Tài liệu “Data Analytics Made Accessible” của tác giả Anil K. Maheshwari, Ph.D., xuất bản vào năm 2015, là một nguồn tài nguyên tuyệt vời cho những ai muốn tìm hiểu về phân tích dữ liệu. Với mục tiêu làm cho kiến thức về phân tích dữ liệu trở nên dễ tiếp cận, tài liệu này cung cấp các khái niệm cơ bản cũng như các ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Tài liệu được thiết kế để phù hợp với một khóa học tốt nghiệp kéo dài một học kỳ, bao gồm các ví dụ cụ thể và các bài tập thực hành giúp người đọc nắm vững kiến thức một cách hiệu quả.
Các Đề Mục Chính trong Tài Liệu
-
Toàn Cảnh Về Phân Tích Dữ Liệu
- Business Intelligence (BI): Tìm hiểu về các công cụ và kỹ thuật để thu thập, phân tích, và báo cáo thông tin giúp quản lý tổ chức và môi trường của nó.
- Case Study: MoneyBall – Data Mining in Sports: Cách phân tích dữ liệu được ứng dụng trong thể thao để đưa ra các quyết định hiệu quả.
-
Các Khái Niệm và Ứng Dụng của BI
- BI for Better Decisions: Cách BI giúp cải thiện quá trình ra quyết định trong kinh doanh.
- BI Tools and Skills: Giới thiệu các công cụ và kỹ năng cần thiết cho BI.
- BI Applications: Các ứng dụng thực tế của BI trong các ngành khác nhau như giáo dục, chăm sóc sức khỏe, tài chính, và bán lẻ.
-
Kho Dữ Liệu (Data Warehousing)
- Design Considerations for DW: Các yếu tố cần xem xét khi thiết kế kho dữ liệu.
- DW Development Approaches: Các phương pháp phát triển kho dữ liệu.
- DW Best Practices: Các thực tiễn tốt nhất để duy trì và sử dụng kho dữ liệu hiệu quả.
-
Khai Thác Dữ Liệu (Data Mining)
- Data Mining Techniques: Các kỹ thuật khai thác dữ liệu phổ biến.
- Tools and Platforms for Data Mining: Giới thiệu các công cụ và nền tảng khai thác dữ liệu.
- Data Mining Best Practices: Các thực tiễn tốt nhất trong khai thác dữ liệu.
-
Trực Quan Hóa Dữ Liệu (Data Visualization)
- Excellence in Visualization: Cách tạo ra các biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu hiệu quả.
- Types of Charts: Các loại biểu đồ phổ biến và cách sử dụng chúng.
- Tips for Data Visualization: Các mẹo để tạo ra trực quan hóa dữ liệu thu hút và dễ hiểu.
-
Cây Quyết Định (Decision Trees)
- Decision Tree Construction: Cách xây dựng cây quyết định và các thuật toán phổ biến.
- Lessons from Constructing Trees: Bài học từ việc xây dựng cây quyết định.
-
Hồi Quy (Regression)
- Regression Techniques: Các kỹ thuật hồi quy và cách áp dụng chúng.
- Advantages and Disadvantages of Regression Models: Lợi ích và hạn chế của các mô hình hồi quy.
-
Mạng Nơ-Ron Nhân Tạo (Artificial Neural Networks)
- Business Applications of ANN: Ứng dụng của mạng nơ-ron nhân tạo trong kinh doanh.
- Design Principles of ANN: Các nguyên tắc thiết kế mạng nơ-ron nhân tạo.
-
Phân Tích Cụm (Cluster Analysis)
- Clustering Techniques: Các kỹ thuật phân cụm và cách áp dụng chúng.
- K-Means Algorithm: Thuật toán K-Means và cách chọn số lượng cụm phù hợp.
-
Khai Thác Quy Tắc Liên Kết (Association Rule Mining)
- Business Applications of Association Rules: Ứng dụng của các quy tắc liên kết trong kinh doanh.
- Creating Association Rules: Cách tạo ra các quy tắc liên kết.
TẢI MIỄN PHÍ: TẠI ĐÂY
Xem thêm