Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel

Вот несколько архетипов (или личностей – для вас, маркетологи!), которые пришли мне на ум, когда я писал эту книгу. Возможно, вы:

• заместитель начальника по маркетингу и хотите использовать свои бизнес-переменные стратегическим образом, для оценки продукта и сегмента рынка, но не понимаете подходов, рекомендуемых разработчиками приложений и переоцененными консультантами;

• аналитик, предсказывающий спрос, который знает, что история заказов фирмы содержит больше информации о клиентах, чем даже план на следующий квартал;

• руководитель розничного интернет-магазина, желающий угадать по данным о предыдущих заказах, когда клиент скорее всего «созреет» для очередной покупки;

• бизнес-аналитик, который в состоянии просчитать растущие денежные потоки и затраты на снабжение, но не знает, как перебросить мостик экономии на издержках;

• онлайн-маркетолог, который хочет чего-то большего для своей компании от бесплатных текстовых сервисов, таких как электронные письма или социальные сети.

Иными словами, вы – читатель, который получает практическую пользу от дополнительной информации о научной обработке данных, но пока не нашел «свой конек» во всем многообразии техник. Цель этой книги – стряхнуть мишуру (код, инструменты и просто слухи) с науки о данных и обучить необходимым техникам на практических примерах, понятных любому, прошедшему курс линейной алгебры или вычислительной математики в институте.

Никаких сожалений – только электронные таблицы

Эта книга не о программировании. Я даже готов гарантировать полное отсутствие (ну, по крайней мере, до главы 10) в ней кода. Почему?

Да потому что я не хочу тратить первые сто страниц на возню с Git, объявлением переменных среды и выступление Emacs против Vi.

Если вы пользуетесь исключительно Windows и Microsoft Office, работаете в государственной структуре и вам запрещено скачивать и устанавливать приложения из каких попало открытых источников и даже если MATLAB или ваш графический калькулятор наводили на вас леденящий ужас во времена студенчества, вам нечего бояться.