Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel - страница 3

Шрифт
Интервал


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

Наука о данных – это трансформация данных методами математики и статистики в рабочие аналитические выводы, решения и продукты.

Я определяю это понятие с точки зрения бизнеса. В нем упоминается применимый и полноценный готовый продукт, получаемый из данных. Почему? Потому что я занимаюсь этим не в исследовательских целях и не из любви к искусству. Я изучаю данные для того, чтобы помочь моей компании работать лучше и постоянно повышать свою эффективность; поскольку вы держите в руках мою книгу, подозреваю, что наши намерения схожи.

Используя это определение, я собираюсь описать вам основные техники анализа данных, такие как оптимизация, прогнозирование и моделирование, а также затронуть наболевшие темы – искусственный интеллект, сетевые графы, кластерный анализ и определение выбросов.

Одни из этих техник довоенные в буквальном смысле слова. Другие внедрены в течение последних 5 лет. Но вы увидите, что возраст не имеет никакого отношения к сложности или полезности. Все эти техники – независимо от степени популярности – одинаково полезны для бизнеса при правильном выборе.

Вот почему вам нужно понимать, какая техника для решения какой проблемы подходит, как эти техники работают и как их моделировать. Довольно много людей имеют представление о сути одной или двух описанных мною техник – этим их знания и ограничиваются. Если бы у меня в ящике для инструментов был только молоток, наверное, я бы пытался решать все проблемы ударом посильнее. Совсем как мой двухлетний сын.

Но поскольку мне не два года, я предпочитаю иметь еще какие-то инструменты в своем распоряжении.

Но подождите, а как же большие данные?

Наверняка вы слышали термин «большие данные» даже чаще, чем «наука о данных». О них ли эта книга?

Ответ зависит от того, что понимать под большими данными. Если вы определяете большие данные как подсчет сводной статистики неструктурированного мусора, хранящегося в горизонтально масштабируемом NoSQL-массиве, то нет, это книга не о больших данных.

Если вы определяете большие данные как превращение переменных данных в решения и аналитические выводы с помощью ультрасовременных методов анализа (независимо от того, где хранится информация), тогда да, моя книга о больших данных.