洞見數據價值：大數據挖掘要案紀實 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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畢馬威中國大數據團隊 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據挖掘
• 商業案例
• 數據分析
• 數據價值
• 商業智能
• 數據驅動
• 決策支持
• 行業洞察
• 案例分析

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302491804

版次：1

商品編碼：12304420

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：298

字數：245000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

畢馬威亞太區及中國主席陶匡淳先生傾情作序推薦，畢馬威中國大數據團隊傾力打造，全麵闡述大數據在各行各業的價值

內容簡介

《洞見數據價值：大數據挖掘要案紀實》是國際知名谘詢公司畢馬威的大數據團隊的集大成之作，內容豐富，觀點新穎，貼近大眾生活、工作與學習實際場景，內容不拘泥於技術闡釋，通過寓教於樂的方式，以豐富翔實的案例來解析大數據挖掘，盡量通過常見的場景來闡述數據的價值與意義。
第1章介紹大數據在銀行業、徵信業、審計、傳統製造業、互聯網行業、輿情監控、影視業、環保産業以及體育産業等多個領域的應用方案和前景。第2章重點介紹大數據分析在商業工作和營銷推廣中的作用。第3章介紹大數據挖掘過程中涉及的數據的前期準備工作，重點介紹數據準備工作的要點和訣竅。第4章結閤業務、生活、娛樂，寓教於樂，介紹大數據的實際應用方式。附錄部分介紹一位數據工作者的成長之路，嚮感興趣的讀者介紹從事數據工作應該具備的素質和掌握的技能。
《洞見數據價值：大數據挖掘要案紀實》可作為企業管理人員、營銷主管、分析人員、IT 人員等理解大數據、應用大數據為企業創造價值的指引，同時，《洞見數據價值：大數據挖掘要案紀實》也可供統計學、應用數學及計算機專業學者和研究人員參考學習。

作者簡介

畢馬威中國大數據團隊，一個專注於大數據及數據挖掘的專業團隊，堅持有效結閤分析、技術與業務三方麵，多次幫助多傢大型銀行、保險公司、老牌企業等重要客戶利用大數據創造價值。團隊中既有資深的數據科學傢、統計學博士，也有深入瞭解業務的分析專傢，在業界有一定影響力。團隊持續分享結閤實際業務的精品大數據內容，幫助眾多讀者實踐大數據挖掘。

精彩書評

畢馬威亞太區及中國主席陶匡淳先生傾情作序推薦
聯袂推薦
謝邦昌教授，颱北醫學大學管理學院及大數據研究中心院長/主任
車品覺，紅杉資本中國專傢閤夥人
張波教授，中國人民大學統計學院副院長
劉政博士，SAS中國研發中心總經理
劉賢榮博士，中國建設銀行數據管理部副總經理
施奕明，前海徵信副總經理，SAS中文論壇創始人
張磊博士，前SAS軟件（中國）有限公司首席谘詢顧問
常國珍博士，中銀消費金融大數據與AI實驗室主任
蔣順利，北京仁科互動網絡技術有限公司市場副總裁

目錄

目錄

第1章 大數據在各行各業 // 001
1.1 什麼是大數據？ // 002
1.1.1 非常流行的大數據概念 // 002
1.1.2 不那麼流行的大數據概念 // 006
1.1.3 也許會帶給你靈感的大數據概念 // 007
1.2 大數據在銀行業 // 029
1.2.1 業界展望：大數據，銀行業未來的核心動力 // 029
1.2.2 創新方嚮：大數據助力銀行網點實現轉型 // 036
1.3 大數據在徵信業 // 041
1.3.1 業界展望：FICO 評分與芝麻信用，傳統徵信嚮大數據徵信的轉變 // 042
1.3.2 創新方嚮一：從拒絕推斷看個人徵信業的大有可為 // 046
1.3.3 創新方嚮二：論大中型客戶數字化授信的可行性 // 054
1.4 大數據在審計業 // 057
1.4.1 業界展望：大數據分析如何支撐審計工作 // 057
1.4.2 創新方嚮：大數據能否代替傳統審計？ // 061
1.5 大數據在傳統製造業 // 065
業界展望：數字化企業進階指南 // 066
1.6 大數據在互聯網行業 // 069
創新方嚮：從滴滴收購優步看壟斷企業的馬太效應 // 069
1.7 大數據在輿情行業 // 076
創新方嚮：數據分析幫你掌握話語權 // 077
1.8 大數據在汽車行業 // 086
業界展望：徵服汽車後市場，大數據與你同行 // 086
1.9 大數據在影視業 // 089
創新方嚮：星期幾上映的電影最具有票房號召力 // 090
1.10 大數據在環保産業 // 098
創新方嚮：北京治霾，能為你做點什麼 // 098
1.11 大數據在體育産業 // 104
創新方嚮：歐洲杯，跟著西班牙隊學數據挖掘！ // 105
小結 // 109

第2章 大數據在商業領域的應用 // 111
2.1 推薦算法在傳統銷售渠道中的應用模式 // 112
2.2 巧用運籌優化，提升整閤營銷管理水平 // 116
2.3 關聯規則的應用 // 121
2.3.1 小談關聯規則 // 121
2.3.2 購物籃分析：絕不隻是“啤酒與尿布” // 124
2.3.3 創新方嚮：靠關聯規則重獲新生的東北小館 // 128
2.4 智能薦食模型：大數據告訴你今天吃什麼 // 133
智能薦食模型 // 134
2.5 顧客時空模型：其實天下沒有免費的 WiFi // 138
2.5.1 無處不在的免費 WiFi // 138
2.5.2 顧客時空模型 // 139
2.5.3 進一步挖掘 // 141
2.6 社會網絡分析法，助力信貸反欺詐 // 142
2.7 數據可視化利器：SAS Visual Analytics // 145
2.7.1 為什麼需要數據可視化？ // 145
2.7.2 數據可視化的幾個常見例子 // 146
2.8 文本挖掘，幫你識彆網購評論是真是假 // 151
2.9 路徑優化：如何改良快遞送貨路綫？ // 156

第3章 數據前期準備 // 171
3.1 從抗日武裝的發展談到數據治理 // 172
3.1.1 數據質量問題 // 173
3.1.2 數據應用問題 // 174
3.1.3 實施策略和路徑問題 // 176
3.2 如何生成你需要的基礎數據？ // 182
3.3 如何利用數據倉庫優化數據分析？ // 189
3.4 二分類變量的數據缺失插補 // 193
3.5 數據離散化，如何避免丟失信息？ // 201
3.6 如何避免數據離散化影響自變量的重要性？ // 204
3.7 二分類模型中如何應對分類自變量取值過多？ // 206

第4章 技術案例 // 211
4.1 建模變量太多怎麼辦？ // 212
4.2 信用評級模型怎麼評估？ // 215
4.3 觀察窗口怎麼選？ // 219
4.4 K摺交叉驗證怎麼做？ // 223
4.5 如何衡量變量之間的相關性？ // 230
4.6 決策樹算法真的越復雜越好嗎？ // 235
4.7 如何精選分類模型指標？ // 245
4.8 當數據分析遇上超級奶爸 // 250
4.9 深度挖掘，你的工資拖後腿瞭嗎？ // 253
4.10 用分位數迴歸看你的工資水平 // 258

附錄A 一位數據工作者的成長之路 // 265
A.1 數據分析師入門攻略 // 266
A.2 如何做一名“稱職”的數據專傢？ // 269
A.3 一個數據倉庫轉型者眼中的數據挖掘 // 271
A.4 預測科學：三點經驗談實際應用 // 276
A.5 數據模型多瞭，應該怎麼管？ // 277
A.6 手握數據挖掘模型，你一定要知道怎麼用 // 281
A.7 淺談以史為鑒與數據分析 // 286

後記 // 297

前言/序言

序言
越是基本的理念，往往越能成為時代的標誌、價值的度量，數據正是如此。
2020年，全球數據總量預計將超過44韆萬億兆字節，數據之大，正如我們日常呼吸的空氣一般不可缺少。這意味著世界上的一切都在産生數據，一切都在使用數據；萬事萬物都可以數據化，而數據也成為價值的新載體。大數據時代——也就是說，這樣一個以數據衡量價值的時代，我們已經置身其中。
今日，“大數據”已不僅僅是一個新興概念。國傢、機構、企業都擁有數據，也急需使用數據，而物聯網等理念的興起，雲計算等技術的應用，讓我們能夠幫助他們探索、挖掘、利用數據中的價值，能夠存儲、流通、關聯、交換、使用大數據，開發每一個環節中的能量。大數據是資源，是一座亟待開掘的金礦。
毫無疑問，大數據擁有巨大的商業潛力和創造力，而這樣的潛力和創造力，當然也屬於畢馬威中國大數據團隊。
本書正是畢馬威中國大數據團隊的心血之作，匯聚瞭其微信公眾號中的精品文章。該大數據團隊建立幾年以來，我一直非常欣賞團隊的業務能力和業績錶現，同樣，文如其人，他們在這本書中展現齣的實力、動力和潛力也令人贊嘆。
學術成果一嚮是新興行業的驅動力，而業務能力是學術與實際工作的銜接點：大數據團隊是一個集閤瞭這兩方麵高端人纔的團隊，本書中的作品，專注學術、紮根業務，也體現瞭不俗的行業發展眼光。何況，寫這樣的文章，一篇或許容易，但能在繁忙的日常工作之餘堅持一年之久則殊為不易；如果不是對數據領域有深切的熱愛，又怎麼會有這樣的動力呢？這本著作見證瞭團隊的成長，更是團隊潛力的明證。我相信，本書的讀者們也一定會有同樣的感覺。
大數據時代，誰掌握瞭數據，誰就掌握瞭價值，也掌握瞭世界的節奏。麵對數據之潮，畢馬威中國一直力求一馬當先，而大數據團隊正是公司內的行業先驅。“大鵬一日同風起，摶搖直上九萬裏”，我不由得心生期待，想要看看這樣一個齣色的團隊還能給我和讀者們帶來怎樣的驚喜。

陶匡淳
畢馬威亞太區及中國主席

洞見數據價值：大數據挖掘要案紀實 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和商業變革的核心力量。然而，海量數據的背後，隱藏著無數待解的奧秘和蘊含的巨大價值。本書《洞見數據價值：大數據挖掘要案紀實》便是一部深入探索大數據挖掘領域、剖析一係列真實世界案例的深刻著作。它不僅僅是一本技術手冊，更是一部關於如何從紛繁復雜的數據洪流中提煉洞察、解決實際問題、驅動創新的精彩篇章。 本書的獨特之處在於，它不拘泥於枯燥的技術理論，而是選擇以“要案紀實”的形式，帶領讀者走進一係列引人入勝的真實案例。這些案例涵蓋瞭金融風控、精準營銷、醫療健康、公共安全、城市管理等多個關鍵領域，通過具體的情境和問題，生動地展現瞭大數據挖掘的強大能力。每一篇“紀實”都力求真實、詳盡，深入剖析瞭問題的背景、數據的來源、挖掘的難點、所采用的技術方法，以及最終産生的價值和影響。 案例精選：數據力量的生動體現 在金融風控領域，本書將揭示大數據如何成為防範金融欺詐、識彆高風險客戶的利器。例如，一個關於“識彆新型網絡詐騙團夥”的案例，將深入分析犯罪分子如何利用海量交易數據、社交網絡信息進行僞裝和轉移，以及數據科學傢如何通過構建復雜的圖譜分析、行為模式識彆模型，精準定位犯罪網絡，為金融機構挽迴巨額損失。另一個案例則可能聚焦於“動態信用評分模型”的構建，展示如何整閤用戶的消費行為、社交互動、甚至運營商數據，建立比傳統模型更具預測力的信用評估體係，有效降低信貸風險。 在精準營銷方麵，大數據挖掘的威力同樣令人驚嘆。本書將呈現“提升電商用戶轉化率的秘密”等案例。這裏，我們將看到商傢如何通過分析用戶的瀏覽曆史、購買偏好、搜索關鍵詞，甚至鼠標點擊路徑，構建齣360度的用戶畫像，從而實現“韆人韆麵”的個性化推薦和精準廣告投放。讀者將瞭解到，如何通過A/B測試、用戶分群、協同過濾等技術，將營銷信息推送給最可能産生購買行為的潛在客戶，大幅提升營銷ROI。 醫療健康領域是大數據挖掘應用的另一片沃土。書中可能收錄“預測傳染病爆發趨勢”的案例，展示如何整閤公共衛生數據、社交媒體信息、甚至天氣數據，建立早期預警係統，幫助政府部門和醫療機構提前做好應對準備。另一個案例則可能聚焦於“輔助診斷的智能係統”，探討如何通過分析大量的醫學影像、病曆記錄，訓練齣能夠識彆早期癌癥、罕見病等高難度診斷任務的AI模型，為醫生提供有力的決策支持，提高診斷的準確性和效率。 在公共安全領域，大數據挖掘更是不可或缺的力量。本書或許會講述“利用視頻監控數據偵破重大案件”的實錄，揭示如何從海量的監控視頻中，通過人臉識彆、行為分析、軌跡追蹤等技術，鎖定嫌疑人，還原犯罪現場，為司法機關提供關鍵證據。另一個案例可能關注“打擊網絡謠言和虛假信息”，探討如何利用自然語言處理技術，識彆和追蹤網絡傳播的謠言，溯源信息發布者，維護網絡空間的清朗。 城市管理同樣受益於大數據挖掘。書中可能收錄“優化城市交通流量的智能調度”案例，展示如何整閤車輛GPS數據、交通信號燈數據、公共交通刷卡數據，建立動態的交通模型，實時調整信號燈配時，預測擁堵點，提供最優齣行路綫建議，緩解城市交通壓力。另一個案例則可能聚焦於“提升城市服務效率的智慧化平颱”，探討如何利用居民反饋數據、市政服務數據，識彆城市管理中的痛點，優化資源配置，提升公共服務水平。 技術深度與實踐智慧的融閤 《洞見數據價值：大數據挖掘要案紀實》的價值不僅在於其豐富的案例，更在於它對每個案例背後所涉及的技術方法進行瞭深入淺齣的闡述。本書並非為瞭展示高深莫測的算法而堆砌技術術語，而是圍繞每一個具體問題，解釋瞭哪些大數據挖掘技術被應用，以及為何要選擇這些技術。 讀者將有機會瞭解到： 數據預處理與清洗： 如何麵對真實世界數據的髒亂差，進行有效的去噪、填充、轉換，為後續分析打下堅實基礎。 特徵工程： 如何從原始數據中提取有意義的特徵，構建更具代錶性的數據錶示，從而提升模型的性能。 監督學習與無監督學習： 在不同場景下，如何選擇分類、迴歸、聚類、降維等算法，解決不同的數據分析任務。 機器學習模型： 深入淺齣地介紹決策樹、支持嚮量機（SVM）、神經網絡、深度學習等經典與前沿模型的原理及其在實際問題中的應用。 自然語言處理（NLP）： 如何讓計算機理解和處理人類的語言，在文本挖掘、情感分析、信息抽取等領域發揮作用。 圖數據挖掘： 如何分析關係型數據，發現隱藏在連接中的模式，如社交網絡分析、推薦係統等。 時間序列分析： 如何處理和分析隨時間變化的數據，用於趨勢預測、異常檢測等。 模型評估與調優： 如何科學地評估模型的性能，並對其進行迭代優化，以達到最佳效果。 本書的作者並非僅僅羅列技術，而是通過案例的視角，強調技術與業務的緊密結閤。每一個案例的背後，都體現瞭數據科學傢、業務專傢和技術團隊之間的協作，以及他們如何共同將數據轉化為可行動的見解。這不僅僅是技術人員的“獨角戲”，更是跨部門、跨領域的協同作戰。 超越技術，洞見價值 《洞見數據價值：大數據挖掘要案紀實》想要傳達的核心信息是：大數據挖掘的終極目標不是技術本身，而是它所能創造的價值。這些價值體現在： 提升決策效率與準確性： 以數據為依據，擺脫主觀臆斷，做齣更明智的商業和管理決策。 優化資源配置，降低運營成本： 通過精準預測和識彆，避免浪費，提高效率。 發現新的商業機會，驅動業務增長： 洞察用戶需求，挖掘市場潛力，創造新的産品和服務。 防範風險，保障安全： 識彆潛在威脅，提前預警，構建更安全的社會和商業環境。 改善用戶體驗，提升客戶滿意度： 瞭解用戶需求，提供個性化服務，建立忠誠度。 本書將帶領讀者認識到，大數據挖掘已經不再是實驗室裏的概念，而是正在深刻改變我們生活和工作的現實力量。通過這些鮮活的案例，讀者將不僅僅學習到如何“挖掘”數據，更重要的是學習如何“洞見”數據背後的價值，並將其轉化為切實的商業和社會效益。 《洞見數據價值：大數據挖掘要案紀實》是一部麵嚮所有對數據驅動變革感興趣的讀者——無論是數據科學傢、分析師、産品經理、市場營銷人員，還是對技術驅動的社會發展充滿好奇的普通讀者——的必讀之作。它將為你揭示數據世界的無限可能，激發你用數據創造價值的信心與能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事方式非常引人入勝，作者仿佛是一位經驗豐富的偵探，帶領我們深入一個個錯綜復雜的“數據案件”現場。從最初的數據收集、清洗到後期的模型構建和結果解讀，每一步都充滿瞭懸念和挑戰。我尤其欣賞作者對技術細節的把握，並不是那種枯燥的教科書式描述，而是通過具體的案例，將那些晦澀難懂的算法和工具變得生動起來，比如那個關於客戶流失預測的案例，簡直像一部精彩的懸疑片，層層剝繭，最終揭示瞭問題的核心。讀完後，我感覺自己不僅僅是瞭解瞭數據挖掘的流程，更是對數據背後的商業邏輯有瞭更深層次的共鳴。那種“啊哈！”的頓悟時刻，在書中穿插得恰到好處，讓人欲罷不能，恨不得一口氣讀完，去看看下一個“案子”的真相究竟是什麼。它成功地將嚴肅的技術探討與引人入勝的故事講述完美地融閤在瞭一起，這在同類書籍中是相當罕見的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常獨特，夾雜著一種老派記者特有的犀利和敏銳。行文節奏緊湊，轉摺自然，絕無拖泥帶水之處。比如在描述一次失敗的挖掘嘗試時，作者沒有避諱其中的麯摺和教訓，反而將其描繪成一次必要的“戰略性撤退”，這種坦誠讓人感到非常親切和真實。它不像某些技術書籍那樣冷冰冰的公式堆砌，而是充滿瞭人情味，你能從字裏行間感受到作者團隊在攻剋難題時的那種焦灼、興奮與最終的釋然。這種敘事上的代入感極強，使得即便是對某些專業術語不太熟悉的新手，也能通過故事的主綫把握住核心的邏輯脈絡。可以說，它更像是一本高質量的商業紀實文學，隻不過它的主角是數字和算法。

評分☆☆☆☆☆

我個人認為，這本書最大的亮點在於它對“數據思維”的培養，遠超齣瞭具體的“技術教程”範疇。它像是一麵鏡子，映射齣企業在數據化轉型過程中普遍存在的認知誤區和執行障礙。作者通過對一係列“大事件”的解構，巧妙地揭示瞭組織結構、業務流程與數據能力之間復雜的相互作用關係。讀這本書，更像是在參與一場高級彆的戰略研討會，你不斷被拋齣問題：你的數據資産到底在哪裏？你的指標體係是否真正反映瞭你的戰略目標？如何避免“數據自嗨”？每一個“要案”的結局，都附帶著對未來趨勢的深刻預判，這使得本書具有極強的時效性和前瞻性。它不僅僅是總結過去，更是在為我們指明通往未來數據驅動型組織的路徑，絕對是案頭必備的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，我認為在於它提供瞭一個極具操作性的思維框架。它不是簡單地羅列技術名詞，而是著重強調瞭“如何將數據轉化為可執行的商業決策”這一核心命題。書中對不同行業、不同場景下的數據挖掘痛點分析得極為透徹，比如金融風控中的異常檢測，或是零售業中的個性化推薦，每一個章節都像是一份精心準備的案例分析報告。我特彆喜歡作者在討論模型選擇時所展現齣的那種審慎態度，沒有盲目推崇“最新的”技術，而是強調“最適閤的”纔是王道。這種務實精神，對於那些剛剛接觸大數據，卻又麵臨實際業務壓力的從業者來說，無疑是醍醐灌頂。它教會我的，是如何在有限的資源和時間下，搭建起一個既能解決問題，又能經得起業務檢驗的分析體係，這份實戰經驗的分享，比任何理論推導都要寶貴得多。

評分☆☆☆☆☆

如果要用一個詞來形容閱讀這本書的體驗，那一定是“震撼”。它徹底顛覆瞭我過去對數據分析的一些刻闆印象，原來數據背後可以隱藏著如此驚人的秘密和巨大的潛在價值。作者在描述那些突破性的發現時，那種筆觸的張力十足，讓我仿佛置身於決策會議室，親眼見證一個平庸的業務流程是如何通過數據洞察被徹底重塑的。書中對“數據倫理”和“結果的偏差性”的探討也相當深刻，這使得整本書的立意不僅僅停留在技術層麵，更上升到瞭對數據時代責任的思考。它促使我反思，我們手中的數據工具究竟是用來賦能還是可能帶來新的睏境。這種兼具技術深度和人文關懷的寫作風格，極大地提升瞭本書的厚重感和閱讀價值，讓人讀完後久久不能平靜。

評分☆☆☆☆☆

世界讀書日，優惠得讓人心花怒放。

評分☆☆☆☆☆

朋友在畢馬威，推薦的，不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，值得細細品讀

評分☆☆☆☆☆

很好，送貨速度快，商品價格實惠，質量有保證！

評分☆☆☆☆☆

書籍是人類靈魂進步的階梯，京東是書籍購買的電梯……

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

買書還是京東好啊

評分☆☆☆☆☆

質量還不錯，速度快

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好很好