LITMIR.BIZ

      Введение

      Что я здесь делаю?

      Наверняка где-нибудь в прессе, финансовой литературе и журналах или на конференции вы слышали что-то об обработке данных, их представлении и анализе – том, что составляет «науку о данных». Эта наука может предсказать результаты выборов, рассказать о ваших покупательских привычках больше, чем вы осмелились бы поведать маме, и определить, на сколько лет сокращают вашу жизнь сырные буррито с чили.

      В последнее время вокруг науки о данных наблюдается некоторый ажиотаж, который начинает оказывать давление на многие виды бизнеса. Не занимаясь анализом данных, вы рискуете потерпеть неудачу в конкурентной борьбе. Обязательно появится кто-нибудь, разработавший очередной новый продукт под названием «Что-то-про-графы-и-большие-данные», – и уничтожит ваш бизнес.

      Сделайте глубокий вдох.

      Не все так мрачно! Вас, несомненно, спасет то, что большинство тех, кто считает себя «доками» в науке о данных, делают все ровно наоборот. Они начинают с покупки программ и нанимают консультантов. Они тратят все свои деньги еще до того, как поймут, чего же они на самом деле хотят. Заказав программные инструменты, они считают, что сделали главное и можно расслабиться.

      Прочитав эту книгу, вы будете на голову выше этих «специалистов». Вы будете иметь точное представление о том, что такое техники анализа данных и как они используются. И когда придет время планировать, нанимать и покупать, вы уже будете знать, как применить возможности науки о данных с пользой именно для вашей конкретной компании.

      Цель этой книги – введение в практическую науку о данных в комфортном режиме беседы. Надеюсь, что по окончании чтения священный ужас перед этим таинственным «зверем» – данными – сменится энтузиазмом и мыслями о том, как с их помощью поднять свой бизнес на новый уровень.

      Рабочее определение науки о данных

      В некоторой степени наука о данных – синоним таких терминов, как бизнес-аналитика; исследование операций; бизнес-интеллект; промышленный шпионаж; анализ, моделирование и раскрытие данных (также называемое обнаружением знаний в базах данных, или ОЗБД). Иными словами, нынешняя наука о данных – просто новый виток того, чем люди занимаются уже довольно долго.

      После расцвета вышеозначенных и других дисциплин произошел скачок в технологиях. Совершенствование аппаратной и программной платформ сделали легким и недорогим сбор и анализ больших объемов данных во всех областях – будь то продажи и маркетинг, запросы HTTP с вашего сайта или информация для поддержки клиентов. Малый бизнес и некоммерческие организации могут теперь привлекать аналитиков, содержание которых раньше могли себе позволить только большие корпорации.

      Конечно, из-за того, что наука о данных используется как всеобъемлющее ученое словечко для обозначения аналитики сегодня, она чаще всего ассоциируется с техниками добычи данных (data mining), такими как искусственный интеллект, кластерный анализ и определение выбросов. Благодаря подешевевшей аппаратной поддержке, обеспечившей резкий рост количества переменных бизнес-данных, эти вычислительные техники стали опорой бизнеса в последние годы, хотя раньше они были слишком громоздкими для использования на производстве.

      В этой книге я собираюсь дать широкий обзор всех разделов науки о данных. Вот определение, которое я буду использовать:

      Я определяю

Скачать книгу