Ocena:
Książka oferuje praktyczne spostrzeżenia i techniki w zakresie analizy produktów, zapewniając unikalne podejście, którego nie można znaleźć w typowej literaturze z zakresu nauki o danych. Kładzie nacisk na nauki społeczne w celu zrozumienia zachowań użytkowników i zawiera rzeczywiste aplikacje, co czyni ją cennym źródłem informacji dla analityków i badaczy. Książka zawiera jednak liczne błędy, w tym literówki i niepoprawne definicje, co obniża jej wiarygodność.
Zalety:⬤ Obejmuje zaawansowane i praktyczne tematy w analityce produktowej
⬤ podkreśla znaczenie zrozumienia zachowań użytkowników
⬤ dobrze skonstruowany do szybkiego odwoływania się
⬤ oferuje rzeczywiste zastosowania i przykłady
⬤ łatwy do odczytania i przyswojenia.
⬤ Zawiera wiele błędów gramatycznych, ortograficznych i statystycznych
⬤ niektóre kluczowe terminy i teorie są nieprawidłowo wyjaśnione
⬤ gęste rozdziały, które mogą przytłoczyć czytelników
⬤ brak rygoru redakcyjnego wpływa na postrzegany profesjonalizm.
(na podstawie 12 opinii czytelników)
Product Analytics: Applied Data Science Techniques for Actionable Consumer Insights
Ten przewodnik pokazuje, jak połączyć naukę o danych z naukami społecznymi, aby uzyskać bezprecedensowy wgląd w zachowania klientów, dzięki czemu można je zmienić. Joanne Rodrigues-Craig wypełnia lukę między predykcyjną nauką o danych a technikami statystycznymi, które ujawniają, dlaczego dzieją się ważne rzeczy - dlaczego klienci kupują więcej lub dlaczego natychmiast opuszczają Twoją witrynę - dzięki czemu możesz uzyskać więcej zachowań, których chcesz, a mniej, których nie chcesz.
Opierając się na bogatym doświadczeniu korporacyjnym i dogłębnej wiedzy z zakresu demografii i socjologii, Rodrigues-Craig pokazuje, jak tworzyć lepsze teorie i metryki, aby przyspieszyć proces uzyskiwania wglądu, zmiany zachowań i zdobywania wartości biznesowej. Dowiesz się jak
⬤ Rozwijać złożone, testowalne teorie w celu zrozumienia indywidualnych i społecznych zachowań w produktach internetowych.
⬤ Myśleć jak naukowiec społeczny i kontekstualizować indywidualne zachowania w dzisiejszych środowiskach społecznych.
⬤ Tworzyć bardziej efektywne wskaźniki i KPI dla dowolnego produktu lub systemu internetowego.
⬤ Przeprowadzać bardziej pouczające i przydatne testy A/B.
⬤ Badanie efektów przyczynowych, odzwierciedlające głębsze zrozumienie różnic między korelacją a związkiem przyczynowym.
⬤ Zmieniaj zachowanie użytkowników w złożonych produktach internetowych.
⬤ Zrozumienie, w jaki sposób rozwijają się istotne ludzkie zachowania i jakie są warunki ich zmiany.
⬤ Wybierać odpowiednie techniki statystyczne do typowych zadań, takich jak modelowanie wielostanowe i modelowanie wzrostu.
⬤ Wykorzystanie zaawansowanych technik statystycznych do modelowania systemów wielowymiarowych.
⬤ Wszystko to w języku R (z przykładowym kodem dostępnym w osobnym podręczniku).