Анализ данных
Keywords:
анализ данных, этапы анализа данных, типы методов анализа данных, виды анализа данныхAbstract
В век цифровых технологий спрос на обработку и анализ данных стремительно повышается, с каждым днем объем данных возрастает в геометрической прогрессии. Анализ данных играет важную роль в нашей жизни. Он является незаменимой частью повседневности. Люди постоянно используют его, но не задумываются и не осознают это. Каждый день эта сфера увеличивает свои размеры и значение. Для того чтобы заниматься анализом данных у человека должны быть знания основ. Проблематика данной темы в том, что анализ данных всегда рассматривается по большей части только для одной сферы, но общее понимание тематики, использования и применения не представляется. Опираясь на учебные материалы и открытые источники, было принято решение собрать все воедино и представить это в одной статье. В статье представлены общие понятия, виды, типы и использование анализа данных. Статья ориентирована на учеников и студентов, интересующихся современными методами анализа данных.
References
Татарникова Т. М. Анализ данных. Учебное пособие. // СПб, СПбГЭУ, 2018. – 82 с.
Your Modern Business Guide To Data Analysis Methods And Techniques // datapine: сайт. – URL: https://www.datapine.com/blog/data-analysis-methods-and-techniques/ (датаобращения: 04.04.2023)
Мхитарян В. С. Анализ данных // М, Юрайт, 2017. – 490 с.
Рыбальченко Н. Д. Что такое анализ данных? Виды и методы. Применение анализа данных в маркетинге // развитие современной науки и технологий в условиях трансформационных процессов Сборник материалов IV Международной научно-практической конференции. - Москва: ООО "Издательство АЛЕФ", 2022. С. 9.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Молодёжный вестник Новороссийского филиала Белгородского государственного технологического университета им. В. Г. Шухова
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by-nc-nd/4.0/88x31.png)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Copyright information
Тексты данной электронной статьи защищены (cc) Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.
Вы можете свободно:
Делиться (You are free: to Share) – копировать, распространять и передавать другим лицам данную электронную книгу при обязательном соблюдении следующих условий:
– Атрибуция (Attribution) – Вы должны атрибутировать произведения (указывать автора и источник) в порядке, предусмотренном автором или лицензиаром (но только так, чтобы никоим образом не подразумевалось, что они поддерживают вас или использование вами данного произведения).
– Некоммерческое использование (Noncommercial use) – Вы не можете использовать эти произведения в коммерческих целях.
– Без производных произведений – Вы не можете изменять, преобразовывать или брать за основу эту электронную книгу или отдельные произведения.
Licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.
To view a copy of this license, visit https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
or send a letter to Creative Commons, 444 Castro Street, Suite 900, Mountain View, California, 94041, USA.
You are free:
to Share — to copy, distribute and transmit the work
Under the following conditions:
Attribution — You must attribute the work in the manner specified by the author or licensor (but not in any way that suggests that they endorse you or your use of the work).
Non-commercial — You may not use this work for commercial purposes.
No Derivative Works — You may not alter, transform, or build upon this work.
Any of the above conditions can be waived if you get permission from the copyright holder.