Анализ данных

Методические указания по самостоятельной работе

Цели настоящих методических указаний: 1) освоение основных понятий и определений раздела знаний «Анализ данных»; 2) приобретение практических навыков в построении алгоритмов анализа данных, поиска закономерностей и распознавания характерных образов, анализа качества алгоритмов. В четырех частях указаний приведены примеры задач и методов их решения (анализа возможного решения) на следующие темы: 1. Методы и средства анализа данных. 2. Методы классификации и кластеризации. 3. Методы построения математических моделей и прогнозирования временных рядов. 4. Основные модели управления данными, многомерный анализ данных. Теоретический материал приведен только тот и в том объеме, который необходим для решения предлагаемых задач. Задачи контрольных заданий являются весьма простыми, они предназначены для усвоения основных начальных понятий и основ современных методов анализа данных. Предполагается, что студенты знают математику в объеме, требуемом в техническом ВУЗе. Методические указания предназначены для студентов экономического факультета.

Кафедра экономической математики, информатики и статистики

Библиографическая запись:

Колесникова, С. И. Анализ данных: Методические указания по самостоятельной работе [Электронный ресурс] / С. И. Колесникова. — Томск: ТУСУР, 2012. — 18 с. — Режим доступа: https://edu.tusur.ru/publications/3053
Год издания: 2012
Количество страниц: 18
Скачиваний: 2

Содержание

1. Указания к самостоятельной работе студентов по разделу 1

1.1. Выполнение индивидуальных домашних заданий (ИДЗ) No1 по теме: «Методы и средства анализа данных»

1.2. Типовые тесты к разделу 1 (пример)

1.3. Подготовка к интерактивному занятию No1 «Анализ реальной проблемы и выбор методов и средства анализа данных. Основы непараметрической статистики»

2. Указания к самостоятельной работе студентов по разделу 2

2.1. Выполнение индивидуальных домашних заданий (ИДЗ) No2 по теме: «Методы классификации и кластеризации»

2.2. Типовые тесты к разделу 2 (пример)

2.3. Подготовка к интерактивному занятию No2 «Классификация на базе конструирования нейросети в специализированном нейропакете» (8 ч)

3. Указания к самостоятельной работе студентов по разделу 3

3.1. Выполнение индивидуальных домашних заданий (ИДЗ) No3 по теме: «Методы построения математических моделей и прогнозирования временных рядов. Анализ свойств одномерных хаотических моделей»

3.2. Типовые тесты к разделу 3 (пример)

3.3. Подготовка к интерактивному занятию No3 «Методы анализа нестационарных стохастических временных рядов»

4. Указания к самостоятельной работе студентов по разделу 4

4.1. Выполнение индивидуальных домашних заданий (ИДЗ) No4 по теме: «Основные модели управления данными, многомерный анализ данных»

4.2. Типовые тесты к разделу 4 (пример)

4.3. Подготовка к интерактивному занятию No4 «Основные модели управления данными и распределённый анализ данных»

Использованная литература