Метка: Excel

Опубликовано

Новинка: “Python для Excel”

Python для Excel

Книга посвящена автоматизации Excel с помощью языка программирования Python. Описаны дистрибутив Anaconda Python и современные средства разработки, такие как менеджеры пакетов Conda и pip, блокноты Jupyter и Visual Studio Code. Даны необходимые основы языка Python и введение в анализ данных с помощью библиотеки pandas. Приведены приемы чтения и записи файлов Excel без Excel. Рассмотрено программирование приложений Excel с помощью популярного пакета с открытым исходным кодом xlwings: автоматизация Excel, инструменты на основе технологии Python, трекер пакетов Python, а также функции, определяемые пользователем.

Электронный архив на сайте издательства содержит цветные иллюстрации к книге.

Для опытных пользователей Excel  и программистов

Современная среда для автоматизации и анализа данных

Excel — это самый популярный в мире табличный редактор, но его язык автоматизации VBA давно перестал развиваться. Python – самый востребованный язык программирования, он хорошо работает с данными и прекрасно подходит на роль языка сценариев Excel. Вот почему сочетание Excel и Python актуально и  привлекательно.

В книге показано, как эффективно интегрировать эти два мира и начать работу по автоматизации Excel с помощью Python. При этом знание Python приветствуется, но не обязательно, так как в книге есть введение во все используемые инструменты, включая вводный курс по языку Python.

  • Освойте работу с современными инструментами, включая блокноты Jupyter и Visual Studio Code.
  • Используйте pandas для сбора, очистки и анализа данных и замены типичных вычислений в Excel.
  • Автоматизируйте рутинные задачи, такие как объединение рабочих книг Excel и создание отчетов Excel.
  • Используйте xlwings для создания интерактивных инструментов Excel, использующих Python в качестве механизма вычислений.
  • Подключайте Excel к базам данных и файлам CSV и получайте данные из Интернета с помощью кода Python.
  • Используйте Python как единый инструмент для замены VBA, Power Query и Power Pivot.

Книгу “Python для Excel” можно купить со скидкой в интернет-магазине издательства “БХВ“.

Предисловие. 11

Почему я написал эту книгу. 12

Кому адресована эта книга. 12

Структура книги. 13

Версии Python и Excel 14

Условные обозначения, используемые в этой книге. 15

Примеры использования кода. 15

Иллюстрации. 16

Онлайн-обучение O’Reilly. 17

Как с нами связаться. 17

Благодарности. 17

Часть I. Введение в Python.. 19

Глава 1. Зачем нужен Python для Excel?. 21

Excel как язык программирования. 22

Excel в новостях. 23

Передовые методы программирования. 24

Современный Excel 29

Python для Excel 31

Читабельность и эксплуатационная пригодность. 31

Стандартная библиотека и менеджер пакетов. 32

Научные вычисления. 34

Особенности современного языка. 35

Кросс-платформенная совместимость. 36

Заключение. 36

Глава 2. Среда разработки. 38

Дистрибутив Anaconda Python. 39

Установка. 39

Anaconda Prompt 40

Python REPL: интерактивная сессия Python. 43

Менеджеры пакетов: Conda и pip. 44

Среды Conda. 46

Jupyter Notebooks. 47

Запуск блокнотов Jupyter 48

Ячейки блокнота. 49

Режим редактирования и командный режим.. 51

Порядок выполнения имеет значение. 52

Завершение работы блокнотов Jupyter 52

Visual Studio Code. 53

Установка и настройка. 55

Запуск скрипта на Python. 57

Заключение. 61

Глава 3. Приступая к работе с Python. 63

Типы данных. 63

Объекты.. 64

Числовые типы.. 65

Логический тип данных. 67

Строки. 69

Индексирование и нарезка. 70

Индексирование. 70

Нарезка (Slicing) 71

Структуры данных. 72

Списки. 72

Словари. 75

Кортежи. 76

Множества. 77

Управление потоком.. 78

Блоки кода и оператор pass. 78

Оператор if и условные выражения. 79

Циклы for и while. 80

Анализ списков, словарей и множеств. 83

Организация кода. 84

Функции. 84

Модули и инструкция по импорту. 86

Класс datetime. 88

PEP 8: Руководство по стилю для кода Python. 90

PEP 8 и VS Code. 92

Подсказки по типам.. 93

Заключение. 94

Часть II. Введение в pandas. 95

Глава 4. Основы NumPy. 97

Начало работы с NumPy. 97

Массив NumPy. 97

Векторизация и транслирование. 99

Универсальные функции (ufunc) 101

Создание и манипулирование массивами. 102

Получение и установка элементов массива. 102

Полезные конструкторы массива. 103

Представления и копирование. 103

Заключение. 104

Глава 5. Анализ данных с помощью pandas. 105

DataFrame и Series. 105

Индекс. 108

Столбцы.. 110

Манипулирование данными. 111

Выбор данных. 111

Изменение данных. 117

Отсутствующие данные. 120

Дубликаты данных. 122

Арифметические операции. 123

Работа с текстовой колонкой. 125

Использование функции. 126

Просмотр и копирование. 127

Объединение DataFrames. 127

Объединение. 128

Объединение и слияние. 129

Описательная статистика и агрегация данных. 132

Описательная статистика. 132

Группировка. 133

Pivoting и Melting. 134

Построение графиков. 135

Matplotlib. 135

Plotly. 137

Импорт и экспорт DataFrames. 140

Экспорт CSV файлов. 141

Импорт CSV-файлов. 142

Заключение. 144

Глава 6. Анализ временны́х рядов с помощью pandas. 145

DatetimeIndex. 146

Создание DatetimeIndex. 146

Фильтрация DatetimeIndex. 148

Работа с часовыми поясами. 150

Общие манипуляции с временны́ми рядами. 151

Смещение и процентные изменения. 151

Пересчет и корреляция. 153

Повторная выборка. 156

Скользящее окно. 157

Ограничения при работе с pandas. 158

Заключение. 159

Часть III. Чтение и запись файлов Excel без Excel. 161

Глава 7. Манипулирование файлами Excel с помощью pandas. 163

Тематическое исследование: отчетность в Excel 163

Чтение и запись файлов Excel с помощью pandas. 167

Функция read_excel и класс ExcelFile. 167

Метод to_excel и класс ExcelWriter 173

Ограничения при работе pandas с файлами Excel 174

Заключение. 175

Глава 8. Манипулирование файлами Excel с помощью пакетов
reader и writer. 176

Пакеты reader и writer 176

В каких случаях какой пакет используется. 177

Модуль excel.py. 178

OpenPyXL. 180

XlsxWriter 184

pyxlsb. 186

xlrd, xlwt, and xlutils. 187

Работа с xlwt 189

Расширенный круг задач для reader и writer 190

Работа с большими файлами Excel 191

Форматирование данных в Excel 195

Тематическое исследование (повторное): отчетность в Excel 200

Заключение. 201

Часть IV. Программирование приложения Excel
с помощью xlwings. 205

Глава 9. Автоматизация Excel 205

Начало работы с xlwings. 206

Использование Excel в качестве средства просмотра данных. 206

Объектная модель Excel 208

Запуск кода VBA.. 215

Конвертеры, опции и коллекции. 216

Работа с DataFrames. 216

Конвертеры и опции. 217

Диаграммы, рисунки и определенные имена. 220

Случай из практики (повторный анализ): отчетность в Excel 223

Расширенные темы xlwings. 225

Основы xlwings. 225

Улучшение производительности. 227

Как действовать при отсутствии недостающих функций. 229

Заключение. 230

Глава 10. Инструменты Excel на основе технологии Python. 231

Использование Excel в качестве интерфейса xlwings. 231

Надстройка Excel 232

Команда Quickstart 233

Run Main. 234

Функция RunPython. 235

Развертывание. 240

Зависимости Python. 240

Автономные рабочие книги: избавление от надстройки xlwings. 241

Иерархия конфигурации. 242

Настройки. 243

Заключение. 244

Глава 11. Трекер пакетов Python. 245

Что мы будем создавать. 245

Основной функционал. 247

Web APIs. 248

Базы данных. 251

Исключения. 260

Структура приложения. 263

Внешний интерфейс. 264

Внутренний интерфейс. 268

Отладка. 271

Заключение. 273

Глава 12. Функции, определяемые пользователем (UDFs) 274

Начало работы с UDF. 274

UDF Quickstart 275

Тематическое исследование: Google Trends. 280

Введение в Google Trends. 280

Работа с DataFrames и динамическими массивами. 282

Получение данных из Google Trends. 287

Построение графиков с помощью UDF. 291

Отладка UDFs. 293

Дополнительные вопросы по UDF. 294

Базовая оптимизация производительности. 295

Кэширование. 297

Декоратор Sub. 299

Заключение. 301

Часть V. Приложения. 303

Приложение A. Среда Conda. 305

Создание новой среды Conda. 305

Отключение автоматической активации. 307

Приложение B. Расширенные функциональные возможности VS Code. 308

Отладчик. 308

Блокноты Jupyter в VS Code. 310

Запуск блокнотов Jupyter 310

Сценарии Python с ячейками кода. 311

Приложение C. Дополнительные концепции Python. 313

Классы и объекты.. 313

Работа с объектами datetime с учетом временной зоны.. 315

Изменяемые и неизменяемые объекты Python. 316

Вызов функций с изменяемыми объектами в качестве аргументов. 317

Функции с изменяемыми объектами в качестве аргументов
по умолчанию.. 319

Об авторе. 321

Обложка. 323

Предметный указатель. 325

 

Зумштейн Феликс

Феликс Зумштейн — создатель xlwings, популярного пакета с открытым исходным кодом, который позволяет автоматизировать Excel с помощью Python в Windows и macOS. Как генеральный директор компании xltrail и менеджер одноименной системы контроля версий для файлов Excel, он имеет глубокое представление о типичных случаях использования и проблемах с Excel в различных областях.

Опубликовано

Встречайте: “Excel для школьников. Практикум”

Excel для школьников. Практикум

Описание

Практическое пособие по использованию Excel для решения задач, типичных для разных сфер деятельности школьника. Двигаясь от задачи к задаче, читатель уясняет принципы работы электронных таблиц и осваивает нужные инструменты. Теория изложена просто, сопровождается примерами, авторскими рисунками, заданиями практикума. Ученики 8-9 классов научатся выполнять расчёты, оформлять таблицы по стандартам, строить диаграммы для презентаций, выполнять задания ОГЭ. Ученики 10-11 классов освоят решение задач ЕГЭ, выработают умение видеть за постановкой задачи структуры данных, что понадобится в будущем и программисту, и системному аналитику, и менеджеру. А в качестве бонуса смогут познакомиться с решением оптимизационных задач с помощью Excel.

Электронный архив на сайте издательства содержит необходимые для работы файлы.

Для школьников 8-11 классов, учащихся средних специальных учебных заведений  и преподавателей

Практическое пособие по использованию Excel для решения задач, типичных для разных сфер деятельности школьника.

Электронная таблица нужна сегодняшнему школьнику не только для ЕГЭ и ОГЭ. Эффективной работы с информацией требуют от него и повседневная жизнь, и хобби, и подработки. Excel — полезнейший универсальный инструмент, вполне доступный старшекласснику.

Первые четыре главы книги вполне покрывают повседневные потребности школьника: выполнить расчёты для проекта, оформить по стандартам таблицы в докладе, сделать убедительные диаграммы для презентации и, разумеется, выполнить задания ОГЭ.

Следующие три главы – это и уровень ЕГЭ, и выработка умения видеть за постановкой задачи структуры данных (а оно нужно и программисту, и системному аналитику, и менеджеру). Последняя глава демонстрирует одну из впечатляющих возможностей Excel — решение оптимизационных задач. Это уже уровень повыше школьного.

В каждой главе сначала на примере решения конкретных проблем излагается нужная теория, затем следует практикум — несколько разнообразных задач, решая которые, читатель сможет закрепить нужные навыки. Все необходимые для работы файлы есть в электронном архиве.

Книгу “Excel для школьников. Практикум” можно купить со скидкой в интернет-магазине издательства “БХВ“.

Крылова Елена Геннадьевна – преподаватель Высшей инженерной школы Санкт-Петербургского Политехнического университета Петра Великого (Академия информатики для школьников), автор книг «Нескучная информатика: теория в историях, задачи, тесты, лайфхаки», «Python для детей, которые пока не программируют», курсов для детей и взрослых, организатор олимпиад по информатике и программированию, интеллектуальных игр, квестов. Сфера профессиональных интересов — методики обучения работе с информацией и программированию, адаптация образовательного контента к особенностям восприятия современных школьников.

Опубликовано

Новинка: Расширенная аналитика с PySpark

Расширенная аналитика с PySpark

Представляем книгу, которая посвящена практическим методам анализа больших объемов данных с использованием языка Python и фреймворка Spark, она знакомит с моделью программирования Spark и основами системы с открытым исходным кодом  PySpark. Каждая глава описывает отдельный аспект анализа данных, показаны основы обработки данных в PySpark и Python на примере очистки данных, подробно освещается машинное обучение с помощью Spark. Книга поможет читателю понять, как устроен и работает весь конвейер PySpark для комплексной аналитики больших наборов данных: от создания и оценки моделей до очистки, предварительной обработки и исследования данных с особым акцентом на производственные приложения. Отдельные главы посвящены обработке изображений и библиотеке Spark NLP.

Практические примеры анализа больших наборов данных с использованием Python и Spark

В современном мире накоплен ошеломляющий объем данных, и он продолжает расти. Один из основных инструментов анализа данных — Apache Spark, фреймворк с открытым исходным кодом для распределенной обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных. Это практическое руководство объединяет Spark, статистические методы и наборы данных из реального мира. Авторы научат вас решать задачи анализа с помощью  системы с открытым исходным кодом PySpark, применяемой для распределенной обработки больших данных с использованием Python, а также других передовых методов программирования Spark.

Специалисты по обработке данных знакомят читателей с экосистемой Spark, а затем приводят примеры базовых методов анализа, включая классификацию, кластеризацию, совместную фильтрацию и обнаружение аномалий в таких областях, как геномика, безопасность и финансы. Отдельные главы посвящены обработке изображений и библиотеке Spark NLP.

Если у вас имеются базовые знания о машинном обучении и статистике, и вы программируете на Python, книга поможет вам освоить анализ больших данных.

  • Ознакомьтесь с моделью программирования и экосистемой Spark
  • Изучите общие подходы в науке о данных
  • Изучите практические примеры анализа больших наборов данных
  • Узнайте, какие инструменты машинного обучения подходят для решения конкретных задач
  • Напишите код, который можно адаптировать для многих целей

Книгу “Расширенная аналитика с PySpark” можно купить со скидкой в интернет-магазине издательства “БХВ“.

Предисловие. 9

Почему мы написали эту книгу именно сейчас?. 9

Как устроена эта книга. 10

Условные обозначения, используемые в этой книге. 11

Использование примеров кода. 12

Благодарности. 12

ГЛАВА 1. Анализ больших данных. 15

Работа с большими данными. 16

Знакомство с Apache Spark и PySpark. 18

Компоненты Spark. 18

PySpark. 20

Экосистема. 21

Spark 3.0. 22

PySpark решает проблемы науки о данных. 23

Что дальше?. 24

ГЛАВА 2. Введение в анализ данных с помощью PySpark. 25

Архитектура Spark. 27

Установка PySpark. 28

Подготовка учебных данных. 30

Анализ данных с помощью API DataFrame. 36

Быстрая сводная статистика для фреймов данных. 40

Поворот и изменение формы фреймов данных. 42

Соединение фреймов данных и выбор признаков. 45

Функция оценивания и проверка модели. 46

Что дальше?. 48

ГЛАВА 3. Рекомендация музыки и набор данных Audioscrobbler. 49

Подготовка данных. 50

Наши требования к рекомендательной системе. 52

Альтернативный алгоритм наименьших квадратов. 55

Подготовка данных. 56

Создание первой модели. 59

Выборочная проверка рекомендаций. 63

Оценка качества рекомендаций. 65

Вычисление AUC.. 66

Выбор гиперпараметра. 68

Выдача рекомендаций. 70

Что дальше?. 72

ГЛАВА 4. Прогнозирование с помощью деревьев и лесов решений. 73

Деревья и леса решений. 74

Подготовка данных. 77

Наше первое дерево решений. 81

Гиперпараметры дерева решений. 88

Настройка деревьев решений. 90

Еще раз о категориальных признаках. 94

Случайные леса. 98

Получение прогнозов. 100

Что дальше?. 101

ГЛАВА 5. Обнаружение аномалий при помощи кластеризации
K-средних. 102

Кластеризация K-средних. 103

Выявление аномального сетевого трафика. 104

Набор данных Кубка KDD 1999 г. 105

Первый опыт кластеризации. 106

Выбор параметра k. 108

Визуализация с помощью SparkR.. 111

Нормализация признаков. 115

Категориальные переменные. 117

Использование меток с энтропией. 119

Кластеризация в действии. 120

Что дальше?. 122

ГЛАВА 6. Исследование Википедии с помощью LDA и Spark NLP. 123

Скрытое распределение Дирихле. 124

LDA в PySpark. 124

Получение данных. 125

Spark NLP. 126

Подготовка вашей среды.. 127

Парсинг данных. 128

Подготовка данных с использованием Spark NLP. 130

TF-IDF. 134

Вычисление TF-IDF. 135

Создание модели LDA.. 136

Что дальше?  139

ГЛАВА 7. Геопространственный и временнóй анализ данных
о поездках на такси. 140

Подготовка данных. 141

Преобразование строк даты и времени в метки времени. 143

Обработка недействительных записей. 146

Геопространственный анализ. 147

Введение в GeoJSON.. 147

GeoPandas. 149

Сессионизация в PySpark. 152

Создание сессий: вторичные сортировки в PySpark. 153

Что дальше?. 155

ГЛАВА 8. Оценка финансового риска. 157

Терминология. 158

Методы расчета VaR.. 159

Дисперсия-ковариация. 159

Ретроспективное моделирование. 159

Моделирование методом Монте-Карло. 159

Наша модель. 160

Получение данных. 161

Подготовка данных. 162

Определение весов факторов. 165

Выборка. 168

Многомерное нормальное распределение. 170

Испытание моделей. 171

Визуализация распределения доходов. 175

Что дальше?. 175

ГЛАВА 9. Анализ данных геномики и проект BDG.. 177

Разделение хранения и моделирования. 178

Установка ADAM.. 181

Введение в работу с геномными данными с использованием ADAM.. 182

Преобразование формата файла с помощью ADAM CLI 183

Получение геномных данных с помощью PySpark и ADAM.. 183

Прогнозирование сайтов связывания транскрипционных факторов на основе данных ENCODE  189

Что дальше?. 194

ГЛАВА 10. Обнаружение сходства изображений с помощью глубокого обучения и PySpark LSH   196

PyTorch. 197

Установка PyTorch. 197

Подготовка данных. 198

Изменение размера изображений с помощью PyTorch. 199

Модель глубокого обучения для векторного представления изображений. 200

Встраивание изображений. 200

Импорт встраиваний изображений в PySpark. 202

Поиск схожих изображений с использованием PySpark LSH.. 203

Поиск ближайшего соседа. 204

Что дальше?. 207

ГЛАВА 11. Управление жизненным циклом машинного обучения
с помощью MLflow.. 208

Жизненный цикл машинного обучения. 208

MLflow.. 210

Отслеживание экспериментов. 211

Использование MLflow Model 214

Создание и использование проектов MLflow.. 217

Что дальше?. 220

Об авторах. 221

Колофон. 222

Предметный указатель. 223

Акаш Тандон — cоучредитель и технический директор компании Looppanel. Ранее работал главным инженером по данным в компании Atlan,  специализирующейся на обработке данных и аналитике.

Сэнди Райза — ведущий разработчик проекта Dagster, облачного оркестратора для анализа данных,  и участник проекта Apache Spark.

Ури Ласерсон — учредитель и технический директор компании Patch Biosciences, специализирующей в области геномики и расшифровки ДНК. Ранее работал с большими данными в Cloudera, создателе дистрибутивов Apache Hadoop.

Шон Оуэн — главный архитектор решений, специализирующийся на машинном обучении и науке о данных в Databricks, компании по разработке корпоративного программного обеспечения, основанной создателями Apache Spark. Участник проекта Apache Spark.

Джош Уиллс — инженер-программист в компании WeaveGrid, развивающей «зеленые» технологии в сфере энергетики, и бывший руководитель отдела обработки данных в компании Slack Tecnologies, разработавшей одноименный корпоративный мессенджер .

Опубликовано

Погрузитесь в аналитику данных

Погружение в аналитику данных

В нашем издательстве вышла новая книга, в которой приводятся практические приемы анализа данных. Рассказано, как исследовать и тестировать взаимосвязи между переменными в Excel и использовать его для статистики и анализа. Описан перенос данных из Excel в R, язык программирования с открытым исходным кодом, специально разработанный для выполнения статистического анализа. Отдельный раздел посвящен переносу данных из Excel в Python и выполнению полного анализа данных средствами этого языка. В результате читатель научится выполнять разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) и проверку гипотез с использованием языков программирования Python и R.

Аналитика данных может показаться сложной сферой, но если вы  опытный пользователь Excel, у вас есть уникальное преимущество. С помощью этого практического руководства пользователи Excel среднего уровня получат прочное понимание аналитики и стека данных. Прочитав эту книгу, вы сможете проводить исследовательский анализ данных и проверку гипотез с помощью языков программирования Python и R.

Исследование и проверка взаимосвязей — основа аналитики. Используя описанные инструменты и механизмы, вы освоите более продвинутые методы анализа данных. Джордж Маунт подробно объясняет ключевые статистические концепции с помощью электронных таблиц, а затем помогает применить полученные знания об обработке данных для написания программ на языках R и Python.

Эта практическая книга поможет вам:

Изучить основы аналитики в Excel.  Используйте Excel для проверки взаимосвязи между переменными, научитесь применять его возможности в статистике и аналитике.

Перейти от Excel к R.  Перенесите данные в R, язык программирования с открытым исходным кодом, специально разработанный для выполнения статистического анализа.

Перейти от Excel к Python.  Узнайте, как перенести информацию из Excel в Python, научитесь выполнять разведочный анализ, проверку гипотез, а также полный анализ данных средствами этого языка.

Джордж подробно рассказывает, что нужно сделать, чтобы перейти от Excel к науке о данных и аналитике.
Джордан Голдмайер, обладатель сертификата Microsoft Excel MVP

Эта книга – уникальное пособие, которое можно использовать и как справочник, и как учебник по бизнесу и аналитике данных.
Айден Джонсон, специалист по анализу данных и преподаватель

Книгу “Погружение в аналитику данных” можно купить со скидкой в интернет-магазине издательства “БХВ“.

Предисловие…………………………………………………………………………………………….. 9

Цель обучения………………………………………………………………………………………………………………………………. 9

Предварительные условия………………………………………………………………………………………………………….. 9

Технические требования………………………………………………………………………………………………….. 9

Требования к предварительной подготовке…………………………………………………………………. 10

Как я пришел к аналитике…………………………………………………………………………………………………………. 10

«Excel — плохо, программирование — хорошо»……………………………………………………………………. 11

Преимущества Excel при обучении аналитике……………………………………………………………………….. 12

Обзор книги………………………………………………………………………………………………………………………………… 13

Упражнения в конце глав………………………………………………………………………………………………………….. 13

Эта книга — не список готовых решений………………………………………………………………………………… 14

Без паники!…………………………………………………………………………………………………………………………………. 14

Условные обозначения……………………………………………………………………………………………………………… 14

Использование примеров кода…………………………………………………………………………………………………. 15

Контакты…………………………………………………………………………………………………………………………………….. 16

Благодарности…………………………………………………………………………………………………………………………… 16

Часть I. Основы аналитики в Excel………………………………………… 17

Глава 1. Основы разведочного анализа данных…………………………………….. 19

Что такое разведочный анализ данных?…………………………………………………………………………………. 19

Наблюдения……………………………………………………………………………………………………………………. 21

Переменные…………………………………………………………………………………………………………………….. 21

Категориальные переменные………………………………………………………………………………… 22

Количественные переменные………………………………………………………………………………… 24

Закрепление материала: классификация переменных…………………………………………………………… 25

Резюме: типы переменных………………………………………………………………………………………………………… 27

Исследование переменных в Excel…………………………………………………………………………………………… 27

Исследование категориальных переменных……………………………………………………………….. 27

Исследование количественных переменных……………………………………………………………….. 30

Заключение………………………………………………………………………………………………………………………………… 41

Упражнения………………………………………………………………………………………………………………………………… 41

Глава 2. Понятие вероятности……………………………………………………………….. 42

Вероятность и случайность………………………………………………………………………………………………………. 42

Вероятность и выборочное пространство………………………………………………………………………………. 42

Вероятность и эксперименты……………………………………………………………………………………………………. 43

Безусловная и условная вероятность………………………………………………………………………………………. 43

Распределение вероятностей……………………………………………………………………………………………………. 43

Дискретное распределение вероятностей……………………………………………………………………. 44

Непрерывное распределение вероятностей…………………………………………………………………. 47

Заключение………………………………………………………………………………………………………………………………… 55

Упражнения………………………………………………………………………………………………………………………………… 55

Глава 3. Основы инференциальной статистики…………………………………….. 56

Базовые понятия статистического вывода………………………………………………………………………………. 56

Сбор данных для репрезентативной выборки……………………………………………………………… 57

Формулирование гипотез………………………………………………………………………………………………. 58

Разработка плана анализа…………………………………………………………………………………………….. 59

Анализ данных……………………………………………………………………………………………………………….. 62

Принятие решения………………………………………………………………………………………………………….. 64

Это ваш мир… данные только живут в нем……………………………………………………………………………… 71

Заключение………………………………………………………………………………………………………………………………… 72

Упражнения………………………………………………………………………………………………………………………………… 73

Глава 4. Корреляция и регрессия……………………………………………………………. 74

«Корреляция не подразумевает причинно-следственную связь»………………………………………….. 74

Понятие корреляции………………………………………………………………………………………………………………….. 75

От корреляции к регрессии…………………………………………………………………………………………….. 80

Линейная регрессия в Excel……………………………………………………………………………………………. 81

Переосмысление результатов: ложные зависимости……………………………………………………………… 87

Заключение………………………………………………………………………………………………………………………………… 88

Переход к программированию…………………………………………………………………………………………………. 89

Упражнения………………………………………………………………………………………………………………………………… 89

Глава 5. Стек анализа данных……………………………………………………………….. 90

Статистика, аналитика и наука о данных………………………………………………………………………………. 90

Статистика………………………………………………………………………………………………………………………. 90

Аналитика данных…………………………………………………………………………………………………………. 90

Бизнес-аналитика…………………………………………………………………………………………………………… 91

Наука о данных………………………………………………………………………………………………………………. 91

Машинное обучение………………………………………………………………………………………………………. 91

Различия без взаимоисключения…………………………………………………………………………………… 92

Значение стека анализа данных………………………………………………………………………………………………. 92

Электронные таблицы……………………………………………………………………………………………………. 93

VBA………………………………………………………………………………………………………………………….. 94

Современный Excel………………………………………………………………………………………………… 95

Базы данных……………………………………………………………………………………………………………………. 96

Платформы бизнес-аналитики (BI)……………………………………………………………………………….. 97

Языки программирования для анализа данных………………………………………………………….. 98

Заключение………………………………………………………………………………………………………………………………… 99

Что будет дальше…………………………………………………………………………………………………………………….. 100

Упражнения……………………………………………………………………………………………………………………………… 100

Часть II. От Excel к R……………………………………………………………………. 101

Глава 6. Первые шаги в R для пользователей Excel……………………………… 103

Загрузка R………………………………………………………………………………………………………………………………… 103

Начало работы с RStudio……………………………………………………………………………………………………….. 103

Пакеты в R………………………………………………………………………………………………………………………………… 112

Обновление R, RStudio и пакетов R……………………………………………………………………………………….. 114

Заключение………………………………………………………………………………………………………………………………. 114

Упражнения……………………………………………………………………………………………………………………………… 116

Глава 7. Структуры данных в R…………………………………………………………… 117

Векторы…………………………………………………………………………………………………………………………………….. 117

Индексирование и подмножества векторов…………………………………………………………………………… 119

От таблиц Excel к кадрам данных R………………………………………………………………………………………. 120

Импорт данных в R………………………………………………………………………………………………………………….. 122

Исследование кадра данных………………………………………………………………………………………………….. 126

Индексирование и подмножества кадров данных………………………………………………………………… 128

Запись кадров данных…………………………………………………………………………………………………………….. 129

Заключение………………………………………………………………………………………………………………………………. 130

Упражнения……………………………………………………………………………………………………………………………… 130

Глава 8. Обработка и визуализация данных в R………………………………….. 131

Обработка данных с помощью пакета dplyr…………………………………………………………………………. 131

Постолбцовые операции……………………………………………………………………………………………… 132

Построчные операции………………………………………………………………………………………………….. 135

Агрегирование и объединение данных………………………………………………………………………. 137

dplyr и оператор pipe (%>%)……………………………………………………………………………………….. 141

Преобразование данных с помощью tidyr…………………………………………………………………. 142

Визуализация данных с помощью ggplot2……………………………………………………………………………. 145

Заключение………………………………………………………………………………………………………………………………. 151

Упражнения……………………………………………………………………………………………………………………………… 151

Глава 9. Кульминация: R для анализа данных…………………………………….. 152

Разведочный анализ данных………………………………………………………………………………………………….. 153

Проверка гипотез……………………………………………………………………………………………………………………… 157

t-тест для независимых выборок…………………………………………………………………………………. 157

Линейная регрессия……………………………………………………………………………………………………… 159

Разделение и проверка данных для обучения и тестирования………………………………… 161

Заключение………………………………………………………………………………………………………………………………. 164

Упражнения……………………………………………………………………………………………………………………………… 164

Часть III. От Excel к Python………………………………………………………. 165

Глава 10. Первые шаги в Python для пользователей Excel……………………. 167

Загрузка Python……………………………………………………………………………………………………………………….. 167

Начало работы с Jupyter…………………………………………………………………………………………………………. 168

Модули в Python………………………………………………………………………………………………………………………. 176

Обновление Python, Anaconda и пакетов Python………………………………………………………. 178

Заключение………………………………………………………………………………………………………………………………. 178

Упражнения……………………………………………………………………………………………………………………………… 178

Глава 11. Структуры данных в Python…………………………………………………. 180

Массивы NumPy……………………………………………………………………………………………………………………….. 181

Индексирование и подмножества массивов NumPy……………………………………………………………… 182

Кадры данных Pandas…………………………………………………………………………………………………………….. 184

Импорт данных в Python…………………………………………………………………………………………………………. 185

Исследование кадра данных………………………………………………………………………………………………….. 187

Индексирование и подмножества кадров данных…………………………………………………….. 188

Запись кадров данных…………………………………………………………………………………………………. 189

Заключение………………………………………………………………………………………………………………………………. 189

Упражнения……………………………………………………………………………………………………………………………… 189

Глава 12. Обработка и визуализация данных в Python…………………………. 191

Постолбцовые операции…………………………………………………………………………………………………………. 192

Построчные операции…………………………………………………………………………………………………………….. 194

Агрегирование и объединение данных………………………………………………………………………………….. 195

Преобразование данных…………………………………………………………………………………………………………. 197

Визуализация данных……………………………………………………………………………………………………………… 199

Заключение………………………………………………………………………………………………………………………………. 203

Упражнения……………………………………………………………………………………………………………………………… 203

Глава 13. Кульминация: Python для анализа данных…………………………… 204

Разведочный анализ данных………………………………………………………………………………………………….. 205

Проверка гипотез……………………………………………………………………………………………………………………… 207

t-тест для независимых выборок…………………………………………………………………………………. 207

Линейная регрессия……………………………………………………………………………………………………… 208

Разделение и проверка данных для обучения и тестирования………………………………… 210

Заключение………………………………………………………………………………………………………………………………. 212

Упражнения……………………………………………………………………………………………………………………………… 212

Глава 14. Заключение и дальнейшие шаги…………………………………………… 213

Дополнительные элементы стека анализа данных………………………………………………………………. 213

План исследований и бизнес-эксперименты…………………………………………………………………………. 213

Дополнительные статистические методы……………………………………………………………………………… 214

Наука о данных и машинное обучение…………………………………………………………………………………. 214

Контроль версий………………………………………………………………………………………………………………………. 214

Этика…………………………………………………………………………………………………………………………………………. 215

Двигайтесь вперед и выбирайте то, что нравится………………………………………………………………… 215

Напутствие……………………………………………………………………………………………………………………………….. 216

Предметный указатель…………………………………………………………………………. 217

Об авторе……………………………………………………………………………………………… 221

Об изображении на обложке………………………………………………………………… 222

Джордж Маунт

Джордж Маунт  — основатель и генеральный директор  Stringfest Analytics, консалтинговой фирмы, специализирующейся на обучении и повышении квалификации в области аналитики данных, ранее работал с ведущими учебными платформами и компаниями в этой сфере. Джордж регулярно ведет блоги и выступает с докладами на темы обучения анализу данных.