Przewodnik HBR po podstawach analizy danych dla menedżerów

Opinie czytelników

Ta książka służy jako kompleksowy przewodnik po analityce danych, skierowany zarówno do menedżerów, jak i nowicjuszy. Zbiera ona różne artykuły z Harvard Business Review, zapewniając wgląd w podejmowanie lepszych decyzji opartych na danych w kontekście biznesowym. Chociaż jest chwalony za przystępność i praktyczne porady, niektórzy recenzenci zauważają, że jego treść może wydawać się podstawowa lub powtarzalna.

⬤ Przystępna zarówno dla nowicjuszy, jak i ekspertów.
⬤ Praktyczne porady dla menedżerów dotyczące integracji analizy danych z procesem decyzyjnym.
⬤ Dobrze skonstruowana, z łatwym do zrozumienia językiem i przykładami.
⬤ Cenna dla ustanowienia fundamentalnego zrozumienia analityki.
⬤ Polecana jako lektura obowiązkowa dla profesjonalistów.

⬤ Niektórzy uważają, że treść jest podstawowa i brakuje jej głębi.
⬤ Kilka rozdziałów wydaje się być powtarzalnych lub podobnych do istniejących artykułów.
⬤ Tematyka może wydawać się sucha i nieciekawa.
⬤ Niektórzy recenzenci oczekiwali bardziej spójnego tekstu niż kompilacji artykułów.

(na podstawie 39 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

HBR Guide to Data Analytics Basics for Managers

Zawartość książki:

Nie daj się powstrzymać strachowi przed liczbami.

Dzisiejsze środowisko biznesowe niesie ze sobą lawinę danych. Teraz bardziej niż kiedykolwiek menedżerowie muszą wiedzieć, jak wyciągać wnioski z danych - aby zrozumieć, skąd pochodzą liczby, nadać im sens i wykorzystać je do podejmowania trudnych decyzji. Jak zacząć?

Niezależnie od tego, czy pracujesz z ekspertami od danych, czy przeprowadzasz własne testy, odpowiedzi znajdziesz w HBR Guide to Data Analytics Basics for Managers. Książka ta opisuje trzy kluczowe kroki w procesie analizy danych, dzięki czemu można uzyskać potrzebne informacje, przestudiować dane i przekazać swoje ustalenia innym.

Dowiesz się, jak

⬤ Zidentyfikować wskaźniki, które należy zmierzyć.

⬤ Przeprowadzać eksperymenty i testy A/B.

⬤ Zadawać właściwe pytania ekspertom ds. danych.

⬤ Zrozumieć terminy i pojęcia statystyczne.

⬤ Tworzyć skuteczne wykresy i wizualizacje.

⬤ Unikanie typowych błędów.