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

Но это миф. Свой профессиональный путь я начинал именно с анализа данных будучи еще студентом-психологом – анализировал результаты социологических и маркетинговых исследований для международных компаний, а также помогал академикам, кандидатам и докторам различных наук готовить практические части их диссертаций.

Я отчетливо помню, как в 90-х молодыми студентами мы все со страхом шли на первую лекцию страшнейшего для психологов предмета – «Математические методы в психологии». Но по факту предмет оказался совершенно несложным, а также поистине захватывающим и увлекательным.

С того времени уже много воды утекло… Я прослужил в вооруженных силах (помотался по ПВО, ВВС и ядерным войскам). Отработал в бизнесе на должностях старшего и высшего менеджмента от менеджера по маркетингу и оргразвитию до управляющего партнера по стратегии, слияниям и поглощениям. Сопровождал десятки одних из самых крупных в СНГ трансформационных проектов и реорганизаций. Обзавелся женой и 4 детьми. Набрал лишние 30 кило…. А также нашел то, что меня увлекает помимо научных исследований и инвестиций в области биотехнологий и медицины – я стал управленческим консультантом и занимаюсь трансформационными проектами для крупных корпораций.

Надеюсь, эта книга увлечет Вас анализом цифр и данных, выглядящих для многих не-технических профессионалов такими скучными, пресными, сложными и непонятными…

Я хочу, чтобы каждый читатель уловил: статистика и аналитика пронизывают как компании любого размера (будь то крупная транснациональная корпорация, небольшая фирма или стартап), так и практически любую современную область знаний. С каждым днем все сложнее становится провести границу между любой современной профобластью (от биологии и медицины до управления организациями и персоналом) и аналитикой. А все социально-экономические исследования практически неотделимы от сравнений выборок, корреляционного, факторного и регрессионного анализа.

Поэтому чем бы Вы ни планировали заниматься – вероятность необходимости использования статистики и анализа данных в современном мире с каждым днем становится все ближе и ближе к 1 или 100%.

Анализ данных у всех на слуху и на сегодня это один из самых востребованных навыков в любых сферах. Однако, как я наблюдаю, зачастую работа с данными не вызывает восторга ни у студентов, ни у сотрудников нетехнических специальностей, ни у менеджмента. Но в этой книге Вы увидите, что на самом деле аналитика и поиск закономерностей в данных – очень занимательная штука (да и не такая уж и сложная).

Начнется книга с довольно широкого и немного философского контекста – вначале я вкратце расскажу важность моделей исследуемых объектов для правильного построения гипотез, анализа и объяснения результатов. Также остановлюсь на разграничении того, что является, а что не является аналитикой. И пройдусь по основным понятиям статистики.

Далее мы с Вами сфокусируемся на анализе данных и поиске в них скрытых закономерностей. Мы рассмотрим те методы, которые Вы после каждой главы сможете сразу же применять в работе. Этому, по сути, и будет посвящена основная часть книги.

А поскольку сейчас понятие Data Science (наука о данных) и анализ данных плавно вплетены в такую область как машинное обучение (Machine Learning – ML) и искусственный интеллект (Artificial Intelligence – AI) – то напоследок я расскажу и обо всем этом новоязе.

В основной части книге я отобрал современные наиболее ходовые в социально-экономических направлениях методы анализа данных. К ним привел конкретные примеры использования в моей практике. Но, помимо этого, написал немного о подготовке массивов к анализу, а также об основных функциях Excel, которыми покрываются 90% бизнес-задач.

Оговорюсь, что написать об Excel – это скорее вынужденная мера. Просто часто после курсов и тренингов менеджеры и специалисты не-технических дисциплин задают мне вопросы как решить ту или иную «аналитическую» задачу – а большинство этих «аналитических» задач решается условно 5 основными функциональностями Excel.

Книгу я старался написать так, чтобы любой читатель, независимо от уровня подготовки в части аналитики, и уловил основные концепции, и освоил прикладные методы.

Каждый раздел книги структурирован таким образом, чтобы Вы не только ориентировались в методах, а и легко соотносили их с решаемыми аналитическими задачами. В книге в практическом русле рассматриваются те методы и инструментарий, которые покрывают львиную долю аналитических бизнес-задач и которыми Вы самостоятельно сможете пользоваться в работе.