10 sách về phân tích dữ liệu hay nhất

10 sách hay về phân tích dữ liệu. Chỉ dẫn thực tiễn cách khai thác, phân tích dữ liệu, biến dữ liệu thành thông tin cần thiết, từ đó đưa ra những quyết định chuẩn xác hơn.  

Chiến Lược Dữ Liệu

Chiến Lược Dữ Liệu

Dữ liệu đang thay đổi cách chúng ta sống và làm việc với tốc độ chưa từng có. Nó là tất cả dấu vết ta để lại khi lướt web, mua hàng qua thẻ tín dụng, gửi e-mail, chụp ảnh, đọc báo trực tuyến, thậm chí dạo phố khi mang theo điện thoại di động hoặc đi trong khu vực có hệ thống .

Tầm quan trọng của chiến lược dữ liệu ngày càng được khẳng định qua thành công của các doanh nghiệp hoạt động trên nền tảng dữ liệu như Alphabet, Facebook, Narrative Science, Amazon, Apple… Việc có một chiến lược dữ liệu mạnh và lộ trình khoa học đã trở thành một phần tất yếu trong ADN của mỗi tổ chức. Nó xứng đáng nhận được sự quan tâm ngang với chiến lược marketing, khách hàng, sản phẩm hay thu hút nhân tài của doanh nghiệp.

Chiến Lược Dữ Liệu không chỉ phù hợp cho người bước đầu làm quen với dữ liệu, mà còn cung cấp nhịp điệu bao quát về những thay đổi đang diễn ra trên thị trường và trang bị nền tảng ban đầu cho người đang chịu trách nhiệm về mảng dữ liệu của doanh nghiệp.

Phân Tích Dữ Liệu Với R – Hỏi Và Đáp

Phân Tích Dữ Liệu Với R – Hỏi Và Đáp

Phân tích dữ liệu đã và đang trở thành một bộ môn khoa học được rất nhiều người trong giới nghiên cứu khoa học quan tâm. Trong thời đại Dữ liệu lớn (Big Data) và dữ liệu đa chiều, việc khai thác và chuyển hóa dữ liệu thành thông tin và từ thông tin thành kiến thức là một trong những quy trình cốt yếu của hoạt động khoa học.

Trong quá trình chuyển hóa từ dữ liệu sang thông tin, việc ứng dụng đúng phương pháp phân tích là một sự lựa chọn rất quan trọng. Cuốn sách này sẽ giúp các bạn lựa chọn các phương pháp thích hợp cho phân tích dữ liệu và giúp cho các bạn biến dữ liệu thành thông tin có ích.

Mọi người đều nói dối – Dữ liệu lớn, Dữ liệu mới và những điều Internet tiết lộ về chính chúng ta

Mọi người đều nói dối – Dữ liệu lớn, Dữ liệu mới và những điều Internet tiết lộ về chính chúng ta

Người ta nói dối với bạn bè. Họ nói dối với ông chủ. Họ nói dối với trẻ con. Họ nói dối với cha mẹ. Họ nói dối với bác sĩ. Họ nói dối với chồng. Họ nói dối với vợ. Họ nói dối với chính mình.

EVERYBODY LIES là quyển sách ngay từ khi ra mắt đã tạo nên cú chấn động trong cộng đồng yêu thích những sự thật tréo nghoeo nói chung và ham mê tìm tòi phân tích dữ liệu nói riêng. Tận dụng lợi thế cực mạnh của Dữ Liệu Lớn cùng những phương pháp khai thác dữ liệu vô cùng độc đáo và thông minh, tác giả Seth Stephens-Davidowitz đã làm lộ diện điều mà mỗi người thực sự suy nghĩ tận sâu bên trong tâm hồn.

Liệu bạn có đang nói dối chính mình?

Phân Tích Dữ Liệu Tinh Gọn

Phân Tích Dữ Liệu Tinh Gọn

Tập trung vào các hiểu biết về Khởi nghiệp tinh gọn, phép phân tích cơ bản cũng như tư duy hướng tới thu nhận thông tin từ dữ liệu cần có để thành công. Chúng tôi điểm qua một số các khuôn khổ xây dựng công ty khởi nghiệp hiện tại và giới thiệu khuôn khổ riêng của có tập trung vào phân tích.

Chỉ cách áp dụng Phân tích dữ liệu tinh gọn vào công ty khởi nghiệp của bạn. Chúng ta sẽ tham khảo sáu mô hình kinh doanh mẫu và năm giai đoạn mọi công ty khởi nghiệp phải trải qua để khám phá sản phẩm phù hợp với thị trường nhắm tới hiệu quả nhất. Ta cũng sẽ nói về việc tìm ra Một Chỉ Số Quan Trọng Nhất đối với doanh nghiệp của bạn. Độc giả sẽ hiểu được loại hình kinh doanh, giai đoạn hiện tại và những yếu tố cần xem xét điều chỉnh của doanh nghiệp.

Chỉ cách ứng dụng Phân tích dữ liệu tinh gọn vào tổ chức của bạn, thay đổi văn hóa của những công ty khởi nghiệp tập trung vào người tiêu dùng và doanh nghiệp cũng như của các doanh nghiệp bền vững. Sau cùng thì hướng tiếp cận định hướng bởi dữ liệu có thể áp dụng không chỉ cho các công ty mới.

“Đối thủ cạnh tranh sẽ dung cuốn sách này để tăng trưởng vượt mặt bạn.” – Mike Volpe, Giám đốc Marketing của Hubspot “Phân tích dữ liệu tinh gọn là mảnh ghép còn thiếu của Khởi nghiệp tinh gọn, với những nghiên cứu, lời khuyên, hướng dẫn chi tiết và thực tiễn có khả năng giúp bạn thành công nhanh hơn trong một công ty khởi nghiệp hoặc tổ chức lớn.” – Dan Martell, CEO và nhà sáng lập của Clarity

Storytelling With Data – Kể Chuyện Thông Qua Dữ Liệu (Cuốn Cẩm Nang Hướng Dẫn Trực Quan Hóa Dữ Liệu)

Storytelling With Data – Kể Chuyện Thông Qua Dữ Liệu (Cuốn Cẩm Nang Hướng Dẫn Trực Quan Hóa Dữ Liệu)Cuốn sách này dành cho bất kỳ ai có nhu cầu truyền đạt thông tin đến người khác thông qua con đường dữ liệu. Những đối tượng này bao gồm (nhưng dĩ nhiên không hề giới hạn bởi): những nhà phân tích cần chia sẻ kết quả nghiên cứu của mình, những học sinh/sinh viên cần trực quan hóa dữ liệu trong luận văn của mình, những nhà quản lý đang cần truyền đạt thông tin qua con đường dữ liệu, những mạnh thường quân muốn chứng minh tầm ảnh hưởng của họ, cũng như những vị quản lý muốn truyền đạt thông tin đến ban lãnh đạo của họ.

Cuốn sách này được phân chia dựa theo một chuỗi những bài học tổng quát. Mỗi chương sẽ tập trung trình bày duy nhất một bài học chính yếu cùng các khái niệm liên quan. Tác giả sẽ cùng thảo luận về lý thuyết nhằm giúp các bạn hiểu rõ hơn. Tuy nhiên, cô sẽ chú trọng vào khía cạnh áp dụng thực tiễn lý thuyết qua những ví dụ cụ thể, thực tế.

Những bài học được đề ra trong cuốn sách này sẽ giúp bạn thay đổi tư duy từ “trình bày dữ liệu” sang “kể chuyện thông qua dữ liệu”.

Dữ liệu lớn : phân tích và đo lường dữ liệu thông minh để đưa ra quyết định đúng đắn và cải thiện hiệu suất

Dữ liệu lớn : phân tích và đo lường dữ liệu thông minh để đưa ra quyết định đúng đắn và cải thiện hiệu suất

Hiện nay, thế giới đang trở nên thông minh hơn. Chúng ta đang theo dõi và lưu trữ dữ liệu về mọi thứ, nên chúng ta có khả năng tiếp cận với nhiều khối dữ liệu lớn. Tuy nhiên, có rất nhiều vấn đề xoay quanh các khối dữ liệu lớn này. Tất cả chúng ta đều cần phải biết nó là gì và hoạt động như thế nào. Nhưng sự hiểu biết cơ bản về lý thuyết liệu có đủ cho bạn để tổ chức một cuộc họp chiến lược không?

Điều khiến bạn trở nên khác với phần còn lại là biết cách sử dụng dữ liệu lớn để cải thiện hiệu suất và có được kết quả kinh doanh vững chắc. Cuốn sách Big Data – Dữ liệu lớn sẽ cung cấp cho bạn một sự hiểu biết rõ ràng, kế hoạch chi tiết và từng bước tiếp cận thông qua mô hình SMART: Khởi đầu với chiến lược, Đo lường các chỉ số và dữ liệu, Áp dụng các phương pháp phân tích, Báo cáo kết quả, Biến đổi doanh nghiệp.

Cuốn sách sẽ:

  • Thảo luận về việc các công ty cần phải xác định rõ ràng những gì họ cần biết.
  • Chỉ ra cách thức công ty có thể thu thập dữ liệu liên quan và việc đo lường các số liệu sẽ giúp họ trả lời những câu hỏi kinh doanh quan trọng nhất.
  • Giải thích cách thức các kết quả phân tích dữ liệu lớn có thể được hình dung và truyền đạt để đảm bảo những người ra quyết định chính hiểu được chúng.

Phục Hồi Và Phân Tích Dữ Liệu Điện Tử

Phục Hồi Và Phân Tích Dữ Liệu Điện Tử

Cuốn sách “Phục hồi và phân tích dữ liệu điện tử” được biên soạn trên cơ sở kết quả nghiên cứu, tổng hợp hoạt động thu thập, phục hồi và phân tích dữ liệu điện tử trên không gian mạng ở Việt Nam và trên thế giới trong 18 năm qua, ứng dụng công nghệ và các phần mềm, thiết bị kỹ thuật tiên tiến nhất và các giải pháp xử lý khó khăn, vướng mắc trong quá trình thu thập, phục hồi, phân tích dữ liệu điện tử. Mục đích của cuốn sách là nghiên cứu ứng dụng những thành tựu khoa học, công nghệ thông tin mới, những thiết bị và phần mềm chuyên dùng, để xây dựng cơ sở lý luận, quy trình, hướng dẫn nghiệp vụ, phục vụ cho các cơ quan, doanh nghiệp, cá nhân cũng như làm tài liệu tham khảo cho chương trình đào tạo nghiệp vụ về thu thập, phục hồi và phân tích dữ liệu điện tử của các trường đại học.

Cuốn sách gồm 4 chương:

  • Chương 1. Tổng quan về dữ liệu điện tử
  • Chương 2. Phục hồi và phân tích dữ liệu điện tử trong máy tính
  • Chương 3. Phục hồi và phân tích dữ liệu điện tử trong điện thoại di động
  • Chương 4. Sử dụng Windows tìm kiếm dữ liệu trong máy tính và kỹ thuật giấu tin, khôi phục mật khẩu

Dữ liệu lớn – Cuộc cách mạng sẽ làm thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và tư duy

Dữ liệu lớn – Cuộc cách mạng sẽ làm thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và tư duy

 “Dữ liệu lớn” đề cập đến khả năng đang phát triển của chúng ta để nắm giữ các bộ sưu tập lớn thông tin, phân tích, và rút ra những kết luận đôi khi sâu sắc đáng ngạc nhiên. Lĩnh vực khoa học đang nổi lên này có thể chuyển vô số hiện tượng – từ giá vé máy bay đến các văn bản của hàng triệu cuốn sách – thành dạng có thể tìm kiếm được, và sử dụng sức mạnh tính toán ngày càng tăng của chúng ta để khám phá những điều chúng ta chưa bao giờ có thể nhìn thấy trước. Trong một cuộc cách mạng ngang tầm với Internet hoặc thậm chí in ấn, dữ liệu lớn sẽ thay đổi cách chúng ta nghĩ về kinh doanh, y tế, chính trị, giáo dục, và sự đổi mới trong những năm tới. Nó cũng đặt ra những mối đe dọa mới, từ sự kết thúc không thể tránh khỏi của sự riêng tư cho đến khả năng bị trừng phạt vì những thứ chúng ta thậm chí còn chưa làm, dựa trên khả năng của dữ liệu lớn có thể dự đoán được hành vi tương lai của chúng ta.

Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Vào Phân Tích Thị Trường Chứng Khoán

Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Vào Phân Tích Thị Trường Chứng Khoán

Kỷ nguyên dữ liệu và trí tuệ hiện đang mở ra những tiềm năng vô hạn và thực tế cho thấy công nghệ đang xâm chiếm thế giới, phản ánh ở những ảnh hưởng sâu sắc trên mọi mặt của đời sống kinh tế, xã hội. Trong dòng chảy đó, ngành tài chính cũng hưởng lợi từ những xu thế công nghệ hiện tại, nhiều ứng dụng công nghệ mới được áp dụng và cho thấy hiệu quả đáng kinh ngạc trong ngành kinh tế quan trọng này.

Trong cuốn sách “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào phân tích thị trường chứng khoán”, nhà khoa học tính toán hàng đầu Cris Doloc đã xây dựng một mô hình mà qua đó các nhà phân tích định lượng có thể ứng dụng vào giải quyết vấn đề một cách sắc bén và tối ưu. Người đọc sẽ học cách tiếp cận, xử lý và diễn giải dữ liệu một cách hiệu quả, bất kể họ sử dụng công cụ hay kỹ thuật nào. Cuốn sách với nhiều nội dung chuyên môn được giải thích rõ ràng và chi tiết, cụ thể là về các nguyên tắc đằng sau tài chính tính toán – bao gồm phân tích chuỗi thời gian, dự báo, lập trình động và mạng thần kinh (nơ-ron). Từ đó, người đọc hình thành hiểu biết, từ cơ bản đến chuyên sâu, giúp giải quyết các vấn đề tài chính vượt qua những xu hướng mới nhất.

Tuyển tập Dữ liệu lớn (Big Data)

Tuyển tập Dữ liệu lớn (Big Data)

Khi bạn sử dụng sản phẩm của một trong năm đại gia GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft) chắc bạn không ngờ rằng mình đã góp phần tạo ra dữ liệu lớn (Big Data). Trong thế giới toàn cầu hóa ngày nay, các hoạt động hằng ngày của chúng ta (tiêu dùng, giao tiếp, di chuyển,) tạo ra các dữ liệu, mà dấu vết là những “mảnh vụn dạng số”. Từ thực tế này, khoa học dữ liệu (Data Science) ra đời để xử lí, trong thời gian kỉ lục, những dữ liệu đa dạng, thường ít được cấu trúc, ngày càng tăng, liên tục thay đổi, với những ứng dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực và tác động đến mọi mặt của cuộc sống.

Nhân dịp bước vào năm hoạt động thứ ba, trang Phân tích Kinh tế chọn giới thiệu 20 bài về chủ đề “nóng” này được tập hợp trong tuyển tập thứ hai của nhóm, gồm ba mục chính. Chín bài đầu của tuyển tập trình bày dễ hiểu thế nào là dữ liệu lớn quamột số minh họa và ứng dụng trong các ngành khác nhau như kinh tế, giáo dục, báo chí, sử học, quản lí đô thị, y khoa, Chín bài tiếp theo đề cập vài vấn đề đang tranh luận, ví dụ như: những công nghệ tin học mới trong việc xử lí những dữ liệu cực lớn có thay đổi triết lí tin học không, sự chuyển đổi kinh tế và xã hội mà các công nghệ này tạo nên đặt ra những vấn đề nào cho sự riêng tư của cá nhân hay liệu có hay không một sự đoạn tuyệt mang tính khoa học luận, với sự chuyển tiếp từ các phương pháp giả thuyết và suy diễn mà dựa trên đó khoa học hiện đại đã được xây dựng đến một logic quy nạp, rất khác biệt với truyền thống. Và hai bài sau cùng giúp bạn đọc dễ hình dung người làm khoa học dữ liệu trong thực tiễn với việc phác họa những kĩ năng cần thiết của những ai phải làm việc hằng ngày với dữ liệu lớn.

Hi vọng là tuyển tập, với các góc nhìn đa chiều, sẽ giúp bạn đọc nhận diện những triển vọng và thách thức của một kĩ thuật mới còn trên đà phát triển mạnh hầu tỉnh táo đối mặt một cách chủ động với nó.

 

Cùng danh mục

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Back to top button