Анализ данных: что почитать
В октябре 2021 года мы публиковали подборку книг про управление и использование данных. В этот раз считаем актуальным углубиться в тему анализа данных и применения результатов аналитики для решения задач организации.
Ежедневно в соцсетях публикуются миллиарды сообщений, измерительное устройства непрерывно передают данные в базы, а каждый подключенный к интернету мобильный телефон или даже автомобиль производит терабайты данных, не говоря уже об онлайн-магазинах, платежных системах и государственных цифровых сервисах. Но качественно работать с данными, анализировать и использовать их умеют недалеко не все.
Можно найти множество причин, отвечая на вопрос, зачем изучать анализ данных. Но основной аргумент заключается в том, что вы сможете принимать решения, основанные на объективных данных и цифрах, а не опираясь на интуицию и личный опыт. Такой подход называют Data Driven, и в основе его лежат такие принципы:
- Готовность к вложениям – Будет необходимо извлекать данные, хранить их в определенном месте, обрабатывать их и анализировать, и после этого интерпретировать и визуализировать. На все эти этапы требуется время, работа специалистов и деньги.
- Компетентные специалисты – на основе данных нужно формировать гипотезы, которые способны принести пользу компании. Для этого нужны профессионалы, разбирающиеся как в самом продукте, так и в анализе данных.
- Доверие к данным – данные должны поступать из проверенных источников, вы должны быть уверены в актуальности и соответствии реальности.
Для того, чтобы более подробно разобраться с Data Driven подходом предлагаем вам ознакомиться с актуальной литературой. На основе рекомендаций от экспертов, работающих в данной сфере, мы собрали для вас подборку из нескольких книг.
Наука о данных. Базовый курс
Авторы: Джон Келлехер, Брендан Тирни
Начать лучше с базового пособия. Книга Келлехера и Тирни знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем.
Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов
Автор: Карл Андерсон
Это издание – подробное и пошаговое руководство по внедрению Data-driven-культуры в вашей организации. В ней охвачены все этапы: от сбора данных и наглядных отчетов до анализа и обоснованных решений. Автор считает, чтобы стать data-driven-компанией, недостаточно наладить сбор «больших данных» или собрать команду аналитиков. Нужна эффективная культура работы с данными, внедренная на всех уровнях. Карл Андерсон рассказывает о цепочке аналитической ценности, которая поможет строить предиктивные бизнес-модели. Книга по шагам объясняет весь алгоритм построения аналитической культуры. Вы сможете узнать, как собирать правильные данные правильным образом; нанять аналитиков с правильными навыками и собирать их в команды; узнать о статистических методах и инструментах визуализации данных; собирать и анализировать данные, соблюдая конфиденциальность и этику; узнать, как аналитики и их менеджеры могут способствовать развитию data-driven-культуры.
Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов
Автор: Джордан Морроу
Книга для начинающих, которая объясняет, что дата-грамотность, то есть способность ориентироваться в мире данных, — ключевой навык сегодняшнего дня.
Для тех, кто хочет научиться говорить на языке данных уверенно, признанный эксперт в области дата-грамотности Джордан Морроу и написал свою книгу. Это практическое руководство позволит даже неспециалисту освоить четыре базовых уровня аналитики и узнать, как принимать эффективные решения на основе данных, чтобы извлекать максимум из информации и быть успешным в быстро меняющемся цифровом мире.
Работа с данными в любой сфере. Как выйти на новый уровень, используя аналитику
Автор: Кирилл Еременко
Эта книга — практическое руководство и увлекательное путешествие в науку о данных, независимо от того, хотите ли вы использовать анализ данных в своей профессии, собираетесь ли стать аналитиком данных, или уже работаете в этой области. Ее автор, основатель образовательного онлайн-портала и консультант, Кирилл Еременко просто и понятно рассказывает об основных методах, алгоритмах и приемах, которые вам помогут на любом этапе: от сбора данных и их анализа до визуализации полученных результатов. Благодаря этой книге вы поймете суть анализа данных, узнаете, как данные влияют на нашу жизнь (и как защитить свои данные), и сможете расширить свои карьерные возможности.
Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных
Автор: Дэвид Хэнд
Изучив информацию из предыдущих книг, мы научились работать с данными и погрузились в анализ информации. Но что делать с данными, которых у нас нет? Допустимо ли игнорировать то, чего мы не замечаем? Британский статистик Дэвид Хэнд считает, что это по меньшей мере недальновидно, а порой крайне опасно. В своей книге он выделяет 15 влияющих на наши решения и действия видов данных, которые остаются в тени. Например, речь идет об учете сигналов бедствия, которые могли бы подать жители бедных районов, если бы у них были смартфоны, о результатах медицинского исследования, которые намеренно утаили или случайно исказили, или о данных, ставших темными из-за плохого набора критериев для включения в выборку. Хэнд также рассказывает о том, какие меры могут сгладить эффект темных данных и как их можно обратить себе на пользу.
Управление на основе данных. Как интерпретировать цифры и принимать качественные решения в бизнесе
Автор: Тим Филлипс
Последняя книга в нашей подборке – это доступное и наглядное руководство по управлению на основе данных. Автор считает, что в будущем навыки работы с данными станут ключевыми, такими как умение читать и писать. Умение обращаться с данными будет означать, что вы останетесь востребованным специалистом или менеджером.
Из книги вы узнаете, как:
- собирать, классифицировать, хранить, анализировать данные
- использовать их в работе с клиентами и во внутреннем управленческом учете для повышения эффективности бизнеса
- правильно их оформлять — в таблицах, диаграммах, графиках распознавать подтасовки и верно интерпретировать информацию