На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха» — 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, Научно-популярная 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.
Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
11 сентября 2023
🔍 Загляните за кулисы "Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Cет Cтивенс-Давидовиц) 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
За последнее десятилетие ученые изучили гигантские наборы данных, чтобы найти новые подходы к решению самых важных жизненных вопросов. Исследователь данных Сет Стивенс-Давидовиц проанализировал множество научных исследований об удовольствии и счастье, чтобы понять, чего мы хотим от жизни на самом деле.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.
📚 Читайте "Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха", 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
А идея книги пришла ко мне как-то вечером, когда я… смотрел бейсбольный матч.
Moneyball для вашей собственной жизни
И я, и другие любители бейсбола не могли не заметить, что он стал совсем не той игрой, что тридцать лет назад. Когда я был мальчишкой и болел за New York Mets, бейсбольные команды выбирали тактику, опираясь на собственное понимание игры и интуицию. Они решали, сделать ли им бант или украсть базу, в зависимости от того, как смотрел на это менеджер команды. Они выбирали игроков для приобретения, опираясь на впечатления скаута.
Тут будет реклама 1
Однако во второй половине XX века стали появляться признаки, указывавшие на существование более разумной тактики. В моем детстве отец каждый год приносил домой новую книгу Билла Джеймса. Джеймс, который работал охранником на заводе консервированных бобов со свининой, был одержим бейсболом. И у него был нестандартный метод анализа игры – с помощью недавно появившихся компьютеров и оцифрованных данных. Джеймс и его коллеги – они называли себя сайберметристами – при помощи анализа данных выяснили, что большинство решений, принимавшихся командами под влиянием интуиции, были полностью ошибочными.
Тут будет реклама 2
Как часто команде нужно исполнять бант? Значительно реже, чем сейчас, говорили сайберметристы. А как часто следует красть базы? Почти никогда. Сколько должны стоить игроки, приносящие много пробежек? Больше, чем думали команды. Кого следовало приобретать? Больше питчеров из университетских команд.
Работа Джеймса производила захватывающее впечатление не только на моего отца.
Тут будет реклама 3
Билли Бин, который начинал карьеру в качестве игрока, а впоследствии переквалифицировался в бейсбольного администратора, тоже был его горячим сторонником. И став генеральным директором клуба Oakland Athletics, он решил управлять им в соответствии с принципами сайберметрики.
Идея принесла выдающиеся результаты. В книге Moneyball приводится довольно известный факт: в Oakland Athletics платили очень скромные зарплаты, но при этом команда выходила в плей-офф в 2002 и 2003 годах[4 - Michael Lewis “Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game” (New York: Norton, 2004).
Тут будет реклама 4
]. С тех пор роль аналитики в бейсболе резко возросла. Клуб Tampa Bay Rays, о котором говорили, что он больше следует Moneyball, чем сама команда Oakland Athletics из Moneyball[5 - Jared Diamond, “How to succeed in baseball without spending money”, Wall Street Journal, October 1, 2019.], вышел в World Series 2020, несмотря на третий с конца уровень зарплат в бейсболе.
Мнения
О книге «Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха» 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!
