Джон Форман - Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel

Ну, ладно, если по-хорошему, то я должен признаться, что все вышесказанное мною не совсем правда. Последняя глава этой книги – о переходе на язык программирования R, ориентированный на анализ данных. Она предназначена для тех из вас, кто захочет использовать эту книгу как трамплин к пониманию новых глубин аналитики.

Электронные таблицы – не самый привлекательный инструмент из существующих.

Электронные таблицы стоят немного особняком. Они позволяют вам видеть данные и взаимодействовать с ними (или, по крайней мере, кликать на них). Они создают определенную свободу для маневра. Во время изучения анализа данных вам понадобится инструмент – привычный, понятный каждому, позволяющий двигаться быстро и легко в процессе. Это и есть электронные таблицы.

Давайте, наконец, скажем себе: «Я человек и обладаю чувством собственного достоинства. Я не должен делать вручную работу программного фреймворка, чтобы научиться анализировать данные».

А еще электронные таблицы отлично подходят для прототипирования! Конечно, вы не запустите с их помощью производственную модель ИИ [2] Искусственный интеллект. – Прим. пер. для вашего интернет-магазина из программы Excel, но зато сможете понять характер заказов, спрогнозировать, какие продукты в будущем вызовут интерес потребителей, и разработать прототип модели для определения целевой аудитории.

Все примеры, с которыми вам придется работать, отображаются в таблицах Excel.

На сайте этой книги ( www.wiley.com/go/datasmart ) размещены электронные таблицы с открытым доступом для каждой главы, так что вы сможете следить за ходом повествования. Если вы по натуре склонны к риску, можете стереть оттуда все данные, кроме исходных, и сделать всю работу самостоятельно.

Эта книга совместима с Excel версий 2007, 2010, 2011 для MacOS и 2013. В первой главе достаточно подробно рассматриваются различия между версиями.

У большинства из вас есть доступ к Excel и вы наверняка уже применяете его в вашей работе для отчетности или хранения информации. Но если по какой-то причине этой программы у вас нет, вы можете ее либо купить, либо воспользоваться бесплатным аналогом от LibreOffice ( www.libreoffice.org ).

Кто-то из вас наверняка спросит, можно ли при решении задач, которые нам предстоят, использовать Google Drive – облачный сервис, доступный с любого устройства, как почтовый ящик. Что и говорить, вариант заманчивый… К сожалению, он не будет работать.

Google Drive отлично справляется с небольшими таблицами, но того, чем собираетесь заниматься вы, он просто не выдержит. Процесс добавления строк и колонок уже раздражает, реализация поиска решения просто ужасна, а у графиков даже нет линий тренда!

Хотелось бы мне, чтобы было иначе, но увы…

LibreOffice – открытый бесплатный ресурс, имеющий практически всю функциональность Excel. Я даже думаю, что его собственный поиск решений предпочтительнее, чем у Excel. Так что если вы не раздумали читать эту книгу – вперед!

Чтобы помочь вам извлечь из текста максимальную пользу, я ввел в эту книгу несколько условных обозначений.

Вставки типа той, в которой вы только что прочитали про Google Drive, раскрывают «побочные» темы, упомянутые в тексте.

Эти разделы содержат важную информацию, напрямую связанную с текстом, которую я рекомендую все время держать в уме.

Здесь вы найдете советы, подсказки, приемы и все в этом духе, что пришлось к слову в текущем обсуждении.

Частенько я буду вставлять в текст небольшие кусочки кода Excel вроде этого:

=CONCATENATE(“THIS IS A FORMULA”, “IN EXCEL!”)/

=СЦЕПИТЬ(“ЭТО ФОРМУЛА”, “В EXCEL!”)

Мы выделяем курсивом новые термины и важные слова при первом упоминании. Названия файлов, веб-страниц и формул в тексте выглядят так:

http://www.john-foreman.com.

В первой главе я намерен заполнить некоторые пробелы в ваших познаниях об Excel, после чего вы сможете погрузиться непосредственно в практику. К концу книги вы не только будете иметь представление о нижеперечисленных техниках, но и приобретете опыт их применения:

• оптимизация с использованием линейного и интегрального программирования;

• работа с временными рядами данных, определение трендов и изменений сезонного характера, а также прогнозирование методом экспоненциального сглаживания;