Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики. Билл Фрэнкс
Читать онлайн книгу.
интерфейсов, аналитические точечные решения, инструменты с открытым исходным кодом и инструменты визуализации данных. Рассказывается, как профессиональные аналитики изменили свои подходы к построению моделей для более эффективного использования имеющихся возможностей. Среди описываемых тем: групповое моделирование, экспресс-моделирование и анализ текста.
Третья часть посвящена людям, которые занимаются анализом, их командам и подходам, используемым для обеспечения высокого качества работы. Наиболее важный фактор при проведении любого анализа, в том числе анализа больших данных, – наличие подходящих людей, которые руководствуются правильными принципами анализа. Ознакомившись с третьей частью, читатели будут лучше понимать, чем хороший анализ, хороший профессиональный аналитик и хорошая команда аналитиков отличаются от остальных.
Глава 7. Что такое хороший анализ? Подсчет статистики, составление отчета и применение алгоритма моделирования – лишь некоторые из необходимых шагов для обеспечения хорошего анализа. В начале данной главы поясняются отдельные определения, а затем речь идет об обеспечении качественного анализа. Большие данные – довольно сложная тема, поэтому особенно важно понять принципы, излагаемые в этой главе.
Глава 8. Что такое хороший профессионал в области аналитики? Навыки в области математики, статистики и программирования – необходимые, но недостаточные характеристики хорошего профессионального аналитика. Хороший аналитик должен иметь такие качества, как обязательность, творчество, деловая смекалка, навыки проведения презентации и интуиция. В этой главе описано, почему каждая из этих черт имеет большое значение для профессионального аналитика и почему ими не стоит пренебрегать.
Глава 9. Что такое хорошая аналитическая команда? Как организации следует создавать и поддерживать команды аналитиков, чтобы обеспечить оптимальный эффект? Каким образом команды вписываются в организацию? Как они должны работать? Кто должен отвечать за создание передовой аналитики? Здесь затронуты часто встречающиеся проблемы и изложены принципы, которые необходимо иметь в виду при создании аналитической команды.
В четвертой части изложены хорошо известные базовые принципы, которым должна следовать организация, чтобы успешно внедрять инновации, используя передовые средства анализа и большие данные. Поскольку это фундамент многих дисциплин, внимание сосредоточено на том, какое отношение данные принципы имеют к передовой аналитике в современной корпоративной среде. Описываемые концепции, вероятно, знакомы читателям в отличие от способов их применения к области передовой аналитики и больших данных.
Глава 10. Создание условий для внедрения инноваций в сфере аналитики. Глава начинается с обзора некоторых принципов, лежащих