Navigating Big Data Analytics (eBook)
134 Seiten
Asq Quality Press (Verlag)
978-1-951058-16-6 (ISBN)
In this book, William Mawby examines the claims of big data analysis in detail. Using examples to illustrate potential problems that may lead to inefficient and inaccurate results, Mawby helps practitioners avoid potential pitfalls and offers application methods to incorporate big data analytics into your company that will enhance your analytic efforts.
William D. Mawby, Ph.D. has extensive consulting, teaching, and project experience and has taught more than 200 courses on many subjects in statistics and mathematics. He is currently writing, teaching courses on climate change and big data, and volunteering at the American Association for the Advancement of Science and the Union of Concerned Scientists. More organizations and their leaders are looking to big data to transform processes and elevate the quality of products and services. Yet, gathering and storing large amounts of data isn't the quick fix often sought after. Without analysts-the human component-to interpret that data, the cost of incorrect or misinterpreted data can greatly impact organizations.
In this book, William Mawby examines the claims of big data analysis in detail. Using examples to illustrate potential problems that may lead to inefficient and inaccurate results, Mawby helps practitioners avoid potential pitfalls and offers application methods to incorporate big data analytics into your company that will enhance your analytic efforts.
William D. Mawby, Ph.D. has extensive consulting, teaching, and project experience and has taught more than 200 courses on many subjects in statistics and mathematics. He is currently writing, teaching courses on climate change and big data, and volunteering at the American Association for the Advancement of Science and the Union of Concerned Scientists.
| Erscheint lt. Verlag | 1.7.2021 |
|---|---|
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
| Schlagworte | data analysis, big data |
| ISBN-10 | 1-951058-16-X / 195105816X |
| ISBN-13 | 978-1-951058-16-6 / 9781951058166 |
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