Финансовый анализ данных в Deductor Studio, Учебное пособие, Яковлев В.Б., 2018

Финансовый анализ данных в Deductor Studio, Учебное пособие, Яковлев В.Б., 2018.

В учебном пособии рассмотрены основные статистические методы финансового анализа данных, используемые в аналитическом приложении Deductor Studio: предобработка и очистка данных, линейная регрессия, декомпозиция временного ряда, логистическая регрессия, кластеризация, дерево решений, ассоциативные правила. Приведены примеры, позволяющие получить навыки их практического применения. Предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.04.05 - «Бизнес-информатика» (магистратура) программы «Финансовый менеджмент и автоматизация учетной деятельности в организации», при изучении дисциплины «Финансовый менеджмент и анализ», а также аналитиков, занимающихся практическими вопросами статистического анализа данных на основе аналитической платформы Deductor.

Финансовый анализ данных в Deductor Studio, Учебное пособие, Яковлев В.Б., 2018.  В учебном пособии рассмотрены основные статистические методы финансового анализа данных, используемые в аналитическом приложении Deductor Studio: предобработка и очистка данных, линейная регрессия, декомпозиция временного ряда, логистическая регрессия, кластеризация, дерево решений, ассоциативные правила. Приведены примеры, позволяющие получить навыки их практического применения. Предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.04.05 - «Бизнес-информатика» (магистратура) программы «Финансовый менеджмент и автоматизация учетной деятельности в организации», при изучении дисциплины «Финансовый менеджмент и анализ», а также аналитиков, занимающихся практическими вопросами статистического анализа данных на основе аналитической платформы Deductor.


ПРЕДОБРАБОТКА И ОЧИСТКА ДАННЫХ.
Если анализируемые данные не соответствуют определенным критериям качества, то их предварительная обработка становится необходимым шагом для обеспечения удовлетворительного результата анализа. Необходимость в предварительной обработке возникает независимо от того, какие алгоритмы и технологии используются. Более того, эта задача может представлять самостоятельную ценность в областях, не имеющих непосредственное отношение к анализу данных. Очевидно, что исходные данные чаще всего нуждаются в очистке. Задач, решаемых на этапе очистки данных множество: аномалии, пропуски, шумы и прочие. Ниже описаны отдельные механизмы решения задач очистки данных, реализованные в Deductor Studio.

Содержание.
ВВЕДЕНИЕ.    
ТЕМА 1.БАЗОВЫЕ НАВЫКИ РАБОТЫ В DEDUCTOR STUDIO.    
ТЕМА 2.ПРЕДОБРАБОТКА И ОЧИСТКА ДАННЫХ.    
Пример 2.1.Неупорядоченный набор данных.
Пример 2.2.Упорядоченный набор данных.    
Задания для самостоятельной работы.    
ТЕМА 3.ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ.    
Пример 3.1.Множественная регрессия.    
Пример 3.2.Квадратичная регрессия.    
Пример 3.3.Динамическая регрессия.    
Задания для самостоятельной работы.    
ТЕМА 4.ДЕКОМПОЗИЦИЯ ВРЕМЕННОГО РЯДА.
Задание для самостоятельной работы.    
ТЕМА 5.ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ.    
Задание для самостоятельной работы.    
ТЕМА 6.КЛАСТЕРИЗАЦИЯ.    
Задание для самостоятельной работы.    
ТЕМА 7.ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ.    
Задание для самостоятельной работы.    
ТЕМА 8.АССОЦИАТИВНЫЕ ПРАВИЛА.    
Задание для самостоятельной работы.    
ЛИТЕРАТУРА.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Финансовый анализ данных в Deductor Studio, Учебное пособие, Яковлев В.Б., 2018 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу



Скачать - pdf - Яндекс.Диск.
Дата публикации:





Теги: :: :: :: :: :: ::


Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:


 


 

Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2019-08-20 10:20:29