Data Analytics-Bücher

Liste der Top 10 Data Analytics-Bücher

Das Gebiet der Datenanalyse entwickelt sich weiter und wird zu einer Branche für sich. Nachfolgend finden Sie eine Liste der Bücher, die Sie unbedingt zur Datenanalyse lesen müssen.

  1. Datenanalyse: Zugänglich gemacht (Holen Sie sich dieses Buch)
  2. Zu groß zum Ignorieren: Der Business Case für Big Data (Holen Sie sich dieses Buch)
  3. Datenstrategie: Wie Sie von einer Welt der Big Data Analytics und des Internets der Dinge profitieren können (Holen Sie sich dieses Buch)
  4. The Accidental Analysts: Zeigen Sie Ihren Daten, wer der Boss ist (Holen Sie sich dieses Buch)
  5. Predictive Analytics: Die Fähigkeit, vorherzusagen, wer klicken, Lüge kaufen oder sterben wird (Holen Sie sich dieses Buch)
  6. Datenanalyse: Werden Sie ein Meister in Datenanalyse (Holen Sie sich dieses Buch)
  7. Geschichtenerzählen mit Daten: Ein Leitfaden zur Datenvisualisierung für Geschäftsleute (Holen Sie sich dieses Buch)
  8. Jetzt sehen Sie es: Einfache Visualisierungstechniken für die quantitative Analyse. (Holen Sie sich dieses Buch)
  9. Data Science for Business: Was Sie über Data Mining und datenanalytisches Denken wissen müssen (Holen Sie sich dieses Buch)
  10. Lean Analytics: Verwenden Sie Daten, um ein besseres Startup aufzubauen (Holen Sie sich dieses Buch)

Lassen Sie uns jedes der Datenanalysebücher zusammen mit den wichtigsten Erkenntnissen und Überprüfungen ausführlich besprechen.

# 1 - Datenanalyse: Zugänglich gemacht

von Anil Maheshwari

Buchrezension:

Anil Maheshwari mit mehr als 20 Jahren Erfahrung in datengesteuerten Branchen bietet Ihnen eine großartige Einführung und ein umfassendes Meisterwerk für Anfänger und Profis im Bereich Datenanalyse.

Die zentralen Thesen

  • Das Buch behandelt alle notwendigen Themen der Datenanalyse
  • Es bietet theoretische Methoden sowie praktische Anleitungen anhand von Beispielen und Fallstudien.
  • Es lehrt nicht nur, sondern motiviert Sie, Datenanalyse als Beruf auszuüben.
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# 2 - Zu groß zum Ignorieren

Der Business Case für Big Data

von P. Simon

Buchrezension:

Der preisgekrönte Autor P. Simon stellt ein großartiges datenanalytisches Manuskript vor und sagt, dass Daten niemals ignoriert werden können. Unternehmen wie Google, Facebook und Amazon haben vor Jahrzehnten damit begonnen, Datenressourcen zu nutzen. Die Regierungen sammeln und analysieren auch Daten, um eine bürgerfreundliche Politik zu entwickeln.

Die zentralen Thesen

  • Untersucht analytische Ansätze von Unternehmen und Regierungen
  • Unternehmen müssen sich mit Big Data befassen, um auf dem digitalen Markt bestehen zu können.
  • Das Buch ist frei von Fachjargon und auch für Nicht-Technologen geeignet.
  • Das Buch enthält praktische Fallstudien und Beispiele.
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# 3 - Datenstrategie

Wie Sie von einer Welt der Big Data Analytics und des Internets der Dinge profitieren können

von Bernard Marr

Buchrezension:

Bernard, der Big-Data-Guru, sagt, dass viele Geschäftsinhaber sich immer noch unwohl fühlen, wenn sie datenanalytische Konzepte anwenden, und präsentiert daher die „Datenstrategie“, die definitiv die Meinung der Menschen über Datenanalyse ändern wird.

Die zentralen Thesen

  • Entwickeln Sie Ihr Wissen über Business Intelligence-Strategien.
  • Beobachten Sie die Rolle von BA für aktuelle und zukünftige Szenarien.
  • Erhalten Sie wertvolle Informationen über das Internet der Dinge.
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# 4 - Die zufälligen Analysten

Zeigen Sie Ihre Daten, wer der Boss ist

von Eileen & Stephen McDaniel

Buchrezension:

Das Buch ist eine umfassende Referenz sowohl für Anfänger als auch für Berufstätige. Das Buch enthält detaillierte Methoden zur Modellbildung sowie Beispiele und Fallstudien, um den praktischen Ansatz zu verstehen.

Die zentralen Thesen

  • Lernen Sie Schritt für Schritt die Datenvisualisierungstechniken
  • Lernen Sie die Techniken und Strategien zum Extrahieren und Analysieren von Daten kennen.
  • Erweitern Sie Ihre analytische Reichweite, indem Sie die Visualisierungstechniken erlernen.
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# 5 - Predictive Analytics:

Die Macht vorherzusagen, wer klicken, Lüge kaufen oder sterben wird

von E. Siegel

Buchrezension:

Die prädiktive Analyse ist der wichtigste Zweig der Datenanalyse. Das Buch behandelt im Wesentlichen die Vorhersage zukünftiger Trends und möglicher Wahrscheinlichkeiten. Das Buch mit Beispielen lehrt nicht nur, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, sondern erklärt Ihnen auch, wie Sie die Datenvisualisierungstools perfekt anwenden können.

Die zentralen Thesen

  • Das Buch ist nicht mit mathematischen und wissenschaftlichen Theorien geladen.
  • Die prädiktive Analyse ist nützlich für Werbung, Politik, Betrugserkennung usw.
  • Lernen Sie schrittweise aus dem Sammeln von Daten, um überprüfbare Vorhersagen zu treffen.
  • Lernen Sie Techniken der Geschäftsanalyse und deren ordnungsgemäße Verwendung.
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# 6 - Datenanalyse

Werden Sie ein Master in Data Analytics

von Richard Dorsey

Buchrezension:

Das Buch ist eine außerordentlich intelligente Arbeit von Richard Dorsey über Datenanalyse. Er sagt, das Spielen mit Daten sei keine leichte Aufgabe. Sie müssen das richtige Datenanalysemodell identifizieren, das je nach Situation variieren kann.

Die zentralen Thesen

  • Vermeiden Sie Risiken und akzeptieren Sie Herausforderungen, während Sie Datenanalysen durchführen.
  • Lernen Sie analytische Ansätze wie Regression, Zeitreihen und Entscheidungsbäume.
  • Dorsey lehrt das Analysieren von Daten auf einfachste Weise.
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# 7 - Geschichtenerzählen mit Daten

Ein Handbuch zur Datenvisualisierung für Geschäftsleute

von Cole Nussbaumer

Buchrezension:

Das Buch erklärt Ihnen den perfekten Weg, um die Datenvisualisierungstools besser verständlich und informativ anzuwenden und aus den langweiligen Rohdaten eine augenberuhigende Geschichte zu erstellen.

Die zentralen Thesen

  • Bestimmt die besten Diagramme, die je nach Situation angewendet werden sollen
  • Lenken Sie die Aufmerksamkeit Ihres Publikums auf die wichtigen Teile Ihrer Präsentation im Modell.
  • Wenden Sie verschiedene Methoden der Datenvisualisierung und des Datenentwurfs an
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# 8 - Jetzt siehst du es

Einfache Visualisierungstechniken für die quantitative Analyse

von Stephen Few

Buchrezension:

Stephen Few stellt eine einfache und produktive Methode zur Untersuchung und Analyse quantitativer Daten vor. Das Buch lehrt, Datenanalysekonzepte mit einem praktischen Ansatz anzuwenden. Stephen sagt, während Sie mit Daten spielen, müssen Sie mit Ihren Augen denken und daher produziert er auch verschiedene Visualisierungstechniken.

Die zentralen Thesen

  • Erweitern Sie Ihre analytische Reichweite durch Anwendung von Visualisierungstools.
  • Lernen Sie Kernkonzepte der Datenvisualisierung wie Korrelation, multivariable Analyse usw.
  • Entwickeln Sie praktische Fähigkeiten, um sich in einem wettbewerbsintensiven Markt einen Vorteil zu verschaffen.
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# 9 - Data Science für Unternehmen

Was Sie über Data Mining und datenanalytisches Denken wissen müssen

von Foster Provost & Tom Fawcett

Buchrezension:

Das All-in-One-Manuskript zur Datenanalyse, in dem alles beschrieben wird, was Sie über Data Mining, Geschäftsanalyse und Datenvisualisierung wissen müssen. Es hilft Ihnen beim Aufbau Ihrer Grundlage als Datenanalyst und erweitert Ihre Fähigkeiten auf Wolkenkratzerhöhen.

Die zentralen Thesen

  • Lernen Sie grundlegende und prädiktive Modellierung. Treffen Sie bessere Entscheidungen
  • Der Titel des Buches kann jeden irreführen, aber jeder kann von den vereinfachten Lehren profitieren, die durch unzählige Beispiele gestützt werden.
  • Entwickeln Sie Analysetechniken, um sich in Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
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# 10 - Lean Analytics

Verwenden Sie Daten, um ein besseres Startup zu erstellen

von Alistair Croll & Benjamin Yoskovitz

Buchrezension:

Wie der Titel schon sagt, hilft Ihnen das Buch, mithilfe der Datenanalyse ein besseres Start-up aufzubauen. Das Buch hat jedoch viel mehr zu lehren als nur Start-ups. Lernen Sie, Daten zu verwenden, um eine Geschäftsidee von einem reinen Produkt zu einer großen Marke zu machen.

Die zentralen Thesen

  • Lernen Sie die 6 grundlegenden Geschäftsmodelle und die zugehörige Datenanalyse kennen.
  • Umfasst mehr als 30 Fallstudien aus der Praxis und verschiedene Beispiele.
  • Beinhaltet Interviews mit erfolgreichen Start-up-Unternehmern und Investoren.
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