ДМК-Пресс Визуализация данных с помощью библиотеки D3.js 4.x Рининсланд Эндрю, Свизек Теллер

Визуализация данных играет важную роль на всех этапах статистического анализа - от первичного ознакомления со свойствами данных до диагностики качества построенных моделей и представления полученных результатов. Из всего разнообразия статистических программ выделяется R - интенсивно развивающаяся и свободно распространяемая система статистических вычислений, в которой реализовано множество классических и современных методов анализа данных. Программные реализации алгоритмов, входящих в базовую версию R, проверены на практике не одним поколением пользователей и ученых. Кроме того, пользователи R постоянно разрабатывают многочисленные дополнения (т.н. "пакеты") для этой системы. Настоящая книга посвящена ggplot2 - одному из таких пакетов, который значительно расширяет и без того богатые базовые графические возможности R

Эта книга научит вас мыслить новыми категориями, а не просто представлять данные в виде строк и столбцов. Вы сможете перекинуть мостик от элементарной работы с данными к их систематизации и выстраиванию на их основе полноценных историй. Узнаете, как обращаться с выбросами и представлять информацию в наиболее выгодном свете, а также как в сжатом виде отображать огромные по объему данные. Наконец, освоите методы перехода от обычных рабочих листов с необработанными данными к визуально привлекательным отчетам и дашбордам, позволяющим принимать правильные решения • Издание идеально подойдет менеджерам, специалистам по финансам, руководителям отделов и всем, кто работает с данными в Excel

Пройдите подготовку к экзамену DA-100 и продемонстрируйте свои умения в области анализа данных и визуализации с помощью Power BI • Написанная для аналитиков данных, желающих подтвердить свой статус, эта книга фокусируется на критическом мышлении и процессе принятия решений, необходимых для успешной деятельности в роли сертифицированного специалиста • Экзамен DA-100 концентрируется на проверке навыков и знаний, необходимых для получения, профилирования, очистки, преобразования и загрузки данных, проектирования и разработки моделей данных, создания мер на DAX, оптимизации работы моделей, создания отчетов и дашбордов, повышения удобства использования отчетов, проведения расширенного анализа, управления наборами данных, а также создания и использования рабочих областей

Есть у вас практический опыт использования системы бизнес аналитики Tableau или вы делаете свои первые шаги в этой области, данная книга позволит вам научиться строить наглядные интерактивные визуализации данных • Автор книги Райан Слипер – один из наиболее квалифицированных консультантов по Tableau – использует советы и практические задания для демонстрации использования системы с целью получения важной аналитической информации из данных • Краткое содержание частей книги • основы: знакомство и первые шаги в Tableau • типы диаграмм: пошаговая инструкция по построению в Tableau разнообразных визуализаций • практические советы и хитрости: инновационный подход к применению параметров и теории цвета, советы по повышению эффективности рабочих книг Tableau и многое другое • план действий: знакомство с планом действий INSIGHT, особый подход к построению дашбордов (dashboard) в Tableau • рассказываем историю: изучаем эффективные тактики построения рассказа на основе данных, которые вы сможете незамедлительно применить на практике

Создавайте полнофункциональные веб-приложения, которые работают где угодно • Разработчики любят ASP.NET Core за его библиотеки и готовые компоненты, повышающие производительность. Версия 5.0 предлагает новые функции для серверных приложений, а также фоновые службы для кросс-платформенной разработки • Перед вами исчерпывающее руководство по созданию веб-приложений с помощью ASP.NET Core 5.0. Переходите от базовых концепций HTTP к расширенной настройке фреймворка. Иллюстрации и код с аннотациями делают процесс обучения наглядным и легким. Освойте вопросы, касающиеся входа в приложение, внедрения зависимостей, безопасности и узнайте о новейших функциях ASP.NET Core, включая Razor Pages и новую парадигму хостинга • Издание предназначено для разработчиков C# среднего уровня

Уму непостижимо, как легко и просто можно очистить данные с помощью Power Query в Excel или Power BI! • Наши данные редко появляются на свет в готовом к работе виде, и у нас могут уходить долгие часы на их очистку, фильтрацию и преобразование. Power Query помогает сократить этот процесс при первичной обработке данных, а все последующие обновления позволяет свести к простому нажатию на кнопку. Когда дело касается импорта, очистки и преобразования исходных данных для дальнейшего анализа, освоить Power Query бывает гораздо легче, чем выучить формулы Excel или язык программирования VBA. Нет сомнений, что Power Query навсегда изменит подход специалистов Excel к работе с данными. Если у вас есть Excel, значит, у вас уже есть Power Query - этот инструмент встроен в Excel 2016 и выше

Если вы хотите использовать Power BI или Excel для анализа данных, реальные примеры из этой книги позволят вам иначе посмотреть на свои отчеты. С правильно спроектированной моделью данных ответы на все вопросы будут предельно простыми! • Читая эту книгу, вы • - освоите базовые концепции моделирования данных, включая таблицы, связи и ключи • - познакомитесь с распространенными схемами данных «звезда» и «снежинка» и общими техниками моделирования • - усвоите важность гранулярности • - узнаете, как использовать несколько таблиц фактов (например, продажи и закупки) в единой модели данных • - научитесь производить расчеты с календарем, используя таблицы с датами • - освоите отслеживание исторических атрибутов, таких как адреса покупателей или привязку клиентов к менеджерам • - узнаете, как использовать снимки для подсчета количества товаров в наличии • - научитесь эффективно работать с несколькими валютами одновременно • - приобретете знания для анализа событий с определенной длительностью, включая пересекающиеся интервалы • - сможете определить, какая модель данных лучше отвечает вашей специфике работы

Всё, что регистрирует человек и созданные им машины, может считаться данными. Фиксируя новое и переводя архивы в цифровую форму, мы с каждым днём производим всё больше данных. Но гораздо чаще случается так, что данные разбросаны по всемирной сети на многочисленных страницах онлайновых магазинов, заметках в социальных сетях, логах серверов и т.п. Прежде чем начать работать с такими данными, их необходимо собрать и сохранить в пригодном для анализа виде. Решению этих вопросов и посвящена данная книга • Основной материал книги разделён на две части. В первой части дано краткое введение в R - описание среды разработки, языка и основных пакетов-расширений. Вторая часть посвящена непосредственно сбору данных: работе с открытыми данными, извлечению данных из веб-страниц и из социальных сетей

Открытия, сделанные на основе анализа данных, совершили революцию в моделировании, прогнозировании поведения и управлении сложными системами. В книге приводятся сведения из машинного обучения, математики и физики с целью показать, как моделирование и управление динамическими системами сочетаются с современными методами науки о данных. Рассказывается о многих достижениях в области научных расчетов, которые позволяют применять управляемые данными методы к изучению разнообразных систем: турбулентность, наука о мозге, климатология, эпидемиология, финансы, робототехника и автономные системы • Книга рассчитана на специалистов по работе с данными широкого профиля: инженеров, ученых, разработчиков ПО, а также будет полезна студентам и аспирантам технических вузов

В книге освещаются основополагающие вопросы, относящиеся к структурам данных в Python. Теоретические концепции и абстрактные понятия подкреплены простыми примерами • Порядок следования глав соотносится с задачами обработки структур данных • В числе рассматриваемых тем • основы языка Python • принципы объектно-ориентированного программирования • методологии тестирования • абстрактные типы данных (АТД) • стратегии решения задач • Издание предназначено для всех, кто изучает язык программирования Python и предполагает активно использовать как встроенные структуры данных, так и собственные реализации АТД

В книге рассказано о том, что необходимо для превращения вверенной ИТ-инфраструктуры в отказоустойчивую систему. Какие существуют способы защиты информации, какие этапы необходимо пройти при проектировании, как создать Disaster Recovery Plan (план полного восстановления), как создать эффективную систему резервного копирования, как организовать защиту перемещаемых данных - обо всем об этом и о множестве других полезных вещей вы узнаете, прочтя эту книгу. Большое внимание уделяется связи информационных систем и бизнеса, выстраиванию эффективных, экономически оправданных и легких в освоении систем. Изложение материала построено по принципу "теория + практика", автор не только приводит информацию по основополагающим вопросам, но и щедро делится своим богатым опытом

Откройте для себя шаблоны конструирования и воспроизводимые архитектуры, которые направят ваши проекты глубокого обучения от стадии разработки к реализации • В книге рассматриваются актуальные примеры создания приложений глубокого обучения с учетом десятилетнего опыта работы автора в этой области. Вы сэкономите часы проб и ошибок, воспользовавшись представленными здесь шаблонами и приемами. Проверенные методики, образцы исходного кода и блестящий стиль повествования позволят с увлечением освоить даже непростые навыки. По мере чтения вы получите советы по развертыванию, тестированию и техническому сопровождению ваших проектов • Издание предназначено для инженеров машинного обучения, знакомых с Python и глубоким обучением