Список 10 лучших книг по аналитике данных
Область анализа данных развивается и сама по себе становится отраслью. Ниже приведен список книг по аналитике данных, которые необходимо прочитать:
- Аналитика данных: стало доступным (получить эту книгу)
- Слишком большой, чтобы игнорировать: экономическое обоснование больших данных (получить эту книгу)
- Стратегия обработки данных: как получить прибыль из мира аналитики больших данных и Интернета вещей (получить эту книгу)
- Случайные аналитики: покажите свои данные, кто в доме хозяин (получите эту книгу)
- Прогнозная аналитика: возможность предсказать, кто нажмет, купит ложь или умрет (получить эту книгу)
- Аналитика данных: станьте мастером в области анализа данных (получить эту книгу)
- Рассказывание историй с помощью данных: руководство по визуализации данных для бизнес-профессионалов (получить эту книгу)
- Теперь вы видите это: простые методы визуализации для количественного анализа. (Получите эту книгу)
- Наука о данных для бизнеса: что нужно знать о интеллектуальном анализе данных и аналитическом мышлении (получить эту книгу)
- Экономичная аналитика: используйте данные для создания лучшего стартапа (получить эту книгу)
Давайте подробно обсудим каждую книгу по анализу данных, а также ее ключевые выводы и обзоры.
# 1 - Аналитика данных: стала доступной
Анил Махешвари
Рецензия на книгу:
Анил Махешвари с более чем 20-летним опытом работы в отраслях, основанных на данных, представляет вам отличный вводный и всеобъемлющий шедевр как для новичков, так и для профессионалов, связанных с аналитикой данных.
Ключевые выводы
- Книга охватывает все необходимые темы аналитики данных.
- Он предоставляет теоретические методы, а также практическое руководство с использованием примеров и тематических исследований.
- Это не только учит, но и мотивирует вас заниматься аналитикой данных как профессией.
# 2 - Слишком большой, чтобы его игнорировать
Экономическое обоснование для больших данных
П. Саймон
Рецензия на книгу:
Отмеченный наградами автор П. Саймон представляет прекрасную рукопись по анализу данных и говорит, что данные никогда нельзя игнорировать. Такие компании, как Google, Facebook и Amazon, начали использовать ресурсы данных за несколько десятилетий до этого. Правительства также собирают и анализируют данные, чтобы проводить политику, благоприятную для граждан.
Ключевые выводы
- Исследует аналитические подходы, используемые компаниями и правительствами.
- Компании должны обращаться к большим данным, чтобы выжить на цифровом рынке.
- Книга свободна от жаргона, подходит даже для неспециалистов.
- В книге много практических примеров и практических примеров.
# 3 - Стратегия данных
Как получить прибыль от мира аналитики больших данных и Интернета вещей
Бернар Марр
Рецензия на книгу:
Бернард, гуру больших данных, говорит, что многие владельцы бизнеса по-прежнему испытывают дискомфорт при применении концепций анализа данных, и поэтому он представляет «Стратегию данных», которая определенно изменит мнение людей об аналитике данных.
Ключевые выводы
- Развивайте свои знания о стратегиях бизнес-аналитики.
- Обратите внимание на роль БА как в настоящем, так и в будущих сценариях.
- Получите ценную информацию об Интернете вещей.
# 4 - Случайные аналитики
Покажите свои данные, кто в доме хозяин
Эйлин и Стивен МакДэниэл
Рецензия на книгу:
Книга представляет собой исчерпывающий справочник как для начинающих, так и для работающих профессионалов. В книге представлены подробные методологии построения моделей, а также примеры и тематические исследования, позволяющие почувствовать практический подход.
Ключевые выводы
- Изучите пошагово методы визуализации данных
- Познакомьтесь с методами и стратегиями извлечения и анализа данных.
- Расширьте свой аналитический охват, изучив методы визуализации.
# 5 - Прогностическая аналитика:
Возможность предсказывать, кто щелкнет, купит ложь или умрет
Э. Сигель
Рецензия на книгу:
Прогнозный анализ - важнейшая отрасль анализа данных. В книге в основном обсуждается прогнозирование будущих тенденций и возможных вероятностей. Книга с примерами не только учит предсказывать будущие результаты, но и объясняет вам идеальный способ применения инструментов визуализации данных.
Ключевые выводы
- Книга не загружена математическими и научными теориями.
- Прогнозный анализ полезен в рекламе, политике, обнаружении мошенничества и т. Д.
- Учитесь поэтапно на основе сбора данных, чтобы делать проверяемые прогнозы.
- Изучите методы бизнес-аналитики и ее правильное использование.
# 6 - Аналитика данных
Станьте мастером в области анализа данных
Ричард Дорси
Рецензия на книгу:
Книга представляет собой чрезвычайно умный труд Ричарда Дорси по аналитике данных. Он говорит, что играть с данными - непростая задача; вам необходимо определить подходящую аналитическую модель данных, которая может варьироваться в зависимости от ситуации.
Ключевые выводы
- Избегайте рисков и принимайте вызовы при выполнении аналитических операций с данными.
- Изучите подходы к аналитике, такие как регрессия, временные ряды и деревья решений.
- Дорси учит анализировать данные самым простым способом.
# 7 - Рассказ истории с помощью данных
Руководство по визуализации данных для профессионалов бизнеса
Коул Нуссбаумер
Рецензия на книгу:
В книге объясняется, как лучше всего применять инструменты визуализации данных, чтобы они были понятнее, информативнее и создавали успокаивающую историю из скучных необработанных данных.
Ключевые выводы
- Определяет лучшие графики для применения в зависимости от ситуации
- Обратите внимание аудитории на важные детали вашей презентации в модели.
- Применять различные методы визуализации данных и проектирования данных
# 8 - Теперь вы это видите
Простые методы визуализации для количественного анализа
Стивен Фью
Рецензия на книгу:
Стивен Фью представляет простой и продуктивный способ исследования и анализа количественных данных. Книга учит применять концепции анализа данных на практике. Стивен говорит, что, играя с данными, нужно думать глазами, и поэтому он также создает различные техники визуализации.
Ключевые выводы
- Расширьте свой аналитический охват, применяя инструменты визуализации.
- Изучите основные концепции визуализации данных, такие как корреляция, многомерный анализ и т. Д.
- Развивайте практические навыки, чтобы получить преимущество на конкурентном рынке.
# 9 - Наука о данных для бизнеса
Что нужно знать о интеллектуальном анализе данных и аналитическом мышлении
Авторы: Фостер Провост и Том Фосетт
Рецензия на книгу:
Универсальная рукопись по анализу данных, в которой обсуждается все, что вам нужно знать о интеллектуальном анализе данных, бизнес-аналитике и визуализации данных. Это поможет вам построить свой фундамент в качестве аналитика данных и продвинет ваши навыки до высот небоскреба.
Ключевые выводы
- Изучите фундаментальное и прогнозное моделирование. Принимайте лучшие решения
- Название книги может ввести в заблуждение кого угодно, но каждый может извлечь пользу из упрощенных учений, подкрепленных массой примеров.
- Разработайте аналитические методы для получения конкурентного преимущества в вашей компании.
# 10 - Бережливая аналитика
Используйте данные для улучшения стартапа
Авторы: Алистер Кролл и Бенджамин Йосковиц
Рецензия на книгу:
Как следует из названия, книга поможет вам создать лучший стартап с помощью анализа данных. Однако книга может научить гораздо большему, чем просто стартапам. Научитесь использовать данные, чтобы превратить бизнес-идею из простого продукта в крупный бренд.
Ключевые выводы
- Изучите 6 основных бизнес-моделей и соответствующую аналитику данных.
- Охватывает более 30 реальных кейсов и различных примеров.
- Включает интервью с успешными стартап-предпринимателями и инвесторами.