Sukces przedsiębiorstwa zależy od jakości podejmowanych decyzji. Spomiędzy strategii, które wspierają ten cykl, na szczególną uwagę zasługuje wykorzystanie analizy informacji. Jest to jednak dość złożona dziedzina.
Podstawowym narzędziem wielu analityków informacji jest arkusz kalkulacyjny. Ma on tę zaletę,ułatwia mocne zrozumienie prawideł statystyki i analizy danych. Po zdobyciu takich podstaw warto jednak pójść dalej i nauczyć się eksploracyjnej analizy informacji za pomocą języków programowania.
Dzięki tej książce przejście od pracy z arkuszami Excela do samodzielnego tworzenia kodu w Pythonie i R będzie płynne i bezproblemowe. Zaczniesz od ugruntowania swych umiejętności w Excelu i dogłębnego zrozumienia podstaw statystyki i analizy informacji.
Ułatwi Ci to rozpoczęcie pisania kodu w języku R i w Pythonie. Dowiesz się, jak precyzyjnie przebiega cykl oczyszczania informacji i ich analizy w kodzie napisanym w języku R. Następnie zajmiesz się poznawaniem Pythona.
Jest to wszechstronny, łatwy w nauce i mocny język programowania, ulubiony język naukowców i... Analityków informacji. Nauczysz się płynnego przenoszenia informacji z Excela do programu napisanego w Pythonie i praktycznych metod ich analizy.
Dzięki ćwiczeniom, które wynajdziesz w końcowej części każdego rozdziału, utrwalisz i lepiej zrozumiesz prezentowane treści. W książce: badanie relacji między danymi za pomocą Excela stosowanie Excela w analizach statystycznych i badaniu informacji podstawy języka R cykl oczyszczania i analizy danych w R przenoszenie informacji z Excela do kodu Pythona pełna analiza danych w Pythonie Eksploracyjna analiza informacji? I w Excelu, i w Pythonie!
Powyższy opis pochodzi od wydawcy.
