Название: О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные
Автор: Ким Хо, Томас Дэвенпорт
Год: 2013
Жанр: Отраслевые издания, Зарубежная деловая литература
Adblock
detector
О книге «О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные» Ким Хо, Томас Дэвенпорт
Неважно, чем вы интересуетесь, в какой сфере работаете и каких размеров ваша компания – цифры и аналитика сегодня повсюду, и всем приходится иметь с ними дело. Эта книга в доступной форме познакомит вас с количественным анализом, его терминами и методами, поможет развить аналитические навыки и разговаривать на одном языке с количественными аналитиками.
На русском языке публикуется впервые.
На нашем сайте о книгах lifeinbooks.net вы можете скачать бесплатно без регистрации или читать онлайн книгу «О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные» Ким Хо, Томас Дэвенпорт в форматах epub, fb2, txt, rtf, pdf для iPad, iPhone, Android и Kindle. Книга подарит вам массу приятных моментов и истинное удовольствие от чтения. Купить полную версию вы можете у нашего партнера. Также, у нас вы найдете последние новости из литературного мира, узнаете биографию любимых авторов. Для начинающих писателей имеется отдельный раздел с полезными советами и рекомендациями, интересными статьями, благодаря которым вы сами сможете попробовать свои силы в литературном мастерстве.
Цитаты из книги «О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные» Ким Хо, Томас Дэвенпорт
Проект «Предсказание». Все проекты этого вида имеют целью прогнозирование того, что должно произойти в будущем. Получить надежную информацию о грядущих событиях довольно трудно, но если речь идет о прошлых событиях и их причинах, то для количественного аналитика это несложно. Обычно проекты такого рода относятся к предсказательной аналитике или предсказательному моделированию.
Трудно собирать данные по широкому кругу. Но на этом этапе важно не сузить преждевременно масштабы рассматриваемой проблемы или будущего решения.
Включает ли он опрос, предсказание, эксперимент, отчет?
Комплексный обзор результатов любых предыдущих исследований той же тематики обязателен для любого вида количественного анализа.
Некоторые методы изучения предыдущих исследований
Интернет-поиск по ключевым терминам, используемым в анализе.
Поиск в учебниках по статистике примеров анализа, сходного с предполагаемым.
Собеседование с вашими аналитиками на предмет того, не приходилось ли им делать что-либо подобное.
Анализ системы управления знаниями в вашей компании, если таковая имеется.
Обсуждение проблемы с аналитиками из других (не конкурирующих с вами) компаний.
Посещение конференций по аналитике (или хотя бы просмотр программ подходящих по тематике конференций в интернете) и выступлений по смежной тематике.
Отдаете ли вы себе отчет в том, какие именно решения и в какие сроки будут приниматься на основе полученных в результате анализа данных и кто будет это делать?
Джо Кассано, практически в одиночку доведшего до кризиса огромную компанию, а заодно и экономику США, да черт возьми, всего мира!
Регрессия. Статистический метод, позволяющий построить уравнение для оценки неизвестного значения зависимой переменной через известные значения одной или более независимых переменных. Простая регрессия означает, что для оценки зависимой переменной используется одна независимая переменная. Множественная регрессия означает, что для прогнозирования зависимой переменной используются несколько независимых переменных. Логическая регрессия использует несколько независимых переменных для прогнозирования бинарной категориальной зависимой переменной (то есть переменной вида да/нет, за/против, покупать/не покупать).
R-квадрат (R2). Наиболее популярный показатель для оценки степени совпадения рассчитанной регрессии с данными выборки, по которой произведен расчет. R-квадрат отражает также степень изменчивости зависимой переменной по сравнению с рассчитанной линией регрессии. Его значение колеблется в интервале от 0 до 1, и если оно равно, например, 0,52, то это означает, что 52 процента вариации зависимой переменной объясняется независимыми переменными, включенными в уравнение регрессии. В общем случае чем выше значение R2, тем более адекватной считается модель.
Скачать бесплатно книгу «О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные» Ким Хо, Томас Дэвенпорт
В формате fb2: Скачать
В формате rtf: Скачать
В формате epub: Скачать
В формате txt: Скачать