SCI Библиотека

В учебном пособии изложены основные методы регрессионного анализа (парная и множественная регрессия), приведены соответствующие расчетные формулы, раскрыт содержательный смысл статистических показателей. Подробно, вплоть до пошаговых инструкций, описаны способы решения задач в табличном процессоре Microsoft Excel 2016 и статистическом пакете Statistica 10.

Предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.03.05 «Бизнес-информатика» (бакалавриат), при изучении дисциплины «Эконометрика».

Учебное пособие предназначено для практических занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по специальности «Экономическая безопасность». Учебное пособие разработано на основе рабочей программы курса «Практикум по судебной экономической экспертизе» для подготовки студентов по специальности 38.05.01 «Экономическая безопасность».

В учебном пособии рассмотрены основные вопросы построения баз данных, как составляющих информационного ресурса общества, классификация, методы и технологические аспекты обработки информации, принципы построения и использования различных видов моделей данных. Пособие предназначено для студентов специальностей «Управление и информатика в технических системах», «Системный анализ и управление», изучающих дисциплину «Базы данных».

В учебном пособии изложены основные методы анализа временных рядов (автокорреляция уровней временных рядов, сглаживание временных рядов, аналитическое выравнивание временных рядов, сезонная декомпозиция временных рядов), приведены соответствующие расчетные формулы, раскрыт содержательный смысл эконометрических показателей. Подробно, вплоть до пошаговых инструкций, описаны способы решения задач в табличном процессоре Microsoft Excel 2016 и статистическом пакете Statistica 10.

Предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.03.05 «Бизнес-информатика» (бакалавриат), при изучении дисциплины «Эконометрика».

В учебном пособии изложены основные методы регрессионного анализа (парная и множественная регрессия), приведены соответствующие расчетные формулы, раскрыт содержательный смысл эконометрических показателей. Подробно, вплоть до пошаговых инструкций, описаны способы решения задач в табличном процессоре Microsoft Excel 2016 и статистическом пакете Statistica 10.

Предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.03.05 «Бизнес-информатика» (бакалавриат), при изучении дисциплины «Эконометрика».

В учебном пособии рассмотрены основные статистические методы анализа данных, используемые в аналитическом приложении Deductor Studio: предобработка и очистка данных, работа с OLAP-кубом, корреляционный анализ, линейная регрессия, декомпозиция и прогнозирование временного ряда, логистическая регрессия, факторный анализ, кластеризация, дерево решений, ассоциативные правила, кластеризация транзакций. Приведены примеры, позволяющие получить навыки практического применения их в бизнес-аналитике.

Предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.03.05 – Бизнес-информатика (бакалавриат), при изучении дисциплины «Анализ данных», а также аналитиков, занимающихся практическими вопросами анализа данных на основе аналитической платформы Deductor.

Учебное пособие «Социально-экономическая статистика» разработано в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям: 38.03.01 - Экономика, 38.03.02 - Менеджмент, 38.03.03 - Управление персоналом, 38.03.04 - Государственное муниципальное управление, 38.03.06 - Торговое дело и студентов магистратуры, обучающихся по направлению 38.04.01- Экономика.

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.

В учебном пособии рассмотрены основные статистические методы анализа данных, используемые в аналитическом приложении Deductor Studio: предобработка и очистка данных, корреляционный анализ, линейная регрессия, декомпозиция временного ряда, логистическая регрессия, факторный анализ, кластеризация, дерево решений, ассоциативные правила. Приведены примеры, позволяющие получить навыки практического применения их в бизнес-аналитике.

Предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.03.05 – Бизнес-информатика (бакалавриат), при изучении дисциплины «Анализ данных», а также аналитиков, занимающихся практическими вопросами статистического анализа данных на основе аналитической платформы Deductor.

В учебном пособии рассмотрены основные статистические методы анализа данных, используемые в аналитическом приложении Deductor Studio: предобработка и очистка данных, корреляционный анализ, линейная регрессия, декомпозиция временного ряда, логистическая регрессия, факторный анализ, кластеризация, дерево решений, ассоциативные правила. Приведены примеры, позволяющие получить навыки практического применения их в бизнес-аналитике.

Предназначено для проведения лабораторных занятий и самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.03.05 – Бизнес-информатика (бакалавриат), при изучении дисциплины «Анализ данных», а также аналитиков, занимающихся практическими вопросами статистического анализа данных на основе аналитической платформы Deductor.