Анализ данных - предмет, порожденный компьютерной революцией, приведшей к накоплению огромного количества конкретных данных о совокупностях объектов, таких как страны или регионы, веб-сайты, работодатели и работники, товары и продавцы. В отличие от классической математической статистики анализ данных не пытается вывести свойства окружающего мира исходя из специально собранных данных, а ориентирован на отыскание каких-либо паттернов, закономерностей, структуры в имеющихся данных.
В данном учебнике, подготовленном на основе большого международного опыта исследований и преподавания, излагаются основные методы анализа данных, относящихся прежде всего к одному или двум изучаемым признакам. Подробно рассмотрены вопросы анализа и интерпретации связей между двумя количественными, двумя качественными, а также качественным и количественным признаками. Из многомерных методов рассмотрены наивный Бэйесовский классификатор и метод K-средних для кластерного анализа, включая "интеллектуальную" версию с автоматическим определением числа кластеров и их начального местоположения. Изложение ориентировано на людей, предпочитающих не формулы, а вычисления, и содержит большое количество иллюстративных примеров применения рассматриваемых понятий к анализу реальных данных.
Для студентов бакалавриата и магистратуры инженерно-технических специальностей, также может использоваться для самостоятельного изучения.