Список литературы по Анализу данных 2017, 2018
Чтобы скачать Список литературы по Анализу данных - нажмите кнопку "Показать полный список литературы", выделите текст и скопируйте его в буффер обмена, а потом вставьте его в любом текстовом редакторе, или просто нажмите кнопку скачать и файл сохранится на вашем компьютере.
Айзек, М.П. Вычисления, графики и анализ данных в Excel 2010: Самоучитель / М.П. Айзек, В.В. Серогодский, М.В. Финков. — СПб.: НиТ, 2016. — 352 c.
2. Айзек, М.П. Вычисления, графики и анализ данных в Excel 2013. Самоучитель / М.П. Айзек. — СПб.: Наука и техника, 2015. — 416 c.
3. Бергер, А.Б. MS SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных / А.Б. Бергер. — СПб.: BHV, 2017. — 928 c.
4. Боровиков, В.П. Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA: Учебное пособие для вузов / В.П. Боровиков. — М.: Гор. линия-Телеком, 2018. — 288 c.
5. Боровиков, В.П. Популярное введение в современный анализ данных в системе Statistica: Учебное пособие / В.П. Боровиков. — М.: ГЛТ, 2016. — 288 c.
6. Боровиков, В.П. Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA. Учебное пособие для вузов. +CD / В.П. Боровиков. — М.: РиС, 2015. — 288 c.
7. Воскобойников, Ю.Е. Регрессионный анализ данных в пакете MATHCAD + CD / Ю.Е. Воскобойников. — СПб.: Лань, 2015. — 224 c.
8. Горяинова, Е.Р. Прикладные методы анализа статистических данных: Учебное пособие / Е.Р. Горяинова, А.Р. Панков, Е.Н. Платонов. — М.: ИД ГУ ВШЭ, 2018. — 310 c.
9. Дайитбегов, Д.М. Компьютерные технологии анализа данных в эконометрике: Монография / Д.М. Дайитбегов. — М.: Вузовский учебник, НИЦ ИНФРА-М, 2017. — 587 c.
10. Кабаков, Р. R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R / Р. Кабаков. — М.: ДМК, 2016. — 588 c.
11. Кацко, И.А. Практикум по анализу данных на компьютере / И.А. Кацко, Н.Б. Паклин. — М.: КолосС, 2017. — 278 c.
12. Козлов, А.Ю. Статистический анализ данных в MS Excel: Учебное пособие / А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов. — М.: ИНФРА-М, 2017. — 320 c.
13. Корячко, В.П. Анализ и проектировапние маршрутов передачи данных в корпоративных сетях / В.П. Корячко, Д.А. Пепепелкин. — М.: ГЛТ, 2018. — 236 c.
14. Крих, С.Б. Советская историография древности в контексте мировой историографической мысли: Анализ текстов, созданных в советский период. Разбор «периферии научно / С.Б. Крих, О.В. Метель. — М.: Ленанд, 2016. — 256 c.
15. Крянев, А.В. Метрический анализ и обработка данных / А.В. Крянев, Г.В. Лукин, Д.К. Удумян. — М.: Физматлит, 2017. — 308 c.
16. Кулаичев, А.П. Методы и средства комплексного анализа данных: Учебное пособие / А.П. Кулаичев. — М.: Форум, НИЦ ИНФРА-М, 2016. — 512 c.
17. Лебедев, Ю.А. Характеристики углеводородов: Анализ численных данных и их рекомендованные значения. Справочное издание / Ю.А. Лебедев, А.Н. Кизин, Т.С. Папина, И. Сайфуллин. — М.: Ленанд, 2017. — 560 c.
18. Лесковец, Ю. Анализ больших наборов данных / Ю. Лесковец, А. Раджараман. — М.: ДМК, 2016. — 498 c.
19. Маккинли, У. Python и анализ данных / У. Маккинли. — М.: ДМК, 2015. — 482 c.
20. Малинецкий, Г.Г. Проблемы математической истории: Основания, информационные ресурсы, анализ данных / Г.Г. Малинецкий, А.В. Коротаев. — М.: Книжный дом Либроком, 2017. — 256 c.
21. Марманис, Х. Алгоритмы интеллектуального Интернета. Передовые методики сбора, анализа и обработки данных / Х. Марманис, Д. Бабенко. — М.: Символ, 2018. — 480 c.
22. Марчук, Г.И. Геронтология in silico: становление новой дисциплины. Математические модели, анализ данных и вычислительные эксперименты / Г.И. Марчук. — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2018. — 535 c.
23. Мастицкий, С.Э. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R (черно-белые графики) / С.Э. Мастицкий. — М.: ДМК, 2015. — 496 c.
24. Миркин, Б.Г. Введение в анализ данных. Учебник и практикум / Б.Г. Миркин. — Люберцы: Юрайт, 2016. — 174 c.
25. Наследов, А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных: Учебное пособие / А.Д. Наследов. — СПб.: Речь, 2017. — 392 c.
26. Наследов, А.Д. IMB SPSS Statistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных / А.Д. Наследов. — СПб.: Питер, 2018. — 416 c.
27. Орлов, А.И. Организационно-экономическое моделирование. В 3-х т. Т. 3. Статистические методы анализа данных: Учебник / А.И. Орлов. — М.: МГТУ им. Баумана, 2017. — 623 c.
28. Романко, В.К. Статистический анализ данных в психологии: Учебное пособие / В.К. Романко. — М.: БИНОМ. ЛЗ, 2016. — 312 c.
29. Сидняев, Н.И. Теория планирования эксперимента и анализ статистических данных 2-е изд., пер. и доп. учебное пособие для магистров / Н.И. Сидняев. — Люберцы: Юрайт, 2016. — 495 c.
30. Симчера, В.М. Методы многомерного анализа статистических данных / В.М. Симчера. — М.: Финансы и статистика, 2018. — 400 c.
31. Тюрин, Ю.Н. Анализ данных на компьютере: Учебное пособие / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров; Науч. ред. В.Э. Фигурнов. — М.: ИД ФОРУМ, 2017. — 368 c.
32. Чашкин, Ю.Р. Математическая статистика. Анализ и обработка данных: Учебное пособие / Ю.Р. Чашкин; Под ред. С.Н. Смоленский. — Рн/Д: Феникс, 2017. — 236 c.
Также читайте