Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel - стр. 7

• оптимизация с использованием линейного и интегрального программирования;

• работа с временными рядами данных, определение трендов и изменений сезонного характера, а также прогнозирование методом экспоненциального сглаживания;

• моделирование методом Монте-Карло в оптимизации и прогнозировании сценариев для количественного выражения и адресации рисков;

• искусственный интеллект с использованием общей линейной модели, функции логистических звеньев, ансамблевых методов и наивного байесовского классификатора;

• измерение расстояния между клиентами с помощью близости косинусов угла, создание К-ближайших граф, расчет модулярности и кластеризация клиентов;

• определение выбросов в одном измерении по методу Тьюки или в нескольких измерениях с помощью локальных факторов выброса;

• применение пакетов R для использования результатов работы других программистов при выполнении этих задач.

Если хотя бы что-то из вышесказанного звучит для вас воодушевляюще – продолжайте чтение! Если пугающе – то тоже продолжайте! Я торжественно обещаю разжевывать все как можно тщательнее.

Итак, без лишней суеты приступим!

В этой книге я исхожу из того, что вы уже имеете некоторое представление об электронных таблицах и пользуетесь ими. Если же вы никогда не сталкивались с расчетами по формулам, вам поначалу придется нелегко. Перед нашим совместным погружением в Excel с головой я бы рекомендовал проштудировать «Excel для чайников» или другую подобную литературу вводного уровня.

Но даже если вы – заслуженный мастер по работе с Excel, все равно в моем тексте иногда будут возникать упоминания о таких возможностях программы, которыми вы никогда не пользовались. Так, в настоящей главе вы встретите много небольших приемов с простыми функциями. Некоторые наверняка покажутся вам немного странными. Не зацикливайтесь на непонятном – двигайтесь дальше. Вы всегда сможете вернуться к недочитанной главе позже.