Przewodnik HBR po podstawach analizy danych dla menedżerów

Opinie czytelników

Książka została ogólnie dobrze przyjęta, uznana za przystępne wprowadzenie do analityki danych zarówno dla nowicjuszy, jak i doświadczonych profesjonalistów. Jest doceniana za jasne wyjaśnienia i praktyczne wskazówki dotyczące wykorzystania analityki danych w podejmowaniu decyzji biznesowych. Jednak niektóre recenzje krytykują ją jako pozbawioną głębi i zbyt podstawową, z postrzeganiem jej jako zwykłego zbioru wcześniej opublikowanych artykułów.

⬤ Przystępna zarówno dla początkujących, jak i ekspertów.
⬤ Przejrzysty, nietechniczny język, który upraszcza złożone koncepcje.
⬤ Praktyczne porady dla menedżerów dotyczące włączania analizy danych do procesu decyzyjnego.
⬤ Zorganizowany w łatwe do zarządzania sekcje z przykładami.
⬤ Przydatny elementarz do zrozumienia analityki i wspierania kultury opartej na danych w organizacjach.

⬤ Niektórzy uważają, że treść jest podstawowa i niewystarczająco wnikliwa.
⬤ Krytycy opisują książkę jako zbiór powtórzonych artykułów z Harvard Business Review.
⬤ Niektórzy czytelnicy uważają, że temat jest suchy i mało angażujący.

(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.