Вибір програмного інструментарію для вивчення статистичних дисциплін

Автор(и)

  • Т.Й. МИСЬКІВ Самбірський технікум економіки та інформатики, м. Самбір, Україна

Ключові слова:

статистика, програмне забезпечення, навчання

Анотація

Сьогодні існує безліч комп’ютерних програмних пакетів для статистичного аналізу даних (ПЗСА). Вибір ПЗСА для вивчення статистичних дисциплін є нетривіальною задачею. При виборі пакетів використані релевантні критерії: поширеність на нашому ринку; вартість ліцензії; функціональність; локалізація для вітчизняних користувачів. В наших умовах витрати для користувачів особливо значимі. Ми врахували цей чинник в нашому дослідженні. Для цілей навчання рейтинги найбільш розповсюджених пакетів R, SAS та SPSS приблизно рівні.

Посилання

Dietrich B., Plachy E., Norton M.. Analytics Across the Enterprise: Analytics transforms a ‘dinosaur’. // Analytics, INFORMS (the Institute for Operations Research and the Management Sciences), 2014, July, pp. 62–69.

Brown M.S. What Analytics Talent Shortage? How To Get And Keep The Talent You Need. Forbes, 2016. http://www.forbes.com/sites/metabrown/2016/06/27/what-analytics-talent-shortage-how-to-get-and-keep-the-talentyou-need/#638f10f221d4.

McKieL, Ryan L. An End to the Crisis of Empirical Sociology? Trends and Challenges in Social Research // Oxon, «Sociological Futures», 2016, 200 p.

Chaffey D. The best digital marketing statistics sources in 2016. Customer research & analysis. http://www.smartinsights.com/marketplace-analysis/customer-analysis/digital-marketing-statistics-sources.

Christopher N., McDonnell F. Elea R for Marketing Research and Analytics. Switzeland, Springer, 2015. – 454 p.

Laureano R. M. S., da Silva L. M., Grencho A. R. R. R.. Framework to implement business analytics: Phases and critical success factors. // 11th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 2016.

Kart L., Herschel G., Linden A., Hare J. Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms. Gartner, Inc., 2016. https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-2YEIILW&ct=160210&st=sb.

James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. New-York, Springer, 2013. – 418 p.

Ju A. Data Analytics Tool Comparison: Excel, SPSS and SAS. Bell, Canada, 2015. https://www.linkedin.com/pulse/data-analytics-tool-comparison-excelspss-sas-angela-ju.

Shethna J. SAS vs R vs Python. EDUCBA, 2016. https://www.educba.com/sas-vs-r-vs-python.

Jain K. SAS vs. R (vs. Python) – which tool should I learn? // Analytics Vidhya, 2014. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/03/sas-vs-vspython-tool-learn.

Soltanpoor R., Sellis T.. Prescriptive Analytics for Big Data. // Databases Theory and Applications (27th Australasian Database Conference, ADC 2016, Sydney, 2016, Proceedings). Springer, 2016, LNCS, vol. 9877, pp. 245–256.

Pethuru R. Handbook of Research on Cloud Infrastructures for Big Data Analytics. IGI Global, 2014. - 570 p.

Tan Y.,.Shi Y. Data Mining and Big Data: First International Conference, DMBD 2016, Bali, Indonesia, June 25-30, 2016. Proceedings. Springer, 2016 – 569 p.

G. Bell, T. Hey, A. Szalay. Beyond the Data Deluge. // Science, 2009 vol. 323, no. 5919, pp. 1297-1298.

Muenchen R.A. R for SAS and SPSS Users. Springer-Verlag New York, 2011. – 686 p.

Work in Ukraine. HeadHunter Group, 2016. https://hh.ua.

Muenchen R.A. The Popularity of Data Analysis Software. // Analyzing the World of Data Science, 2016. http://r4stats.com/articles/popularity.

SAS, R, or Python Survey 2016: Which Tool Do Analytics Pros Prefer? Burtch Works: Executive Recrution, 2016. http://www.burtchworks.com/2016/07/13/sas-r-python-survey-2016-tool-analytics-pros-prefer.

Walker M. SAS, R and SPSS Comparison. Data Science Association, 2014. http://www.datascienceassn.org/content/sas-r-and-spss-comparison.

Diakopoulos N., Cass S. The Top Programming Languages 2016. Ranking IEEE Spectrum, 2016. http://spectrum.ieee.org/static/interactive-the-topprogramming-languages-2016

##submission.downloads##

Як цитувати

МИСЬКІВ, Т. (2016). Вибір програмного інструментарію для вивчення статистичних дисциплін. ВИЩА ОСВІТА УКРАЇНИ У КОНТЕКСТІ ІНТЕГРАЦІЇ ДО ЄВРОПЕЙСЬКОГО ОСВІТНЬОГО ПРОСТОРУ, 73((V), 176–184. вилучено із https://osvita.eeipsy.org/index.php/eeip/article/view/582

Номер

Том 73 № (V): ВИЩА ОСВІТА УКРАЇНИ У КОНТЕКСТІ ІНТЕГРАЦІЇ ДО ЄВРОПЕЙСЬКОГО ОСВІТНЬОГО ПРОСТОРУ

Розділ

НОВІТНІ ЗАСОБИ НАВЧАННЯ І ВИХОВАННЯ: ПРОБЛЕМИ ВПРОВАДЖЕННЯ ТА СТАНДАРТИЗАЦІЇ

Ліцензія

Авторське право (c) 2016 T.Y. MYSKIV

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.