Analiza cantitativă pentru aplicații de sistem: Instrumente și tehnici pentru știința datelor și analiză

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Pe măsură ce stocurile de date devin din ce în ce mai mari și întrebările din ce în ce mai dificile, cercetătorii și analiștii de date trebuie să se concentreze asupra sistemelor, instrumentelor și tehnicilor și procesului disciplinat pentru a obține răspunsul corect, rapid Indiferent dacă lucrați în cadrul industriei sau al guvernului, această carte vă va oferi o bază pentru a procesa cu succes și încredere cantități mari de date cantitative.

Iată doar o duzină din numeroasele întrebări la care se răspunde în aceste pagini:

⬤ Ce înseamnă cu adevărat analiza cantitativă a unui sistem?

⬤ Ce este un sistem?

⬤ Ce sunt datele mari și analitica?

⬤ Cum știi dacă cifrele tale sunt bune?

⬤ Cum va arăta viitorul mediu al științei datelor?

⬤ Cum se determină proveniența datelor?

⬤ Cum se colectează și se prelucrează informațiile, apoi se organizează, se stochează și se sintetizează?

⬤ Cum implementează o organizație analiza datelor?

⬤ Chiar trebuie să gândiți ca un Chief Information Officer?

⬤ Care este cel mai bun mod de a proteja datele?

⬤ Ce face un tablou de bord bun?

⬤ Care este relația dintre a mânca înghețată și a fi atacat de un rechin?

Cele nouă capitole ale acestei cărți sunt structurate în trei părți, care abordează conceptele generale ale sistemelor, instrumentele și tehnicile, precum și subiectele privind tendințele viitoare. Conceptele de sistem includ contrastul dintre sistemele deschise și cele închise, efectuarea de analize de date și de date mari și evaluarea calității datelor. Instrumentele și tehnicile includ analiza datelor continue și discrete, aplicarea bazelor probabilității și practicarea analizei cantitative, cum ar fi statisticile descriptive și inferențiale. Tendințele viitoare includ valorificarea Internetului Tuturor Lucrurilor, modelarea inteligenței artificiale și înființarea unui birou de sprijin pentru analiza datelor (DASO).

Sunt incluse multe exemple care au fost generate utilizând software uzual, precum Excel, Minitab, Tableau, SAS și Crystal Ball. Deși cuvintele sunt bune, exemplele pot fi uneori un instrument de predare mai bun. Pentru fiecare exemplu inclus, fișierele de date pot fi găsite pe site-ul web însoțitor. Multe dintre seturile de date sunt legate de economia globală, deoarece utilizează date din porturi de transport maritim, hub-uri de transport aerian, cele mai mari orașe și echipe de fotbal. Anexele conțin analize mai detaliate, inclusiv cele 10 T-uri pentru extragerea datelor, procesele MRDA (Million Row Data Audit), analiza precipitațiilor și modele de simulare pentru evaluarea fluxului de trafic.