Цитаты из книги «Работа с данными в любой сфере»

Аналитики данных должны проникнуться мышлением, позволяющим задавать правильные вопросы об интересующих их данных, и я хочу подчеркнуть здесь, что вы должны думать творчески и нестандартно — определяя далекоидущие последствия проекта через его массивы данных.

Закон Мура — это закон прогнозирования. Предложенный соучредителем Intel Гордоном Муром в 1965 г.,

Все очень просто, — говорит Ульф. — Если вы не знаете о существовании чего-то, вы не можете задавать вопросы об этом

вклад, есть много краудсорсинговых проектов, где требуются специалисты для работы с большими массивами данных, способные оптимизировать их алгоритмы. Поиск в Google по фразе «проекты краудсорсинга данных» (data crowdsourcing projects) поможет вам найти их, а дополнительным преимуществом станет то, что вы сможете работать над многими из этих проектов не выходя из собственной комнаты.

Многие люди недооценивают важность цвета. Я был одним из них, пока не изучил теорию цвета и не увидел, насколько могу улучшить свои визуализации, просто правильно комбинируя цвета.

Есть также приложения, доступные для самых популярных программ анализа

Действительно интересных и разнообразных массивов данных, доступных в интернете для загрузки и использования, очень много, однако выбор за вами. Вот только несколько для начала: . Национальный центр климатических данных — сведения об окружающей среде США.

Форматы дат . Лучший способ предотвратить внесение изменений в записи программой Excel — поменять все ваши форматы дат на ГГГГ-ММ-ДД, так как это однозначный международный стандарт, не зависящий от региональных правил. В Excel выберите столбец, который хотите исправить, щелкните его правой кнопкой мыши и выберите пункт «Формат ячеек». В окне «Категории» выберите «Дата». В окне «Тип» вы

Можно найти резко отклоняющиеся значения в массиве данных без их поиска вручную путем создания кривой распределения (также известной как колоколообразная кривая нормального распределения) на основе значений столбцов. Кривые распределения графически отображают на пути к их вершине наиболее вероятное значение или событие из ваших данных, и их достаточно просто создать, даже в Excel . После создания кривой распределения можно определить значения, выходящие за пределы нормального диапазона.

Обычно предпочтительнее вычислять медиану, а не среднее значение, поскольку первая меньше подвержена влиянию резко отличающихся значений, а это означает, что экстремальные значения по обе стороны от медианного диапазона не будут искажать результаты