Список рекомендуемой литературы к дисциплине «Анализ данных»

1. Барсегян, А.А. Анализ данных и процессов: учеб. пособие / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, И.И. Холод, М.Д. Тесс, С.И. Елизаров. – 3-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2009. – 512 с.
2. Бергер, А. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных / А. Бергер. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 928 с.
3. Вадзинский, Ратмир. Статистические вычисления в среде Excel / Ратмир Вадзинский. – СПб.: Питер, 2008. – 608 с.
4. ......

Темы курсовых работ по дисциплине «Анализ данных».

1. Основные сферы применения Data mining.
2. Статистические методы анализа данных. Описательная статистика.
3. Статистические методы анализа данных. Проверка гипотез.
4. Статистические методы анализа данных. Определение размера выборки.
5. Основные методы выявления вероятностной природы данных.
6. Выявление связей и закономерностей в данных.
7. Основные методы анализа временных рядов и их применение при обработке данных.
8. Метод опорных векторов и его применение для анализа данных.
9. Методы построения деревьев решений и их применение для анализа данных.
10. Методы кластер-анализа и их применение для обработки данных.
11. Применение корреляционно-регрессионного анализа для решения экономических задач.
12. Применение факторного анализа для решения экономических задач.
13. Применение методов анализа временных рядов для решения экономических задач.
14. Применение методов построения деревьев решений в экономике.
15. Анализ данных с использованием баз и хранилищ данных, SQL и OLAP технологии.
16. Инструменты анализа данных в системе Statistica.
17. Инструменты анализа данных в системе Excel.
18. Применение методов дисперсионного анализа в экономике.
19. Применение ковариационного анализа для решения экономических задач.
20. Обзор и основные характеристики отечественных и зарубежных статистических пакетов.
21. Ряды распределения. Понятие, статистические характеристики ряда и способы построения.

Используя рекомендуемую литературу, следует изучить материал по заданной теме; провести обработку статистических данных (которые можно получить из статистических ежегодников, в областном комитете статистики, по месту работы и т.д.), пользуясь пакетами статистического анализа или расчетными формулами; сделать практические выводы, рекомендации по результатам обработки; написать и защитить курсовую работу.

Структура работы:

Введение (следует описать цели и задачи работы);

Теоретическая часть (следует описать теоретическую основу выбранного метода анализа данных, его основные достоинства и недостатки);

Практическая часть (следует описать результаты применения выбранного метода для анализа конкретных данных; сделать содержательные выводы).

Объем работы – 15-20 страниц рукописного текста.