Effective Data Analysis
Autor Mona Khalilen Limba Engleză Paperback – 15 apr 2025
În literatura academică actuală există o discrepanță notabilă între manualele axate pe demonstrații matematice abstracte și nevoile imediate ale unui specialist care lucrează cu seturi de date brute. Effective Data Analysis de Mona Khalil vine să completeze exact această lacună, oferind un cadru de lucru aplicat pentru transformarea informațiilor în decizii fundamentate. Considerăm că forța acestui volum rezidă în abordarea pragmatică a fluxului de lucru, de la colectarea datelor până la prezentarea rezultatelor către factorii de decizie. Ediția publicată de Manning Publications pune accent pe evitarea capcanelor metodologice și pe respectarea eticii în manipularea informațiilor, un aspect adesea ignorat în cursurile introductive. Comparabil cu Applying Analytics de E. S. Levine în rigurozitate, acest volum este însă actualizat pentru noile cerințe de conformitate și volumul masiv de date generat de tehnologiile emergente. Subliniem faptul că, spre deosebire de alte lucrări pur tehnice, textul de față integrează abilitățile de comunicare necesare unui analist pentru a traduce rezultatele statistice în acțiuni de business concrete. Recomandăm această ediție pentru structura sa modulară, care permite consultarea rapidă a tehnicilor de vizualizare și a metodelor de validare a modelelor, fiind un instrument esențial pentru oricine dorește să treacă de la intuiție la dovezi în mediul profesional.
Preț: 390.58 lei
Carte disponibilă
Livrare economică 21 septembrie-05 octombrie
Specificații
ISBN-10: 1633438414
Pagini: 416
Dimensiuni: 185 x 231 x 25 mm
Greutate: 0.7 kg
Editura: Manning Publications
De ce să citești această carte
Recomandăm această carte profesioniștilor care doresc să își rafineze fluxul de lucru în analiza datelor. Cititorul câștigă o metodologie clară de aplicare a algoritmilor pe date reale, evitând erorile comune de interpretare. Este o resursă valoroasă pentru cei care fac tranziția spre un rol de analist, oferind un echilibru între tehnici statistice și abilități profesionale de prezentare, totul într-un format accesibil și bine structurat.
Descriere scurtă
You’ve learned how to use Python, R, SQL, and the statistical skills needed to get started as a data analyst—so, what’s next? Effective Data Analysis bridges the gap between foundational skills and real-world application. This book provides clear, actionable guidance on transforming business questions into impactful data projects, ensuring you’re tracking the right metrics, and equipping you with a modern data analyst’s essential toolbox.
In Effective Data Analysis, you’ll gain the skills needed to excel as a data analyst, including:
- Maximizing the impact of your analytics projects and deliverables
- Identifying and leveraging data sources to enhance organizational insights
- Mastering statistical tests, understanding their strengths, limitations, and when to use them
- Overcoming the challenges and caveats at every stage of an analytics project
- Applying your expertise across a variety of domains with confidence
Foreword by Barry McCardel.
About the technology
Data analysts need top-notch knowledge of statistics and programming. They also need to manage clueless stakeholders, navigate messy problems, and advocate for resources. This unique book covers the essential technical topics and soft skills you need to be effective in the real world.
About the book
Effective Data Analysis helps you lock down those skills along with unfiltered insight into what the job really looks like. You’ll build out your technical toolbox with tips for defining metrics, testing code, automation, sourcing data, and more. Along the way, you’ll learn to handle the human side of data analysis, including how to turn vague requirements into efficient data pipelines. And you’re sure to love author Mona Khalil’s illustrations, industry examples, and a friendly writing style.
What's inside
- Identify and incorporate external data
- Communicate with non-technical stakeholders
- Apply and interpret statistical tests
- Techniques to approach any business problem
Written for early-career data analysts, but useful for all.
About the author
Mona Khalil is the Senior Manager of Analytics Engineering at Justworks.
Table of Contents
Part 1
1 What does an analyst do?
2 From question to deliverable
3 Testing and evaluating hypotheses
Part 2
4 Statistics you (probably) learned: T-tests, ANOVAs, and correlations
5 Statistics you (probably) missed: Non-parametrics and interpretation
6 Are you measuring what you think you’re measuring?
7 The art of metrics: Tracking performance for organizational success
Part 3
8 Navigating sensitive and protected data
9 The world of statistical modeling
10 Incorporating external data into analyses
11 The magic of well-structured data
12 Tools and tech for modern data analytics