Книга бизнес аналитика от данных к знаниям

Бизнес-аналитика, От данных к знаниям, Паклин Н.Б., Орешков В.И., 2013.

   Книга представляет собой руководство для профессиональных бизнес-аналитиков, занимающихся внедрением корпоративных аналитических систем, В теоретической части последовательно освещаются современные технологии сбора и анализа структурированной информации: хранилища данных, ETL, OLAP, Data Mining, Knowledge Discovery in Databases, В практической части приводятся примеры решения бизнес-задач на аналитической платформе Deduetor Academic.
В данное, второе, издание включены разделы по последовательным шаблонам, байесовскому классификатору, обучению в условиях несбалансированности классов, расширена практическая часть.
Книга будет полезна всем интересующимся вопросами интеллектуального анализа данных и методами автоматического поиска закономерностей в массивах информации.
Для специалистов в области анализа данных, студентов и аспирантов.

Особенности данных, накопленных в компаниях.
Данные, которые накапливают предприятия и организации в базах данных и прочих источниках (так называемые бизнес-данные), имеют свои особенности. Рассмотрим их.

Бизнес-данные редко накапливаются специально для решения задач анализа. Предприятия и организации собирают данные для коммерческих целей: ведения учета, проведения финансового анализа, составления отчетности, принятия решений и т. п. Этим бизнес-данные отличаются от экспериментальных данных, которые собираются для исследовательских целей. Основными потребителями бизнес-данных обычно являются лица, принимающие решения в компаниях.

Бизнес-данные, как правило, содержат ошибки, аномалии, противоречия и пропуски. Это следствие того, что компании не собирают данные с целью анализа. В них появляются ошибки различной природы, что снижает качество данных.

С точки зрения анализа объемы хранимых данных очень велики. Современные базы данных содержат мегабайты и гигабайты информации. Для ресурсоемких алгоритмов анализа данных таблицу объемом 50 тыс, записей можно считать большой, поэтому при построении моделей важно применять процедуры сэмплинга, сокращения записей и отбора информативных признаков либо использовать специальные масштабируемые алгоритмы, способные работать на больших наборах данных.
Отмеченные особенности бизнес-данных влияют как на сам процесс анализа, так и на подготовку и систематизацию данных.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие авторов.
Об авторах.
От издательства.
Вступительное слово.
Введение.
ЧАСТЬ I. ТЕОРИЯ БИЗНЕС-АНАЛИЗА.
Глава 1. Технологии анализа данных.
Глава 2. Консолидация данных.
Глава 3. Трансформация данных.
Глава 4. Визуализация данных.
Глава 5. Очистка и предобработка данных.
Глава б. Data Mining: задача ассоциации.
Глава 7. Data Mining: кластеризация.
Глава 8. Data Mining: классификация и регрессия. Статистические методы.
Глава 9. Data Mining: классификация и регрессия. Машинное обучение.
Глава 10. Анализ и прогнозирование временных рядов.
Глава 11. Ансамбли моделей.
Глава 12. Сравнение моделей.
ЧАСТЬ II. БИЗНЕС-АНАЛИЗ В DEDUCTOR.
Глава 13. Аналитическая платформа Deductor.
Глава 14. Консолидация данных и аналитическая отчетность аптечной сети.
Глава 15. Ассоциативные правила в стимулировании розничных продаж.
Глава 16. Сегментация клиентов телекоммуникационной компании.
Глава 17. Скоринговые модели для оценки кредитоспособности заемщиков.
Глава 18. Прогнозирование продаж товаров в оптовой компании.
Глава 19. Повышение эффективности массовой рассылки клиентам.
Заключение.
Литература.
Алфавитный указатель.

Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:

Скачать книгу Бизнес-аналитика, От данных к знаниям, Паклин Н.Б., Орешков В.И., 2013 — fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать zip
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу

Скачать
— djvu — pdf — Яндекс.Диск.

Дата публикации: 29.12.2020 07:36 UTC

Теги:

учебник по бизнесу :: бизнес :: Паклин :: Орешков

В книге последовательно раскрываются основные технологии, используемые при создании и внедрении корпоративных информационно-аналитических систем, объединяемые термином «бизнес-аналитика»: хранилища данных и OLAP, трансформация данных, ETL и методы очистки, базовые алгоритмы Data Mining, анализ временных рядов, подходы к построению ансамблей моделей и их сравнению.

Во второй части авторы на демонстрационных примерах показывают, как можно решать такие задачи как консолидация, аналитическая отчетность, кредитный скоринг, стимулирование продаж, прогнозирование спроса и другие средствами бизнес-аналитики на базе аналитической платформы Deductor компании BaseGroup Labs.

Рассматриваемые теоретические вопросы:

• Технологии KDD и Data Mining
• Хранилища данных и OLAP
• ETL, очистка и предобработка данных
• Алгоритмы кластеризации, классификации и регрессии
• Ассоциативные правила и анализ временных рядов
• Сравнение и ансамбли моделей

Примеры решения бизнес-задач в Deductor:

• Консолидация данных и аналитическая отчетность аптечной сети
• Ассоциативные правила в стимулировании розничных продаж
• Сегментация клиентов телекоммуникационной компании
• Скоринговая карта для оценки кредитоспособности заемщиков
• Прогнозирование продаж товаров в оптовой компании
• Повышение эффективности массовой рассылки клиентам

Книга может выступать в качестве руководства для профессиональных бизнес-аналитиков, занимающихся внедрением корпоративных аналитических систем. Для студентов вузов, обучающихся по направлениям и специальностям «Прикладная информатика», «Бизнес-информатика» и других экономических специальностей, специалистов в области анализа данных, аспирантов.

К изданию прилагается компакт-диск с дистрибутивом свободнораспространяемой версии аналитической платформы Deductor Academic, файлы с демопримерами ко второй части книги, а также дополнительные материалы по Deductor.

Укажите регион, чтобы мы точнее рассчитали условия доставки

Начните вводить название города, страны, индекс, а мы подскажем

Например: 
Москва,
Санкт-Петербург,
Новосибирск,
Екатеринбург,
Нижний Новгород,
Краснодар,
Челябинск,
Кемерово,
Тюмень,
Красноярск,
Казань,
Пермь,
Ростов-на-Дону,
Самара,
Омск

Бизнес-аналитика: от данных к знаниям…

Бизнес-аналитика… Так называется одна книга, которую я приобрел буквально на днях, и так называется (судя по всему) та специализация, в рамках которой я работаю. То есть, другими словами, время безымянного существования в бизнесе, когда я не знал, как себя назвать, кажется закончилось. С каждым новым шагом я убеждаюсь в этом все больше. Хотя по должности я экономист, однако моя специальность не экономика как таковая. И хотя неплохо программирую с помощью методов VBA, что находит свое продолжение в использовании средств манипуляции данными ADO и DAO, однако моя специальность — это также не программирование. Хотя не далее как в пятницу начальник отдела ИТ сделал мне приятный комплимент (что дескать я дам еще фору иным программистам — спасибо ему на этом), все-таки я не IT-шник. Моя сфера именно бизнес-аналитика, где главное — это техника, способность и практические навыки к анализу данных. Эта способность включает в себя многое, но главное в ней — скорость! Аналитик в считанные минуты и секунды находит решение тем вопросам, на разрешение которых у других уходят часы и дни.

Мне это сложно объяснить, но именно в этом заключается та сила, которая позволяет мне шаг за шагом добиваться новых результатов и доказывать, что именно я как никто другой нужен на своем месте. Но с другой стороны я понимаю, что из сферы экономики я мог бы перекочевать в сферу анализа продаж или закупок, или заняться анализом продаж на бирже — и везде суть моей работы была бы одна и та же.

Книга Николая Паклина и Вячеслава Орешкова «Бизнес-аналитика» — первая в своем роде, где бизнес-аналитика излагается достаточно концептуально, чтобы к ней серьезно отнестись. Конечно, на мой взгляд там половина — вода. Но зато другая половина стоит того, чтобы ее почитать. Кроме того, вода — это не так уж плохо, когда надо создать имидж в глазах непосвященных. Так что есть чему порадоваться :))

Попросил коллег поделиться книгами, полезными для погружения в мир данных, дашбордов и BI. В ответ получил целую кучу рекомендаций, из которых сформировал эту подборку русскоязычных и англоязычных книг. Получилось 10 + 10.

Представлюсь: Михаил Греков, менеджер продукта Analytic Workspace – это российский BI.
Изначально подборку хотел выложить только в нашем телеграм-канале Data Driven культура, но набралось много – решил статьёй.

Если какие-то книги заинтересуют – даю ссылки на Литрес и Амазон, чтобы там оценить книгу по отзывам.

Фундаментальные книги

1 — DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными
Dama International

830 стр.

Книга очень дорогая (8 000 р. на Литрес) – там более 800 страниц.

Внутри, собственно, описан весь цикл работы с данными. Новичкам можно прочитать всё (что-то да отложится), а профи могут использовать как справочник – обращаться только к нужным здесь и сейчас местам.

Исключительно положительные отзывы.

Можно полистать содержание на Литресе, чтобы проникнуться глубиной.

2 — Бизнес-аналитика: от данных к знаниям
Н. Паклин, В. Орешков

Это матчасть, по сути. Не новая (2013 года), но там про фундамент: хранилища данных, ETL, OLAP, Data Mining, Knowledge Discovery in Databases.

Формат ближе к учебнику – супер вовлекающе и интересно не будет, но основы даны. Книга легко ищется в электронном формате. Сcылки на Litres нет, так как книги там тоже нет.

В книге есть практическая часть на Deductor Academic – это вам уже вряд ли пригодится.

Про визуализацию

3 — Графики, которые убеждают всех
Александр Богачев

280 стр. 320 иллюстраций

Внутри всего понемножку: как подготовить данные к работе, как выбрать подходящий для своих данных график или диаграмму, как оформить график, чтобы он максимально доносил ваше сообщение, как распознать, когда статистикой пытаются манипулировать.

4 — Данные: визуализируй, расскажи, используй (Сторителлинг в аналитике)
Коул Нафлик

290 стр. 152 иллюстрации

В книге упор на создание увлекательной, информативной и убедительной истории: как превратить данные в яркие визуальные рассказы, которые будут поняты аудиторией.

Собственно, пригодится всем, кто занимается визуализацией данных (хоть в Excel, хоть в BI).

5 — Говори на языке диаграмм. Пособие по визуальным коммуникациям
Джин Желязны

290 стр. 341 иллюстрация

В книге приведены практические рекомендации по выбору типа диаграммы (круговая, линейчатая, точечная и т. д.), правила подготовки и использования каждого из них, а также мастер-класс по исправлению неудачных диаграмм.

По сути это базовое пособие по дата сторителлингу.

Материал написан просто и понятно. Теорию дополняют иллюстрации, примеры и практические упражнения. В четвертой главе автор даже добавил мастер-класс по улучшению диаграмм, чтобы вы могли отточить свои навыки. Книга также будет полезна всем, кто сталкивается в работе с презентациями и отчетами.

6 — Заставьте данные говорить
Алексей Колоколов

450 стр. 518 иллюстраций

Книга свежая и она для тех, кто хочет погрузиться в мир BI от простого к сложному.

2/3 книги — это пошаговое создание дашборда в Excel. Взрослого дашборда — через сводные таблицы, с фильтрами, с разумным выбором визуализаций и прочего. Excel в данном случае только инструмент — большАя часть логики подойдёт для работы в любой BI.

1/3 книги — общие основы создания дашбордов: способы визуализации, когда и какие визуализации применять, цветовая градация, объединение данных на дашборде (чтобы всё и сразу) и т.п.

7 — Data Yoga. Путеводитель по грамотной работе с данными
Александра Усачева, Андрей Демидов

Как-то охарактеризовать книгу пока нельзя, так как она не вышла. Но описание интересное для тех, кто в BI:

Полезная классика и основы статистики

8 — Как лгать при помощи статистики
Дарелл Хафф

190 стр. 87 иллюстраций

Это классика. Первая редакция выпущена аж в 1954 году – примеры из книги кому-то могут показаться довольно винтажными, но в этом своя прелесть.

Почитать стоит хотя бы для того, чтобы самим случайно не делать «враки» в своих графиках, дашиках и выводах.

Она рассказывает о различных способах злоупотребления статистикой в целях обмана аудитории и манипулирования её мнением. Рассмотрено множество конкретных примеров, в основном из американской жизни (реклама, политика, пропаганда и агитация).

9 — Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке
Чарльз Уилан

470 стр. 52 иллюстрации

В книге рассказано про основы статистики простым и понятным языком с примерами из повседневной жизни.

Не все примеры подходят для российского читателя, типа примеров про бейсбол, но большинство просты и легки.

Прочитав можно сделать свой курс «Статистика для продактов» – хотя, наверное, многие уже так и сделали 🤔

10 — Статистика и котики
Владимир Савельев

170 стр. 158 иллюстраций

Если хочется изучить основы статистики в нескучном формате, то книга в помощь – все примеры на котиках.

Книги на английском

1- Бесплатная книга по Airflow (инструмент для разработки ETL-процессов)

Это та самая подборка, в комментариях к которой желательно написать книги, которые я всё-таки упустил, но которые вы рекомендуете😉

Буду рад, если присоединитесь к нашему телеграм-каналу Data Driven культура – мы там с первых рядов про российский BI пишем, но не только про него.