Перейти к содержимому

Библиотека

Антон Петроченков. Введение в Google Analytics

Эта книга для начинающих маркетологов и владельцев бизнеса по работе с Google Analytics — универсальным инструментом анализа эффективности работы вашего сайта. Это простое пошаговое пособия по настройке и работе с данными Google Analytics для небольшого бизнеса с бюджетом 100К–1М рублей на рекламу в месяц. Я хотел соблюсти баланс между практическими инструкциями и формированием системы мышления, которая позволит сотрудникам небольших рекламных агентств, маркетологам и людям, занимающимся арбитражированием трафика, решать повседневные задачи по аналитике.

Антон Петроченков. Введение в Google Analytics. – СПб.: Питер, 2018. – 224 с.

Подробнее »Антон Петроченков. Введение в Google Analytics

Андрей Николаевич Колмогоров. Введение в теорию вероятностей

В книге на простых примерах рассматриваются основные понятия и теоремы теории вероятностей. В основе лежит комбинаторный подход, однако наряду с классическим определением вероятности вводится также и статистическое определение. Подробно анализируется модель случайного блуждания на прямой, описывающая физический процесс одномерного броуновского движения частиц, а также другие примеры. Обсуждаются несложные статистические задачи.

А.Н. Колмогоров, И.Г. Журбенко, А.В. Прохоров. Введение в теорию вероятностей. – М.: Издательство МЦНМО, 2015. – 168 с. (Библиотечка «Квант». Вып. 135. Приложение к журналу «Квант» №4/2015.)

Подробнее »Андрей Николаевич Колмогоров. Введение в теорию вероятностей

Клейтон Кристенсен. Душители прогресса. Как финансовый анализ разрушает способность компании к развитию

Долгие годы мы бьемся над загадкой: почему многим энергичным и способным менеджерам преуспевающих компаний не удаются инновации? Мы выявили несколько распространенных ошибок и описали их в своих предыдущих работах. Например, компания уделяет чересчур много внимания своим самым прибыльным клиентам, пренебрегая более скромными. Или создает новые продукты, плохо представляя себе, что на самом деле нужно потребителям. В этой статье мы покажем, как компании рубят на корню ростки инноваций, неумело и неверно используя три популярных метода финансового анализа:

  • дисконтированный денежный поток и чистая приведённая стоимость; по ним часто оценивают рентабельность инвестиций, но они заведомо преуменьшают положительный эффект инновационных проектов;
  • прирост постоянных и необратимых затрат; когда этот критерий применяют для оценки инвестиционной привлекательности, получается, что инновации выгодны «новичкам» и не выгодны зрелым компаниям;
  • прибыль на акцию: этот показатель считается основным двигателем курса акций, а значит, и увеличения акционерной стоимости, поэтому он всегда в центре внимания, зачастую в ущерб всем прочим; ориентируясь на него, менеджеры предпочитают инвестировать только в быстроокупаемые инновации.

Клейтон Кристенсен, Стивен Кауфман, Вилли Ших.[1] Душители прогресса. Как финансовый анализ разрушает способность компании к развитию // Harvard Business Review Russia, Март 2008, С. 78–85.

Подробнее »Клейтон Кристенсен. Душители прогресса. Как финансовый анализ разрушает способность компании к развитию

Юрий Адлер, Владимир Шпер. Учение доктора Деминга и его судьба

В данной работе систематически рассматривается учение Уильяма Эдвардса Деминга о менеджменте и обсуждаются причины и последствия недостаточно эффективного использования его наследия как в нашей стране, так и во всем мире. Без понимания и глубокого осмысления идей доктора Деминга наше представление о мире будет не полным, и наша деятельность в условиях быстро меняющегося мира XXI века будет малоэффективной.

Юрий Адлер, Владимир Шпер. Учение доктора Деминга и его судьба. – М.: Издательский дом НИТУ МИСиС, 2021. – 352 с.

Подробнее »Юрий Адлер, Владимир Шпер. Учение доктора Деминга и его судьба

Александр Богачев. Графики, которые убеждают всех

Книга рассказывает, как подготовить данные к работе, как выбрать подходящий график или диаграмму, как оформить график, чтобы он максимально доносил ваше сообщение, как распознать, когда статистикой пытаются манипулировать. Главное – не просто сделать график, даже корректный. Задача – убедительно и наглядно донести до читателей то, что вы нашли в данных. Сообщение, ключевую мысль или даже историю, которая в них есть. Программа, которая строит график, не знает и не может знать этой истории.

Книга дает универсальные принципы, которые превратят ваш график из яркой, но, по сути, невнятной картинки в мощный инструмент донесения вашего сообщения. Вы научитесь делать свое сообщение очевидным адресату. Большинство ошибок в графиках возникает из-за непонимания того, как работают наше зрение, внимание и восприятие в целом. Мелочей здесь нет: подготовка данных, выбор типа представления информации, оформление, заголовки, подписи, аннотации и другое. Успешный, эффективный график требует знаний из разных сфер: статистики, аналитики, дизайна, собственно визуализации данных и даже журналистики. В этой книге вы найдете основы этих дисциплин и познакомитесь с пошаговым подходом к созданию эффективных, убеждающих графиков.

Александр Богачев. Графики, которые убеждают всех. Пособие для менеджеров, предпринимателей, маркетологов и всех, кто делает презентации. – М.: АСТ, 2020.

Подробнее »Александр Богачев. Графики, которые убеждают всех

Дмитрий Егоров. Теория ограничений. Основные подходы, инструменты и решения

Это раздел книги Управление запасами в цепях поставок, предназначенный для тех, кто хочет познакомиться с Теорией ограничений. Написан на основе Словаря TOCICO и включает в себя авторский выбор наиболее важных открытий и инструментов ТОС.

Дмитрий Егоров. Теория ограничений. Основные подходы, инструменты и решения, 2019. Электронное издание.

Подробнее »Дмитрий Егоров. Теория ограничений. Основные подходы, инструменты и решения

Юрий Адлер, Владимир Смелов. Системное статистическое мышление

Учебное пособие предназначено для знакомства со сложными системами, процессом их проектирования, создания и совершенствования и возможностью применения методов статистического мышления в этой деятельности. Данная работа – обзор и может служить источником для поиска и выбора литературы, а также для изучения и закрепления имеющихся знаний о сложных системах и применении методов статистического мышления.

Юрий Адлер, В. Смелов. Системное статистическое мышление. Сложные системы и статистическое мышление. – М.: Издательский дом НИТУ МИСиС, 2020. – 103 с.

Подробнее »Юрий Адлер, Владимир Смелов. Системное статистическое мышление

Уилл Курт. Байесовская статистика

Байесовская статистика недостаточно представлена в русскоязычной литературе. На мой взгляд, это одна из важнейших тем, выходящая далеко за рамки математики и статистики. Как ни странно, но человек является идеальным байесовским наблюдателем. Т.е., мы имеем суждения по множеству вопросов. Постоянно наблюдаем новые события. И корректируем свои первоначальные суждения на основе вновь увиденного. Байесовских подход позволяет выразить этот цикл научения количественно.

Книга Уила Курта даст вам понимание байесовской статистики буквально «на пальцах» — с помощью простых объяснений и ярких примеров. Прикладные задачи и упражнения помогут закрепить материал и заложить фундамент для работы с широким спектром задач: от невероятных текущих событий до ежедневных сюрпризов делового мира.

Уилл Курт. Байесовская статистика: Star Wars, LEGO, резиновые уточки и многое другое. – СПб.: Питер, 2021. – 304 с.

Подробнее »Уилл Курт. Байесовская статистика

Нил Дж. Салкинд. Статистика для тех, кто (думает, что) ненавидит статистику

Что объединяет множество людей, начинающих изучать статистику? Они считают, что статистика сложна и запутанна. Нил Салкинд постоянно совершенствует свой курс, и выпустил уже 6-е издание, стремясь так рассказывать о статистике, чтобы новички перестали пугаться! В книге совсем немного теории и доказательств. После прочтения вы сможете понять материал в научных статьях, интерпретировать результаты статистического анализа, а также выполнять основные статистические операции.

В этой книге вы найдете: чем занимается статистика; вычисление и значение средних; что такое дисперсия и стандартное отклонение, надежность и достоверность; зачем нужно иллюстрировать данные; какие существуют типы корреляции; определение вероятности и кривая нормального распределения; как отличать ошибки первого и второго рода; Z- и t-критерии; основы дисперсионного анализа; линейная и множественная регрессия; хи-квадрат и другие непараметрические критерии. Примеры выполнены в статистическом пакете SPSS.

Нил Дж. Салкинд. Статистика для тех, кто (думает, что) ненавидит статистику. – М.: ДМК Пресс, 2020. – 502 с.

Подробнее »Нил Дж. Салкинд. Статистика для тех, кто (думает, что) ненавидит статистику

Анатолий Левенчук. Системное мышление

Осенью 2020 г. я прочитал курс Статистическое мышление магистрам МФТИ второго года обучения. А на первом курсе Анатолий Левенчук читал им Системное мышление. Поскольку мой курс отчасти тоже про системное мышление, я счел важным понять, что по теме студентам уже известно. Левенчук раскрывает тему иначе, чем другие авторы, представленные в моем блоге:

Анатолий Левенчук. Системное мышление 2020[1]

Подробнее »Анатолий Левенчук. Системное мышление