0+
Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel
Покупка
Основная коллекция
Тематика:
Табличные редакторы
Издательство:
Альпина Паблишер
Автор:
Форман Джон
Перевод:
Соколова А.
Год издания: 2016
Кол-во страниц: 461
Возрастное ограничение: 0+
Дополнительно
Вид издания:
Учебное пособие
Уровень образования:
Профессиональное обучение
ISBN: 978-5-9614-5032-3
Артикул: 633260.01.99
Доступ онлайн
425 ₽
В корзину
Казалось бы, термин "большие данные" понятен и доступен только специалистам. Но автор этой книги доказывает, что анализ данных можно организовать и в простом, понятном, очень эффективном и знакомом многим Excel. Причем не важно, сколько велик ваш массив данных. Техники, предложенные в этой книге, будут полезны и владельцу небольшого интернет-магазина, и аналитику крупной торговой компании. Вы перестанете бояться больших данных, научитесь видеть в них нужную вам информацию и сможете проанализировать предпочтения ваших клиентов и предложить им новые продукты, оптимизировать денежные потоки и складские запасы, другими словами, повысите эффективность работы вашей организации.
Книга будет интересна маркетологам, бизнес-аналитикам и руководителям разных уровней, которым важно владеть статистикой для прогнозирования и планирования будущей деятельности компаний.
Тематика:
ББК:
УДК:
ОКСО:
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов
Editor’s choice — выбор главного редактора Разговоры о Big Data идут уже давно, есть и книги на эту тему. Но в общем и целом все они были о том, что Big Data — «круто», этим занимаются ведущие компании мира, а вот и кейсы от этих компаний. Теперь же у нас есть книга, которая показывает, как работать с Big Data практически, причем без сложных программ, на обычном Excel. Изучив ряд несложных приемов, руководители малого и среднего бизнеса смогут находить в массивах своих данных неочевидные зависимости, которые позволят получить серьезное конкурентное преимущество. Знания — это сила, а знания, полученные из больших данных, — большая сила. Сергей Турко, главный редактор издательства «Альпина Паблишер»
Data Smart John W. Foreman Using Data Science to Transform Information into Insight
Много цифр Джон Форман Перевод с английского Москва 2016 Анализ больших данных при помощи Excel
УДК 330.47 ББК 65.051.03 Ф79 Переводчик А. Соколова Редактор Л. Мамедова Форман Дж. Ф79 Много цифр: Анализ больших данных при помощи Excel / Джон Форман ; Пер. с англ. А. Соколовой. — М. : Альпина Паблишер, 2016. — 461 с. ISBN 978-5-9614-5032-3 Казалось бы, термин «большие данные» понятен и доступен только специалистам. Но автор этой книги доказывает, что анализ данных можно организовать и в простом, понятном, очень эффективном и знакомом многим Excel. Причем не важно, сколько велик ваш массив данных. Техники, предложенные в этой книге, будут полезны и владельцу небольшого интернет-магазина, и аналитику крупной торговой компании. Вы перестанете бояться больших данных, научитесь видеть в них нужную вам информацию и сможете проанализировать предпочтения ваших клиентов и предложить им новые продукты, оптимизировать денежные потоки и складские запасы, другими словами, повысите эффективность работы вашей организации. Книга будет интересна маркетологам, бизнес-аналитикам и руководителям разных уровней, которым важно владеть статистикой для прогнозирования и планирования будущей деятельности компаний. УДК 330.47 ББК 65.051.03 Все права защищены. Никакая часть этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, включая размещение в сети Интернет и в корпоративных сетях, а также запись в память ЭВМ для частного или публичного использования без письменного разрешения владельца авторских прав. По вопросу организации доступа к электронной библиотеке издательства обращайтесь по адресу mylib@alpina.ru © John Wiley & Sons, Inc., Indianapolis, Indiana, 2014 All Rights Reserved. This translation published under license with the original publisher John Wiley & Sons, Inc. © Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина Паблишер», 2016 © Фотография на обложке. Jason Travis / Courtesy of John W. Foreman ISBN 978-5-9614-5032-3 (рус.) ISBN 978-1-118-66146-8 (англ.)
Содержание Введение ........................................................................................................................................ 11 1 Все, что вы жаждали знать об электронных таблицах, но боялись спросить ..................................................................................................... 21 Немного данных для примера ..................................................................................... 22 Быстрый просмотр с помощью кнопок управления ............................................... 23 Быстрое копирование формул и данных .................................................................. 24 Форматирование ячеек ................................................................................................ 25 Специальная вставка .................................................................................................... 27 Вставка диаграмм ......................................................................................................... 28 Расположение меню поиска и замены ...................................................................... 29 Формулы поиска и вывода величины ........................................................................ 30 Использование VLOOKUP/ВПР для объединения данных ...................................... 32 Фильтрация и сортировка ........................................................................................... 33 Использование сводных таблиц ................................................................................. 37 Использование формул массива ................................................................................ 40 Решение задач с помощью «Поиска решения» ........................................................ 41 OpenSolver: хотелось бы обойтись без него, но это невозможно ......................... 46 Подытожим .................................................................................................................... 47 2 Кластерный анализ, часть I: использование метода k-средних для сегментирования вашей клиентской базы ................................................... 49 Девочки танцуют с девочками, парни чешут в затылке .......................................... 51 Реальная жизнь: кластеризация методом k-средних в электронном маркетинге .......................................................................................... 56 Оптовая Винная Империя Джоуи Бэг О'Донатса ........................................................ 56 Исходный набор данных ............................................................................................ 57 Определяем предмет измерений ............................................................................... 58
Много цифр 6 Начнем с четырех кластеров ...................................................................................... 61 Евклидово расстояние: измерение расстояний напрямик ......................................... 62 Расстояния и принадлежность к кластеру для всех! .................................................. 65 Поиск решений для кластерных центров ................................................................... 67 Смысл полученных результатов ................................................................................. 70 Рейтинг сделок кластерным методом ........................................................................ 71 Силуэт: хороший способ позволить разным значениям k посостязаться .................. 75 Как насчет пяти кластеров?........................................................................................ 82 Поиск решения для пяти кластеров ........................................................................... 83 Рейтинг сделок для всех пяти кластеров .................................................................... 84 Вычисление силуэта кластеризации по пяти средним ............................................... 87 K-медианная кластеризация и асимметрическое измерение расстояний ........... 89 Использование k-медианной кластеризации ............................................................. 89 Переходим к соответствующему измерению расстояний .......................................... 90 А теперь все то же самое, но в Excel .......................................................................... 92 Рейтинг сделок для 5-медианных кластеров .............................................................. 94 Подытожим .................................................................................................................... 98 3 Наивный байесовский классификатор и неописуемая легкость бытия идиотом .............................................................101 Называя продукт Mandrill, ждите помех вместе с сигналами ..............................101 Самое быстрое в мире введение в теорию вероятности .....................................104 Суммируем условную вероятность ..........................................................................104 Совместная вероятность, цепное правило и независимость ...................................105 Что же с зависимыми событиями? ...........................................................................106 Правило Байеса .......................................................................................................107 Использование правила Байеса для создания моделирования ..........................108 Высококлассные вероятности часто считаются равными ........................................110 Еще немного деталей классификатора ....................................................................111 Да начнется Excel-вечеринка! ...................................................................................113 Убираем лишнюю пунктуацию .................................................................................113 Разное о пробелах ...................................................................................................114 Подсчет жетонов и вычисление вероятностей.........................................................118 У нас есть модель! Воспользуемся ею .....................................................................121 Подытожим ..................................................................................................................127 4 Оптимизационное моделирование: этот «свежевыжатый апельсиновый сок» не смешает себя сам ................129 Зачем ученым, работающим с данными, нужна оптимизация? ..........................130 Начнем с простого компромисса .............................................................................131 Представим проблему в виде политопа ...................................................................132
Содержание 7 Решение путем сдвигания линии уровня функции ...................................................134 Симплекс-метод: все по углам .................................................................................135 Работа в Excel ...........................................................................................................137 Монстр в конце главы ..............................................................................................147 Свежий, из сада — прямо в стакан… с небольшой остановкой на модель смешивания .................................................148 Вы используете модель для смешивания .................................................................149 Начнем с характеристик ...........................................................................................150 Возвращаемся к консистенции ................................................................................151 Вводим данные в Excel .............................................................................................152 Постановка задачи «Поиску решения» .....................................................................155 Снижаем стандарты .................................................................................................158 Удаление дохлых белок: правило минимакс ............................................................161 «Если… то» и ограничение «Большого М» ................................................................164 Еще больше переменных: добьем до 11 ..................................................................167 Моделируем риски .....................................................................................................175 Нормальное распределение данных ........................................................................176 Подытожим ..................................................................................................................184 5 Кластерный анализ, часть II: сетевые графы и определение сообществ ....187 Что такое сетевой граф? ............................................................................................188 Визуализируем простой граф ...................................................................................189 Краткое введение в Gephi ..........................................................................................192 Установка Gephi и подготовка файлов .....................................................................192 Визуализация графа .................................................................................................194 Степень вершины .....................................................................................................197 Приятная картинка ...................................................................................................200 Прикосновение к данным графа ..............................................................................200 Строим граф из данных об оптовой торговле вином ........................................... 202 Создание матрицы близости косинусов ...................................................................204 Построение графа N-соседства ...............................................................................207 Числовое значение ребра: очки и штрафные в модулярности графа ................212 Кто же такие «очки» и «штрафные»? ........................................................................212 Подготовка к итоговому подсчету ............................................................................216 Переходим к кластеризации! ....................................................................................219 Деление 1 .................................................................................................................219 Деление 2: электролатино! .......................................................................................225 И… деление 3: возмездие .........................................................................................227 Кодируем и анализируем группы .............................................................................228 Туда и обратно: история Gephi .................................................................................233 Подытожим ..................................................................................................................238
Много цифр 8 6 Бабушка контролируемого искусственного интеллекта — регрессия .....241 Погоди, ты что — беременна? ...................................................................................241 Не обольщайтесь! .......................................................................................................242 Определение беременных покупателей РитейлМарта с помощью линейной регрессии ..............................................................................243 Набор отличительных признаков .............................................................................244 Сборка обучающих данных ......................................................................................245 Создание фиктивных переменных ............................................................................247 Мы сделаем свою собственную линейную регрессию! ...........................................250 Статистика линейной регрессии: R-квадрат, критерии Фишера и Стьюдента .........259 Делаем прогнозы на основании новых данных и измеряем результат ....................270 Предсказание беременных покупателей РитейлМарта с помощью логистической регрессии .....................................................................281 Первое, что нам нужно — это функция связи ...........................................................281 Присоединение логистической функции и реоптимизация .....................................282 Создание настоящей логистической регрессии .......................................................286 Выбор модели: сравнение работы линейной и логистической регрессий ...............287 Дополнительная информация ..................................................................................291 Подытожим ..................................................................................................................292 7 Комплексные модели: огромная куча ужасной пиццы .................................293 Используем данные из главы 6 .................................................................................294 Бэггинг: перемешать, обучить, повторить ...............................................................296 Одноуровневое дерево решений — неудачное название «неумного» определителя ........................................................296 А мне не кажется, что это глупо! ..............................................................................297 Нужно еще сильнее! ...................................................................................................300 Обучим же ее! ..........................................................................................................300 Оценка бэггинговой модели .....................................................................................310 Бустинг: если сразу не получилось, бустингуйте и пробуйте снова ..................................................................................315 Обучаем модель: каждому признаку — шанс ...........................................................315 Оценка модели бустинга ..........................................................................................324 Подытожим ..................................................................................................................327 8 Прогнозирование: дышите ровно, выиграть невозможно ...........................329 Торговля мечами начата ............................................................................................330 Знакомство с временной последовательностью данных .....................................331 Медленный старт с простым экспоненциальным сглаживанием ........................333 Настраиваем прогноз простого экспоненциального сглаживания ...........................335
Содержание 9 Возможно, у вас есть тренд ......................................................................................341 Экспоненциальное сглаживание Холта с корректировкой тренда .....................344 Настройка холтовского сглаживания с коррекцией тренда в электронной таблице ...346 Мультипликативное экспоненциальное сглаживание Холта–Винтерса .............360 Установка исходных значений уровня, тренда и сезонности ...................................362 Приступим к прогнозу ..............................................................................................367 И наконец… оптимизация! ........................................................................................372 Пожалуйста, скажите, что это все!!! .........................................................................373 Создаем интервал прогнозирования вокруг прогноза .............................................374 И диаграмма с областями для пущего эффекта .......................................................378 Подытожим ..................................................................................................................381 9 Определение выбросов: выделяющиеся не значит важные .......................383 Выбросы тоже (плохие?) люди! ................................................................................384 Захватывающее дело Хадлум против Хадлум ........................................................384 Границы Тьюки .........................................................................................................386 Применение границ Тьюки в таблице ......................................................................386 Ограничения этого нехитрого метода ......................................................................388 Ни в чем не ужасен, плох во всем ............................................................................390 Подготовка данных к отображению на графе ..........................................................391 Создаем граф ...........................................................................................................394 Вычисляем k ближайших соседей ............................................................................397 Определение выбросов на графе, метод 1: полустепень захода ..............................398 Определение выбросов на графе, метод 2: нюансы k-расстояния ..........................401 Определение выбросов на графе, метод 3: факторы локальных выбросов — это то, что надо ........................................................................................................403 Подытожим ..................................................................................................................409 10 Переходим от таблиц к программированию .....................................................411 Налаживаем контакт с R ............................................................................................412 Пошевелим пальцами ..............................................................................................413 Чтение данных в R ....................................................................................................421 Настоящая научная работа с данными ...................................................................423 Сферическое k-среднее винных данных в нескольких линиях .................................423 Построение моделей ИИ для данных о беременных ................................................430 Прогнозирование в R ...............................................................................................439 Определение выбросов ............................................................................................443 Подытожим ..................................................................................................................448 Заключение .................................................................................................................................451 Благодарности ............................................................................................................................459
Моей жене Лидии. То, что ты делаешь каждый день — круто! Если бы не ты, я бы лишился волос (и ума) миллиард лет назад
Доступ онлайн
425 ₽
В корзину