О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные

Оглавление

Группа авторов. О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные

Глава 1. Почему аналитические способности нужны каждому

Актуальность данных и аналитических исследований

Какую пользу вы извлечете из этой книги

Информированный потребитель аналитических данных

Роль аналитики в принятии решений

Три этапа аналитического подхода и порядок их выполнения

Глава 2. Формулирование проблемы

Формулирование проблемы

Решение проблемы

Результаты и необходимые меры

Шаг 1. Определение проблемы

Кто заинтересован в результатах?

Сконцентрируйтесь на решении

Какой проект количественного анализа вам нужен

Масштаб проблемы

Решите, что конкретно вы хотите выяснить

Шаг 2. Изучение предыдущих поисков решения

Уточнение формулировки проблемы

Пример аналитического мышления: Transitions Optical

Пример аналитического мышления: People vs. Collins

Глава 3. Решение проблемы

Шаг 3. Моделирование (выбор факторов)

Шаг 4. Сбор данных (измерения)

Ценность вторичных данных

Первичные данные

Шаг 5. Анализ данных

Типы моделей

Изменение модели

Пример аналитического мышления: модель ценообразования опционов Блэка и Шоулза

Пример аналитического мышления: подозрительный муж

Глава 4. Результаты и необходимые меры

О чем говорят данные

О чем лучше умолчать

Примеры оформления результатов

Флоренс Найтингейл: удачная форма результатов

Грегор Мендель: неудачный пример преподнесения результатов

Современные способы представить результаты

Чего не найдешь в отчете

Когда результаты не влекут за собой действий

Подведем итоги

Пример аналитического мышления: практический способ предсказать развод

Пример аналитического мышления: рейтинг компании FICO

Пример аналитического мышления: концепция «магазин ценности»

Глава 5. Креативность в количественном анализе

Краткий обзор шести шагов количественного анализа

Четыре этапа креативного аналитического мышления

Пример аналитического мышления: Архимед и корона

Погружение и упорный труд как источники креативности и озарения

Поиск моделей методами аналитической креативности

Пример аналитического мышления: пиво и пеленки

И в заключение об аналитике и креативности

Закон первой цифры – способ обнаружения мошенничества

Пример аналитического мышления: языковые способности и болезнь Альцгеймера

Пример аналитического мышления: продажа инсайдерской информации

Глава 6. Развитие навыков количественного анализа

Количественный подход

Не бойтесь цифр

Используйте поиск в интернете для обнаружения неизвестных концепций и понятий, связанных с вашими данными

Проявляйте любопытство

Количественный подход ↔ Количественные знания

Мыслить вероятностно

Снова в школу

Количественные навыки

Требуйте чисел

Никогда не доверяйте числам

Особенная осторожность с причинно-следственным аргументами

Задавайте вопросы

Практика количественного анализа

Количественные навыки ↔ Количественные знания и методы

Количественный аналитик

Подготовьте отчет

Создайте благоприятную аналитическую среду

Регулярно проводите занятия

Количественный аналитик ↔ Количественные знания и методы

Пример аналитического мышления: как получить должность преподавателя

Пример аналитического мышления: Дэрил Мори и Шейн Баттье из Houston Rockets

Глава 7. Работа с квантами

Взаимоотношения квантов и предпринимателей в принятии решений в компании Intel

Окупаемость сочетания искусства и науки в Intel

Ваши аналитические обязанности

Изучить основы математики и статистики

Понимание и тестирование исходных предположений

Не стесняйтесь переспрашивать

Чего можно ожидать от количественных аналитиков

Стремление изучать особенности бизнеса и заинтересованность в разрешении его проблем

Умение говорить на языке бизнеса

Способность объяснять специальные термины

Стремление налаживать отношения

Не заставлять менеджеров чувствовать себя дураками

Пример аналитического мышления: прогноз спроса в Cisco

Пример аналитического мышления: оптимизация сбытового персонала в компании Merck

Итоговые выводы об аналитическом мышлении

Благодарности

Об авторах

Отрывок из книги

Мы живем в мире информации, объем которой нарастает с поразительной скоростью – все больше и больше данных сваливается на наши головы, причем большую их часть собирают, чтобы улучшить качество принимаемых решений в бизнесе, государственном управлении или общественной деятельности. Если нам не удается это сделать методами количественного анализа, тогда данные пропадают впустую, а уровень эффективности нашей деятельности далек от желаемого. Цель этой книги в том, чтобы показать читателю, как работает количественный анализ (даже если у читателя нет математической подготовки) и как использовать его для улучшения принимаемых решений.

Рост объема информации характерен почти для каждой сферы общественной деятельности. Если вы занимаетесь спортом, то наверняка знаете о бейсбольной статистике Moneyball[1] и революции в профессиональном бейсболе, которую позволил совершить анализ данных об эффективности действий отдельных игроков. Сейчас такая статистика внедрена практически во всех популярных видах спорта. Если вы увлекаетесь сетевыми компьютерными играми, то наверняка знаете, что разнообразные сведения о вашем игровом поведении накапливают и анализируют компании Zynga и Electronic Arts. Любите кино? Возможно, слышали о методике, применяемой компанией Netflix для прогнозирования предпочтений в области кино. Может быть, вы не знаете, что некоторые голливудские киностудии (например, Relativity Media) используют похожие методики, принимая решение о том, какие кинопроекты финансировать.

.....

• Размещение торговых точек и региональных подразделений

• Целевое продвижение продуктов

.....