Аннотация
Книга, о которой идет речь, служит практическим руководством для читателей, интересующихся работой с большими данными, особенно в контексте малых и средних бизнесов. Автор акцентирует внимание на том, что для успешного использования аналитики данных не требуется быть экспертом или обладать сложными программными решениями. Главное — понимать, как можно извлечь полезные версии из имеющихся данных, что может существенно повысить конкурентоспособность на рынке.
В первой части книги автор подчеркивает, что наука о данных является обширной и охватывает такие дисциплины, как бизнес-аналитика и моделирование. С развитием современных технологий сбор и анализ данных становятся доступными для гораздо более широкой аудитории, включая малые компании, которые ранее не имели доступ к таким мощным аналитическим инструментам. В этом контексте обсуждаются ключевые методы анализа, такие как оптимизация и прогнозирование, помогающие читателям comprehensively grasp the application of data science.
Важной темой является использование электронных таблиц, таких как Excel. Несмотря на возможное восприятие этих инструментов как устаревших, автор подчеркивает их огромное практическое применение. Он утверждает, что Excel может служить основным инструментом для понимания и прогнозирования бизнес-показателей, что особенно важно для построения бизнес-моделей и анализа потребительского спроса. В книге рассматриваются возможности Excel и его бесплатного аналога LibreOffice, при этом автор предоставляет читателям доступ к примерам, которые можно загрузить с сайта книги.
Чтобы сделать материал более доступным, автор вводит "условные обозначения", такие как "Внимание!" и "Заметки", которые помогают выделить важную информацию и полезные советы. Ориентируясь на читателей с базовыми знаниями работы с электронными таблицами, автор вдохновляет их на изучение более сложных техник, включая линейное программирование и использование искусственного интеллекта.
Далее книга подробно рассматривает практические навыки работы с Excel на примере анализа калорийности продуктов. В этом разделе акцент делается на визуализации данных через создание столбчатых гистограмм. Автор объясняет необходимость правильного выбора форматов диаграмм и настоятельно рекомендует избегать использования круговых и 3D-графиков, считая их неэффективными.
Читателям предлагаются функции поиска и замены, а также различные формулы Excel, такие как MATCH, INDEX, OFFSET и SMALL, которые помогают находить значения и извлекать данные из больших наборов. Примеры, основанные на анализе списка калорий, служат иллюстрацией практического применения этих формул.
Книга также охватывает более сложные функции, такие как VLOOKUP, которая позволяет комбинировать данные из разных таблиц. Обсуждаются методы фильтрации и сортировки, включая автофильтры и создание сложных сортировок, что значительно упрощает работу с большими объемами данных и способствует лучшему анализу.
В заключение подчеркивается, что освоение представленных функций и методов работы с Excel позволят читателям более эффективно обрабатывать и анализировать данные, что является ключевым для улучшения бизнес-процессов и поиска новых возможностей. Таким образом, книга предлагает ценные советы и инструментальные средства для того, чтобы сделать науку о данных доступной и понятной для широкой аудитории.
