Скачать книги Анализ данных без регистрации

Учебное пособие «Практикум по анализу данных в социологии в программе SPSS» Н. С. Ворониной, старшего научного сотрудника ИС ФНИСЦ РАН, представляет собой тщательно разработанное руководство по освоению анализа данных. Каждая из двенадцати глав посвящена определенному аспекту анализа данных, от базовых навыков до регрессионного и дискриминантного анализа, начинается с краткого введения, за которым следует пошаговая демонстрация соответствующих методов и процедур. Подробные объяснения в сочетании с практическими примерами позволяют читателям понять основные концепции и эффективно применять их в своих исследованиях.

Из этой книги вы узнаете, что такое дисперсия и стандартное отклонение, как найти t-критерий Стьюдента и U-критерий Манна-Уитни, для чего используются регрессионный и факторный анализы, а также многое и многое другое. И все это – на простых и понятных примерах из жизни милых и пушистых котиков, которые дарят нам множество приятных эмоций.

Однажды к Тимуру обращается за помощью старый друг его отца. Он просит найти его дочь, которую никогда не видел, и привезти ее и внука к нему. Неохотно Тимур соглашается на это. Находит девушку и ребенка. Тихая и скромная. Они уже встречались при неприятных обстоятельствах. Между ними возникает симпатия. Но Алиса отталкивает парня. Почему? Тимуру предстоит это узнать. Открыть ее шкаф с секретами не раскрывая своих.Им обоим предстоит узнать секреты друг друга, чтобы найти ответы на свои вопросы.

В книге раскрывается многогранная роль HR-анализа в бизнесе. Евгений Кириёк как практикующий HR-аналитик предлагает инструменты, необходимые специалистам по управлению персоналом, а также освещает проблемы, связанные с внедрением аналитики на предприятии. В центре внимания автора – работа с данными, в том числе применение профессиональных приложений и метрик. Автор подробно описывает количественные и качественные методы исследований, обеспечение качества данных и правовые аспекты манипуляций с ними. Отдельно он рассматривает основы прогнозирования и опыт использования нейросетей.

Издание адресовано тем HR-специалистам, которых привлекают к анализу и интерпретации данных. Оно станет незаменимым помощником и узким специалистам – профессиональным аналитикам, работающим в сфере HR.

Эта книга будет полезна любому руководителю вне зависимости от уровня знаний программирования. В ней на доступном языке рассказывается о больших данных, машинном обучении и способах их применения в бизнесе для уменьшения издержек и увеличения прибыли.Помимо машинного обучения в книге раскрывается тема управления персоналом и контроля основных показателей компании с помощью информационной системы. Рассказывается как именно она должна быть построена, какими функциями должна обладать и как работать.И подарок! К книге прилагается демонстрационный сайт с интерактивными 2D/3D графиками, советами и примерами создания информационной системы компании. Примеры на сайте поясняют и дополняют информацию из глав книги...

Социальные сети давно стали неотъемлемой частью нашей жизни. Мы делимся фотографиями, публикуем и комментируем посты, подписываемся на интересующие нас сообщества, добавляем новых друзей и знакомых. Анализ информации, которую человек транслирует обществу через профиль в социальных сетях, позволяет сделать выводы о его личности. И даже закрытый профиль может кое-что рассказать о своём владельце.

«Анализ личности через профиль соцсетей. Интернет-разведка» раскрывает различные методы, инструменты для поиска и дальнейшего использования полученных данных в профайлинге для оценки людей в обыденной жизни и деловых отношениях, проверки контрагентов, поиска подозреваемых лиц.

На реальных примерах эксперты Международной академии исследования лжи Вадим Челпанов и Антон Рыбаков рассказывают об этапах диагностического поиска, демонстрируя практическое применение методов разведки на основе открытых источников (англ. Open source intelligence, OSINT). Книга также содержит ресурсы, ссылки и рекомендации для дальнейшего изучения и обучения.

В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.

Дата-грамотность, то есть способность ориентироваться в мире данных, – ключевой навык сегодняшнего дня. Ежедневно в соцсетях публикуются миллиарды сообщений, электронные почтовые ящики по всей планете гудят от писем, а каждый подключенный к интернету автомобиль производит терабайты данных, не говоря уже об онлайн-магазинах, платежных системах и государственных цифровых сервисах. Однако работать с данными, анализировать их и использовать их для бизнеса по-прежнему умеет меньшинство, а специалистов катастрофически не хватает.

Для тех, кто хочет научиться говорить на языке данных уверенно, признанный эксперт в области дата-грамотности Джордан Морроу и написал свою книгу. Это практическое руководство позволит даже неспециалисту освоить четыре базовых уровня аналитики и узнать, как принимать эффективные решения на основе данных, чтобы извлекать максимум из информации и быть успешным в быстро меняющемся цифровом мире.

Перед вами исчерпывающее руководство по основам Data Science. С помощью него вы сможете научиться мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе играет аналитика, пользоваться языком науки о данных, избегать распространенных ошибок при работе с ними и, наконец, разобраться в полезных инструментах, которые используют эксперты.

В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.

Удостоенный премии Алана Тьюринга 2011 года по информатике, ученый и статистик показывает, как понимание причинно-следственных связей произвело революцию в науке и совершило прорыв в работе над искусственным интеллектом.

«Корреляция не является причинно-следственной связью» – эта мантра, скандируемая учеными более века, привела к условному запрету на разговоры о причинно-следственных связях. Сегодня это табу отменено. Причинная революция, открытая Джудией Перлом и его коллегами, пережила столетие путаницы и поставила каузальность – изучение причин и следствий – на твердую научную основу.

Работа Перла позволяет нам не только узнать, является ли одно причиной другого, она позволяет исследовать реальность, которая уже существует, и реальности, которые могли бы существовать. Она демонстрирует суть человеческой мысли и дает ключ к искусственному интеллекту.

В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.

Собрать разрозненные данные для отчета и представить их наглядно не самая простая задача для заказчика. Об этом хорошо знает Алексей Колоколов, который обучает анализу и визуализации данных с 2015 года. Он написал подробное руководство по созданию дашбордов и посвятил большую его часть практике. Колоколов последовательно разбирает процесс составления отчета, начиная с подготовки данных и заканчивая оформлением в фирменном стиле. На реальных примерах он описывает, что нужно сделать на каждом этапе, и сопровождает рассказ подробными иллюстрациями. Читатель сможет построить функциональный дашборд с нуля, даже не обладая навыками работы в Excel.

Я хочу, чтобы ваши отчеты были понятными и полезными. Чтобы данные в них говорили на языке бизнеса и помогали управленцам своевременно делать выводы. Для этого важно уметь превращать данные в информацию. Вот почему я написал эту книгу.

Алексей Колоколов объясняет, как предварительно поработать с данными, чтобы дашборд обновлялся автоматически, как расположить информационные блоки на макете и выполнить дизайн элементов, чтобы отчет выглядел профессионально и дорого. Читатель узнает, какие диаграммы лучше использовать для разного типа данных, разберется в принципах их настройки и познакомится с приемами визуализации, которые можно использовать в Excel, PowerPoint, Power BI, Tableau или российских BI-системах.

Зачем читать

• Составить понятный и убедительный отчет для заказчика;

• Разобраться в инструментах и функциях Excel;

• Визуализировать и структурировать данные без помощи специалиста по инфографике.

Вам необязательно держать в голове все функции Excel. Когда появится такая задача, вы откроете эту наглядную шпаргалку, вспомните принцип действия и найдете, какую кнопку нажать. И пока другие будут неделю совещаться и согласовывать формат представления данных, вы за пару часов подготовите дашборд и найдете инсайты для стратегических решений.

Это простое и понятное практическое пособие по созданию интерактивных дашбордов в Excel. Поможет тем, кто готовит отчеты и превращает сырые данные в информацию для принятия решений. Специальной подготовки не требуется – материал изложен понятно даже для начинающих специалистов.

После выполнения пошаговых инструкций у вас будет несколько версий управленческого отчета. Все полученные навыки пригодятся для самостоятельной разработки дашбордов не только в Excel, но и в любых BI-платформах. Правила выбора диаграмм, советы и лайфхаки от практика сделают ваши отчеты информативными, а визуализацию – профессиональной. И, наконец, заставят данные говорить.

Особенности

• Наглядная шпаргалка, которая поможет построить дашборд в Excel или любой BI-системе;

• Сначала практика, потом теория;

• Книгу можно читать, а можно смотреть – многие главы доступны в формате видеоуроков на YouTube.

Для кого

Для бизне

Данные стоят дороже золота, а умение анализировать их, чтобы извлекать пользу для бизнеса, – пожалуй, самый ценный актив в мире. Компании, которые научились работать с данными, в том числе и в области управления персоналом, скоро оставят конкурентов далеко позади. Уже сегодня по всему миру компании внедряют HR-аналитику в бизнес-стратегии и вкладываются в цифровизацию управления персоналом. Так, Admiral Group использует психометрические профили, Swarovski выстраивает кадровую стратегию на основании дата-анализа, разработчик King использует данные для борьбы с текучестью кадров. Это всего лишь три примера, которые разбирают в своей книге Надим Хан и Дэйв Миллнер. Специалисты по персоналу и развитию, они много лет занимаются анализом данных в HR. Продуманные подходы, практические модели и множество примеров из реальной жизни, а также идеи ведущих экспертов по освоению HR-аналитики – это практическое руководство будет полезно руководителям кадровой службы и компании в целом.

Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа – создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.ru.

Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто «пилит» свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области. Книга не содержит примеров программного кода, в ней почти нет математики.

В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Человечество научилось собирать, обрабатывать и использовать в науке, бизнесе и повседневной жизни огромные массивы данных. Но что делать с данными, которых у нас нет? Допустимо ли игнорировать то, чего мы не замечаем? Британский статистик Дэвид Хэнд считает, что это по меньшей мере недальновидно, а порой – крайне опасно. В своей книге он выделяет 15 влияющих на наши решения и действия видов данных, которые остаются в тени. Например, речь идет об учете сигналов бедствия, которые могли бы подать жители бедных районов, если бы у них были смартфоны, результатах медицинского исследования, которые намеренно утаили или случайно исказили, или данных, ставших «темными» из-за плохого набора критериев для включения в выборку. Хэнд также рассказывает о том, какие меры могут сгладить эффект «темных данных» и как их можно обратить себе на пользу. Книга будет интересна широкому кругу читателей, интересующихся дата-сайенс, программированием и статистикой.

Представлены статьи, написанные мной в период первого энергетического кризиса в мире (2008–2012 гг.). Как показывает их анализ, практически все прогнозы, сделанные тогда, сегодня подтверждаются.

Статистика играла ключевую роль в научном познании мира на протяжении веков, а в эпоху больших данных базовое понимание этой дисциплины и статистическая грамотность становятся критически важными. Дэвид Шпигельхалтер приглашает вас в не обремененное техническими деталями увлекательное знакомство с теорией и практикой статистики.

Эта книга предназначена как для студентов, которые хотят ознакомиться со статистикой, не углубляясь в технические детали, так и для широкого круга читателей, интересующихся статистикой, с которой они сталкиваются на работе и в повседневной жизни. Но даже опытные аналитики найдут в книге интересные примеры и новые знания для своей практики.

На русском языке публикуется впервые.

Что общего у аналитика данных и Шерлока Холмса? Как у Netflix получилось создать 100 %-ный хит – сериал «Карточный домик»? Ответ кроется в правильном использовании данных. Эта книга – практическое руководство и увлекательное путешествие в науку о данных, независимо от того, хотите ли вы использовать анализ данных в своей профессии, собираетесь ли стать аналитиком данных, или уже работаете в этой области. Ее автор, основатель образовательного онлайн-портала и консультант, Кирилл Еременко просто и понятно рассказывает об основных методах, алгоритмах и приемах, которые вам помогут на любом этапе: от сбора данных и их анализа до визуализации полученных результатов. Благодаря «Работе с данными в любой сфере» вы не только узнаете, как данные влияют на нашу жизнь (и как защитить свои данные), но и сможете расширить свои карьерные возможности.