Методы анализа данных. 1 КР 1 ЛР
Требования к лабораторной работе:
Лабораторные работы выполняются в пакетах MS Excel, SPSS, Statistica, Deductor, RStudio. В качестве дополнительного задания возможна реализация изучаемого метода анализа в выбранной среде программирования.
По результатам лабораторной работы оформляется отчет, содержание отчета приведено в файле с заданием. К отчету прилагается рабочий файл.
В рамках первой лабораторной работы: алгоритмами применения дисперсионного, корреляционного и регрессионного анализа данных. Методы анализа применяются к массивам реальных данных. В качестве программной среды предлагается использовать MS Excel, однако выбор среды остается за вами.
Задание для первой лабораторной работы описано в прилагаемом файле.
По результатам выполнения работы оформляется отчет. Содержание отчета включено в файл с заданием.
Требования к КР:
Цели расчетно-графической работы:
1.Освоить методы решения задач первичного анализа данных и исследования статистических взаимосвязей на примере решения реальной задачи АД.
2.Освоить компьютерную технологию решения задач первичного анализа данных и исследования статистических взаимосвязей в среде пакета Statistica или другого ПО.
3.Научиться составлять план проведения статистического исследования выборочных данных и научно-исследовательский отчет по результатам проведенного исследования.
Задание к расчетно-графической работе.
Провести статистическое исследование выборочных данных, в ходе которого:
- провести предварительный разведочный анализ данных и описать характер распределения данных; обосновать выбор методов и средств решения задач исследования;
- выявить структуру взаимосвязей между показателями, выявить значимые статистические связи между исследуемыми показателями;
- решить поставленную задачу (кластеризации) и оценить степень адекватности решения выборочным данным;
- сделать выводы, интерпретировать полученные результаты в терминах прикладной задачи.
По результатам статистического исследования составляется отчет.
Исходные данные для выполнения РГЗ.
В качестве исходных данных используются многомерные выборки реальных данных из разных предметных областей (например, данные о пользователях Интернет-услуг, данные о пользователях Интернет-магазина, показатели заболеваемости по районам г. Новосибирска, показатели деятельности предприятия за отчетный период и т.п.).
Базы данных с реальными данными из разных предметных областей для оценки эффективности работы методов АД представлены на сайте https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php. Также данные можно выбрать на любых других сайтах, посвященных машинному обучению. Приветствуется, если данные для статистической обработки предлагает студент.
Программное обеспечение:
Расчетно-графическая работа выполняется с использованием средств статистических пакетов Statistica, SPSS, R Studio. Допускается выбор статистического программного обеспечения для проведения исследований студентом (по согласованию с преподавателем).
Отчет оформляется в соответствии с общими рекомендациями и требованиями к научно-технической документации.
Остальное в файле Контрольная работа.
Списки сайтов с выборками для КР:
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php
http://www.statsci.org/datasets.html
http://lib.stat.cmu.edu/datasets/
https://kdd.ics.uci.edu/
http://mlr.cs.umass.edu/ml/datasets.html
https://www.openml.org/
https://webscope.sandbox.yahoo.com/
https://www.kaggle.com/
https://www.kdnuggets.com/datasets/index.html
ВАЖНО: Оплата после проверки преподавателем.