Making Sense of Data II

Prezentat sub formă de manual tehnic, Making Sense of Data II reprezintă continuarea firească a efortului autorilor Glenn J Myatt și Wayne P Johnson de a demistifica procesul de transformare a datelor brute în decizii fundamentate. Dacă primul volum, Making Sense of Data I, punea bazele analizei practice, această a doua iterație plonjează în metode avansate de data mining, păstrând în același timp un echilibru între rigoarea matematică și aplicabilitatea imediată. Descoperim aici o structură riguroasă, care ghidează cititorul de la definirea problemei până la implementarea rezultatelor, acoperind tehnici esențiale de clustering (ierarhic, partitivat și fuzzy) și analiză predictivă. Suntem de părere că punctul forte al acestui volum este componenta sa interactivă. Spre deosebire de alte lucrări pur teoretice, autorii pun la dispoziție software-ul Traceis și o serie de tutoriale online care permit experimentarea directă cu algoritmi de regresie logistică sau Naïve Bayes. Cititorii familiarizați cu Data Mining and Predictive Analytics 2e de DT Larose vor aprecia aici o abordare mai aplicată pe fluxul de lucru organizațional, volumul de față punând un accent mai mare pe vizualizarea datelor ca instrument de comunicare a deciziilor. În contextul operei autorilor, lucrarea face tranziția necesară de la fundamente spre complexitatea sistemelor de suport decizional tratate ulterior în Making Sense of Data III. Tonul este unul precis și didactic, facilitând înțelegerea unor concepte dificile prin studii de caz din diverse industrii, de la finanțe la inginerie.