[รีวิว] Data Science for Business (Foster Provost) สรุปหนังสือ.

Data Science for Business (Foster Provost)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/B08VL5K5ZX?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Science-for-Business-Foster-Provost.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/the-kaggle-book-data-analysis-and-machine-learning/id1682069344?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Science+for+Business+Foster+Provost+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Data-Science-for-Business-Foster-Provost.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Data-Science-for-Business-Foster-Provost.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Data-Science-for-Business-Foster-Provost.html

- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/B08VL5K5ZX/

#การคิดเชิงวิเคราะห์ข้อมูล #การทำเหมืองข้อมูล #การจำแนกประเภทและการถดถอย #การฟิตข้อมูลมากเกินไป #เมทริกซ์ความสับสนและมูลค่าคาดหวัง #DataScienceforBusiness

Data Science for Business ของ Foster Provost และ Tom Fawcett เป็นหนังสืออธิบายหลักการวิทยาการข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูล ผ่านมุมมองของการตัดสินใจทางธุรกิจ ไม่ใช่คู่มือเขียนโปรแกรมหรือหนังสือสอนใช้งานเครื่องมือเฉพาะทาง เป้าหมายสำคัญคือสร้างการคิดเชิงวิเคราะห์ข้อมูล ให้ผู้บริหาร ผู้จัดการ นักวิเคราะห์ และผู้ทำงานร่วมกับทีมข้อมูล สามารถตั้งโจทย์ ประเมินงาน และสื่อสารกับผู้เชี่ยวชาญได้อย่างมีเหตุผล หนังสือพัฒนาจากเนื้อหาการสอนระดับ MBA ของ Provost จึงเชื่อมแนวคิดเชิงเทคนิคกับปัญหาจริงขององค์กรอย่างต่อเนื่อง ผู้อ่านจะได้เห็นว่า การมีข้อมูลจำนวนมากไม่ได้สร้างคุณค่าโดยอัตโนมัติ คุณค่าเกิดเมื่อองค์กรเลือกปัญหาที่เหมาะสม รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง สร้างแบบจำลองอย่างระมัดระวัง และนำผลไปใช้ภายใต้ต้นทุนและผลตอบแทนที่ชัดเจน เนื้อหาครอบคลุมงานทำนาย การจัดกลุ่ม ความคล้ายคลึง การประเมินโมเดล และข้อผิดพลาดอย่างการฟิตข้อมูลมากเกินไป โดยรักษาระดับคณิตศาสตร์ให้เข้าถึงได้สำหรับผู้อ่านสายธุรกิจ.