Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel - стр. 4

Я работал с менеджерами, которые покупали симуляции, когда им были нужны модели оптимизации. Я работал с аналитиками, которые понимали только графики Ганта[1], так что абсолютно все приходилось представлять в виде этих графиков. Как консультанту, мне было нетрудно расположить к себе покупателя, имея в арсенале любые старые бумаги и миленькую презентацию в PowerPoint, потому что они не могли отличить искусственный интеллект от бизнес-анализа, а бизнес-анализ – от ВS.

Цель этой книги – расширение аудитории, способной понять и применить техники научного анализа данных. Я не пытаюсь обратить вас, уважаемые читатели, в специалистов по научной обработке данных против вашей воли. Я просто хочу, чтобы вы научились применять науку о данных настолько, насколько сможете, в той области, в которой вы уже хорошо разбираетесь.

Это заставляет задать вопрос: кто же вы?

Не пугайтесь, я не использовал научный анализ данных, чтобы шпионить за вами. Я понятия не имею, кто вы, но заранее благодарен вам за то, что раскошелились на эту книгу.

Вот несколько архетипов (или личностей – для вас, маркетологи!), которые пришли мне на ум, когда я писал эту книгу. Возможно, вы:

• заместитель начальника по маркетингу и хотите использовать свои бизнес-переменные стратегическим образом, для оценки продукта и сегмента рынка, но не понимаете подходов, рекомендуемых разработчиками приложений и переоцененными консультантами;

• аналитик, предсказывающий спрос, который знает, что история заказов фирмы содержит больше информации о клиентах, чем даже план на следующий квартал;

• руководитель розничного интернет-магазина, желающий угадать по данным о предыдущих заказах, когда клиент скорее всего «созреет» для очередной покупки;

• бизнес-аналитик, который в состоянии просчитать растущие денежные потоки и затраты на снабжение, но не знает, как перебросить мостик экономии на издержках;

• онлайн-маркетолог, который хочет чего-то большего для своей компании от бесплатных текстовых сервисов, таких как электронные письма или социальные сети. Пока же судьба разосланных сообщений незавидна – их открывают и тут же выбрасывают в корзину.

Иными словами, вы – читатель, который получает практическую пользу от дополнительной информации о научной обработке данных, но пока не нашел «свой конек» во всем многообразии техник. Цель этой книги – стряхнуть мишуру (код, инструменты и просто слухи) с науки о данных и обучить необходимым техникам на практических примерах, понятных любому, прошедшему курс линейной алгебры или вычислительной математики в институте. Если вы, конечно, их успешно сдали. Если нет – читайте медленно и не стесняйтесь пользоваться Википедией.