БИЗНЕС-КНИГИ
Підписуйтесь на Менеджмент.Книги
сучасні бізнес-концепції, проривні ідеї, авторські тези
та цінні інсайти — не часто, виважено, по суті
Финансы, Инвестирование, Статистика, M&A
Название: Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel
Автор(ы): Джон Форман
Издательство: "Альпина Паблишер", — 2016
Описание:
Оригинал (англ.): "Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight" by John W. Foreman
Автор этой книги доказывает, что анализ данных можно организовать в простом, понятном, очень эффективном и знакомом многим Excel. Причем не важно, сколь велик ваш массив данных. Техники, предложенные в этой книге, будут полезны и владельцу небольшого интернет-магазина, и аналитику крупной торговой компании. Вы перестанете бояться больших данных, научитесь видеть в них нужную вам информацию и сможете проанализировать предпочтения ваших клиентов и предложить им новые продукты, оптимизировать денежные потоки и складские запасы, другими словами, повысите эффективность работы вашей организации.
Почему книга достойна прочтения:
- вы откроете для себя новые широчайшие возможности Excel;
- освоите «базовые» и «продвинутые» техники анализа данных;
- научитесь на основе имеющихся данных выявлять тенденции развития бизнеса;
- благодаря полученным знаниям получите конкурентное преимущество для вашей компании.
Книга будет интересна маркетологам, бизнес-аналитикам и руководителям разных уровней, которым важно владеть статистикой для прогнозирования и планирования будущей деятельности компаний.
Об авторе:
Джон Форман (John W. Foreman) — главный специалист по данным в компании MailChimp.com. В качестве консультанта-аналитика Джон работал в таких крупных корпорациях, как Coca-Cola, Royal Caribbean, Intercontinental Hotels, и различных правительственных структурах США, в том числе в ЦРУ. Много выступает с лекциями о трудностях внедрения аналитических решений в компаниях, его график можно узнать на John-Foreman.com.
Содержание:
- Введение
- 1. Все, что вы жаждали знать об электронных таблицах, но боялись спросить
- 2. Кластерный анализ, часть I: использование метода k-средних для сегментирования вашей клиентской базы
- 3. Наивный байесовский классификатор и неописуемая легкость бытия идиотом
- 4. Оптимизационное моделирование: этот «свежевыжатый апельсиновый сок» не смешает себя сам
- 5. Кластерный анализ, часть II: сетевые графы и определение сообществ
- 6. Бабушка контролируемого искусственного интеллекта — регрессия
- 7. Комплексные модели: огромная куча ужасной пиццы
- 8. Прогнозирование: дышите ровно, выиграть невозможно
- 9. Определение выбросов: выделяющиеся не значит важные
- 10. Переходим от таблиц к программированию
- Заключение
- Благодарности