Verleger: 8
Analiza biznesowa w IT. Lessons learned
Karolina Zmitrowicz
O analizie biznesowej praktycznie Na rynku książek poświęconych analizie biznesowej w sektorze IT dostępnych jest kilka pozycji. Zawierają one informacje na temat praktyk, narzędzi i podejścia stosowanego w tej dziedzinie. Dotychczas jednak brakowało kompendium, które byłoby praktycznym przewodnikiem zbierającym doświadczenia z różnych projektów, firm i od ekspertów podchodzących w odmienny sposób do analizy biznesowej. Książka Karoliny Zmitrowicz, uznanej specjalistki do spraw analizy biznesowej, inżynierii wymagań, zarządzania jakością i zarządzania projektami, uzupełnia tę lukę. Wprowadzając w temat i kompleksowo go omawiając, autorka czerpie równocześnie z obserwacji, doświadczeń i praktyk - tych, które działają, i tych, które nie sprawdzają się w różnych obszarach analizy biznesowej. Dostarcza tym samym wskazówek dotyczących aspektów i obszarów stanowiących największe wyzwania w pracy analityka, takich jak: Prawidłowe planowanie pracy pod kątem celów i oczekiwanych rezultatów Precyzyjne wyrażanie myśli i przekładanie ich na udokumentowany zapis Uwzględnianie punktu widzenia wszystkich interesariuszy Przykładanie odpowiedniej wagi do inżynierii wymagań Wdrażanie zasad AB w projektach z różnych branż
Analiza danych behawioralnych przy użyciu języków R i Python
Florent Buisson
Wykorzystanie danych zorientowanych na użytkownika w celu uzyskania realnych wyników biznesowych Dzięki tej książce Czytelnik będzie mógł wykorzystać w swojej firmie pełną moc danych behawioralnych używając w tym celu wyspecjalizowanych narzędzi. Algorytmy często stosowane w danologii, a także programy służące do analizy predykcyjnej traktują jak zwykłe informacje dane behawioralne wygenerowane przez użytkowników, takie jak kliknięcia na stronie internetowej czy zakupy w supermarkecie. Ten praktyczny przewodnik zawiera opisy skutecznych metod, zaprojektowanych specjalnie w celu przeprowadzania analiz danych behawioralnych. Zaawansowana architektura umożliwiająca wykonywanie eksperymentów pomaga w pełni wykorzystać testy A/B. Diagramy przyczynowe pozwalają poznać przyczyny zachowań nawet w przypadku, gdy nie można przeprowadzać eksperymentów. Ta praktyczna książka, napisana przystępnym stylem i przeznaczona dla osób zajmujących się danymi, analityków biznesowych oraz behawiorystów, zawiera kompletne przykłady, a także ćwiczenia wykorzystujące języki R i Python, pozwalające od razu uzyskać lepszy wgląd w dane. Zagadnienia przeanalizowane w książce: - Poznanie specyfiki danych behawioralnych. - Przedstawienie różnic pomiędzy pomiarami a prognozami. - Wyjaśnienie, jak można oczyścić i przygotować dane behawioralne. - Zaprojektowanie i przeanalizowanie eksperymentów umożliwiających podejmowanie optymalnych decyzji biznesowych. - Wykorzystanie danych behawioralnych w celu zrozumienia i określenia przyczyny oraz skutku. - Zaprezentowanie kompleksowej metody pozwalającej na uzyskanie przejrzystego podziału klientów na grupy. "Ta książka jest wyjątkowa, ponieważ rozpoczyna się od przedstawienia pytań i problemów, a także wykorzystuje w postaci prawdziwych narzędzi odpowiednie techniki i języki programowania. Dzięki temu Czytelnicy poznają, jak można rozwiązywać niezwykle ważne i trudne zagadnienia. Czas poświęcony na jej przeczytanie będzie czystą inwestycją." -Eric Weber Kierownik Działu Eksperymentów, Yelp Florent Buisson jest ekonomistą behawioralnym z 10-letnim doświadczeniem związanych z biznesem, analityką i naukami behawioralnymi. W firmie ubezpieczeniowej Allstate założył zespół specjalizujący się w naukach behawioralnych i pełnił funkcję jego szefa przez cztery lata. Publikował artykuły naukowe w czasopismach takich jak recenzowany Journal of Real Estate Research. Posiada tytuł magistra ekonometrii oraz doktorat z ekonomii behawioralnej, uzyskany na uniwersytecie Sorbona w Paryżu.
Analiza danych w biznesie. Sztuka podejmowania skutecznych decyzji
Foster Provost, Tom Fawcett
Wyciągaj trafne wnioski! Posiadanie zbiorów danych to połowa sukcesu. Druga połowa to umiejętność ich skutecznej analizy i wyciągania wniosków! Dopiero na tej podstawie będziesz w stanie właściwie ocenić kondycję Twojej firmy oraz podjąć słuszne decyzje. Wiedza zawarta w tej książce może zadecydować o sukcesie biznesowym lub porażce. Nie ryzykuj i sięgnij po to doskonałe źródło wiedzy, poświęcone nauce o danych. To unikalny podręcznik, który pomoże Ci sprawnie opanować nawet najtrudniejsze zagadnienia związane z analizą danych. Dowiedz się, jak zbudowany jest proces eksploracji danych, z jakich narzędzi możesz skorzystać oraz jak stworzyć model predykcyjny i dopasować go do danych. W kolejnych rozdziałach przeczytasz o tym, czym grozi nadmierne dopasowanie modelu i jak go unikać oraz jak wyciągać wnioski metodą najbliższych sąsiadów. Na koniec zaznajomisz się z możliwościami wizualizacji skuteczności modelu oraz odkryjesz związek pomiędzy nauką o danych a strategią biznesową. To obowiązkowa lektura dla wszystkich osób chcących podejmować świadome decyzje na podstawie posiadanych danych! Dzięki tej książce: poznasz model predykcyjny dowiesz się, jak dopasować model do danych zwizualizujesz skuteczność zbudowanego modelu zwiększysz swoje szanse na osiągnięcie sukcesu biznesowego! Przeanalizuj posiadane dane i podejmij trafne decyzje!
Analiza danych w PostgreSQL. Kurs video. Relacyjne bazy danych w pigułce
Przemysław Dacko
Obierz kurs na... analizę danych w Postgresie Język SQL w świecie IT jest niczym tabliczka mnożenia dla ucznia. Stanowi absolutną podstawę w pracy zarówno analityków, jak i programistów, a jego opanowanie jest konieczne do efektywnej pracy z danymi. By w pełni skorzystać z możliwości tego języka zapytań, należy jeszcze wybrać odpowiedni system zarządzania. PostgreSQL to system zarządzania relacyjnymi bazami danych, zgodny ze standardem SQL. To znaczy, że używa tego samego języka co inne bazy danych SQL, jednak zapewnia też szereg narzędzi i funkcjonalności przydatnych zwłaszcza do analizy danych. Jednym z takich rozszerzeń jest pgAdmin, umożliwiający analizowanie danych z poziomu interfejsu graficznego, co może być szczególnie istotne dla osób z niewielkim doświadczeniem w SQL. Postgres oferuje wsparcie dla wielu języków programowania, w tym dla SQL, Pythona, Perla i Tcl, a dzięki rozszerzeniom można wzbogacić go o kolejne języki, na przykład R, C++ czy Javę. Ponadto jest systemem skalowalnym i dlatego świetnie sprawdza się w analizowaniu i przetwarzaniu dużych zbiorów danych, a także składowaniu danych o różnorodnych typach. W zakres tych różnorodnych typów wchodzą te w formacie JSON i XML, kojarzone z bazami NoSQL. Cały świat business intelligence pokochał PostgreSQL, gdyż jest on wyjątkowo elastycznym rozwiązaniem i umożliwia składowanie, modelowanie i wizualizację danych, jak również tworzenie wysokiej jakości raportów. Co więcej, w łatwy sposób można go zintegrować z narzędziami analitycznymi, takimi jak PowerBI i Tableau. W trakcie naszego profesjonalnego szkolenia: Wybierzesz system zarządzania relacyjnymi bazami danych Zainstalujesz klienta i serwer PostgreSQL Skonfigurujesz program pgAdmin 4 Utworzysz bazy danych Nauczysz się tworzyć tabele, uzupełniać je danymi i wyświetlać ich zawartość Poznasz metody agregowania i grupowania danych Dowiesz się, jak aliasować tabele i kolumny Połączysz ze sobą tabele na różne sposoby Nauczysz się filtrować i sortować wyniki Poznasz operatory rozwijające możliwości filtrowania Nauczysz się wykrywać anomalie Przećwiczysz filtrowanie zgrupowanych widoków Poznasz instrukcje warunkowe Zaktualizujesz wiersze w tabelach Dowiesz się, jak usuwać wiersze z tabel, tworzyć rankingi i grupować daty Zapiszesz wyniki zapytania do nowej tabeli Dowiesz się, jak limitować zapytania Zgłębisz tajniki oczyszczania danych i walidacji danych Przećwiczysz analizę szeregów czasowych i analizę kohortową Nauczysz się wizualizować dane Dowiesz się, czym jest wielkość próbki Analiza danych w PostgreSQL. Kurs video. Relacyjne bazy danych w pigułce to szkolenie, dzięki któremu nauczysz się przeprowadzać przekrojowe analizy danych na wiele sposobów. W praktyce wdrożysz sposoby zarządzania bazami danych i tabelami. Poznasz tajniki przygotowania, analizowania i walidowania danych. Dokładnie przećwiczysz i opanujesz podstawy języka SQL. Nauczysz się łączyć tabele przez joiny i union. Wyniki swojej pracy będziesz w stanie przedstawić w formie zarówno wizualnej, jak i detalicznej. Po ukończeniu szkolenia śmiało stwierdzisz, że znasz podstawy SQL i analizy danych, co pozwoli Ci dalej rozwijać swoje umiejętności w uporządkowany i ukierunkowany sposób.
Analiza danych w Pythonie. Kurs video. Pracuj z Jupyter, Pandas i Matplotlib
Przemysław Dacko
Obierz kurs na analizę danych w Pythonie! Według raportu Digital 2022 liczba internautów to ponad 62% światowej populacji. Są nas miliardy i w krótkim czasie produkujemy miliardy danych. We współczesnym świecie zbiory danych postrzegane są niemal jak złoto, determinują bowiem kierunek rozwoju gospodarki. Jednakże tylko odpowiednio przetworzone dane stają się wartościowymi informacjami. Możemy przyjąć, że kształtują one każdy biznes, dlatego biznes chętnie sięga po analizę danych - naukę, w której surowe dane są analizowane w celu uzyskania na ich podstawie użytecznych informacji i wniosków. A więc jak przekuć zebrane dane w złoto? Branżowym standardem w analizie danych jest język Python i dystrybucja Anaconda wraz z licznymi pakietami data science. Zarezerwuj ponad 6 godzin na naukę, a wszystkie te niezbędne narzędzia i metodyki analizowania danych poznasz w ramach naszego kursu. W trakcie naszego profesjonalnego szkolenia wideo z analizy danych w Pythonie nauczysz się: Korzystać z dystrybucji Anaconda Używać programów Jupyter Lab i Jupyter Notebook Tworzyć wirtualne środowiska dla języka Python i nimi zarządzać Korzystać na poziomie podstawowym z języka Python Używać na poziomie podstawowym biblioteki Pandas, w tym: Obsługiwać DataFrame'y i sety Operować na DataFrame'ach i setach Wczytywać pliki Excel, CSV, tekstowe, pickle Wczytywać dane z baz danych i poprzez API Stosować metody oczyszczania danych: Usuwać puste wiersze Podglądać i przeglądać dane Zarządzać duplikatami Radzić sobie z błędnym typem danych Formatować tabele i dane Usuwać konkretne znaki Korzystać z metod manipulacji danymi: Zmieniać nazwy i dzielić kolumny Agregować dane i znajdować średnie, sumy, mediany, minimum i maksimum Grupować dane - sprawdzać teorię i analizować konkretne tendencje Sortować dane Filtrować dane Łączyć kilka źródeł i tabel w jedną Używać biblioteki Matplotlib i tworzyć wykresy: Tworzyć podstawowy wykres liniowy Edytować markery i linie Edytować etykiety i siatki Tworzyć subwykresy Tworzyć wykres scatterplot Tworzyć wykres słupkowy Generować histogram Tworzyć wykres kołowy Analizować dane i wyciągać wnioski z uzyskanych informacji Analiza danych w Pythonie. Kurs video. Pracuj z Jupyter, Pandas i Matplotlib rozpoczyna się konfiguracją środowiska Anaconda i instalacją bibliotek. W drugim rozdziale przestaną Ci być obce podstawy języka Python, poznasz między innymi operatory, listy, tuple, sety, słowniki, instrukcje warunkowe, pętle, funkcję lambda, RegEx i wyjątki. Po zaprzyjaźnieniu z Pythonem przyjdzie kolej na Pandas - bibliotekę oferującą struktury danych i operacje do manipulowania tabelami liczbowymi, a także szeregami czasowymi. Następnie czeka Cię dużo pracy z danymi; nauczysz się je oczyszczać, agregować i grupować. Po odpowiednim przygotowaniu danych kolej na ich wizualizację. W ostatnim rozdziale poznasz bibliotekę Matplotlib do generowania wizualizacji danych takich jak wykresy i histogramy. Kurs z analizy danych w Pythonie zakończysz na poziomie podstawowym. Będziesz w stanie samodzielnie stworzyć projekt analizy i przeprowadzić ją od wczytania danych po wnioski i wyniki w postaci tabel i wykresów. Pozbędziesz się uczucia skołowania, wywołanego wątpliwościami, od czego by rozpocząć naukę, a poznane zagadnienia pozwolą Ci na efektywny dalszy rozwój, wskażą bowiem wiele punktów wyjścia do kreowania swojej ścieżki w data science. Jakie zadania wykonuje analityk danych? Do codziennych zadań analityka należy zwiększanie wydajności poprzez wykrywanie wzorców w danych. Pod tym pojęciem kryje się realizowana na różne sposoby praca z danymi, w tym ich eksploracja, zarządzanie nimi, a także analiza statystyczna i wizualizacja danych. Analityk zajmuje się weryfikacją pewnych hipotez biznesowych i przygotowaniem raportów dla zarządu lub innych pracowników firmy. Jednocześnie zachowuje dużą samodzielność, eksplorując dane w sposób kreatywny i poszukując ciekawych zależności i zachowań. Już teraz jest to jeden z lepiej opłacanych zawodów w branży informatycznej, a analityk danych jest pożądanym pracownikiem z pogranicza IT i biznesu w każdej, zarówno większej, jak i mniejszej firmie. Zobacz także kursy wideo z .NET
Alicja Wolny-Dominiak
Obierz kurs na sprawniejszą analizę danych W dobie rozwoju technologii informatycznych i bazodanowych firmy gromadzą coraz więcej danych związanych z różnymi obszarami funkcjonowania przedsiębiorstwa. Praca z danymi powoli staje się codziennością działów marketingu i sprzedaży, w których konieczna okazuje się umiejętność szybkiego analizowania masowych informacji dotyczących profilu i zachowań klientów, źródeł ruchu na stronach WWW czy produktów przynoszących największe przychody w danym kanale dystrybucji. Kto potrafi błyskawicznie przetworzyć te dane i wyciągnąć z nich trafne wnioski, ten zyskuje przewagę konkurencyjną. Nic dziwnego, że rynek pracy jak gąbka chłonie specjalistów w zakresie analizy oraz wizualizacji danych. Sprzymierzeńcem w tych działaniach jest program R, czyli środowisko do obliczeń statystycznych, oraz współpracujące z nim R-Studio, stanowiące zestaw narzędzi do odzyskiwania danych utraconych z wewnętrznych i zewnętrznych nośników. Umiejętność sprawnego posługiwania się tym oprogramowaniem pozwala w bardzo elastyczny i indywidualny sposób przeprowadzać niezwykle zaawansowane analizy oraz profesjonalne wizualizacje danych. Co istotne, praca z nimi nie wymaga posiadania dużej wiedzy z dziedziny programowania — skupia się przede wszystkim na problemach stricte związanych z analizą. Niniejszy kurs video pozwala na szybkie rozpoczęcie samodzielnego działania w R-Studio i pokazuje możliwości, jakie oferuje środowisko R. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? W trakcie niniejszego kursu video: Zobaczysz, na czym polega obróbka danych i jak zautomatyzować ten proces. Przeprowadzisz obliczenia statystyczne na zbiorach danych, a następnie je zautomatyzujesz. Zapoznasz się z zagadnieniem modelowania statystycznego. Będziesz wizualizować dane, wyniki oraz uzyskasz wykresy statystyczne. Co więcej... Nauczysz się wykonywać aplikację webową dla powyższych czynności. Analiza danych w środowisku R. Kurs video. Poziom pierwszy. Manipulacja, modelowanie i wizualizacja danych w praktyce kończy się na poziomie podstawowym. Jego słuchacz zdobędzie bazową wiedzę z obszaru statystyki opisowej oraz pracy w środowisku R i narzędziu R-Studio, dzięki czemu będzie w stanie samodzielnie ją rozwijać. Witaj w programie R Program, środowisko albo — jeszcze inaczej — język R to oprogramowanie typu open source, co oznacza, że rozwijają go sami użytkownicy, a korzystanie z niego jest nieodpłatne. Współpracuje z komputerami zarówno z Linuksem, jak i z Windowsem oraz macOS. Dostarcza szeroką gamę technik statystycznych (takich jak modelowanie liniowe i nieliniowe, klasyczne testy statystyczne, analiza szeregów czasowych, klasyfikacja czy grupowanie) oraz graficznych. Powszechnie korzysta się z niego w biznesie, bioinformatyce czy medycynie — do badań klinicznych. Jest na tyle popularny, że producenci komercyjnych pakietów statystycznych (na przykład SAAS lub Statistica) oferują dedykowane mechanizmy, dzięki którym ich oprogramowanie współpracuje z R. Dowiedz się, czym jest i jak działa pakiet R Kurs, dzięki któremu opanujesz podstawy pracy z językiem R oraz narzędziem R-Studio, trwa cztery godziny. W tym czasie dowiesz się, czym jest środowisko R i R-Studio i jak je zainstalować na swoim komputerze. Poznasz składnię programu R: rodzaje obiektów, wymuszanie typu zmiennej, wektor, macierz, listę faktor, ramkę danych data.frame, działania wektorowe, if oraz pętlę. Będziesz manipulować danymi — wczytywać je, agregować, filtrować, sortować i łączyć. Wykonasz analizę danych — i poznasz przy tym kolejne pojęcia: zmienną losową, jej rozkład i wybrane rozkłady, korelację i regresję oraz analizę szeregu czasowego (dekompozycja, średnia ruchoma, prognozowanie). Zobaczysz podstawowe wykresy wykonywane w technice tradycyjnej, dowiesz się, na czym polega formatowanie i personalizacja wykresu, poznasz nowoczesne wykresy z pakietem ggplot2, htmlwidgets i mapy z ggplot. Zaznajomisz się również z budową webowej aplikacji R Shiny. Tylko dla wtajemniczonych Osoba korzystająca z programu R może zajmować się wszystkim, co dotyczy danych i ich obróbki, analiz statystycznych czy wizualizacji. Poszerzając samodzielnie zakres wiedzy, będzie potrafiła budować modele statystyczne bazujące na zmiennych losowych i ich rozkładach, wykonywać na własne potrzeby różnego rodzaju symulacje, tworzyć modele predykcyjne i inne eksperymenty w ramach uczenia maszynowego oraz automatyzować wymienione czynności.
Analiza danych w Tableau. Kurs video. Podstawy pracy analityka
Przemysław Dacko
Obierz kurs na analizę danych w Tableau W sektorze business intelligence Tableau ma aż 16 procent udziału w rynku, co czyni go liderem w kategorii oprogramowania do analizy danych. Na ten zdumiewający wynik z pewnością wpłynęła prosta obsługa programu i jego intuicyjny interfejs. Nietechniczni pracownicy firmy bez problemów mogą przeglądać i analizować gotowe dane i raporty. Tableau, prócz tego, że jest łatwy do nauki, jako narzędzie do wizualizacji danych oferuje ogromne możliwości. Cechuje się dużą wydajnością, zdolnością wykonywania złożonych obliczeń i przetwarzania milionów danych w czasie rzeczywistym. Jest programem, w którym skomplikowane tabele w okamgnieniu można zamienić w zrozumiałe, interaktywne wykresy i grafiki. Ponadto Tableau jest dostępny na urządzenia mobilne iOS i Android. Wszystkie swoje analizy i raporty możesz więc mieć zawsze ze sobą! Użytkownicy pokochali Tableau za innowacje, które wprowadza do świata business intelligence. Z naszym kursem przekonasz się, że to narzędzie skrojone pod oczekiwania analityka! Analiza danych w Tableau. Kurs video. Podstawy pracy analityka składa się z 74 lekcji trwających łącznie ponad 7 godzin. W trakcie naszego profesjonalnego szkolenia: Zainstalujesz Tableau i poznasz jego obsługę Samodzielnie stworzysz wykresy: liniowe, punktowe, słupkowe, kołowe, pociskowe, heatmap, treemap Nauczysz się formatować wykresy, dodawać linie trendów i forecasty Poznasz najważniejsze pojęcia: worksheet, workbook, dashboard, story Nauczysz się pisać funkcje LOD Poznasz składnię pól kalkulowanych i dowiesz się, jak je utworzyć Stworzysz zaawansowane pola kalkulowane Przećwiczysz kalkulacje tabelaryczne, a także zorientujesz się, jak i kiedy ich używać Dowiesz się, jak korzystać z Tableau Server i Tableau Online Poznasz funkcje dostępne dla osoby wyświetlającej raport Nauczysz się tworzyć profesjonalne dashboardy i używać wszystkich związanych z nimi funkcji Dowiesz się, jak tworzyć foldery i przyznawać uprawnienia dostępu do nich Poznasz miary i wymiary Przećwiczysz pracę z danymi liczbowymi, tekstowymi i datami Przygotujesz źródło danych typu live i extract Uformujesz wszelkiego rodzaju relacje między źródłami danych Poznasz parametry, sety i ich zastosowanie Co więcej... Nauczysz się porządkowania danych, w tym agregowania, grupowania, filtrowania i sortowania Opublikujesz swoją pracę i własne źródło danych Analiza danych w Tableau. Kurs video. Podstawy pracy analityka ugruntuje Twoją wiedzę na poziomie podstawowym. Nie musisz mieć żadnych umiejętności technicznych i programistycznych, by nauczyć się obsługi Tableau. W trakcie szkolenia zaznajomisz się z pracą na zbiorach danych i metodami wizualizowania ich w postaci wykresów. Poznasz możliwości podłączania źródeł i relacje między danymi. Dowiesz się, jak łączyć tabele za pomocą join i union. Nauczysz się blendowania – techniki łączenia danych z różnych źródeł, aby analizować je w obrębie jednego widoku. Przećwiczysz funkcje LOD, czyli kalkulacje poziomu szczegółowości, i przedstawisz dane na innym poziomie dokładności niż wejściowa wizualizacja. Za pomocą kilku kliknięć stworzysz interaktywny dashboard umożliwiający wizualne porównywanie różnych typów danych. W ostatnim rozdziale opublikujesz kompletny raport na serwerze, by był dostępny dla uprawnionych odbiorców.
Analiza danych z Banku Danych Lokalnych z wykorzystaniem programu R
Andrzej Bąk, Grażyna Dehnel, Andrzej Dudek, Eugeniusz...
Monografia skierowana jest do użytkowników Banku Danych Lokalnych oraz osób, które we własnym zakresie chcą się z nim zapoznać. Bank Danych Lokalnych (BDL) udostępniany przez GUS od 1995 r. jest największą w Polsce bazą danych oferującą potencjalnym użytkownikom ponad 97 tys. zmiennych statystycznych pogrupowanych tematycznie. BDL to znane i cenione źródło danych statystycznych dla badaczy stosujących metody wielowymiarowej analizy statystycznej. Książka jest pierwszą pozycją naukową prezentującą automatyczne wykorzystanie danych z Banku Danych Lokalnych w analizach statystycznych wykorzystujących metody wielowymiarowe. Wiedza zawarta w monografii pozwoli użytkownikom metod statystycznej analizy wielowymiarowej na szybkie i przyjazne przeprowadzanie analiz dla danych statystycznych pozyskanych z BDL. Ponadto czytelnik otrzyma aktualną wiedzę z zakresu statystycznej analizy wielowymiarowej oraz wszystkie skrypty programu R. W monografii zaprezentowano nowy sposób automatycznego pozyskiwania danych z Banku Danych Lokalnych z wykorzystaniem pakietu bdl oraz interfejsu API (Application Programming Interface) oraz wykorzystanie tak pozyskanych danych w zastosowaniu dla wybranych metod statystycznej analizy wielowymiarowej. Autorzy mają nadzieję, że monografia okaże się przydatna dla badaczy i praktyków, którzy zajmują się problematyką analizy danych, klasyfikacji, dyskryminacji, modelowania, wizualizacji, itp. Zainteresuje więc z pewnością ekonomistów, psychologów, socjologów, biologów, botaników, archeologów, lekarzy i innych.
Analiza danych z wykorzystaniem SQL-a. Zaawansowane techniki przekształcania danych we wnioski
Cathy Tanimura
Język SQL został stworzony jako narzędzie do przetwarzania danych. Mimo że zwykle jest używany do pracy z bazami danych, jego możliwości są o wiele większe. Poprawny kod SQL ułatwia przetwarzanie potężnych zbiorów danych z dużą szybkością. Szczególnie obiecującą perspektywą jest zastosowanie języka SQL na wielkich zbiorach danych przechowywanych w chmurze. Dzięki nieco bardziej złożonym konstrukcjom SQL analityk danych może z dużą efektywnością wydobywać z nich wiedzę. Ta praktyczna książka jest przeznaczona dla analityków danych i danologów, którzy chcą używać SQL-a do eksploracji dużych zbiorów danych. Pokazuje zarówno popularne, jak i nieco mniej znane techniki budowania zapytań SQL, dzięki czemu możliwe staje się rozwiązywanie nawet bardzo zawiłych problemów i optymalne wykorzystanie właściwości tego języka w pracy na danych. W nowy, innowacyjny sposób przedstawiono tu takie pojęcia jak złączenia, funkcje okna, podzapytania i wyrażenia regularne. Zademonstrowano, jak łączyć różne techniki, aby szybciej osiągać cele za pomocą łatwego do zrozumienia, czytelnego kodu. Opisywany materiał został zilustrowany licznymi przykładami zapytań SQL, dzięki czemu można płynnie przejść do rozwiązywania konkretnych problemów z zakresu przetwarzania, analizy i eksploracji danych. Najciekawsze zagadnienia: przygotowywanie danych do analizy analizy szeregów czasowych z wykorzystaniem SQL analizy kohortowe do badania zachodzących zmian analiza tekstu za pomocą zaawansowanych funkcji i operatorów SQL wykrywanie odstających wartości analizy eksperymentów (testy A/B) SQL: tak wyciągniesz z danych rzetelne wnioski!
Analiza drgań nawierzchni i podtorza pod wpływem obciążeń ruchomych z dużymi prędkościami
Magdalena Ataman
We współczesnej komunikacji pociągi odgrywają coraz większą rolę. Konstrukcje nawierzchni kolejowej i podtorza, przystosowanych do ruchu pociągów z dużymi prędkościami, muszą spełniać rygorystyczne warunki techniczne, zatem właściwe zwymiarowanie nawierzchni drogi szynowej jest niezwykle ważnym zadaniem, mającym zasadniczy wpływ na bezpieczeństwo i komfort podróży i transportu. W prezentowanym opracowaniu wskazany i przebadany został wpływ pionowego obciążenia ruchomego na powstawanie i wielkość ściskających sił osiowych w konstrukcji drogi szynowej. Oprócz prędkości w analizie uwzględniono inercję obciążenia i podłoża gruntowego. Do rozważań przyjęto model nawierzchni kolejowej w postaci belki lub płyty warstwowej o zmiennej sztywności poszczególnych warstw. Analizowany model podłoża Własowa uwzględnia, oprócz własności sprężystych gruntu, jego ścinanie i masę, czyli inercję (siły bezwładności), oraz osiadanie podłoża w sąsiedztwie toru kolejowego. W pracy przebadano wpływ sił osiowych na wielkość prędkości krytycznych. Przeanalizowano też schematy uwzględniające zmienność masy i sztywności konstrukcji drogi szynowej oraz zmienność parametrów charakteryzujących podłoże w kierunku podłużnym. Ruch pojazdu ze zmiennymi prędkościami po torze generuje również podłużną siłę ruchomą, wywołującą drgania podłużne konstrukcji nawierzchni. Zjawisko to może być szczególnie ważne w konstrukcjach mostowych. W pracy przebadano wpływ ruchomych sił stycznych do toru na odpowiedź dynamiczną nawierzchni i podtorza drogi szynowej biegnącej po gruncie oraz na moście. Zaprezentowano także uproszczony model do wstępnej analizy wpływu nierówności toru na zmianę prędkości koła. Istotą prezentowanej monografii są analityczne rozwiązania dynamiczne od pionowych inercyjnych obciążeń ruchomych konstrukcji na podłożach odkształconych, a zasadniczym i oryginalnym elementem - analityczne wyznaczenie dynamicznych podłużnych sił krytycznych od inercyjnych obciążeń pionowych w układzie nawierzchnia, podtorze, ruchomy pociąg i otoczenie drogi kolejowej, a następnie wyznaczenie w takim modelu prędkości krytycznych.
Marek Czyżewski i In.
Celem publikacji jest przedstawienie wybranych metod i perspektyw badawczych, stosowanych we współczesnej analizie dyskursu, która od początku była i pozostaje obszarem spotkania wielu dyscyplin: językoznawstwa, socjologii, historii, kulturoznawstwa, politologii, a także pedagogiki i filozofii. To spotkanie powoduje, że analiza dyskursu jawi się jako dziedzina w oczywisty sposób inter- i multidyscyplinarna. Niekiedy korzystanie z wielorodnych inspiracji prowadzi do wypracowania własnych, zintegrowanych, a zatem interdyscyplinarnych języków analitycznych. W innych przypadkach obserwujemy raczej sytuację multidyscyplinarną w postaci wzajemnego uzupełniania się odmiennych strategii badawczych. Analizując polskie tekstów publiczne autorzy używają instrumentarium badawczego wywodzącego się z nauk humanistycznych i społecznych, uwzględniając obecne w polskiej tradycji nurty badawcze oraz specyfikę kontekstu społeczno-kulturowego. Prezentowane w tomie analizy były przedmiotem wspólnych dyskusji, które pozwalały na konfrontację różnych metodyk (dominującym ujęciem okazały się jakościowe metody semiotyczno-lingwistyczne) i metodologii oraz perspektyw teoretycznych (deskryptywna, krytyczna). Teksty metodologiczne zostały podzielone na trzy kategorie: metody (przedstawiono wybrane metody analizy dyskursu: analizę pola semantycznego, analizę narracyjną, analizę multimodalną, analizę semiotyczną oraz analizy ramowania), perspektywy badawcze (perspektywa krytycznej analizy dyskursu, perspektywa postkolonialna, perspektywa feministyczna oraz perspektywa postfoucaultowskiej analizy dyskursu) a także dwie analizy tego samego materiału. Prezentowany tom stanowi dobrą ilustrację zastosowania w praktyce badawczej reguł interdyscyplinarności i efektów multidyscyplinarności oraz zestawiania ze sobą różnych punktów widzenia w badaniach nad komunikowaniem publicznym, które jest wdzięcznym polem dla takich ujęć badawczych. Książka powinna cieszyć się zainteresowanie wszystkich interesujących się debatą publiczną w Polsce, jej historycznymi odsłonami oraz poszukiwaniem narzędzi dla jej poznawania i analizy.
Analiza ekonomiczna działalności przedsiębiorstwa
Wiesław Janik, Artur Paździor, Maria Paździor
Przygotowując niniejszą monografię wykorzystano najnowszą literaturę przedmiotu. Poszczególne metody analizy zostały dodatkowo zilustrowane przykładami praktycznymi, które zostały oparte częściowo na danych empirycznych z przedsiębiorstw, częściowo zaś na danych umownych. Treść niniejszego opracowania jest zgodna z zakresem tematycznym analizy ekonomicznej wykładanej na kierunkach ekonomicznych studiów dziennych i zaocznych oraz studiach podyplomowych. Książka może być użyteczna dla praktyków, zajmujących się zagadnieniami planowania, finansowania i oceny efektywności procesów gospodarczych.
Robert Kowalak
Podręcznik poświęcony analizie trudności finansowych i przewidywaniu bankructwa wypełnia lukę na rynku pozycji prezentujących zagadnienia związane z analizą finansową przedsiębiorstwa. Istotną jego zaletą jest kompleksowa prezentacja problematyki wykorzystania różnego rodzaju modeli statystycznych i ekonometrycznych w przewidywaniu upadłości przedsiębiorstw. Z pewnością można go polecić właścicielom przedsiębiorstw i kadrze menedżerskiej, a także studentom uczelni ekonomicznych specjalizujących się w tematyce analizy finansowej. Ponadto może być użyteczny również dla słuchaczy studiów podyplomowych.
Matt Krantz
Określ efektywność firm Minimalizuj ryzyko i doskonal umiejętności w zakresie inwestowania Oceniaj przyszłą wartość przedsiębiorstw Optymalizuj swój portfel! W tym pouczającym, zwięzłym przewodniku znajdziesz opis zasad analizy fundamentalnej oraz informacje na temat tego, jak korzystać narzędzi, którymi posługują się odnoszący sukcesy inwestorzy. Nauczysz się z niego także oceniać stabilność finansową firm, chronić swoje inwestycje w okresach spowolnienia gospodarczego i korzystać z profesjonalnych porad i technik! W książce: gromadzenie niezbędnych danych ustalanie zdolności kredytowej poszukiwanie prawdziwych okazji ocenianie umiejętności członków kierownictw analizowanie branż przydatne narzędziach online o sygnałach kupna i sprzedaży o istotności trendów
Analiza fundamentalna. Standing finansowy i wycena przedsiębiorstwa
Aleksandra Pieloch-Babiarz, Artur Sajnóg
Publikacja poświęcona jest analizie fundamentalnej przedsiębiorstwa pojmowanej jako proces badania rynku kapitałowego w oparciu o dane fundamentalne pochodzące ze spółki i rynku dla potrzeb oszacowania wartości wewnętrznej akcji. Ma charakter merytoryczno-metodycznym. Główny nacisk położono w niej na problemy wykorzystania analizy finansowej oraz wyceny przedsiębiorstwa. Zaletą publikacji jest przede wszystkim układ i przejrzystość rozważań oraz dopracowanie pod względem dydaktycznym. Poszczególne części zostały domknięte ustępami aktywizującymi Czytelnika w postaci kluczowych problemów, pytań testowych oraz zadań do samodzielnego rozwiązania. Książka zawiera kompleksowe, a zarazem syntetyczne ujęcie najważniejszych problemów, dylematów i sposobów wyboru inwestycji kapitałowej z wykorzystaniem analizy finansowej, będącej kondensatem wiedzy na temat badania kondycji finansowej organizacji gospodarczych w formule najczęściej prezentowanej w literaturze przedmiotu i stosowanej w praktyce. Ma dużą wartość naukową i dydaktyczną, stanowiąc bazę wiedzy dla studentów kierunków ekonomicznych i zarządzania, a także porządkując i wzbogacając wiedzę przedstawicieli praktyki gospodarczej oraz początkujących inwestorów, poszukujących podstawowych rozwiązań w zakresie przeprowadzania analizy finansowej i wyceny przedsiębiorstwa.
Analiza i konstrukcja. O metodach badania pojęć w Szkole Lwowsko-Warszawskiej
Anna Brożek
Analizę i konstrukcję pojęć powinien stosować w filozofii każdy, kto pojmuje filozofię jako naukę (a nie sztukę), kto preferuje jasność (a nie mętność) myślenia oraz porządek (a nie „głębię”) wypowiedzi. Analizowanie i konstruowanie pojęć, chociaż jest twórczym i porywającym zajęciem, rzadko przynosi wyniki błyskotliwe, znajdujące szeroki oddźwięk. Przeciwnie, stosowanie tej metody spotyka się bardzo często z niezrozumieniem zarówno ze strony zwolenników mętnej głębi, jak i ze strony tych, których zadowalają zawieszone w próżni formalizmy. W moim głębokim przekonaniu – wbrew jednym i drugim – właśnie głównie dzięki mozolnym wysiłkom analityczno-konstrukcyjnym możliwy jest stopniowy postęp w dyscyplinach filozoficznych. Anna Brożek
Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel. Vademecum Walkenbacha
Michael Alexander, John Walkenbach
Wykorzystaj możliwości Excela w zarządzaniu! Co to są pulpity menedżerskie? Jak efektownie zaprezentować najważniejsze informacje? Jak zautomatyzować tworzenie raportów? Excel to niezastąpione narzędzie, jeżeli musisz przetworzyć setki, tysiące, a nawet miliony danych. Od wielu lat obecny na rynku, program ten dzięki intuicyjnemu interfejsowi użytkownika, ogromnym możliwościom oraz rozsądnej cenie zdobył popularność w zasadzie w każdym środowisku - począwszy od akademickiego, a skończywszy na menedżerach i prezesach. Ta książka przeznaczona jest dla tej drugiej grupy. Ciągły napływ nowych informacji w świecie biznesu sprawia, że są one trudne do ogarnięcia. Z pomocą przychodzą pulpity menedżerskie! Dzięki tej książce dowiesz się, jak je stworzyć oraz wyłuskać najistotniejsze informacje z morza danych. W trakcie lektury nauczysz się analizować i przedstawiać w użytecznej formie dostępne dane, korzystać z metod szybkiej prezentacji oraz automatyzować procesy raportowania i tworzyć przyciągające wzrok prezentacje. Ponadto biegle opanujesz korzystanie z tabel i wykresów przestawnych oraz tworzenie zaawansowanych komponentów do prezentacji tendencji czy oceny efektywności realizacji celów. Jest to idealna książka dla każdego menedżera tonącego w gąszczu danych! Definicja pulpitów menedżerskich Określanie wymagań użytkowników Zasady projektowania pulpitów menedżerskich Projektowanie modelu danych Wykresy w programie Microsoft Excel Wykorzystanie tabel przestawnych Tworzenie wykresów przestawnych Wykresy przebiegu w czasie Inne techniki wizualizacji danych Tworzenie komponentów do prezentacji tendencji i grupowania danych Prezentacja efektywności realizacji celów Wykorzystanie makr w raportach Dodawanie interaktywnych kontrolek do pulpitu menedżerskiego Importowanie danych z Microsoft Access Metody bezpiecznego współdzielenia danych Uporządkuj i efektownie zaprezentuj najważniejsze informacje!
Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel. Vademecum Walkenbacha. Wydanie II
John Walkenbach, Michael Alexander
Wykorzystaj możliwości Excela w zarządzaniu! Jeżeli masz przed sobą setki, a może tysiące lub miliony danych, z których chcesz wyciągnąć celne wnioski, potrzebujesz narzędzia, które pomoże Ci to ogarnąć. Mowa oczywiście o Excelu. Nieważne, kim jesteś - studentem, księgowym, menedżerem czy prezesem - na 100% docenisz drzemiący w nim potencjał! Dzięki tej książce dowiesz się, jak wyłuskać najistotniejsze informacje z morza danych. W trakcie lektury nauczysz się błyskawicznie przygotowywać raporty oraz prezentacje. Przekonasz się, że tabele przestawne wcale nie muszą być takie straszne, oraz zobaczysz najlepsze techniki prezentacji tendencji czy oceny efektywności w realizacji celów. Kolejne wydanie książki zostało zaktualizowane, ulepszone i rozszerzone o mnóstwo nowych, przydatnych wiadomości. Dowiesz się, jak importować dane z bazy SQL Server oraz jak wykorzystać możliwości dodatku Power View. Książka ta jest idealną pozycją dla tonących w gąszczu danych! Dzięki tej książce: poznasz narzędzia Excela w zakresie analizy i prezentacji danych opanujesz najlepsze techniki projektowania tabel przygotujesz czytelne raporty wykorzystasz w pełni możliwości Excela Uratuj się z morza danych!
Analiza i projektowanie obiektowe. Rusz głową!
Brett D. McLaughlin, Gary Pollice, David West
Współczesne systemy informatyczne mają niewiele wspólnego z tymi sprzed kilkunastu lat. Są skomplikowane, nafaszerowane wieloma technologiami, bywa też, że mają (zbyt) wielu autorów. Jak zapanować nad tym wszystkim? Jak projektować systemy szybko oraz bezbłędnie? Czujesz się zagubiony? Nic się nie martw! Po prostu... Otwórz swój umysł! Teraz dzięki nowatorskim metodom nauczania możesz błyskawicznie opanować wszystkie elementy projektowania obiektowego. Charakterystyczna dla serii "Rusz głową!" cecha to wymieszana w odpowiednich proporcjach wiedza, humor oraz wszystko wyjaśniające grafiki. Informacje zawarte w książce obejmują pełny zakres tematyki związanej z analizą i projektowaniem obiektowym. Tylko kilkaset stron dzieli Cię od opanowania metod zbierania wymagań, tworzenia przypadków użycia czy też projektowania diagramów klas. A to tylko początek - sprawdź spis treści i przekonaj się, jak szeroki materiał zawiera ta książka. Naprzód, głowo! Nikt ci tego nie potrafił wytłumaczyć? Wydaje Ci się, że to problem nie na Twoją głowę? Nie potrzebujesz elektrowstrząsów, żeby pobudzić swój mózg do aktywnego działania. Tylko żadnych gwałtownych gestów! Usiądź wygodnie, otwórz książkę, dopiero teraz się zacznie. Na początek - rusz głową! Precz z nudnymi wykładami i zakuwaniem bez zrozumienia! Nauka to znacznie więcej niż tylko czytanie suchego tekstu. Twój mózg jest niczym głodny rekin, cały czas prący naprzód w poszukiwaniu nowej, apetycznej przekąski. Jak karmimy Twój wygłodniały umysł? Używamy rysunków, bo obraz wart jest 1024 słów. Stosujemy powtórzenia, by zakodować na stałe dane w Twojej chłonnej głowie. Oddziałujemy na emocje, jesteśmy nieprzewidywalni, zaskakujący i zabawni. Stawiamy przed Tobą wyzwania i zadajemy pytania, które angażują Cię w proces studiowania przedstawianych zagadnień. Cały czas pobudzamy Twój umysł do aktywnego działania, zmuszamy go do posłuszeństwa... a za ciężką pracę nagrodzimy go smakowitym ciasteczkiem w postaci wiedzy - wisienka gratis! Rozgryź to sam! Zasady i cele projektowania obiektowego Metody zbierania wymagań Przypadki użycia i ich analiza Graficzna prezentacja systemu i zasad jego działania - diagramy UML Wzorce projektowe - sprawy skomplikowane stają się proste, a proste jeszcze prostsze Projektowanie architektury systemu Testowanie Książka należy serii "Rusz głową!", która jest kontynuacją serii "Head First". Książki z tej serii zdobyły uznanie czytelników dzięki swemu unikalnemu i nowatorskiemu podejściu do przekazywania wiedzy. Sprawdź na półce, może znajdziesz obok inne książki z tej serii. Dzięki nim nawet najbardziej skomplikowane dziedziny wiedzy stają się przystępne, przyjazne i prostsze.
Analiza marketingowa. Praktyczne techniki z wykorzystaniem analizy danych i narzędzi Excela
Wayne L. Winston
Specjaliści w dziedzinie marketingu coraz częściej sięgają po wyrafinowane metody analizy. Obecnie firmy są zalewane ogromną ilością danych - skorzystanie z płynącej z nich wiedzy jest znakomitą szansą na poprawę kondycji przedsiębiorstwa. W tym celu trzeba dane zebrać, przetworzyć i poddać analizie. Potrzebne więc są narzędzia, najlepiej proste w użytkowaniu i powszechnie znane. Takim właśnie narzędziem jest arkusz kalkulacyjny MS Excel - potężna i wszechstronna aplikacja, dzięki której nawet bez specjalistycznej wiedzy można wykonać profesjonalną analizę marketingową i zdobyć mnóstwo przydatnych informacji. Ta książka powstała na bazie autorskiego kursu analizy marketingowej dla słuchaczy studiów MBA. Pokazuje, jak wykorzystywać Excela do modelowania danych i pozyskiwania wiedzy niezbędnej do kreowania skutecznego marketingu w firmie. Niemal wszystkie pojęcia wyjaśniono na przykładach, a sposób wykonania ćwiczeń pokazano krok po kroku. Do książki dołączono pliki z danymi i rozwiązaniami zadań. Dowiesz się, jak przetwarzać dane za pomocą wykresów, wyznaczać krzywe popytu, prowadzić analizę skupień w segmentach rynku oraz tworzyć indywidualne modele danych i prognozować wpływ akcji marketingowych na wzrost sprzedaży. Oznacza to, że aby zdobyć umiejętności analizy marketingowej, potrzebujesz tylko tego podręcznika i Excela! W tej książce między innymi: analiza danych marketingowych opracowywanie strategii najbardziej zyskownych wycen wykorzystywanie narzędzi prognostycznych analiza łączona i analiza wyborów dyskretnych pomiar skuteczności wydatków na reklamę analiza danych z mediów społecznościowych Wyrafinowane analizy biznesowe? Potrzebujesz tylko Excela!
Analiza matematyczna dla ekonomicznych kierunków studiów
Dorota Pekasiewicz, Krystyna Pruska
Podręcznik akademicki zawiera rozważania teoretyczne, przykłady o charakterze matematycznym i ekonomicznym oraz zadania do samodzielnego rozwiązania. Przeznaczony jest dla studentów z różnych kierunków ekonomicznych i o różnym stopniu zaawansowania wymagań matematycznych. Zagadnienia wstępne zawierają elementy logiki, teorii mnogości i topologii. Przedstawione są tu także zbiory liczb rzeczywistych i zespolonych oraz relacje. W kolejnych rozdziałach zaprezentowane są ciągi liczb rzeczywistych i punktów z wielowymiarowych przestrzeni rzeczywistych, rzeczywiste funkcje jednej i wielu zmiennych oraz rachunek różniczkowy w tym zakresie, ciągi funkcji rzeczywistych, szeregi liczb rzeczywistych i funkcji rzeczywistych oraz rachunek całkowy rzeczywistych funkcji jednej i wielu zmiennych. W podręczniku zaprezentowane są również równania różniczkowe zwyczajne i metody ich rozwiązywania oraz elementy równań różnicowych.
Mirosław Świetlik
W pracy przedstawiono analizę możliwości redukcji skutków wypadków drogowych wśród małych dzieci przewożonych samochodami osobowymi w specjalnych urządzeniach przytrzymujących - "fotelikach bezpieczeństwa dla dziecka". Na wstępie dokonano przeglądu statystyk wypadków samochodowych z udziałem dzieci oraz stanu wiedzy na temat stosowanych środków biernej ochrony małych pasażerów. Następnie opisano przyjętą miarę ryzyka obrażeń dziecka, bazującą na wybranych biomechanicznych kryteriach urazu głowy i szyi, oraz zaprezentowano koncepcję badań teoretycznych za pomocą 4 komputerowych modeli symulacyjnych (pakiet MADYMO) układu dziecko-fotelik, różniących się sposobem mocowania fotelika. Rozważono sztywne połączenie fotelika z pojazdem (odpowiednik systemu ISOFIX) oraz połączenia umożliwiające kontrolowany ruch obrotowy i/lub postępowy fotelika. Zasadnicza część pracy zawiera opis i wyniki badań parametrycznych 4 modeli układu dziecko-fotelik, w warunkach symulowanego czołowego zderzenia samochodu ze sztywną przeszkodą, z prędkością około 50 km/h. Uzyskane rezultaty badań symulacyjnych uwzględniono przy konstrukcji doświadczalnego modelu fotelika. Następnie przedstawiono koncepcję i zakres badań eksperymentalnych wykonanych na specjalnym stanowisku do testów zderzeniowych sled-test. Opisano modele doświadczalne manekina Q3 i fotelika oraz porównano wyniki sygnałów pochodzących z czujników manekina dla przypadków fotelika mocowanego sztywno i obrotowo. Dodatkowo zamieszczono wyniki walidacji obu modeli symulacyjnych, będących reprezentantami modeli doświadczalnych. Podsumowanie pracy zawiera ważniejsze wnioski oraz perspektywy dalszych badań.
Analiza oszczędności sektorów instytucjonalnych na podstawie macierzy rachunkowości społecznej
Joanna Trębska
Monografia stanowi podsumowanie wieloletnich badań autorki nad funkcjonowaniem systemów gospodarczych. Zawarte w niej analizy teoretyczne i empiryczne dotyczą określenia roli oszczędności w gospodarce oraz wskazania czynników determinujących ich tworzenie. Badania empiryczne zostały przeprowadzone przy użyciu input-output, a w szczególności macierzy rachunkowości społecznej. Powstanie tej metodologii w latach trzydziestych XX wieku i dalszy jej rozwój, m.in. w obrębie rachunkowości społecznej, zawdzięczamy noblistom - W. W. Leontiefowi i R. Stone'owi. W ostatnim czasie obserwowany jest rozwój tej metodologii w kierunku modeli przepływów finansowych oraz dynamicznych modeli input-output. Mimo że metody te mają szerokie zastosowanie na świecie, głównie w ośrodkach naukowych w Stanach Zjednoczonych, polscy ekonomiści stosunkowo rzadko je wykorzystują. Wśród ośrodków prowadzących badania w zakresie metod input-output należy wymienić przede wszystkim Katedrę Teorii i Analiz Systemów Ekonomicznych Uniwersytetu Łódzkiego, a także Samodzielną Pracownię Zastosowań Matematyki w Ekonomii w Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie. Publikacja ma charakter dydaktyczno-naukowy, może służyć jako pomoc naukowa dla studentów kierunków ekonomicznych oraz osób zainteresowanych opisem gospodarki przy użyciu deterministycznych makromodeli bazujących na danych zawartych w systemie rachunków narodowych.
Analiza pretranslatorska tekstu jako pierwszy etap tłumaczenia poetyckiego
Anna Bednarczyk
Tłumacz musi odpowiedzieć na pytanie, "co przetłumaczyć?" a więc określić, "jakie są jego dominanty" i "jak przetłumaczyć?" a więc "jakie są możliwości translacji?" ale przede wszystkim winien on wiedzieć, "dlaczego?" podejmuje takie, a nie inne decyzje, motywowane pytaniem o powód i cel swoich działań. Powód - chodzi oto, co zmusza mnie-tłumacza do poszukiwania potencjalnych odpowiedników i dokonywania transformacji oraz cel, a więc to, co chcę osiągnąć, dokonując tych manipulacji. Z określeniem celu łączy się określenie własnej motywacji translatorskiej, czego efektem jest dokonywanie świadomych (uświadamianych sobie) wyborów w procesie przekładu. Z Zakończenia "W polskiej literaturze przekładoznawczej nie istnieje ani jedna monografia, która analizowałaby teksty literackie jako teksty wyjściowe z perspektywy obranej przez Autorkę (tym bardziej z częścią materiałową rosyjsko-polską, opracowaną na podstawie własnych tłumaczeń) [...]. Obecnie na rynku wydawniczym prace poświęcone warsztatowi tłumacza (w tym analizie pretranslacyjnej) dotyczą wyłącznie przekładu pisemnego tekstów specjalistycznych, nie zaś literatury pięknej. Publikacja Anny Bednarczyk wypełnia zatem lukę także w obszarze dydaktyki przekładu. Z recenzji prof. dr hab. Doroty Urbanek