Какая математика используется в анализе данных? Здравствуйте, к сожалению, с математикой у меня порой туго, что не мешает учить ее при каждой возможности. Необходимо анализировать данные, строить графики по всяким метрикам приложений, финансовой информации и тп. К примеру самое простое, что могу привести, это отрбросить шумы, скользящее среднее. Предсказать движение (ну типа вверх пойдет график вниз). Анализ по двум и более выборкам, типа если этот график на месте, этот вниз знач не ок и тп. Не знаю как это правильно описывать, хочется разобраться. Просьба направить, что смотреть, что читать, какие разделы математики, может какие-то прикладные книги по подобным темам. Также интересует анализ-prediction на основе статистики за предыдущие периоды. Спасибо
Здравствуйте! В анализе данных широко используются такие математические методы, как статистика, линейная алгебра, теория вероятностей, математическая оптимизация, теория графов и др. В вашем случае, для анализа данных и построения графиков по метрикам приложений и финансовой информации, полезными будут знания по:
Статистике: она поможет вам понять какие методы использовать для анализа данных, как интерпретировать результаты, как оценить статистическую значимость.
Линейная алгебра: понимание основ линейной алгебры поможет в работе с матрицами данных и коэффициентами регрессии.
Теория вероятностей: поможет понять вероятностные модели и методы, которые используются для прогнозирования.
Математическая оптимизация: помогает в поиске оптимальных решений задач, например, построение моделей и прогнозирование.
Для начала можно обратиться к книгам по основам статистики и математическому анализу данных, таким как "Обработка данных и анализ информации" А. В. Болдырева и др., "Статистика и эконометрика: учебник" В.С. Малютина и др., "Анализ данных в Excel" Б.К.Тулинец и др.
Также рекомендую изучить методы машинного обучения и их использование в анализе данных. Можно начать с книг "Python и машинное обучение" С. Рашка, "Машинное обучение. Байесовский подход" К. Мерфи.
Здравствуйте! В анализе данных широко используются такие математические методы, как статистика, линейная алгебра, теория вероятностей, математическая оптимизация, теория графов и др. В вашем случае, для анализа данных и построения графиков по метрикам приложений и финансовой информации, полезными будут знания по:
Статистике: она поможет вам понять какие методы использовать для анализа данных, как интерпретировать результаты, как оценить статистическую значимость.
Линейная алгебра: понимание основ линейной алгебры поможет в работе с матрицами данных и коэффициентами регрессии.
Теория вероятностей: поможет понять вероятностные модели и методы, которые используются для прогнозирования.
Математическая оптимизация: помогает в поиске оптимальных решений задач, например, построение моделей и прогнозирование.
Для начала можно обратиться к книгам по основам статистики и математическому анализу данных, таким как "Обработка данных и анализ информации" А. В. Болдырева и др., "Статистика и эконометрика: учебник" В.С. Малютина и др., "Анализ данных в Excel" Б.К.Тулинец и др.
Также рекомендую изучить методы машинного обучения и их использование в анализе данных. Можно начать с книг "Python и машинное обучение" С. Рашка, "Машинное обучение. Байесовский подход" К. Мерфи.
Успехов в изучении математики и анализе данных!