Основные методы сбора и анализа данных - Мониторинг и оценка государственных и муниципальных программ

Содержание

Знаете другие инструменты? Делитесь в комментариях 😉
Реализованные типы анализа
Модели прогноза
Популярные программы для ставок на спорт

10 октября 2019 Анализ данных – штука сложная и интересная, но лучше обзавестись соответствующим арсеналом. Вот подборка инструментов, которые облегчат работу. 1

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.

Чем открыть файл .xls – лучшие заменители программы MS Excel

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:

Как и чем открыть файл xlsx на компьютере онлайн и с помощью программ платными и бесплатными методами

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.

Говорят, анонимности в интернете не бывает. Но так ли это на самом деле, и как остаться незамеченным?

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.