商业数据科学（影印版） [Data Science for Business] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Foster，Provost 著

图书标签:

• 数据科学
• 商业
• 数据分析
• 统计学
• 机器学习
• Python
• R语言
• 商业智能
• 决策分析
• 数据挖掘

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564175283

版次：1

商品编码：12319814

包装：平装

外文名称：Data Science for Business

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

对于认真拥抱大数据机遇的人而言，这是一本必读书。

内容简介

这是一本博大精深但又不太技术的指南，向你介绍数据科学的基本原则，并带领你全程浏览从所搜集数据中抽取有用知识和商业价值所必需的“数据分析思维”。通过学习数据科学原则，你将领略当今用到的诸多数据挖掘技巧。更重要的是，这些原则支撑着通过数据挖掘技巧解决商业问题所需的手段和策略。

精彩书评

“本书chao yue了数据分析基础。这是为我们中的一部分人（也许是全部）准备的重要指南，他们的业务基于无处不在的数据机遇和数据驱动决策的新体制而设。”
—— Tom Phillips（Dstillery CEO，前Google搜索和分析业务主管）


“两位作者早在‘数据科学’这个名词出现之前就是该领域的知名专家，他们拿下了一个复杂的主题并且将它变得晓畅通俗。这是第1本此类著作，专注于将数据科学概念应用于实际的商业问题。它被自由地挥洒在引人注目的现实世界的例子中，概述了商业世界中熟悉而易于获取的问题：客户流失、有针对性的营销，甚至是威士忌分析！
这本书是独yi无er的，因为它不是给出算法的详细指南，而是帮助读者理解数据科学背后的基本概念，重要的是如何在解决问题时取得成功。无论您正在寻找数据科学的全面综述，还是需要基础知识的新兴数据科学家，这本书都是必读的。”
—— Chris Volinsky（AT＆T实验室统计研究总监，奖金达百万美元的Netflix挑战赛获奖者）


“数据是生产力增长、创新和更丰富的客户洞察力新浪潮的基础。直到最近才被广泛地视为竞争优势的来源，处理好数据正在迅速成为停留在游戏中的筹码。作者的深刻应用经验成为观察你的竞争对手策略的一个窗口。”
—— Alan Murray（连续创业者，Coriolis Ventures合伙人）

目录

Preface
1.Introduction： Data-Analytic Thinking
The Ubiquity of Data Opportunities
Example： Hurricane Frances
Example： Predicting Customer Churn
Data Science， Engineering， and Data-Driven Decision Making
Data Processing and "Big Data"
From Big Data 1.0 to Big Data 2.0
Data and Data Science Capability as a Strategic Asset
Data-Analytic Thinking
This Book
Data Mining and Data Science， Revisited
Chemistry Is Not About Test Tubes： Data Science Versus the Work of the Data Scientist
Summary

2.Business Problems and Data Science Solutions
From Business Problems to Data Mining Tasks
Supervised Versus Unsupervised Methods
Data Mining and Its Results
The Data Mining Process
Business Understanding
Data Understanding
Data Preparation
Modeling
Evaluation
Deployment
Implications for Managing the Data Science Team
Other Analytics Techniques and Technologies
Statistics
Database Querying
Data Warehousing
Regression Analysis
Machine Learning and Data Mining
Answering Business Questions with These Techniques
Summary

3.Introduction to Predictive Modeling： From Correlation to Supervised Segmentation.
Models， Induction， and Prediction
Supervised Segmentation
Selecting Informative Attributes
Example： Attribute Selection with Information Gain
Supervised Segmentation with Tree-Structured Models
Visualizing Segmentations
Trees as Sets of Rules
Probability Estimation
Example： Addressing the Churn Problem with Tree Induction
Summary

4.Fitting a Model to Data
Classification via Mathematical Functions
Linear Discriminant Functions
Optimizing an Objective Function
An Example of Mining a Linear Discriminant from Data
Linear Discriminant Functions for Scoring and Ranking Instances
Support Vector Machines， Briefly
Regression via Mathematical Functions
Class Probability Estimation and Logistic "Regression"
Logistic Regression： Some Technical Details
Example： Logistic Regression versus Tree Induction
Nonlinear Functions， Support Vector Machines， and Neural Networks

5.Overfitting and Its Avoidance
6.Similarity， Neighbors， and Clusters
7.Decision AnalyticThinking h What Is a Good Model?
8.Visualizing Model Performance
9.Evidence and Probabilities
10.Representing and Mining Text
11.Decision Analytic Thinking Ih Toward Analytical Engineering
12.Other Data Science Tasks and Techniques
13.Data Science and Business Strategy
14.Conclusion
A.Proposal ReviewGuide
B.Another Sample Proposal
Glossary
Bibliography
Index

探索数据的力量：构建智能驱动的商业决策 在当今快速变化的商业环境中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。那些能够有效利用数据洞察的组织，正以前所未有的速度革新行业、优化运营并赢得市场竞争。本书并非仅仅是关于技术的罗列，而是为您打开一扇门，让您深入理解如何将复杂的数据转化为切实可行的商业策略，从而驱动企业实现可持续增长和卓越表现。 为何数据科学如此重要？ 过去，商业决策往往依赖于经验、直觉或是有限的统计分析。然而，随着信息爆炸和计算能力的飞跃，我们拥有的数据量呈现指数级增长。这些海量数据蕴藏着巨大的潜力，能够揭示隐藏的客户需求、预测市场趋势、优化资源配置、识别运营瓶颈，甚至预见潜在的风险。数据科学正是解锁这些潜力的关键。它融合了统计学、计算机科学、数学以及特定领域的商业知识，通过一系列严谨的方法和工具，从原始数据中提取有价值的信息，并将其转化为可供商业领袖理解和应用的洞察。 本书将带您走过的旅程： 本书旨在为非技术背景的商业人士提供一个坚实的基础，让他们能够理解数据科学的核心概念、其在商业中的应用场景以及如何与数据科学家有效协作。我们不追求让您成为一名深度学习专家，而是希望您能够成为一位“数据驱动的战略家”，能够提出正确的问题，理解数据分析的结果，并据此做出更明智的决策。 第一部分：数据科学的基石——理解商业问题的本质 在深入数据技术之前，最关键的一步是理解我们试图解决的商业问题。数据科学并非为了“做数据科学”而存在，而是为了解决实际的商业挑战。我们将从以下几个方面展开： 明确商业目标： 任何数据科学项目都必须始于清晰明确的商业目标。是想提升客户满意度？降低运营成本？预测销售额？还是发现新的增长点？我们强调了将模糊的商业需求转化为可衡量、可分析的数据科学问题的过程。 商业洞察的价值： 理解数据分析的产出如何直接转化为商业价值。这包括提高收入、降低成本、改善客户体验、优化风险管理等方面。我们将探讨如何量化数据科学项目的ROI（投资回报率）。 数据素养与数据思维： 培养一种“数据素养”至关重要。这意味着要能够理解数据的含义、局限性，并能够用数据来思考问题。我们将介绍数据思维的重要性，以及如何将其融入日常的商业决策流程。 关键商业问题类型： 识别不同类型的商业问题，例如预测性问题（如客户流失预测）、描述性问题（如用户行为分析）、规范性问题（如营销活动优化）等，并初步了解哪类数据科学技术适用于解决这些问题。 第二部分：数据科学的工具箱——核心概念与方法 在理解了商业需求后，我们将开始探索数据科学的核心概念和方法。这部分内容将以易于理解的方式呈现，避免过度的技术术语，但会触及关键的原理。 数据的类型与结构： 了解不同类型的数据（如结构化数据、非结构化数据、半结构化数据）以及它们在商业中的应用。我们将介绍关系型数据库、NoSQL数据库等常见的数据存储方式。 数据预处理与探索性数据分析（EDA）： 这是任何数据科学项目的起点。我们将深入探讨如何清洗、转换和组织数据，以及如何通过可视化和统计方法来探索数据的特征、模式和异常值。EDA是发现数据中隐藏信息的重要步骤。 预测建模基础： 回归分析： 学习如何预测连续的数值变量，例如预测产品销量、股票价格或客户生命周期价值。我们将介绍线性回归等基本模型，并探讨其在商业中的应用。 分类模型： 学习如何将数据点分配到不同的类别，例如判断客户是否会流失、一封邮件是否为垃圾邮件，或者一张图片是否包含某个物体。我们将介绍逻辑回归、决策树等经典分类算法，并探讨它们在营销、风控等领域的应用。 聚类分析： 学习如何将相似的数据点分组，以发现潜在的客户细分、产品组合或市场区域。我们将介绍K-means等常用聚类算法，并展示其在市场细分和个性化推荐中的价值。 关联规则挖掘： 学习如何发现数据项之间的有趣关联，例如“购买了A商品的顾客也倾向于购买B商品”。我们将介绍Apriori算法等，并探讨其在交叉销售、商品陈列优化中的应用。 机器学习入门： 介绍机器学习的基本思想，即让计算机通过数据学习规律，而无需明确编程。我们将区分监督学习、无监督学习和强化学习，并重点讲解在商业中最常见的监督和无监督学习技术。 数据可视化： 强调可视化在传达数据洞察中的关键作用。我们将介绍各种图表类型（如柱状图、折线图、散点图、热力图）及其适用场景，以及如何利用可视化工具来构建清晰、有说服力的报告和仪表板。 第三部分：数据科学的应用——驱动商业价值 理解了数据科学的基本原理后，我们将重点关注其在各个商业领域的实际应用。这些案例研究将帮助您看到数据科学如何转化为 tangible 的业务成果。 客户分析与营销优化： 客户细分： 利用聚类等技术将客户群体进行有效划分，从而实现更精准的营销策略。 客户流失预测： 识别有流失风险的客户，并采取有针对性的挽留措施。 个性化推荐系统： 为客户提供量身定制的产品或服务推荐，提升用户体验和销售额。 营销活动效果评估： 利用A/B测试和回归分析等方法，量化营销活动的影响力，优化广告投放和预算分配。 运营效率提升： 需求预测： 预测产品或服务的未来需求，从而优化库存管理、生产计划和资源调度。 供应链优化： 分析供应链数据，识别瓶颈，降低物流成本，提高交付效率。 欺诈检测： 利用分类和异常检测技术，识别并防范金融交易、保险索赔等领域的欺诈行为。 流程自动化： 识别可自动化的重复性任务，并利用数据驱动的解决方案来提高效率。 风险管理与决策支持： 信用评分： 构建模型来评估借款人的信用风险，指导信贷决策。 市场风险预测： 分析市场数据，预测潜在的风险事件，并制定应对策略。 业务绩效分析： 深入分析关键业务指标，识别增长机会和潜在挑战，为战略决策提供支持。 产品开发与创新： 用户行为分析： 理解用户如何与产品互动，从而指导产品改进和新功能开发。 市场趋势分析： 识别新兴市场趋势和消费者偏好，驱动产品创新。 第四部分：赋能数据驱动的组织——战略与协作 数据科学的成功不仅在于技术本身，更在于组织文化和协作模式的支撑。 构建数据科学团队： 了解数据科学家、数据分析师、业务分析师和领域专家的角色定位，以及如何组建一个高效的跨职能团队。 数据治理与伦理： 强调数据隐私、安全和负责任的数据使用。我们将探讨数据治理的重要性，以及如何建立健全的数据伦理框架。 与数据科学家有效沟通： 学习如何清晰地向数据科学家描述商业问题，理解他们提出的解决方案，并有效地解读分析结果。 推动数据驱动的文化： 探讨如何在组织内部培养数据驱动的决策文化，鼓励员工利用数据进行思考和创新。 数据科学的未来趋势： 简要展望人工智能、大数据技术的发展方向，以及它们将如何进一步影响商业世界。 谁适合阅读本书？ 本书特别适合以下人群： 企业高管和决策者： 想要理解数据科学如何为企业带来竞争优势，并做出更明智的战略决策。 产品经理和市场营销人员： 希望利用数据洞察来优化产品、提升用户体验和提高营销效果。 运营经理和业务分析师： 寻求利用数据来提高运营效率、降低成本和解决实际业务问题。 任何希望在数据时代保持领先地位的商业专业人士： 无论您是否拥有技术背景，本书都将为您提供宝贵的知识和视角。 本书的承诺： 本书旨在为您提供一个清晰、实用的框架，让您能够自信地参与到数据科学的讨论中，理解其价值，并开始在您的组织中推动数据驱动的变革。我们相信，通过掌握数据科学的精髓，您将能够更好地驾驭商业世界的复杂性，抓住机遇，并实现前所未有的成功。这是一段探索数据力量、解锁商业智慧的旅程，我们期待与您一同启程。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚步入职场的年轻人，我渴望掌握一些能在职场中脱颖而出的技能。《商业数据科学（影印版）》这本书，恰恰满足了我这一需求，并且远远超出了我的预期。它让我看到了数据科学在商业世界中的强大影响力，以及如何通过数据来驱动决策，实现商业价值。书中没有过多的技术细节，而是聚焦于数据科学的核心理念和实际应用。作者通过大量的商业案例，生动地展示了数据科学如何在产品设计、市场营销、客户服务等各个环节发挥作用。我尤其喜欢它关于“商业问题到数据问题”的转换过程的讲解，这让我明白，并非所有问题都适合用数据科学来解决，而找到真正适合的数据科学应用场景，是至关重要的一步。这本书给我最大的启发是，数据科学并非是技术人员的专属领域，而是每一个商业人士都应该掌握的一种思维方式。它让我看到了自己在未来职业发展中的更多可能性，并激励我主动去学习和探索数据科学的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年在市场营销一线摸爬滚打的从业者，我总是能感受到数据的重要性，但如何将海量数据转化为有价值的市场洞察，一直是我的一个痛点。《商业数据科学（影印版）》这本书，就像一座及时雨，恰恰解决了我长久以来的困惑。它并没有局限于枯燥的技术教程，而是巧妙地将数据科学的原理与商业决策紧密结合。我特别欣赏书中对“数据驱动决策”这一理念的深入探讨，它让我明白，数据本身并无生命，其价值在于能否被有效地解读和应用。书中关于用户细分、客户生命周期价值预测、以及营销活动效果评估的案例，都让我茅塞顿开。作者用一种非常接地气的方式，阐释了如何利用数据来理解客户，优化营销策略，从而实现ROI的最大化。我曾尝试阅读过一些纯粹的技术书籍，但总觉得脱离实际，难以落地。而这本书，则像一位经验丰富的老友，用平实易懂的语言，分享了他在数据科学领域的宝贵经验。它不仅仅是关于“如何做”，更是关于“为何要这样做”，以及“这样做能带来什么”。这本书让我对数据科学的理解，上升到了战略层面，让我看到了如何利用数据为商业增长注入新的活力。

评分☆☆☆☆☆

读完《商业数据科学（影印版）》，我感觉像是经历了一次思维的洗礼。作为一名长期在传统行业工作的管理者，我一直对数据的重要性有所认识，但如何将其转化为实际的生产力，却始终模糊不清。这本书以一种非常宏观的视角，描绘了数据科学在现代商业中的核心地位。它并非侧重于教导具体的算法或编程语言，而是着重于如何构建一种“数据驱动”的文化和决策流程。书中关于“数据资产的价值化”以及“如何衡量数据科学项目的ROI”的探讨，让我受益匪浅。作者用一种非常逻辑严谨的方式，阐述了数据科学如何帮助企业实现精细化运营、优化资源配置、以及发现新的商业机会。这本书让我意识到，数据科学不仅仅是工具，更是一种战略性的能力。它为我提供了一个全新的框架，来理解和应用数据，从而推动企业的转型和升级。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能让商业运作更加智能、高效的领域充满好奇，而数据科学无疑是其中的佼佼者。《商业数据科学（影印版）》这本书，以其独特的视角，为我打开了通往这个领域的大门。它并非一本教授编程技巧的书籍，而是更侧重于如何运用数据科学的思维方式来解决商业问题。书中对“价值创造”的强调，让我深刻理解到，数据科学的终极目标是为了提升企业的盈利能力和市场竞争力。作者在讲解过程中，巧妙地将一些相对抽象的概念，比如因果推断、预测模型等，通过生动的商业场景进行解释，让这些听起来高深的理论变得触手可及。我尤其喜欢它对“数据产品的思考”的阐述，这让我意识到，数据科学不仅仅是分析，更是产品的设计和迭代。这本书让我从一个对数据科学感到敬畏的旁观者，转变为一个对其潜力充满憧憬的探索者。它不仅仅是提供了知识，更重要的是，它激发了我进一步学习和实践的动力，让我开始思考如何在自己的工作中，运用数据科学的力量，为企业创造更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定制的！作为一名初入数据科学领域的小白，我一直被那些晦涩难懂的数学公式和复杂的算法吓得够呛。但《商业数据科学（影印版）》完全颠覆了我的认知。它没有直接扑上来就讲那些让人望而生畏的技术细节，而是从一个非常贴近商业实际的视角出发，一步步引导我理解数据科学的价值和应用场景。书中大量的案例分析，让我能直观地看到数据科学是如何解决实际商业问题的，比如如何通过用户行为分析来提升产品转化率，或者如何利用预测模型来优化库存管理。作者在讲解过程中，非常注重概念的清晰和逻辑的连贯，即使是复杂的商业洞察，也能被分解成易于理解的逻辑链条。我尤其喜欢它强调的“思考方式”而非“工具使用”，这让我意识到，理解业务背景和提出正确的问题，比掌握某种特定的编程语言或算法更为重要。这本书给我带来的不仅仅是知识，更是一种信心和方向感，让我觉得数据科学不再是遥不可及的象牙塔，而是可以切实应用于工作，带来实际价值的强大工具。它让我从一个旁观者，变成了一个跃跃欲试的实践者，迫不及待地想将书中的知识应用到我的实际工作中去。