классификации и регрессии. Предназначено для бакалавров направления подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», магистрантов направлений подготовки 09.04.02 «Информационные системы и технологии», 27.04.03 «Системный анализ и управление» очной и заочной форм обучения.
Доп.точки доступа:
Кулаков, Ю. В.
3.
Подробнее
140142
Пименов, В. И.
Методы бизнес-аналитики : учебное пособие / Пименов В. И. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, 2022. - 85 с. - ISBN 978-5-7937-2074-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.053
Кл.слова (ненормированные):
deductor -- анализ -- аналитическая отчетность -- бизнес-аналитика -- бизнес-процесс -- данные -- информационное обеспечение -- прикладная информатика
Аннотация: Предназначено для формирования у студентов профессиональной компетенции ПК-5 «Способность моделировать прикладные бизнес-процессы». Приведены сведения об информационном обеспечении процессов управления в организации, информационных системах предприятий, поддерживающих процесс принятия решений, моделях представления и методах извлечения знаний. Формируются навыки интеллектуального анализа данных с помощью аналитической платформы Deductor. Описаны процедуры, необходимые для подготовки, очистки и преобразования данных, разработки системы аналитической отчетности, построения поля знания предметной области, поиска ассоциативных правил, автоматической классификации данных с использованием алгоритмов g-means и k-means, построения и анализа самоорганизующихся карт признаков, прогнозирования на основе моделей решающего дерева и нейронных сетей. Предназначено для студентов направления подготовки 09.03.03 «Прикладная информатика», профиль которых определяется прикладной областью экономики.
Пименов, В. И.
Методы бизнес-аналитики : учебное пособие / Пименов В. И. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, 2022. - 85 с. - ISBN 978-5-7937-2074-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
deductor -- анализ -- аналитическая отчетность -- бизнес-аналитика -- бизнес-процесс -- данные -- информационное обеспечение -- прикладная информатика
Аннотация: Предназначено для формирования у студентов профессиональной компетенции ПК-5 «Способность моделировать прикладные бизнес-процессы». Приведены сведения об информационном обеспечении процессов управления в организации, информационных системах предприятий, поддерживающих процесс принятия решений, моделях представления и методах извлечения знаний. Формируются навыки интеллектуального анализа данных с помощью аналитической платформы Deductor. Описаны процедуры, необходимые для подготовки, очистки и преобразования данных, разработки системы аналитической отчетности, построения поля знания предметной области, поиска ассоциативных правил, автоматической классификации данных с использованием алгоритмов g-means и k-means, построения и анализа самоорганизующихся карт признаков, прогнозирования на основе моделей решающего дерева и нейронных сетей. Предназначено для студентов направления подготовки 09.03.03 «Прикладная информатика», профиль которых определяется прикладной областью экономики.
4.
Подробнее
92673
Автоматизация процессов взаимодействия с клиентами : учебное пособие (лабораторный практикум) / сост.: А. Ю. Орлова, А. А. Сорокин. - Ставрополь : Северо-Кавказский федеральный университет, 2018. - 109 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.290
Кл.слова (ненормированные):
crm-система -- plm-система -- автоматизация процесса -- битрикс -- информационная система -- клиент -- процесс взаимодействия -- система управления -- управление продажей -- управление проектом
Аннотация: Пособие разработано с учетом современных требований к подготовке специалистов высших учебных заведений в связи с широкой информатизацией различных отраслей производства, управления, экономики и образования; посвящено изучению CRM-систем, таких как Bitrix.24 и Dexma PLM, которые является наиболее удобными средствами для эффективного взаимодействия с клиентами. С использованием данных программных продуктов на предприятии можно эффективно управлять его проектами и автоматизировать взаимодействие с клиентами. Каждая лабораторная работа содержит теоретическую часть, методику и порядок выполнения работы, имеет четкую цель и предлагает последовательность шагов, позволяющих решить поставленную задачу. В конце каждой лабораторной работы приведены задания и контрольные вопросы. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению 09.03.03 Прикладная информатика.
Доп.точки доступа:
Орлова, А. Ю. \сост.\
Сорокин, А. А. \сост.\
Автоматизация процессов взаимодействия с клиентами : учебное пособие (лабораторный практикум) / сост.: А. Ю. Орлова, А. А. Сорокин. - Ставрополь : Северо-Кавказский федеральный университет, 2018. - 109 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
crm-система -- plm-система -- автоматизация процесса -- битрикс -- информационная система -- клиент -- процесс взаимодействия -- система управления -- управление продажей -- управление проектом
Аннотация: Пособие разработано с учетом современных требований к подготовке специалистов высших учебных заведений в связи с широкой информатизацией различных отраслей производства, управления, экономики и образования; посвящено изучению CRM-систем, таких как Bitrix.24 и Dexma PLM, которые является наиболее удобными средствами для эффективного взаимодействия с клиентами. С использованием данных программных продуктов на предприятии можно эффективно управлять его проектами и автоматизировать взаимодействие с клиентами. Каждая лабораторная работа содержит теоретическую часть, методику и порядок выполнения работы, имеет четкую цель и предлагает последовательность шагов, позволяющих решить поставленную задачу. В конце каждой лабораторной работы приведены задания и контрольные вопросы. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению 09.03.03 Прикладная информатика.
Доп.точки доступа:
Орлова, А. Ю. \сост.\
Сорокин, А. А. \сост.\
Страница 1, Результатов: 4