Джордан Морроу - Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов (2022) бесплатно
Главная»Бизнес - онлайн»Джордан Морроу - Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов (2022)
·
Автор
Сообщение
Prescious®
Джордан Морроу | Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов (2022) [FB2] -Автор: Джордан Морроу Перевод: Мария Кульнева Издательство: Альпина Диджитал ISBN: 978-5-9614-7563-0 Жанр: Эффективность бизнеса Формат: FB2 Качество: Изначально электронное (ebook) Иллюстрации: Черно-белые Описание: Дата-грамотность, то есть способность ориентироваться в мире данных, – ключевой навык сегодняшнего дня. Ежедневно в соцсетях публикуются миллиарды сообщений, электронные почтовые ящики по всей планете гудят от писем, а каждый подключенный к интернету автомобиль производит терабайты данных, не говоря уже об онлайн-магазинах, платежных системах и государственных цифровых сервисах. Однако работать с данными, анализировать их и использовать их для бизнеса по-прежнему умеет меньшинство, а специалистов катастрофически не хватает. 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.
Оглавление:
Об авторе Предисловие 01. Мир данных • Данные: мир, в котором мы живем • Данные: нехватка навыков • Данные: в чем причина нехватки навыков? • Данные: что дальше? • Краткое содержание главы 02. Четыре уровня аналитических методов • Данные и их анализ – целых четыре уровня? • Четыре уровня аналитических методов • Уровень 1: дескриптивные (описательные) аналитические методы • Уровень 2: диагностические аналитические методы • Уровень 3: предиктивные (предсказательные) аналитические методы • Уровень 4: прескриптивные (предписывающие) аналитические методы • Примеры использования четырех уровней аналитических методов в реальной жизни • Краткое содержание главы 03. Определение дата-грамотности • Элемент 1: чтение данных • Элемент 2: работа с данными • Элемент 3: анализ данных • Элемент 4: общение на языке данных • Краткое содержание главы 04. Зонтик дата-грамотности • Стратегия в сфере данных и аналитики • Дата-грамотность и обработка данных • Дата-грамотность и визуализация данных • Дата-грамотность и топ-менеджмент • Дата-грамотность и культура • Дата-грамотность и качество данных • Дата-грамотность и управление данными • Дата-грамотность, этика и законодательство • Краткое содержание главы 05. Чтение и общение на языке данных • Чтение данных • Свободное владение данными • Словарь данных • Стратегия чтения данных и свободного владения данными • Пример из жизни организации • Краткое содержание главы 06. Связь дата-грамотности с четырьмя уровнями аналитики • Дата-грамотность и дескриптивный анализ • Дата-грамотность и диагностический анализ • Дата-грамотность и предиктивный анализ • Дата-грамотность и прескриптивный анализ • Дата-грамотность и четыре уровня аналитики: готовая мозаика • Краткое содержание главы 07. Стадии обучения дата-грамотности • Роль руководства в обучении дата-грамотности • Роль общей аналитической стратегии и обучения дата-грамотности • Схема и стратегия обучения дата-грамотности • Обучение четырем элементам дата-грамотности • Обучение и культура дата-грамотности • Краткое содержание главы 08. Три «С» дата-грамотности • Curiosity – любопытство • Creativity – творческий подход • Critical thinking – критическое мышление • Общение на языке данных • Краткое содержание главы 09. Принятие решений, подкрепленных данными • Схема принятия решений, подкрепленных данными • Ступень 1. Спросить • Ступень 2. Получить • Ступень 3. Проанализировать • Ступень 4. Интегрировать • Ступень 5. Решить • Ступень 6. Выполнить итерацию • Краткое содержание главы и пример 10. Дата-грамотность и стратегия в сфере данных и аналитики • Культура, основанная на данных • Бизнес-аналитика • Искусственный интеллект • Машинное обучение и алгоритмы • Большие данные • Внутренняя аналитика • Облачные сервисы • Периферийная аналитика • Геоаналитика • Краткое содержание главы 11. Ваше личное путешествие в мир данных: первые шаги • COVID-19, данные и аналитика • Рецепты • Проактивная и реактивная аналитика • Начинайте с основ • Данные и аналитика: геймификация • Найдите то, что вам интересно, и займитесь этим • Найдите свои «почему» • Краткое содержание главы
Скриншоты:
Главная»Бизнес - онлайн»Джордан Морроу - Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов (2022)
·
Скачать Джордан Морроу - Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов (2022) слив курса.
Текущее время: Сегодня 15:16
Часовой пояс: GMT + 4
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете голосовать в опросах Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям Вы не можете скачивать файлы
