База данных: IPR SMART кітаптар
Беті 1, Нәтижелерін: 7
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
Анализ данных. Часть 2. Инструменты Data Mining : учебное пособие. - [Б. м.] : Московский городской педагогический университет, 2012 - .Анализ данных. Часть 2. Инструменты Data Mining / Федин Ф. О. - 2012. - 308 с. - ISBN 978-5-8154-0243-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- Data Mining -- интеллектуальный анализ -- аналитическая платформа -- кластерный анализ -- линейная регрессия -- деревья решений
Аннотация: Книга состоит из двух частей. Первая часть содержит теоретические основы консолидации, трансформации, визуализации, оценки качества, очистки и предобработки данных, построения информационных хранилищ корпорации. Вторая часть посвящается методам интеллектуального анализа данных, применяемым в современных аналитических платформах. Для студентов, аспирантов и преподавателей, занимающихся технологиями хранения и анализа данных.
Доп.точки доступа:
Федин, Ф. Ф.
Анализ данных. Часть 2. Инструменты Data Mining : учебное пособие. - [Б. м.] : Московский городской педагогический университет, 2012 - .Анализ данных. Часть 2. Инструменты Data Mining / Федин Ф. О. - 2012. - 308 с. - ISBN 978-5-8154-0243-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ данных -- Data Mining -- интеллектуальный анализ -- аналитическая платформа -- кластерный анализ -- линейная регрессия -- деревья решений
Аннотация: Книга состоит из двух частей. Первая часть содержит теоретические основы консолидации, трансформации, визуализации, оценки качества, очистки и предобработки данных, построения информационных хранилищ корпорации. Вторая часть посвящается методам интеллектуального анализа данных, применяемым в современных аналитических платформах. Для студентов, аспирантов и преподавателей, занимающихся технологиями хранения и анализа данных.
Доп.точки доступа:
Федин, Ф. Ф.
2.
Подробнее
Казанская, А. Ю.
Комплексный подход к оценке социально-экономического состояния муниципальных образований : учебное пособие / Казанская А. Ю. - Саратов : Вузовское образование, 2019. - 225 с. - ISBN 978-5-4487-0390-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.053
Кл.слова (ненормированные):
кластерный анализ -- муниципальное образование -- муниципальное управление -- социально-экономическое состояние
Аннотация: Начиная с конца 1990-х годов комплексный подход к исследованию проблем социально-экономического развития получает все более широкое применение в муниципальном управлении, что объясняется, во-первых, пониманием муниципального образования как сложной социально-экономической системы, а, во-вторых, стремлением муниципального образования как самоорганизуемой и самоуправляемой системы поддерживать и развивать свой экономический потенциал, улучшать качество жизни населения.
Доп.точки доступа:
Компаниец, В. С.
Казанская, А. Ю.
Комплексный подход к оценке социально-экономического состояния муниципальных образований : учебное пособие / Казанская А. Ю. - Саратов : Вузовское образование, 2019. - 225 с. - ISBN 978-5-4487-0390-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
кластерный анализ -- муниципальное образование -- муниципальное управление -- социально-экономическое состояние
Аннотация: Начиная с конца 1990-х годов комплексный подход к исследованию проблем социально-экономического развития получает все более широкое применение в муниципальном управлении, что объясняется, во-первых, пониманием муниципального образования как сложной социально-экономической системы, а, во-вторых, стремлением муниципального образования как самоорганизуемой и самоуправляемой системы поддерживать и развивать свой экономический потенциал, улучшать качество жизни населения.
Доп.точки доступа:
Компаниец, В. С.
3.
Подробнее
Математическая психология: школа В.Ю. Крылова / Барабанщиков В. А. - Москва : Издательство «Институт психологии РАН», 2019. - 512 с. - ISBN 978-5-9270-0154-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 88
Кл.слова (ненормированные):
в.ю. крылов -- искусственный интеллект -- кластерный анализ -- математическая модель -- математическая психология -- мягкие вычисления -- нечеткая логика -- психосинергетика -- самоорганизация -- синергетический компьютер
Аннотация: Предлагаемая коллективная монография продолжает издательскую серию, посвященную научным школам, сложившимся в Институте психологии РАН. Настоящий выпуск составляют работы по математической психологии. Это новая отрасль психологической науки, получившая оригинальное развитие в работах доктора психологических наук, профессора Владимира Юрьевича Крылова (1933-1996). Каждый тематический раздел монографии открывает статья В.Ю. Крылова, последующие статьи дополняют и углубляют его идеи, касающиеся теоретических подходов, моделей и методов математической психологии. Тем самым показана преемственность развития математической психологии в России. В книге не только представлены результаты научных исследований, но и дается экскурс в историю математической психологии. Книга предназначена для методологов науки, психологов, педагогов, специалистов, работающих в области инженерной и математической психологии.
Доп.точки доступа:
Барабанщиков, В. А.
Крылов, В. Ю.
Савченко, Т. Н.
Малинецкий, Г. Г.
Нечаев, Н. Н.
Редько, В. Г.
Тарасов, В. Б.
Носуленко, В. Н.
Острякова, Т. В.
Головина, Г. М.
Кострикина, И. С.
Блинникова, И. В.
Рябов, В. Б.
Толочек, В. А.
Денисова, В. Г.
Толочек, А. В.
Журавлева, Н. И.
Дубровский, В. Е.
Лови, О. В.
Калуцкая, А. П.
Лазебная, Е. О.
Зеленова, М. Е.
Горюнова, Н. Б.
Лебедев, А. Н.
Мартиросов, Э. Г.
Абрамов, Д. А.
Бусова, Ю. В.
Литвинова, Т. И.
Романова, Т. Ф.
Cеменов, М. М.
Морозов, В. П.
Курдюмов, С. П.
Митина, О. В.
Жегалло, А. В.
Величковский, Б. Б.
Измайлов, Ч. А.
Едренкин, И. В.
Сочивко, Д. В.
Баканов, А. С.
Дрынков, А. В.
Казанцева, А. Ю.
Иванова, Л. В.
Шендяпин, В. М.
Русалов, В. М.
Журавлев, А. Л.
Брушлинский, А. В.
Бубнова, С. С.
Лукьянов, А. Н.
Журавлева, А. Л. \ред.\
Савченко, Т. Н. \ред.\
Математическая психология: школа В.Ю. Крылова / Барабанщиков В. А. - Москва : Издательство «Институт психологии РАН», 2019. - 512 с. - ISBN 978-5-9270-0154-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
в.ю. крылов -- искусственный интеллект -- кластерный анализ -- математическая модель -- математическая психология -- мягкие вычисления -- нечеткая логика -- психосинергетика -- самоорганизация -- синергетический компьютер
Аннотация: Предлагаемая коллективная монография продолжает издательскую серию, посвященную научным школам, сложившимся в Институте психологии РАН. Настоящий выпуск составляют работы по математической психологии. Это новая отрасль психологической науки, получившая оригинальное развитие в работах доктора психологических наук, профессора Владимира Юрьевича Крылова (1933-1996). Каждый тематический раздел монографии открывает статья В.Ю. Крылова, последующие статьи дополняют и углубляют его идеи, касающиеся теоретических подходов, моделей и методов математической психологии. Тем самым показана преемственность развития математической психологии в России. В книге не только представлены результаты научных исследований, но и дается экскурс в историю математической психологии. Книга предназначена для методологов науки, психологов, педагогов, специалистов, работающих в области инженерной и математической психологии.
Доп.точки доступа:
Барабанщиков, В. А.
Крылов, В. Ю.
Савченко, Т. Н.
Малинецкий, Г. Г.
Нечаев, Н. Н.
Редько, В. Г.
Тарасов, В. Б.
Носуленко, В. Н.
Острякова, Т. В.
Головина, Г. М.
Кострикина, И. С.
Блинникова, И. В.
Рябов, В. Б.
Толочек, В. А.
Денисова, В. Г.
Толочек, А. В.
Журавлева, Н. И.
Дубровский, В. Е.
Лови, О. В.
Калуцкая, А. П.
Лазебная, Е. О.
Зеленова, М. Е.
Горюнова, Н. Б.
Лебедев, А. Н.
Мартиросов, Э. Г.
Абрамов, Д. А.
Бусова, Ю. В.
Литвинова, Т. И.
Романова, Т. Ф.
Cеменов, М. М.
Морозов, В. П.
Курдюмов, С. П.
Митина, О. В.
Жегалло, А. В.
Величковский, Б. Б.
Измайлов, Ч. А.
Едренкин, И. В.
Сочивко, Д. В.
Баканов, А. С.
Дрынков, А. В.
Казанцева, А. Ю.
Иванова, Л. В.
Шендяпин, В. М.
Русалов, В. М.
Журавлев, А. Л.
Брушлинский, А. В.
Бубнова, С. С.
Лукьянов, А. Н.
Журавлева, А. Л. \ред.\
Савченко, Т. Н. \ред.\
4.
Подробнее
Перфильев, С. В.
Применение статистических методов в исследовании социально-экономических процессов региона : учебное пособие / Перфильев С. В. - Рязань : Рязанский государственный радиотехнический университет, 2019. - 64 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 60.6
Кл.слова (ненормированные):
дендрограмма -- дисперсионный анализ -- кластерный анализ -- кластеры
Аннотация: Учебное пособие является междисциплинарным. Оно посвящено выполнению практических занятий и лабораторных работ по дисциплинам «Статистика» и «Региональная экономика и управление». Именно междисциплинарный характер работы является ее достоинством. В работе рассматриваются статистические методы и их применение к вопросам анализа социальных и экономических процессов в регионе. Усвоение математического аппарата позволяет перейти к анализу предметной области с его использованием. Все работы выполняются с применением компьютеров и специального программного обеспечения. Используемая во второй части пособия информационная база является реальной, публикуемой в статистических сборниках, что повышает привлекательность получаемых в ходе выполнения работ результатов. Предназначено для обучающихся всех форм обучений направления 38.04.04 «Государственное и муниципальное управление».
Доп.точки доступа:
Федотов, Н. И.
Перфильев, С. В.
Применение статистических методов в исследовании социально-экономических процессов региона : учебное пособие / Перфильев С. В. - Рязань : Рязанский государственный радиотехнический университет, 2019. - 64 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
дендрограмма -- дисперсионный анализ -- кластерный анализ -- кластеры
Аннотация: Учебное пособие является междисциплинарным. Оно посвящено выполнению практических занятий и лабораторных работ по дисциплинам «Статистика» и «Региональная экономика и управление». Именно междисциплинарный характер работы является ее достоинством. В работе рассматриваются статистические методы и их применение к вопросам анализа социальных и экономических процессов в регионе. Усвоение математического аппарата позволяет перейти к анализу предметной области с его использованием. Все работы выполняются с применением компьютеров и специального программного обеспечения. Используемая во второй части пособия информационная база является реальной, публикуемой в статистических сборниках, что повышает привлекательность получаемых в ходе выполнения работ результатов. Предназначено для обучающихся всех форм обучений направления 38.04.04 «Государственное и муниципальное управление».
Доп.точки доступа:
Федотов, Н. И.
5.
Подробнее
Курбыко, И. Ф.
Методы прикладной статистики : учебное пособие / Курбыко И. Ф. - Владимир : Издательство Владимирского государственного университета, 2018. - 184 с. - ISBN 978-5-9984-0845-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.172
Кл.слова (ненормированные):
кластерный анализ -- прикладная статистика -- прогнозирование -- факторный анализ
Аннотация: Представлены в обобщающем виде основные этапы комплексного анализа данных на основе многомерных методов математической статистики. Изложены теоретические аспекты прогнозирования временных рядов, наиболее часто используемых в экономической практике. Материал по каждой теме проиллюстрирован формулами и примерами подробного решения задач. В качестве аналитического инструмента моделирования используется статистический пакет STADIA. Адресовано студентам, обучающимся по направлениям подготовки 01.03.02 «Прикладная математика и информатика», 38.03.05 «Бизнес-информатика», 38.03.01 «Экономика», 02.04.01 «Математика и компьютерные науки», аспирантам и научным работникам, интересующимся задачами прикладной статистики. Рекомендовано для формирования профессиональных компетенций в соответствии с ФГОС ВО.
Доп.точки доступа:
Левизов, А. С.
Левизов, С. В.
Курбыко, И. Ф.
Методы прикладной статистики : учебное пособие / Курбыко И. Ф. - Владимир : Издательство Владимирского государственного университета, 2018. - 184 с. - ISBN 978-5-9984-0845-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
кластерный анализ -- прикладная статистика -- прогнозирование -- факторный анализ
Аннотация: Представлены в обобщающем виде основные этапы комплексного анализа данных на основе многомерных методов математической статистики. Изложены теоретические аспекты прогнозирования временных рядов, наиболее часто используемых в экономической практике. Материал по каждой теме проиллюстрирован формулами и примерами подробного решения задач. В качестве аналитического инструмента моделирования используется статистический пакет STADIA. Адресовано студентам, обучающимся по направлениям подготовки 01.03.02 «Прикладная математика и информатика», 38.03.05 «Бизнес-информатика», 38.03.01 «Экономика», 02.04.01 «Математика и компьютерные науки», аспирантам и научным работникам, интересующимся задачами прикладной статистики. Рекомендовано для формирования профессиональных компетенций в соответствии с ФГОС ВО.
Доп.точки доступа:
Левизов, А. С.
Левизов, С. В.
6.
Подробнее
Александровская, Ю. П.
Многомерный статистический анализ в экономике : учебное пособие / Александровская Ю. П. - Казань : Казанский национальный исследовательский технологический университет, 2017. - 96 с. - ISBN 978-5-7882-2191-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.051
Кл.слова (ненормированные):
кластерный анализ -- компонентный анализ -- матричная алгебра -- многомерная классификация -- статистический анализ -- факторный анализ -- экономика
Аннотация: Рассмотрены теоретические и практические вопросы многомерного статистического анализа. Каждая тема наряду с теоретическим материалом содержит методические рекомендации по выполнению лабораторной работы. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению «Экономика». Подготовлено на кафедре бизнес-статистики и математических методов в экономике.
Александровская, Ю. П.
Многомерный статистический анализ в экономике : учебное пособие / Александровская Ю. П. - Казань : Казанский национальный исследовательский технологический университет, 2017. - 96 с. - ISBN 978-5-7882-2191-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
кластерный анализ -- компонентный анализ -- матричная алгебра -- многомерная классификация -- статистический анализ -- факторный анализ -- экономика
Аннотация: Рассмотрены теоретические и практические вопросы многомерного статистического анализа. Каждая тема наряду с теоретическим материалом содержит методические рекомендации по выполнению лабораторной работы. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению «Экономика». Подготовлено на кафедре бизнес-статистики и математических методов в экономике.
7.
Подробнее
Параскевов, А. В.
Большие данные : учебник / Параскевов А. В. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 148 с. - ISBN 978-5-9729-2120-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.972
Кл.слова (ненормированные):
большие данные -- группировка данных -- кластерный анализ -- регрессионный анализ
Аннотация: Рассмотрены ключевые характеристики и технические особенности группировки данных, наглядно проиллюстрированы процессы систематизации, изложены виды анализа методы и способы практического применения в разных сферах деятельности. Для обучающихся по направлениям подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 09.03.03 «Прикладная информатика», 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах», 09.03.04 «Программная инженерия», 38.03.05 «Бизнес-информатика».
Доп.точки доступа:
Сергеев, А. Э.
Параскевов, А. В.
Большие данные : учебник / Параскевов А. В. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 148 с. - ISBN 978-5-9729-2120-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
большие данные -- группировка данных -- кластерный анализ -- регрессионный анализ
Аннотация: Рассмотрены ключевые характеристики и технические особенности группировки данных, наглядно проиллюстрированы процессы систематизации, изложены виды анализа методы и способы практического применения в разных сферах деятельности. Для обучающихся по направлениям подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 09.03.03 «Прикладная информатика», 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах», 09.03.04 «Программная инженерия», 38.03.05 «Бизнес-информатика».
Доп.точки доступа:
Сергеев, А. Э.
Беті 1, Нәтижелерін: 7