Wszystko co powinieneś wiedzieć o eksploracji danych i myśleniu w kategoriach analityki danych. Wyciągaj trafne wnioski!
 

„Lektura obowiązkowa dla każdego, kto poważnie myśli o wykorzystaniu okazji, jakie niosą ze sobą wielkie zbiory danych”.

— Craig Vaughan, globalny wiceprezes SAP

Posiadanie zbiorów danych to połowa sukcesu. Druga połowa to umiejętność ich skutecznej analizy i wyciągania wniosków. Dopiero na tej podstawie będziesz w stanie właściwie ocenić kondycję Twojej firmy oraz podjąć słuszne decyzje. Wiedza zawarta w tej książce może zadecydować o sukcesie biznesowym lub porażce. Nie ryzykuj i sięgnij po to doskonałe źródło wiedzy, poświęcone nauce o danych.

To unikalny podręcznik, który pomoże Ci sprawnie opanować nawet najtrudniejsze zagadnienia związane z analizą danych. Dowiedz się, jak zbudowany jest proces eksploracji danych, z jakich narzędzi możesz skorzystać oraz jak stworzyć model predykcyjny i dopasować go do danych. W kolejnych rozdziałach przeczytasz o tym, czym grozi nadmierne dopasowanie modelu i jak go unikać oraz jak wyciągać wnioski metodą najbliższych sąsiadów. Na koniec zaznajomisz się z możliwościami wizualizacji skuteczności modelu oraz odkryjesz związek pomiędzy nauką o danych a strategią biznesową. To obowiązkowa lektura dla wszystkich osób chcących podejmować świadome decyzje na podstawie posiadanych danych!

Dzięki tej książce:

• poznasz model predykcyjny
• dowiesz się, jak dopasować model do danych
• zwizualizujesz skuteczność zbudowanego modelu
• zwiększysz swoje szanse na osiągnięcie sukcesu biznesowego

Przeanalizuj posiadane dane i podejmij trafne decyzje!

Ta książka wykracza poza sferę podstaw analityki danych. To niezbędny przewodnik dla tych z nas (nas wszystkich?), których firmy zostały zbudowane w oparciu o wszechobecność okazji biznesowych, wiążących się z danymi, i nowe możliwości podejmowania decyzji w oparciu o dane.

— Tom Phillips, prezes Distillery i były szef Google Search i Google Analytics

 

Egzemplarze powystawowe. Okładka może posiadać lekkie zagięcia, przybrudzenia, zarysowania.