Департамент анализа данных, принятия решений и финансовых технологий

Учебник «Анализ данных в экономике»

​​​​​​​​​​​​

​​​Соловьев, Владимир Игоревич

Анализ данных в экономике. ​Теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и визуализация данных в Microsoft Excel : учебник / В. И. Соловьев. — Москва : КНОРУС, 2018. — 500 с. — (Бакалавриат).

Учебник подготовлен в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования (ФГОС 3++) по направлениям подготовки экономики и управления.

Содержит интегрированное изложение вероятностно-статистического фундамента анализа данных, его практической реализации в Microsoft Excel, а также примеров и задач, направленных на применение инструментария описательной и предсказательной аналитики в реальных ситуациях принятия решений в экономике, финансах, операционном менеджменте, маркетинге, управлении рисками, логистике и т. д.

Отличается от учебников по теории вероятностей и математической статистике подробным рассмотрением прикладных задач анализа данных и ориентацией на практическое решение реальных задач с использованием Microsoft Excel, а от других учебников по анализу данных — обстоятельным изложением теоретико-вероятностных и статистических основ анализа данных. Кроме того, излагаются вопросы предварительной обработки и визуализации данных, редко рассматриваемые в учебной литературе.

Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям подготовки экономики и управления, а также практических специалистов, желающих применять методы анализа данных в решении прикладных задач.

Файлы с разобранными примерами​ из учебника ​​«Анализ данных в экономике»​​

Оглавление

Предисловие и методические замечания для преподавателей

Введение​

​​​​
​​​Тимур Малютович Гатауллин  
Тимур Малютович Гатауллин​​

доктор экономических наук, ​кандидат физико-мате​матических наук,
профессор ​Г​осударственного университета управления​

Книга В.И.​ Соловьева существенно отличается от учебников по теории вероятностей, математической статистике и анализу данных.

Данный учебник был задуман автором как интеграция вероятностно-статистического фундамента анализа данных, его практической реализации в Microsoft Excel, а также примеров и задач, направленных на применение инструментария анализа данных в реальных ситуациях принятия решений в экономике, финансах, операционном менеджменте, маркетинге, управлении рисками и т. ​д.

Автору удалось в полном объеме реализовать задуманное, и получился отличный и добротный учебник, так необходимый именно сейчас, в условиях перехода нашей страны к цифровой экономике и экономике знаний.

Очень хорошо, что учебник ориентирован на решение реальных задач с использованием Microsoft Excel. 

Наличие большого числа подробно разобранных примеров и более 450 интересных и удачно подобранных задач различного уровня сложности делает учебник удобным при практическом изучении этого курса студентами, и что особенно важно, способствует развитию их творческих способностей. 

Кроме того, в книге много интересной современной и исторической информации по тематике учебника.

Изложение материала достаточно строгое, но вполне доступное студентам вузов, в том числе обучающимся по программам бакалавриата.

Появление такого учебника можно только приветствовать!

​​
​​​Дмитрий Валерьевич Сошников  
Дмитрий Валерьевич Сошников​​

кандидат физико-мате​матических наук, доцент,
​​ведущий технологический евангелист корпорации Microsoft

Накопление человеком огромных объемов данных в процессе своей деятельности приводит к тому, что подавляющее большинство решений (в том числе экономических) принимаются на основе анализа данных — либо человеком, либо (всё больше) компьютером. Это приводит к тому, что современный экономист должен в совершенстве владеть технологиями обработки и анализа данных, а также предиктивной и прескриптивной аналитики для принятия решений на их основе. Очень часто учебный процесс строится таким образом, что изложение теоретических основ теории вероятности оказывается отделено от практики, в результате чего студенты, владеющие практическими навыками анализа данных, могут не всегда проводить правильные пареллели с теоретическими обоснованиями используемых методов.

Курс В.И.​ ​Соловьева лишен этого недостатка, поскольку весь теоретический материал излагается с подробными практическими примерами из реальной финансовой сферы: аналитика биржевых котировок, кредитный скоринг и т. ​д. В большинстве случаев примеры сопровождаются соответствующими файлами Microsoft Excel, которые позволяют студентам сразу перейти к самостоятельному исследованию методов и вычислительным экспериментам. Использование офисного пакета (и в дальнейшем среды Azure ML Studio) не требует от читателя навыков программирования, что делает курс доступным для широкого круга читателей.

Несмотря на название, курс содержит качественное изложение теоретических основ теории вероятностей и математической статистики, причем во многих местах приводятся отсылки к материалам для дополнительного изучения тех или иных разделов. При этом книга написана живым языком, объясняет необходимость введения тех или иных математических понятий, что делает чтение более увлекательным не в ущерб строгости изложения.

В целом книга оставила очень положительное впечатление, и я надеюсь, что она позволит поднять интерес студентов к изучению точных математических дисциплин, а также сделает их подготовку ещё более актуальной современным реалиям.