На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Бизнес-книги, Стартапы и создание бизнеса. 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.
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
15 июня 2021
🔍 Загляните за кулисы "Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Роман Зыков) 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
Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа – создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.ru.
Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто «пилит» свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области. Книга не содержит примеров программного кода, в ней почти нет математики.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет.
📚 Читайте "Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные", 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
ru, Ostrovok), с которыми я работал, пользовались OLAP-кубами со своих компьютеров. С их помощью они всегда могли ответить на простые вопросы, а если не получалось – обращались к аналитикам.
Теперь взглянем на дашборды и начнем с определения из Википедии:
«Дашборд – это тип графического интерфейса, который делает возможным быструю оценку ключевых показателей для конкретной цели или бизнес-процесса. Часто подразумевается, что это просто другое название отчета о прогрессе или просто отчета».
Как правило, дашборд состоит из ключевых показателей и метрик, выраженных с помощью графических инструментов (графики, диаграммы и т.
Тут будет реклама 1
д.):
• Ключевой показатель (key performance indicator, KPI) – это индикатор, который показывает, насколько далеко мы находимся от цели, например отставание/опережение плана.
• Метрика – это цифра, которая характеризует процесс, обычно используется как справочная информация.
Главное различие между метрикой и ключевым показателем – наличие цели.
Тут будет реклама 2
В ключевых показателях она есть, в метриках обычно нет. Как правило, ключевые показатели используются в дашбордах компаний, где уже и продукт, и бизнес-процесс «устоялись». Уже накоплено некоторое множество данных, что делает возможным прогнозирование целей. Метрики я обычно вношу туда, где нет достаточно устойчивых процессов. Их обычно ставят, когда цель пока не прогнозируема. Зрелость дашборда можно определить по соотношению количества ключевых показателей и метрик: чем метрик больше, тем более незрелый дашборд мы получаем на выходе.Тут будет реклама 3
Обычно дашборды характеризуют какой-то бизнес-процесс (далее слово «процесс» без «бизнес»), например эффективность рекламы, складские остатки, продажи и т. д. Есть еще важные характеристики дашбордов:
• не является «простыней цифр»;
• показывает, где возникла проблема, но не дает ответа на вопрос почему.
Часто велико искушение сделать огромную простыню цифр, закрывающую все аспекты бизнеса. И я понимаю владельцев/менеджеров компаний – на старте проекта по построению внутренней аналитической системы всегда хочется большего.
Тут будет реклама 4
Я наблюдал это и в Ozon.ru, и в Ostrovok.ru. К слову, эти строки написаны по мотивам письма, которое я писал восемь лет назад операционному директору Ostrovok.ru, – он хотел получить от аналитиков ту самую «простыню». А я считаю такое цифровым «микроменеджментом», в нем легко запутаться, самые важные показатели похоронены среди второстепенных.
Мнения
О книге «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
