Note :
Ce livre est un guide complet sur l'analyse des données, destiné aux managers comme aux novices. Il compile divers articles de la Harvard Business Review, offrant un aperçu de la manière de prendre de meilleures décisions basées sur les données dans un contexte commercial. Bien qu'il soit loué pour son accessibilité et ses conseils pratiques, certains critiques notent que son contenu peut sembler basique ou répétitif.
Avantages:⬤ Accessible aux novices comme aux experts.
⬤ Des conseils pratiques pour les managers sur l'intégration de l'analyse des données dans la prise de décision.
⬤ Bien structuré, avec un langage et des exemples faciles à comprendre.
⬤ Précieux pour établir une compréhension fondamentale de l'analyse.
⬤ Recommandé comme lecture obligatoire pour les professionnels.
⬤ Certains trouvent que le contenu est basique et manque de profondeur.
⬤ Quelques chapitres semblent répétitifs ou similaires à des articles existants.
⬤ Le sujet peut sembler aride et peu excitant.
⬤ Certains évaluateurs s'attendaient à un texte unique plus cohérent plutôt qu'à une compilation d'articles.
(basé sur 39 avis de lecteurs)
HBR Guide to Data Analytics Basics for Managers
Ne laissez pas la peur des chiffres vous freiner.
L'environnement économique d'aujourd'hui s'accompagne d'une avalanche de données. Plus que jamais, les dirigeants doivent savoir tirer des enseignements des données, comprendre d'où viennent les chiffres, leur donner un sens et les utiliser pour prendre des décisions difficiles. Comment commencer ?
Que vous travailliez avec des experts en données ou que vous fassiez vos propres tests, vous trouverez des réponses dans le HBR Guide to Data Analytics Basics for Managers. Ce livre décrit les trois étapes clés du processus d'analyse des données, afin que vous puissiez obtenir les informations dont vous avez besoin, étudier les données et communiquer vos résultats à d'autres.
Vous apprendrez à :
⬤ Identifier les paramètres à mesurer.
⬤ Réaliser des expériences et des tests A/B.
⬤ Poser les bonnes questions à vos experts en données.
⬤ Comprendre les termes et concepts statistiques.
⬤ Créer des graphiques et des visualisations efficaces.
⬤ Éviter les erreurs courantes.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)