Sách hay về phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu với R

Cuốn sách bạn đang cầm trên tay là một nổ lực nhằm giới thiệu các phương pháp phân tích mô hình và thống kê phổ biến. các phương pháp gồm mô hình hồi qui tuyết tính, hồi qui logistic, phân tích tổng hợp (meta – anlysis), mô hình phân tích sống còn (survival anlysis), phương pháp phân tích chuỗi dữ liệu theo thời gian (time series data) phương pháp bayes, phương pháp bootstrap, Với một nội dung khá rộng như thế, cuốn sách này sẽ giúp ích cho các nhà nghiên cứu, giảng viên cao đẳng và đại học, sinh viên, hay bất cứ ai muốn học về thống kê và phương pháp phân tích dữ liệu.

Ngôn ngữ được sử dụng trong sách là R. Có nhiều lý do R được chọn làm ngôn ngữ để thực hiên các phương pháp trên, kể cả sự miễn phí và năng lực khoa học. Không giống như các phần miềm thương mại khác đều tốn khá nhiều tiền, R hoàn toàn miễn phí. Bất cứ ai ở bất cứ nơi nào trên thế giới có truy cập mạng internet điều có thể tải R về máy tính, tốn vài phút cài đặt , và bắt đầu sử dụng.

Trước đây, chỉ có một thiểu số nhà nghiên cứu (chủ yếu là các nước tiên tiến) mới có điều kiện sử dụng phần mềm thống kê, nhưng từ ngày có R thì bất cứ ai cũng đều có điều kiện áp dụng những phương pháp phân tích tinh vi nhất và hiện đại nhất cho nghiên cứu khoa học và phân tích dữ liệu. Do đó, sự ra đời của R đã làm cuộc cách mạng thống kê ở qui mô toàn cầu. R còn “dân chủ hóa” việc tiếp cận các phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến nhất trên thế giới.

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.

Phân Tích Dữ Liệu Tinh Gọn

Phân I 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. Đây là bước hướng dẫn cơ bản để tiến vào thế giới Phân tích dữ liệu tinh gọn. Độc giả sẽ hiểu và nắm rõ được phép phân tích cơ bản khi đọc xong phần này.

Phần II 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.

Phần III xét yếu tố được cho là chuẩn mực. Bạn không biết liệu mình đang làm tốt hay tệ hại nếu không vạch sẵn đường ranh giới. Phần này giúp bạn nắm được một số nền tảng về các chỉ số chính và học cách đặt ra mục tiêu riêng cho mình.

Phần IV 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

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

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

Ắt hẳn ai trong chúng ta cũng đều đã từng là nạn nhân của những bản thuyết trình tra tấn thị giác, hay phải choáng váng với những ma trận phông chữ, màu sắc, những mục đầu dòng và thông tin đáng lưu tâm rồi. Chính chúng ta, dù không cố tình, nhiều lúc cũng có thể khiến người khác bị bội thực dữ liệu đến nỗi không thể chú ý vào các kết quả nghiên cứu quan trọng bên trong.

Có thể đa phần mọi người nhận thức được nhu cầu truyền đạt thông tin hiệu quả thông qua dữ liệu nhưng lại cảm thấy mình không đủ khả năng chuyên môn. Thật hiếm có ai thành thạo nghiệp vụ trực quan hóa dữ liệu.

Dù công nghệ đã giúp nâng tầm khả năng tiếp cận và tính hữu dụng của những công cụ xử lý dữ liệu, vẫn còn đó những hố đen mang tên “áp dụng hiệu quả”. Nền tảng công cụ mặc định và những công đoạn thực hành chung chung có xu hướng khiến cho dữ liệu, cùng những câu chuyện ta muốn truyền đạt qua đó, bị khiếm khuyết đến đáng thương.

Việc có thể trực quan hóa và kể chuyện thông qua dữ liệu chính là chìa khóa giúp ta biến dữ liệu thành thông tin cần thiết, từ đó đưa ra những quyết định chuẩn xác hơn.

Chiến Lược Dữ Liệu

Nhờ vào dữ liệu, nhà bán lẻ Target tại Mỹ đã dự đoán đúng một thiếu nữ đang mang thai dựa trên thói quen mua hàng của cô ấy; Google có thể hiển thị chính xác quảng cáo phù hợp với bạn; Facebook biết bạn của bạn là ai, bạn đang trong mối quan hệ với người nào, dự đoán được mối quan hệ này kéo dài trong bao lâu, khi nào bạn sẽ có một mối quan hệ tình cảm, thậm chí cho biết mức độ thông minh của bạn…

Tuy nhiên, hiện có chưa đến 0,5% dữ liệu được phân tích và sử dụng. Nhận thấy mảnh đất màu mỡ này, Bernard Marr đã cho ra đời Chiến Lược Dữ Liệu – nơi hội tụ những kiến thức về dữ liệu được đơn giản hóa với nhiều ví dụ dễ hiểu – cung cấp cho bạn cách thức tối đa hóa sức mạnh của dữ liệu bên cạnh việc tránh những rắc rối liên quan đến pháp lý, danh tiếng và tài chính.

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.

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.

Cuốn sách còn bao gồm nhiều nghiên cứu trong các trường hợp nổi tiếng của tác giả đối với một số thương hiệu nổi tiếng nhất thế giới.

Khoa Học Quản Trị

Cuộc cách mạng công nghệ 4.0 đã và đang thực sự làm thay đổi cuộc chơi trong bối cảnh kinh doanh hiện nay!

Các ứng dụng SQL, Python, AI, Machine Learning tối hưu hóa quá trình phân tích dữ liệu và các chỉ số hoạt động nhằm ra quyết định trong các hoạt động quản trị, bán hàng, marketing, tài chính, …!

Nhưng Excel vẫn đóng vai trò rất hữu ích cho các hoạt động quản trị trong doanh nghiệp!

SG Trading xin giới thiệu quyển sách Khoa Học Quản Trị được dịch từ ấn phẩm Introduction to Management Science: A Modeling anh Case Studies, Approach with Spreadsheet 5th của Frederick S.Hillier, do nhà xuất bản McGraw Hill phát hành. Nội dung của cuốn sách trình bày các mô hình toán và cách thiết lập chúng để giải quyết các vấn đề quản trị một cách logic. Các bạn sẽ làm quen với việc chuyển tình huống cần ra quyết định quản trị thành ngôn ngữ toán học và sử dụng các công cụ toán để tìm lời giải cho các tình huống đó. Rất nhiều ví dụ được đưa ra nhằm giúp các bạn có thể hình dung trực quan các bài toán quản trị. Phần bài tập sẽ cho các bạn thêm chất liệu để rèn luyện năng lực mô hình hóa và tìm lời giải tốt nhất cho các bài toán quản trị.

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.

Theo dòng lịch sử, các nhà giao dịch luôn là một trong những đối tượng đầu tiên tìm kiếm và đón đầu đổi mới công nghệ. Từ điện thoại đến máy tính và Internet, ngành giao dịch là mảnh đất màu mỡ cho tăng trưởng và phát triển công nghệ. Một lần nữa, khi công nghệ phát triển lên một tầm cao mới, thế giới bước vào kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo và học máy, ngành tài chính lại tiên phong trong ứng dụng công nghệ tiên tiến nhất vào hoạt động thực tế, đặc biệt là giao dịch. Cụ thể, những kỹ thuật tính toán cấp cao ra đời, dữ liệu được phân tích chuyên sâu, các hoạt động giao dịch được tự động hóa.

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.

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 số li đã uống trước khi về nhà. Họ nói dối số lần đi tập gym một tuần, về giá đôi giày mới mua, và cả về chuyện có đọc quyển sách mà họ đã nói hay không. Họ gọi điện báo nghỉ bệnh khi vẫn khỏe như vâm. Họ nói sẽ liên lạc nhưng rồi bặt vô âm tín. Họ nói rằng chuyện không liên quan đến bạn mặc dù có liên quan. Họ nói họ yêu bạn dù rằng họ không hề yêu. Họ nói họ vui dù rằng đang buồn chán. Họ nói họ thích phụ nữ dù thực tế họ thích đàn ông.

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?

Big Data Cho Nhà Quản Lý

“Bất kỳ vị CEO nào cũng cần có khả năng đặt ra một câu hỏi liên quan đến việc kết nối dữ liệu xuyên suốt tổ chức, có khả năng điều hành hiệu quả một công ty, và đặc biệt cần có khả năng phản ứng tốt trước những sự kiện bất ngờ. Phần lớn các tổ chức đều thiếu năng lực kết nối toàn bộ dữ liệu với nhau,” theo nhận định của Tim Berners-Lee, người phát minh ra World Wide Web.

Trong kỷ nguyên mạng ngày nay, các doanh nghiệp và tổ chức thu thập một lượng dữ liệu khổng lồ từ rất nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, lưu lượng truy cập web, file lưu trữ trong hệ thống, thông tin phản hồi của khách hàng, hoạt động của nhân viên… Đó chính là dữ liệu lớn (big data), một loại hình dữ liệu có khối lượng lớn, đa dạng, đổ về doanh nghiệp với tốc độ rất cao và vô cùng phức tạp. Dữ liệu lớn bày ra trước mắt cấp quản lý trong các doanh nghiệp và tổ chức cả cơ hội và thách thức. Khi tận dụng triệt để dữ liệu lớn, họ sẽ hiểu khách hàng của mình hơn, cắt giảm chi phí, tối ưu hóa sản phẩm/dịch vụ, xây dựng quy trình thông minh hơn…

Các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng mới chỉ có một phần nhỏ của dữ liệu lớn được phân tích nhằm rút ra những thông tin có ý nghĩa. Các doanh nghiệp và tổ chức vẫn còn vô số cơ hội để chinh phục loại dữ liệu này. Nhưng làm thế nào để khai thác dữ liệu lớn?

Chìa khóa cho nan đề này chính là Big data cho nhà quản lý. Đây là một cuốn sách không thiên về kỹ thuật, hướng dẫn các cấp quản lý, lãnh đạo trong doanh nghiệp và tổ chức cách triển khai thực hiện các dự án dữ liệu lớn nhằm tạo ra giá trị bền vững.