Читать книгу Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев… - Никита Сергеев - Страница 9

Существует ряд программ для анализа данных. От всем уже привычного Excel, до коммерческих продуктов типа SPSS, Statistica, OCA и вплоть до отдельного языка программирования R, созданного специально под аналитику. Есть и бесплатные аналоги дорогостоящего коммерческого программного обеспечения – например, программа PSPP как аналог SPSS.

В интернете есть ряд официальных инструкций, курсов, книг и самоучителей по той или иной аналитической программной среде (какие кнопки нажимать, где находится та или иная функция, где смотреть вывод результатов и т.д.).

Но главное – понимать, что все эти программы не заменители «головы» аналитика.

Это всего лишь инструментарий. Но, невзирая вроде на эту понятную истину, постоянно разворачиваются баталии на тему «какая программа лучше». Всегда хочется спросить о критерии «лучшести» – ведь каждая программа имеет свои плюсы и минусы, возможности и ограничения.

Решение об использовании той или иной программной среды – это на самом деле исключительно вопрос профессиональных и личных предпочтений.

Я, например, в своей практике использую несколько инструментов: подавляющая часть того, что я делаю, сделана в SPSS, ОСА и Excel.

SPSS и ОСА – поскольку привык ими пользоваться. Excel – потому, что удобен для бизнеса и его может открыть, просмотреть и отследить логику формул любой бизнес-пользователь.

Для некоторых задач использую R. Но с языков программирования я бы не рекомендовал начинать не-техническим профессионалам. Это дольше, сложнее, да и вряд ли Вы в своей работе столкнетесь с настолько емкими задачами, чтобы не решить их более простым способом.

Потому, что использовать – больше будет зависеть от того, что Вы решите и осилите освоить. Однозначно в бизнесе (за исключением, если Вы профессиональный аналитик и это Ваша ежедневная работа) самым ходовым инструментом является Excel. Бизнес – это клеточки Excel.

Потому и в данной книге вначале будет показана реализация описательных статистик в Excel, чтобы Вы могли применять эти навыки в знакомом офисном приложении. Но по мере усложнения методов и уровня аналитики мы перейдем на PSPP (аналог-заменитель SPSS).

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.