Что такое информация? Как можно проанализировать данные, которые у вас есть? А если данных очень много и они требуют вычислительной мощи современных компьютеров? Какие выводы можно сделать из этого массива данных? Может – никаких, а может – это неиссякаемый источник, приносящий все новые возможности.
Самое ценное, что есть у любого человека, это его знания, помноженные на опыт. Эта книга помогает занятому человеку быстро погрузиться в увлекательный мир интеллектуального анализа данных с целью извлечения полезной информации, которую можно использовать в дальнейшем, например, в бизнесе или в принятии решений. Эта деятельность по-английски называется Data mining и содержит методы, используемые самыми разными специалистами-аналитиками, исследующими медицинские, политические, экономические и другие всевозможные источники данных.
Предполагается, что читатель более-менее знаком с Excel и пользуется им время от времени. Знания SQL-сервера не требуется, но полезно иметь.
Оглавление
Владимир Рафалович. Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс
Предисловие
Предмет книги
Для кого эта книга
Почему Excel
Данные и Информация
Интеллектуальный анализ данных, что это
Введение
Что нужно для работы
Глава 1. Установка подпрограммы-надстройки
Подсоединение надстройки к SQL-серверу
Настройки вручную, если возникли проблемы
Глава 2. Процесс подготовки данных для. анализа
Сбор информации
Подготовка данных
Глава 3. Применение кросс-таблицы
Кросс-таблица не требует подключения к SQL-серверу
Обработка данных
Анализ результатов
Глава 4.1. Анализ ключевых факторов влияния
Постановка задачи
Пошаговые инструкции
Анализ результатов
Глава 4.2. Обнаружение категорий
Постановка задачи
Пошаговые инструкции
Анализ результатов
Глава 4.3. Заполнение по образцу
Постановка задачи
Пошаговые инструкции
Анализ результатов
Глава 4.4. Прогноз
Постановка задачи
Пошаговые инструкции
Анализ результатов
Глава 4.5. Анализ отклонений
Постановка задачи
Пошаговые инструкции
Анализ результатов
Глава 4.6.1. Анализ сценариев, поиск результата
Постановка задачи. Анализ сценариев
Пошаговые инструкции: весь файл
Анализ результатов
Пошаговые инструкции: одна запись
Анализ результатов
Глава 4.6.2. Анализ сценариев, возможные варианты
Постановка задачи
Пошаговые инструкции: весь файл
Анализ результатов
Постановка задачи
Пошаговые инструкции: одна запись
Анализ результатов
Глава 4.7. Корзина
Постановка задачи
Пошаговые инструкции
Анализ результатов
Глава 4.8. Прогноз
Постановка задачи
Пошаговые инструкции
Анализ результатов
Заключение
Приложения
Приложение 1. Задачи Data Mining
Приложение 2. Алгоритмы Data Mining
Библиография
Отрывок из книги
Мир, в котором мы живем, сконцентрирован вокруг информации, которая обрушивает на нас огромное количество битов ежесекундно. Наша вселенная колоссальный производитель информации, она же – его обработчик. Пришло понимание того, что законы физики не столько описывают объекты вселенной, сколько информацию о самих объектах вселенной. Долгое время полагали, например, что скорость света есть максимально допустимая скорость движения объектов (основной постулат специальной теории относительности). Но эффект Вавилова-Черенкова, когда элементарные частицы двигаются в среде быстрее скорости света в этой же среде, теория инфляции вселенной, которая предсказывает скорость расширения вселенной много превышающей скорость света, или скорость точки пересечения двух скрещенных лучей света легко может превышать скорость света – показывают, что это не так. Значит, речь шла не о скорости самих объектов. Хотите или нет, специальная теория относительности ставит ограничение на скорость распространения информации. Вот она-то не может превышать скорость света. Объект, движущийся быстрее света не может нести в себе информацию. Мы даже не касаемся термодинамики, когда законы физики не только по существу, но и по форме описывают информационные процессы. Вспомните хотя бы такое важнейшее понятие термодинамики, как энтропия.
Но достаточно. Чтобы разобраться в таком объеме информации, ее систематизация и изучение уже необходимость для нас. Огромные объемы информации, даже те, которые накапливаются (генерируются) бизнес-производством переходят те количественные пороги, которые предвосхищают качественные изменения и позволяют находить новые закономерности, доселе неуловимые в небольших накопленных объемах данных.
.....
Эта книга для тех, кто интересуется темой, кто хочет быть в ладу с современностью и прикоснуться к поверхности огромной и быстроразвивающейся науки – интеллектуальный анализ данных. Книга написана максимально просто, с уклоном в практику и с большим количеством иллюстраций. Прочтя ее, вы, несомненно, сможете сами сразу же попытаться проанализировать имеющиеся данные.
Автор выражает благодарность Ивану Гриненко (г. Ростов-на-Дону), за помощь в снабжении данными для примеров в книге, редактору и издателю Ивану Закаряну (г. Москва) за поддержку и интерес, а также всем музам, вдохновляющим меня.
