Содержание
Excel – это не только создание формы, сводные таблицы и VBA. Система настолько велика, что ни один инструмент аналитики не может превзойти ее, гарантируя, что люди могут анализировать данные в соответствии с их потребностями.
Тем не менее, многие люди равнодушны к Excel в виде инструмента для такой задачи. Мы считаем, что Excel – это универсальный игрок. Он справится как с небольшими данными, так и обработкой бигдаты (используя плагин).
Основываясь на мощных возможностях Excel и его пользовательском охвате, можно сказать, что это незаменимый инструмент. Если тебе нужно изучить анализ данных, то Excel, безусловно, является отличным выбором.
Excel
Основное направление Tableau – сводные таблицы и диаграммы Excel. Судя по отзывам на рынке и истории развития, этот продукт лучше подходит для визуализации. Крутые графики, дизайн, цвет и пользовательский интерфейс дают ощущение свежести и легкости.
Не так давно разработчики добавили функцию очистки данных и более интеллектуальные функции анализа, т. е. продукт постоянно поддерживается и развивается, что немаловажно.
Tableau
Orange – это опенсорсный проект, содержащий набор инструментов для визуализации, обработки и анализа данных. Огромный пакет инструментов поможет тебе создать интерактивный рабочий процесс для анализа и визуализации данных с помощью точечных диаграмм, гистограмм, деревьев, дендрограмм, сетей и тепловых карт. Подойдет как для профессиональных аналитиков, так и для обычных юзеров.
Orange
Не так давно Power BI был плагином для Excel. Но теперь это самостоятельная единица, которая постоянно обновляется и очень быстро догоняет конкурентов.
В настоящее время Power BI имеет три способа лицензирования: Free, Pro и Premium. Ясное дело, что бесплатная версия не поддерживает полный функционал, но для личного пользования хватит.
Преимущество Power BI заключается в возможностях анализа данных бизнес-модели. Его PowerPivot и язык DAX позволяют реализовать сложный расширенный анализ так же просто, как и написание формул в Excel.
PowerBI
Хотя программные средства специально были заточены под данную задачу, не рассмотреть ЯП было бы глупо. Обладая знаниями в программировании, можно использовать встроенные возможности языка для решения поставленной задачи. Существует море опенсорсных библиотек и дополнений для анализа данных, которые можно “прикрутить” и юзать.
Ты можешь написать код, четко под свои нужды. Например, R и Python являются незаменимыми инструментами для исследователей данных, и они определенно мощнее, чем Excel и BI-инструменты.
R и Python
NodeXL – это программное обеспечение для анализа данных, визуализации зависимостей и сетей. Вот некоторые возможности:
- визуализация собственной сети в соответствии с требованиями;
NodeXL
Это очень крутой инструмент для анализа и визуализации больших наборов данных. Вот некоторые особенности:
- фильтрация, суммирование, создание формул;
- управление данными из административной части CRM-системы.
Стоит отметить, что Salesforce не относится к бесплатным инструментам, и работа с Big Data потребует покупки. Но если речь идет о паре тысяч записей – никаких проблем. Для этого можно использовать дев-версию или плейграунд.
Salesforce
Еще один из достойных инструментов. Комплекс включает в себя IDE собственной разработки (как нынче модно – своя студия, aka VisualStudio) и сервер для хранения выполненных процессов анализа, расшаривания информации между аналитиками и подготовки результатов для выдачи в веб. Платформа позволит команде быстро оперировать данными из разных источников, запускать проверки моделей машинного обучения, и все это в одном месте с одним набором софта.
RapidMiner
Знаете другие инструменты? Делитесь в комментариях 😉
Блог пользователя Повторенко Денис
Для прибыльного трейдинга очень важно быть в курсе всех последних событий и проводить качественный анализ. Наличие достаточной информации позволяет более точно прогнозировать дальнейшее изменение курса и спекулировать на этом.
Если раньше нужно было делать запрос в компании на получение финансовых сводок и отчетов или подписывать различные журналы, то сегодня, для получения актуальных данных достаточно иметь компьютер и «знать где смотреть».
Я подготовил свой ТОП самых полезных программ/ресурсов для трейдинга и анализа, которые использую и сам.
- Для фундаментального анализа — Торговый терминал Think or swim и ресурсы Morningstar.com + Finviz.com
- Для технического анализа — Можно использовать любой терминал. Тот же Think or swim или MT5. Среди онлайн ресурсов однозначно Tradingview.com
- Для экономического календаря — Investing.com. Самый простой выбор. Я выделил скрипт календаря в отдельный .html файл и теперь смотрю календарь без кучи рекламы и лишнего контента. Кому нужен файл – пишите в ЛС.
- Для календаря отчетности — Лучше всего зайти на сайт компании и посмотреть дату публикации отчета. Но среди ресурсов это однозначно Earningswhispers.com. Также можно просмотреть на finance.yahoo.com (но исключительно за скринера, который поможет выбрать необходимые отчета из всего списка)
- Для скрининга — Вновь Finviz.com и вновь терминал Think or swim. Лучшие решения для отслеживания акций и подбора WatchList на основе ваших параметров
- Для поиска актуальной инфо — здесь можно перечислить всякие BloombertTV и тд, но пока наилучшим решением для себя выбрал Телеграм канал “MarketTwits”. Не знаю, что за безумец его ведет, но инфо появляется мгновенно! Ну а пользуясь случаем, подписывайтесь и на мой канал 😉
Если нужна консультация по каждому ресурсу более подробно — пишите в ЛС!
Открытие БрокерАльфа-БанкФинам
Cообщение о нарушении правил
👍 Спасибо за сообщение
Мы стараемся сделать смартлаб добрее!
Механизм анализа данных и прогнозирования — это один из механизмов формирования экономической и аналитической отчетности. Он предоставляет пользователям (экономистам, аналитикам и т. д.) возможность осуществлять поиск неочевидных закономерностей в данных, накопленных в информационной базе. Этот механизм позволяет:
- осуществлять поиск закономерностей в исходных данных информационной базы;
- управлять параметрами выполняемого анализа как программно, так и интерактивно;
- осуществлять программный доступ к результату анализа;
- автоматически выводить результат анализа в табличный документ;
- создавать модели прогноза, позволяющие автоматически прогнозировать последующие события или значения неких характеристик новых объектов.
Механизм анализа данных представляет собой набор взаимодействующих друг с другом объектов встроенного языка, что позволяет разработчику использовать его составные части в произвольной комбинации в любом прикладном решении. Встроенные объекты позволяют легко организовать интерактивную настройку параметров анализа пользователем, а также позволяют выводить результат анализа в удобной для отображения форме в табличный документ.
Механизм позволяет работать как с данными, полученными из информационной базы, так и с данными, полученными из внешнего источника, предварительно загруженными в таблицу значений или табличный документ:
Применяя к исходным данным один из видов анализа, можно получить результат анализа. Результат анализа представляет собой некую модель поведения данных. Результат анализа может быть отображен в итоговом документе, или сохранен для дальнейшего использования.
Дальнейшее использование результата анализа заключается в том, что на его основе может быть создана модель прогноза, позволяющая прогнозировать поведение новых данных в соответствии с имеющейся моделью.
Например, можно проанализировать, какие товары приобретаются вместе (в одной накладной) и сохранить этот результат анализа в базе данных. В дальнейшем, при создании очередной накладной на основании сохраненного результата анализа можно построить модель прогноза, подать ей «на вход» новые данные, содержащиеся в этой накладной, и «на выходе» получить прогноз, — список товаров, которые контрагент Петров Б.С. тоже, скорее всего, приобретет, если их ему предложить:
В механизме анализа данных и прогнозирования реализовано несколько типов анализа данных:
Реализованные типы анализа
Общая статистика
Представляет собой механизм для сбора информации о данных, находящихся в исследуемой выборке. Этот тип анализа предназначен для предварительного исследования анализируемого источника данных.
Анализ показывает ряд характеристик непрерывных и дискретных полей. Непрерывные поля содержат такие типы как Число, Дата. Для остальных типов используются дискретные поля.При выводе отчета в табличный документ заполняются круговые диаграммы для отображения состава полей.
Поиск ассоциаций
Данный тип анализа осуществляет поиск часто встречаемых вместе групп объектов или значений характеристик, а также производит поиск правил ассоциаций. Поиск ассоциаций может использоваться, например, для определения часто приобретаемых вместе товаров, или услуг:
Этот тип анализа может работать с иерархическими данными, что позволяет, например, находить правила не только для конкретных товаров, но и для их групп. Важной особенностью этого типа анализа является возможность работать как с объектным источником данных, в котором каждая колонка содержит некоторую характеристику объекта, так и с событийным источником, где характеристики объекта располагаются в одной колонке.
Для облегчения восприятия результата предусмотрен механизм отсечения избыточных правил.
Поиск последовательностей
Тип анализа поиск последовательностей позволяет выявлять в источнике данных последовательные цепочки событий. Например, это может быть цепочка товаров или услуг, которые часто последовательно приобретают клиенты:
Этот тип анализа позволяет осуществлять поиск по иерархии, что дает возможность отслеживать не только последовательности конкретных событий, но и последовательности родительских групп.
Набор параметров анализа позволяет специалисту ограничивать временные расстояния между элементами искомых последовательностей, а также регулировать точность получаемых результатов.
Кластерный анализ
Кластерный анализ позволяет разделить исходный набор исследуемых объектов на группы объектов, таким образом, чтобы каждый объект был более схож с объектами из своей группы, чем с объектами других групп. Анализируя в дальнейшем полученные группы, называемые кластерами, можно определить, чем характеризуется та или иная группа, принять решение о методах работы с объектами различных групп. Например, при помощи кластерного анализа можно разделить клиентов, с которыми работает компания, на группы, для того, чтобы применять различные стратегии при работе с ними:
При помощи параметров кластерного анализа аналитик может настроить алгоритм, по которому будет производиться разбиение, а также может динамически изменять состав характеристик, учитываемых при анализе, настраивать для них весовые коэффициенты.
Результат кластеризации может быть выведен в дендрограмму — специальный объект, предназначенный для отображения последовательных связей между объектами.
Дерево решений
Тип анализа дерево решений позволяет построить иерархическую структуру классифицирующих правил, представленную в виде дерева.
Для построения дерева решений необходимо выбрать целевой атрибут, по которому будет строиться классификатор и ряд входных атрибутов, которые будут использоваться для создания правил. Целевой атрибут может содержать, например, информацию о том, перешел ли клиент к другому поставщику услуг, удачна ли была сделка, качественно ли была выполнена работа и т. д. Входными атрибутами, для примера, могут выступать возраст сотрудника, стаж его работы, материальное состояние клиента, количество сотрудников в компании и т. п.
Результат работы анализа представляется в виде дерева, каждый узел которого содержит некоторое условие. Для принятия решения, к какому классу следует отнести некий новый объект, необходимо, отвечая на вопросы в узлах, пройти цепочку от корня до листа дерева, переходя к дочерним узлам в случае утвердительного ответа и к соседнему узлу в случае отрицательного.
Набор параметров анализа позволяет регулировать точность полученного дерева:
Модели прогноза
Модели прогноза, создаваемые механизмом, представляют собой специальные объекты, которые создаются из результата анализа данных, и позволяют в дальнейшем автоматически выполнять прогноз для новых данных.
Например, модель прогноза поиска ассоциаций, построенная при анализе покупок клиентов, может быть использована при работе с осуществляющим покупку клиентом, для того, чтобы предложить ему товары, которые он с определенной степенью вероятности приобретет вместе с выбранными им товарами.
Представляю и рекомендую вам супер – программу для бизнес-анализа – QlikView.
Я работаю с QlikView с 2010 года. Когда первый раз увидел программу на семинаре, то обрадовался, т.к. наконец-то нашел инструмент, которого не хватало, как воздуха, в работе.
И еще подумал, что если бы решил делать программу для анализа, то она бы была такая, как QlikView, т.к. в ней все реализовано именно так, как хотелось, и есть все, чего не хватало.
Клик помог в первые недели знакомства с ней решить задачи по анализу, которые мы не могли выполнить несколько лет никакими средствами (кубы висли, данные в Excel не помещались, и программисты в 1С не понимали, как это можно запрограммировать…)!
Программы для ставок на спорт не заменят традиционные методы анализа спортивных событий, но могут стать отличным подспорьем в работе беттера. С их помощью можно автоматизировать некоторые рутинные процессы, которые сложно делать вручную.
- Программы для анализа ставок на спорт базируются на математических принципах и алгоритмах, ведут учет ставок, собирают важные данные статистики. Некоторые способны корректировать данные в лайве.
- Многие из них создаются в виде стандартной таблицы Excel, в которой удобно фиксировать данные и производить необходимые вычисления.
Софт бывает платным и бесплатным. Большинство программы десктопные, но некоторые разработчики выпускают адаптированные приложения на телефоны с операционными системами iOS и Андроид.
Найти подходящую прогу можно на тематических форумах, сайтах с рейтингами и мониторингом, официальных порталах продукта.
Популярные программы для ставок на спорт
Представляем вниманию читателя рейтинг приложений для смартфонов и софта для ПК в 2021 году (нумерация произвольная, поскольку это не топ):
- GPS Oracle 3.0 — бесплатная таблица, которая работает в связке с ресурсом soccerstats.com и автоматически формирует прогнозы на футбольные матчи. Выдаваемые прогнозы имеют высокую проходимость и коэффициенты.
- Magic Betting — это excel таблица, специализирующаяся на футбольных событиях. Предоставляет прогнозы с высокими коэффициентами на исход «Тайм-Матч». Соблюдая наши рекомендации, таблица позволяет выходить в хороший плюс.
- TenAnaliz — самая лучшая аналитическая программа для прогнозирования ставок на теннис. Стоимость составляет 6000 р. за первый год пользования + 1200 р. за продление.
- SportStatic — софт, собирающий аналитику по футбольным и баскетбольным мероприятиям. Предоставляет довольно точные прогнозы по 6 схемам. Софт можно скачать бесплатно.
- Project Rejting — десктопное приложение, которое помогает выявить, насколько фтбольные команды хорошо защищаются или нападают.
- Fuckbuk — предназначена для прогнозирования футбольных встреч. Изначально программа платная (1990 р.), но сейчас ее можно скачать бесплатно.
- Footbet — помогает выявить явного фаворита в футбольном матче. Данные предоставляются в виде удобной таблицы.
- Infototo — софт для расчета потенциального выигрыша в тотализаторе. Предназначена для совершения правильных ставок.
- Footforecast — программа-анализатор, рассчитанная на сбор и обработку статистических данных по футбольным матчам.
- Golplyus — одна из немногих приложений, которое осуществляет подбор ставок по нескольким видам спорта. Сведения предоставляются по футболу, теннису, баскетболу и хоккею.
Прежде чем купить конкретную программу, ознакомьтесь с отзывами реальных пользователей и внимательно изучите описание софта. Далеко не все из них эффективные и полезные. Если в таблице будут неверные данные, слив банкролла гарантирован.
Лучшие проекты с бесплатными и платными прогнозами 1 Заработок с помощью стратегий от 10000 рублей в неделю
Список капперов которым удалось сделать 34 победы в ряд
Бесплатные прогнозы от искусственного интеллекта
ли со статьей или есть что добавить?