Analiza danych
Analiza danych jest ekscytującą dyscypliną, która umożliwia zrozumienie pewnych zjawisk, uzyskanie wglądu i wiedzy na podstawie surowych danych. Pojęcie to oznacza dokładnie przetwarzanie danych za pomocą technik matematycznych i statystycznych w celu uzyskania cennych wniosków, podjęcia ważnych decyzji i opracowania przydatnych produktów. Termin ten wywodzi się od angielskiego data science, często traktowanego jako synonim takich terminów, jak analityka biznesowa, badania operacyjne, business intelligence, wywiad konkurencyjny, analiza i modelowanie danych, a także pozyskiwanie wiedzy. Dzięki takim technologiom, jak języki Python czy R, platformy Hadoop i Spark masz szansę wyciągnąć maksimum wniosków, dostrzec szanse na rozwój swojej organizacji albo przewidzieć i zapobiec zagrożeniom.
Power BI w praktyce. Przejdź na wyższy poziom analizy danych
Aleksandra Piśko-Pancerz
Żyjemy w rzeczywistości, w której jesteśmy dosłownie zalewani danymi. Dotyczy to zwłaszcza osób pracujących z nimi na co dzień. Ludzki mózg bez pomocy nie jest w stanie w pełni zrozumieć takiego ogromu informacji. Ten, kto pracuje z danymi, musi się wspierać odpowiednimi narzędziami do ich zbierania, przekształcania, analizy i prezentacji po to, by dzielić się efektami swojej pracy, ale też by móc te dane zwizualizować na własne potrzeby. Tu wkracza Power BI narzędzie, które pozwala przygotować raport tak, aby jego analiza mogła zająć zaledwie 60 sekund. Znajomość Power BI otworzy Ci drogę na wyższy poziom analizy danych. Stworzysz model danych, który wystarczy odświeżać w miarę napływu nowych informacji. Osiągniesz to dzięki kombinacji Power Query, DAX i wizualizacji danych. Power BI umożliwia czytelną komunikację najważniejszych wskaźników KPI, szybką ocenę kondycji firmy, wskazanie osiąganych celów i obszarów działalności wymagających szczególnej uwagi. Brzmi jak spełnienie marzeń każdego analityka danych? W takim razie przestań marzyć, zacznij działać! Naucz się korzystać z Power BI: Poznaj najważniejsze elementy wchodzące w skład Power BI Transformuj dane dzięki zastosowaniu Power Query Zacznij operować tabelami i relacjami między nimi w zaawansowany sposób Opanuj podstawy przydatnego dla analityków języka DAX Wizualizuj dane na poziomie eksperckim Wyzwania analizy danych w 2026 roku. Jak Power BI może Ci w tym pomóc? — webinar z Aleksandrą Piśko-Pancerz ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Powtarzalne kroki – jak je zautomatyzować? - przeczytaj artykuł na blogu.
MrExcel's Holy Macro! Books, Bill Jelen
Excel 2019 is more than just a spreadsheet tool; it's a powerful platform for solving complex data challenges. In this guide, MrExcel takes you through the essentials of Excel 2019, incorporating the latest features from Office 365. You'll start by mastering the Excel interface before moving on to advanced calculation techniques that streamline your workflow. The guide emphasizes data wrangling, teaching you how to transform raw data into meaningful insights with ease.Beyond calculations, you'll learn to create visually appealing spreadsheets that communicate your data effectively. MrExcel's approach combines problem-solving strategies with real-world scenarios, ensuring you gain practical skills that apply directly to your work. Reader-sourced tips and solutions to common user pitfalls are integrated throughout the guide, offering a personalized learning experience.By the end of this book, you'll have a solid understanding of Excel 2019's capabilities, enabling you to work faster, make informed decisions, and present your data professionally. Whether you're looking to enhance your existing skills or learn new techniques, MrExcel's expert guidance will help you master Excel and elevate your data analysis game.
Andrea Janicijevic
Power Query is a data preparation tool that enables data engineers and business users to connect, reshape, enrich, and transform their data to facilitate relevant business insights and analysis. With Power Query's wide range of features, you can perform no-code transformations and complex M code functions at the same time to get the most out of your data.This Power Query book will help you to connect to data sources, achieve intuitive transformations, and get to grips with preparation practices. Starting with a general overview of Power Query and what it can do, the book advances to cover more complex topics such as M code and performance optimization. You'll learn how to extend these capabilities by gradually stepping away from the Power Query GUI and into the M programming language. Additionally, the book also shows you how to use Power Query Online within Power BI Dataflows.By the end of the book, you'll be able to leverage your source data, understand your data better, and enrich it with a full stack of no-code and custom features that you'll learn to design by yourself for your business requirements.
Joshua N. Milligan
Dane stały się paliwem rozwoju cywilizacji. Wykorzystanie ich potencjału jest jednak trudne: problemem okazuje się wyciąganie z nich informacji i wniosków, aby można było na ich podstawie podejmować trafne decyzje. Jednym z narzędzi ułatwiających tę pracę jest Tableau - program do analityki danych, który umożliwia ich zrozumienie, interpretację i prowadzenie na nich efektywnych działań. Dzięki tej książce płynnie rozpoczniesz pracę z Tableau 2022 i nauczysz się wizualizacji danych. Dowiesz się, jak je analizować i przedstawiać w formie graficznej, a także jak opowiadać oparte na nich historie. W tym wydaniu ujęto najnowsze funkcje programu, między innymi rozszerzenia pulpitów nawigacyjnych, Explain Data i integrację z CRM Analytics (Einstein Analytics), służącym do modelowania predyktywnego w Tableau. Pokazano również, jak używać tabel i obliczeń na różnych poziomach szczegółowości i stosować wizualną analitykę statystyczną. Następnie zademonstrowano techniki łączenia różnych źródeł danych z funkcjonalnościami modeli danych Tableau wraz z mapami i wizualizacjami geoprzestrzennymi. Z tego przewodnika dowiesz się też, jak korzystać z funkcji Tableau Prep Builder, by skutecznie oczyścić i zorganizować dane. Dzięki książce nauczysz się: tworzyć zachwycające wizualizacje złożonych danych budować interaktywne pulpity nawigacyjne korzystać z obliczeń w celu rozwiązywania problemów i uzupełniania analiz wzbogacać możliwości Tableau poprzez rozszerzenia, skrypty i CRM Analytics oczyszczać i organizować dane w Tableau tworzyć angażujące historie oparte na danych Przekonaj się, co Tableau wyczaruje z Twoich danych!
Nataraj Dasgupta
Big Data analytics relates to the strategies used by organizations to collect, organize, and analyze large amounts of data to uncover valuable business insights that cannot be analyzed through traditional systems. Crafting an enterprise-scale cost-efficient Big Data and machine learning solution to uncover insights and value from your organization’s data is a challenge. Today, with hundreds of new Big Data systems, machine learning packages, and BI tools, selecting the right combination of technologies is an even greater challenge. This book will help you do that. With the help of this guide, you will be able to bridge the gap between the theoretical world of technology and the practical reality of building corporate Big Data and data science platforms. You will get hands-on exposure to Hadoop and Spark, build machine learning dashboards using R and R Shiny, create web-based apps using NoSQL databases such as MongoDB, and even learn how to write R code for neural networks.By the end of the book, you will have a very clear and concrete understanding of what Big Data analytics means, how it drives revenues for organizations, and how you can develop your own Big Data analytics solution using the different tools and methods articulatedin this book.
Practical Business Intelligence. Optimize Business Intelligence for Efficient Data Analysis
Ahmed Sherif
Business Intelligence (BI) is at the crux of revolutionizing enterprise. Everyone wants to minimize losses and maximize profits. Thanks to Big Data and improved methodologies to analyze data, Data Analysts and Data Scientists are increasingly using data to make informed decisions. Just knowing how to analyze data is not enough, you need to start thinking how to use data as a business asset and then perform the right analysis to build an insightful BI solution. Efficient BI strives to achieve the automation of data for ease of reporting and analysis. Through this book, you will develop the ability to think along the right lines and use more than one tool to perform analysis depending on the needs of your business. We start off by preparing you for data analytics. We then move on to teach you a range of techniques to fetch important information from various databases, which can be used to optimize your business.The book aims to provide a full end-to-end solution for an environment setup that can help you make informed business decisions and deliver efficient and automated BI solutions to any company.It is a complete guide for implementing Business intelligence with the help of the most powerful tools like D3.js, R, Tableau, Qlikview and Python that are available on the market.
Abhinav Dadhich
In this book, you will find several recently proposed methods in various domains of computer vision. You will start by setting up the proper Python environment to work on practical applications. This includes setting up libraries such as OpenCV, TensorFlow, and Keras using Anaconda. Using these libraries, you'll start to understand the concepts of image transformation and filtering. You will find a detailed explanation of feature detectors such as FAST and ORB; you'll use them to find similar-looking objects.With an introduction to convolutional neural nets, you will learn how to build a deep neural net using Keras and how to use it to classify the Fashion-MNIST dataset. With regard to object detection, you will learn the implementation of a simple face detector as well as the workings of complex deep-learning-based object detectors such as Faster R-CNN and SSD using TensorFlow. You'll get started with semantic segmentation using FCN models and track objects with Deep SORT. Not only this, you will also use Visual SLAM techniques such as ORB-SLAM on a standard dataset. By the end of this book, you will have a firm understanding of the different computer vision techniques and how to apply them in your applications.
Hector Cuesta
Plenty of small businesses face big amounts of data but lack the internal skills to support quantitative analysis. Understanding how to harness the power of data analysis using the latest open source technology can lead them to providing better customer service, the visualization of customer needs, or even the ability to obtain fresh insights about the performance of previous products. Practical Data Analysis is a book ideal for home and small business users who want to slice and dice the data they have on hand with minimum hassle.Practical Data Analysis is a hands-on guide to understanding the nature of your data and turn it into insight. It will introduce you to the use of machine learning techniques, social networks analytics, and econometrics to help your clients get insights about the pool of data they have at hand. Performing data preparation and processing over several kinds of data such as text, images, graphs, documents, and time series will also be covered.Practical Data Analysis presents a detailed exploration of the current work in data analysis through self-contained projects. First you will explore the basics of data preparation and transformation through OpenRefine. Then you will get started with exploratory data analysis using the D3js visualization framework. You will also be introduced to some of the machine learning techniques such as, classification, regression, and clusterization through practical projects such as spam classification, predicting gold prices, and finding clusters in your Facebook friends' network. You will learn how to solve problems in text classification, simulation, time series forecast, social media, and MapReduce through detailed projects. Finally you will work with large amounts of Twitter data using MapReduce to perform a sentiment analysis implemented in Python and MongoDB. Practical Data Analysis contains a combination of carefully selected algorithms and data scrubbing that enables you to turn your data into insight.