На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Учебная и научная литература, Прочая образовательная литература. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Автор
Дата выхода
11 июля 2019
🔍 Загляните за кулисы "Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Никита Сергеев) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Когда люди не инженерных специальностей слышат «аналитика и Data Science», то представляют разное. Кто-то видит таблицы и графики. Кто-то неподъемно сложные математические формулы. Кто-то программирование и искусственный интеллект… Но истоки этих понятий из области статистики, которая делится на описательную и аналитическую. И эта кажущаяся непостижимой аналитика — на самом деле нескучная, интересная и простая вещь. Чтобы ею пользоваться, не нужно ни изучение сложных формул, ни программирования…
📚 Читайте "Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Метрика позволяет отвечать на вопросы «хорошо или плохо», «эффективно или неэффективно».
Дашборд (Dashboard) – это дословно панель приборов, т.е. интерфейсное представление или форма, в которую выводится набор метрик или данных, важных для отслеживания хода операционной деятельности или эффективности бизнеса.
Сюда отбираются те метрики и данные главного процесса (value chain), изменение которых требует вмешательства и принятия управленческих решений.
KPIs (Key Performance Indicators) – они же ключевые показатели эффективности.
Аналитика – это слово во многих организациях используют, зачастую подразумевая данные за период или метрики.
Но аналитика – это совсем другого рода вещь. Это поиск скрытых закономерностей и построения прогностических (предсказывающих, предиктивных) алгоритмов посредством конкретного набора аналитических инструментов. Аналитика проверяет модели на прочность или позволяет находить новые модели исследуемых объектов или процессов.
В книге мы не будем говорить о метриках. Кто решил ее прочесть с ожиданием разобраться как правильно подобрать метрики под компанию, процесс, продукт, систему… – Вам не сюда.
И в книге мы вообще никаким образом не будем касатьсяни KPIs, ни построения Dashboard-ов. Потому что эти вопросы вообще к анализу данных и аналитике не имеют отношения. Это чистой воды вопросы систем управления.
В общем, если даже прочитав аннотацию и предыдущие разделы Вы все еще надеетесь узнать в книге как подбирать эффективные метрики, формировать KPIs и дашборды для компании, функции, процесса или продукта – оставьте Вашу надежду, ибо в этих вопросах данная книга никак не поможет.
В части данных – мы обзорно коснемся формирования правильных массивов данных, с которыми можно «по-человечески» работать. Но перечислять какие данные обычно собираются для тех или иных направлений (продажи, маркетинг, производство, HR, социология и т.д.), для чего их использовать и в каких расчетах применять, как организовать хранилища данных – эти вопросы также не из тематики книги.






