Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

При обучении прикладному инструментарию для нас с Вами критерием «лучшести» является простота и привычность. Чтобы читатели тратили время не на изучение программы, а фокусировались на сути решаемых задач.

И мой выбор для начинающих и не-инженерных профессий – однозначно Excel и PSPP. Но не просто читайте разделы и главы, а после прочтения сходу отрабатывайте методы в этих программах на Ваших массивах.

Упоминая Excel, не хочу сформировать неправильные ожидания к книге, потому сделаю ударение: в книге не будет обучения базовым навыкам работы с Excel.

Изложение книги предполагает, что читатель уже на минимальном базовом уровне знаком с Excel.

Очень краткие итоги раздела

Что я хотел, чтобы читатель вынес из раздела:

1. Никогда не ставьте ИЛИ между аналитикой и интуицией. Всегда И. Не умаляйте роль творчества и случайностей.

2. Пять особенностей социально-экономической реальности:

· Изменчивость

· Редкость нормального распределения

· Репрезентативность выборки

· Пристальное внимание к выбивающимся из общего массива случаям / объектам / наблюдениям

· Важность модели

3.

Модель должна предшествовать анализу, чтобы иметь возможность объяснить и проинтерпретировать данные.

4. Разницу между данными, метриками, КПД, дашбордами и собственно аналитикой как поиском скрытых закономерностей и построения прогнозов посредством специального набора инструментов.

5. Неважно какой программный продукт / инструмент Вы используете – используйте то, что знаете.

Программы / инструменты дополняют и повышают эффективность, но не заменяют человека.

ВВЕДЕНИЕ В СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

О статистическом анализе

Нас повсюду окружают данные. В соцсетях, в магазинах, рекламе, метро… даже в авиалайнере. Весь мир – это цифры.

Нам может казаться, что собирая данные (при чем все больше и больше), мы контролируем большое количество важных вещей и держим ситуацию под контролем.

Но на самом деле важно уметь отбирать именно те данные, которые помогают понять ситуацию и принять решения, даже располагая неполной информацией.

Какие именно данные важны помогает понять модель, о которой мы уже говорили.

С данными помогает работать такая наука как статистика. Именно она позволяет придать понятный вид и смысл огроменным массивам данных, состоящим даже из миллиардов или триллионов значений.

Статистика делится на описательную и аналитическую. Мы в книге рассмотрим оба эти ответвления.