«О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные». Том Дэвенпорт и Джин Хо Ким / Блоги на HRM.RU
 сделать домашней  добавить в избранное  карта сайта RSS
Имя 
Пароль  забыли?
Присоединяйтесь!

Новые материалы

   Названы самые высокооплачиваемые вакансии в Башкирии
   Не все профессии равны. Вчерашние школьники идут в телевизионщики и PR
   Новочебоксарские безработные граждане обучаются востребованным профессиям
   Где в Уфе заработать 100 тысяч рублей в месяц
   Сколько в среднем получают владимирские врачи?


 

Облако тегов
agile альфастрахование альфастрахования аналитика для hr apple ассессмент-центр автоматизация hr-бизнес процессов автоматизация бенчмаркинг бизнес-процессы бизнес симуляция бизнес тренинги для руководителей бизнес тренинги онлайн бизнес дистанционное обучение персонала дистанционное обучение e-learning e learning электронное обучение электронные курсы hr-аналитика hr-бренд hr-конференции hr-метрики hr-видео hr инновации исследования it josh bersin кадровый резерв карьера клиентоориентированность клиентский сервис для развития продаж клиентский сервис тренинг клиентский сервис компетенции корпоративная культура корпоративное обучение корпоративные бизнес тренинги коучинг kpi лидерство лидеры linkedin менеджмент модель компетенций мотивация персонала мотивация неформальное обучение обучение персонала обучение сотрудников предприятия обучение сотрудников обучение оценка эффективности обучения оценка персонала организационная культура персонал подбор персонала поиск работы продажи психология разработка речевых модулей для работы с претензиями рекрутеры рекрутинг рекрутмент roi рынок труда собеседование социальное обучение социальные сети стандарты клиентского сервиса стандарты обслуживания клиентов стив джобс таланты текучесть персонала тестирование тренинги по клиентскому сервису тренинги по сервису тренинги тренинг угловое преобразование фишера управление качеством обслуживая клиентов управление персоналом управление талантами управление текучестью персонала управление знаниями управление вебинары вовлеченность персонала websoft знания

все теги


События

полный список

Последние обсуждения

  26.09.2019 16:41:06
Новый уровень безопасности дыхания
  30.08.2019 14:26:41
Worldskills International и 3М запускают новый совместный проект «Образование во имя будущего»
  30.08.2019 11:33:40
Молодые профессионалы за устойчивое будущее
  24.08.2019 14:36:18
Научные эксперименты, продуктовые тесты и мировые технологии для молодых профессионалов
  09.08.2019 16:18:31
Только оригинальные СИЗ обеспечивают гарантированную защиту


Опросы
  Актуальные направления работы HR вашей организации 2017
Все опросы

HR-Блоги
Спиридонова Наталья Владимировна 26.06.2014 12:20:03

«О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные». Том Дэвенпорт и Джин Хо Ким

«Он использует статистику как пьяница использует столб – больше в качестве опоры, нежели света»

Эндрю Ланг

Цель этой книги не в том, чтобы сделать из читателей виноделов, а в том, чтобы привить вкус к вину и научить «использовать фонарный столб» для освещения. Не нужно самому владеть большим количеством математических методов для того, чтобы мыслить аналитически. Решения, принятые на основе аналитических данных, более верные и увеличивают эффективность почти любой деятельности.

Авторы в качестве примера применения аналитики ссылаются на книгу Moneyball, посвящённую применению аналитических процедур в профессиональном бейсболе для отбора игроков в команду.

Области применения аналитики безграничны в бизнесе, любой бизнес-процесс в компании (маркетинг, HR, финансы, разработка и продажа) можно проанализировать и увеличить эффективность за счет правильных решений.

Авторы подошли достаточно системно к изложению материала, разделив на этапы представление количественного анализа, так, чтобы не только математики, но и любые специалисты из бизнеса смогли использовать этот подход в своей работе.

Книга написана простым и понятным языком, без сложных формул и расчётов.

Авторы предлагают научиться правильно формулировать проблему и подбирать варианты реализации, без каких-либо технических нюансов, которым, конечно, прочитав одну книгу научиться невозможно. Шаг за шагом для организации правильного количественного анализа нужно пройти следующие этапы: определение проблемы, изучение предыдущих поисков решения, моделирование, сбор данных, анализ данных, результаты и разработка необходимых мер.

Правильный подход к решению задачи помогает правильно сформулировать гипотезу и затем найти вариант подтверждения или опровержения.

В книге представлено достаточно много интереснейших примеров из практики применения количественного анализа. В том числе, и примеров того, как неправильно используется статистика.

Однажды  присяжные признали человека виновным, опираясь на красиво преподнесённый  отчёт об исследовании, проведённом прокурором, которое он представил для того, чтобы человека признали виновным на основе того факта, что по теории вероятности именно обвиняемый в этом процессе мог быть на месте преступления. Но вопрос был неверно сформулирован при определении проблемы. Ведь важно не присутствие/отсутствие на месте, а возможность совершения преступления.

Можно выявить взаимосвязи, но самое важное – это правильно их проинтерпретировать, а это уже настоящее искусство.

Один из примеров аналитического моделирования – это просчёт рисков кредитными организациями, которые хотят узнать, насколько вероятен невозврат конкретным человеком заёмных средств.

Очень важный момент – это красивая презентация результатов на понятном для аудитории языке. Многие аналитики недооценивают значимость этого представления. Так, Г. Мендель, внёсший необычно огромный вклад в развитие генетики, изначально подготовил результаты своих исследований очень скромно и мало где опубликовал свои труды. И лишь спустя годы, уже после его смерти к его результатам было приковано внимание научной среды.

Авторы также предостерегают от неправильных интерпретаций – «Корреляция ещё не причина». В книге предложен перечень вопросов, которые должны помочь  читателю разобраться в том, насколько правильно было проведено исследование.

Авторы приводят замечательные примеры статистики в обыденной жизни. Так, Гарт Сандем предложил формулу для решения простой нетривиальной задачи – готов ли человек заводить домашнее животное и какое домашнее животное для него было бы лучше.

Аналитика может стать помощницей в анализе текстов – каждому человеку присущ тот или иной стиль письма, характерный только для него. Изучив написанное человеком однажды, можно провести анализ и выявить является ли он также автором другого произведения. Было бы здорово создать инструментарий для анализа в анонимных блогах J

Также оказалось, что по характеру отношений в паре  можно статистически определить - проживёт эта пара долго и счастливо или разведётся в ближайшем будущем.

Возможно применение статистики и в медицине - для определения ключевых переменных для диагностики заболеваний.

Область применения у статистики невероятно необъятная. И авторы приводят множество интересных примеров из разных областей.

Для тех, кто хочет пойти дальше, авторы упоминают литературу и программное обеспечение, решающее те или иные задачи статистики.

Авторы делятся блогом, где можно задавать вопросы и общаться на предмет аналитики - http://keepingupwiththequants.weebly.com

По ходу диалога с читателем авторы дают рекомендации к прочтению книг и посещению конкретных курсов, в том числе и дистанционных вариантов обучения.

Ключ к новому мышлению кроется в понимании законов вероятности и случайности, и эта книга – отличное подспорье в этом.

Рекомендую всем тем, кто хочет выйти на новый уровень мышления.



Комментарии

Для того, чтобы размещать статьи в Блоге, Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться или

Share |

 


О проекте      Реклама       Подписка       Контакты       Rambler's Top100 Яндекс цитирования ©2000-2011, HRM