tekstMaht 143 leheküljed
2016 aasta
В последние годы популярность обрела тема «больших данных» (big data). Но многие люди не способны справиться даже с малым объемом данных – и, следовательно, не в состоянии принять взвешенное решение.
Из книги вы узнаете, как собирать, классифицировать, анализировать данные; использовать их в работе; распознавать подтасовки и верно интерпретировать информацию.
Эта книга нужна вам, если вы хотите научиться – или научить своих сотрудников – принимать решения на основе точной информации, а не сомнительных прогнозов.
Это прям базовая книга по работе с данными. Если коллеги постоянно делают мусорные таблички и презентации и не понимают, что не так, то берете эту книгу и отправляете им цитаты.
Сначала автор излагает основные принципы по оформлению (не используйте круговые 3д диаграммы), затем переходит к основным принципам по управлению: не все связи линейные, корреляция не значит причинно-следственная связь и т.д.
"Мяса" в книге почти нет, один бульон, общие обтекаемые фразы, хотелось больше конкретики, но её почти ненайти, но для общего образования можно прочесть.
Слабенько для тех, кто уже хоть немного работает с данными. Много советов совершенно очевидны.
Для школьников- вполне подойдет.
Книгу начал читать с самого конца, с влияния интуиции на принятие решения. Потом был перерыв. Решил вернуться и прочитать с самого начала. Удивительно, но последняя глава для меня оказалась и самой полезной. Книга заинтересовала своим названием и цель ее прочтения была в том, чтобы улучшить свой навык принятия решения на основе данных. Поставил четверку несмотря на то, что книга достаточно слабая и не отражает своего названия – скорее направлена на маркетинг, чтобы ее купили. Можно рассматривать в качестве прелюдии к более глубокому изучению этой темы. Так же полезны были ссылки на сервисы и материалы, которыми пользовался автор при написании книги, советую ими ознакомиться. Те, кто уже применяет метод принятия решения на основе данных книга будет полезна скорее, как возможность оглянуться и проверить себя – может что-то тне учел или забыл.
Первая четверть книги в целом интересна и по делу. Далее начинается хаотичное описание абсолютно разных вещей, между которыми автор не устанавливает никакой логической связи: статистические методы анализа (очень сжато), zero base budgeting, показатели фин.анализа, приемы фальсификации данных…
По моему мнению, книга очень поверхностна, ответа на вопрос «как классифицировать и анализировать данные» она абсолютно не предлагает, и ни теоретической, ни практической ценности не имеет. Поставил 2/5, а не 1/5 только за пару интересных примеров и цитат.
Jätke arvustus
Эту книгу я купила на HR-выставке на стенде МИФ, по совету продавца. Я сейчас вообще активно ищу и собираю все возможные источники идей по управлению данными. Переведенных западных книг сейчас на рынке не так много, поэтому я стараюсь покупать каждый новый релиз.
Книга пригодится людям, которые поняли, что полагаться только на интуицию в ведении бизнеса уже не получится, и надо искать другие управленческие рычаги. Описаны основные принципы поиска и накопления данных, источники их получения даже при минимальном ИТ-обеспечении компании, гипотезы и способы их проверки.
Автор излагает мысли простым понятным языком, без излишней подстройки сверху, даже вступая в диалог с читателем. По крайней мере после прочтения некоторых глав я еще крутила в уме, как можно протестировать ту или иную гипотезу, и где её можно применить.
Прочитала я её достаточно быстро, но не могу сказать что там есть какие-то революционные идеи. Скорее это Data for Dummies, примерно такой вот КПД.
Или, как сформулировал это бизнес-гуру Томас Питерс 14 : «У хороших руководителей всегда перекос в сторону действий».
352 %, получится и у вас при условии, что вы знаете, как использовать данные, которыми обладаете и которые можете сгенерировать.
Arvustused
6