HBR útmutató az adatelemzés alapjaihoz vezetők számára

Olvasói vélemények

A könyvet általánosságban jó fogadtatásban részesítették, az adatelemzés közérthető bevezetéseként ismerik el mind a kezdők, mind a tapasztalt szakemberek számára. Nagyra értékelik a világos magyarázatai és az adatelemzésnek az üzleti döntéshozatalban való felhasználására vonatkozó gyakorlati útmutatásai miatt. Egyes kritikák azonban azt kifogásolják, hogy nem elég mély és túlságosan alapos, és úgy vélik, hogy csupán korábban megjelent cikkek gyűjteménye.

⬤ Kezdők és szakértők számára egyaránt megközelíthető.
⬤ Világos, nem technikai nyelvezet, amely leegyszerűsíti az összetett fogalmakat.
⬤ Gyakorlati tanácsok a vezetők számára az adatelemzésnek a döntéshozatalba való beépítéséhez.
⬤ Kezelhető részekbe szervezve, példákkal.
⬤ Hasznos alapmű az analitika megértéséhez és az adatvezérelt kultúra előmozdításához a szervezetekben.

⬤ Egyesek szerint a tartalom alapszintű és nem eléggé mélyreható.
⬤ A kritikusok szerint a könyv a Harvard Business Review újrahasznosított cikkeinek gyűjteménye.
⬤ Néhány olvasó úgy érzi, hogy a téma száraz és kevéssé lebilincselő.

(39 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

HBR Guide to Data Analytics Basics for Managers

Könyv tartalma:

Ne hagyja, hogy a számoktól való félelem visszatartsa.

A mai üzleti környezet az adatok áradatát hozza magával. A vezetőknek most jobban, mint valaha, tudniuk kell, hogyan nyerjenek betekintést az adatokból - hogy megértsék, honnan származnak a számok, értelmet adjanak nekik, és felhasználják őket a nehéz döntések meghozatalához. Hogyan kezdjen hozzá?

Akár adatszakértőkkel dolgozik együtt, akár saját teszteket végez, a HBR Guide to Data Analytics Basics for Managers (HBR útmutató az adatelemzés alapjaihoz vezetők számára) című kiadványban választ talál. Ez a könyv az adatelemzési folyamat három kulcsfontosságú lépését írja le, hogy megszerezhesse a szükséges információkat, tanulmányozhassa az adatokat, és kommunikálhassa a megállapításait másokkal.

Megtanulhatja, hogyan:

⬤ A mérendő mérőszámok azonosítása.

⬤ Kísérletek és A/B tesztek futtatása.

⬤ Tegye fel a megfelelő kérdéseket az adatszakértőknek.

⬤ Tanulja meg a statisztikai kifejezéseket és fogalmakat.

⬤ Hatásos grafikonok és vizualizációk készítése.

⬤ Kerülje el a gyakori hibákat.