商業數據科學（影印版） [Data Science for Business] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

Foster，Provost 著

圖書標籤:

• 數據科學
• 商業
• 數據分析
• 統計學
• 機器學習
• Python
• R語言
• 商業智能
• 決策分析
• 數據挖掘

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564175283

版次：1

商品編碼：12319814

包裝：平裝

外文名稱：Data Science for Business

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

對於認真擁抱大數據機遇的人而言，這是一本必讀書。

內容簡介

這是一本博大精深但又不太技術的指南，嚮你介紹數據科學的基本原則，並帶領你全程瀏覽從所搜集數據中抽取有用知識和商業價值所必需的“數據分析思維”。通過學習數據科學原則，你將領略當今用到的諸多數據挖掘技巧。更重要的是，這些原則支撐著通過數據挖掘技巧解決商業問題所需的手段和策略。

精彩書評

“本書chao yue瞭數據分析基礎。這是為我們中的一部分人（也許是全部）準備的重要指南，他們的業務基於無處不在的數據機遇和數據驅動決策的新體製而設。”
—— Tom Phillips（Dstillery CEO，前Google搜索和分析業務主管）


“兩位作者早在‘數據科學’這個名詞齣現之前就是該領域的知名專傢，他們拿下瞭一個復雜的主題並且將它變得曉暢通俗。這是第1本此類著作，專注於將數據科學概念應用於實際的商業問題。它被自由地揮灑在引人注目的現實世界的例子中，概述瞭商業世界中熟悉而易於獲取的問題：客戶流失、有針對性的營銷，甚至是威士忌分析！
這本書是獨yi無er的，因為它不是給齣算法的詳細指南，而是幫助讀者理解數據科學背後的基本概念，重要的是如何在解決問題時取得成功。無論您正在尋找數據科學的全麵綜述，還是需要基礎知識的新興數據科學傢，這本書都是必讀的。”
—— Chris Volinsky（AT＆T實驗室統計研究總監，奬金達百萬美元的Netflix挑戰賽獲奬者）


“數據是生産力增長、創新和更豐富的客戶洞察力新浪潮的基礎。直到最近纔被廣泛地視為競爭優勢的來源，處理好數據正在迅速成為停留在遊戲中的籌碼。作者的深刻應用經驗成為觀察你的競爭對手策略的一個窗口。”
—— Alan Murray（連續創業者，Coriolis Ventures閤夥人）

目錄

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

探索數據的力量：構建智能驅動的商業決策 在當今快速變化的商業環境中，數據已成為企業最寶貴的資産之一。那些能夠有效利用數據洞察的組織，正以前所未有的速度革新行業、優化運營並贏得市場競爭。本書並非僅僅是關於技術的羅列，而是為您打開一扇門，讓您深入理解如何將復雜的數據轉化為切實可行的商業策略，從而驅動企業實現可持續增長和卓越錶現。 為何數據科學如此重要？ 過去，商業決策往往依賴於經驗、直覺或是有限的統計分析。然而，隨著信息爆炸和計算能力的飛躍，我們擁有的數據量呈現指數級增長。這些海量數據蘊藏著巨大的潛力，能夠揭示隱藏的客戶需求、預測市場趨勢、優化資源配置、識彆運營瓶頸，甚至預見潛在的風險。數據科學正是解鎖這些潛力的關鍵。它融閤瞭統計學、計算機科學、數學以及特定領域的商業知識，通過一係列嚴謹的方法和工具，從原始數據中提取有價值的信息，並將其轉化為可供商業領袖理解和應用的洞察。 本書將帶您走過的旅程： 本書旨在為非技術背景的商業人士提供一個堅實的基礎，讓他們能夠理解數據科學的核心概念、其在商業中的應用場景以及如何與數據科學傢有效協作。我們不追求讓您成為一名深度學習專傢，而是希望您能夠成為一位“數據驅動的戰略傢”，能夠提齣正確的問題，理解數據分析的結果，並據此做齣更明智的決策。 第一部分：數據科學的基石——理解商業問題的本質 在深入數據技術之前，最關鍵的一步是理解我們試圖解決的商業問題。數據科學並非為瞭“做數據科學”而存在，而是為瞭解決實際的商業挑戰。我們將從以下幾個方麵展開： 明確商業目標： 任何數據科學項目都必須始於清晰明確的商業目標。是想提升客戶滿意度？降低運營成本？預測銷售額？還是發現新的增長點？我們強調瞭將模糊的商業需求轉化為可衡量、可分析的數據科學問題的過程。 商業洞察的價值： 理解數據分析的産齣如何直接轉化為商業價值。這包括提高收入、降低成本、改善客戶體驗、優化風險管理等方麵。我們將探討如何量化數據科學項目的ROI（投資迴報率）。 數據素養與數據思維： 培養一種“數據素養”至關重要。這意味著要能夠理解數據的含義、局限性，並能夠用數據來思考問題。我們將介紹數據思維的重要性，以及如何將其融入日常的商業決策流程。 關鍵商業問題類型： 識彆不同類型的商業問題，例如預測性問題（如客戶流失預測）、描述性問題（如用戶行為分析）、規範性問題（如營銷活動優化）等，並初步瞭解哪類數據科學技術適用於解決這些問題。 第二部分：數據科學的工具箱——核心概念與方法 在理解瞭商業需求後，我們將開始探索數據科學的核心概念和方法。這部分內容將以易於理解的方式呈現，避免過度的技術術語，但會觸及關鍵的原理。 數據的類型與結構： 瞭解不同類型的數據（如結構化數據、非結構化數據、半結構化數據）以及它們在商業中的應用。我們將介紹關係型數據庫、NoSQL數據庫等常見的數據存儲方式。 數據預處理與探索性數據分析（EDA）： 這是任何數據科學項目的起點。我們將深入探討如何清洗、轉換和組織數據，以及如何通過可視化和統計方法來探索數據的特徵、模式和異常值。EDA是發現數據中隱藏信息的重要步驟。 預測建模基礎： 迴歸分析： 學習如何預測連續的數值變量，例如預測産品銷量、股票價格或客戶生命周期價值。我們將介紹綫性迴歸等基本模型，並探討其在商業中的應用。 分類模型： 學習如何將數據點分配到不同的類彆，例如判斷客戶是否會流失、一封郵件是否為垃圾郵件，或者一張圖片是否包含某個物體。我們將介紹邏輯迴歸、決策樹等經典分類算法，並探討它們在營銷、風控等領域的應用。 聚類分析： 學習如何將相似的數據點分組，以發現潛在的客戶細分、産品組閤或市場區域。我們將介紹K-means等常用聚類算法，並展示其在市場細分和個性化推薦中的價值。 關聯規則挖掘： 學習如何發現數據項之間的有趣關聯，例如“購買瞭A商品的顧客也傾嚮於購買B商品”。我們將介紹Apriori算法等，並探討其在交叉銷售、商品陳列優化中的應用。 機器學習入門： 介紹機器學習的基本思想，即讓計算機通過數據學習規律，而無需明確編程。我們將區分監督學習、無監督學習和強化學習，並重點講解在商業中最常見的監督和無監督學習技術。 數據可視化： 強調可視化在傳達數據洞察中的關鍵作用。我們將介紹各種圖錶類型（如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、熱力圖）及其適用場景，以及如何利用可視化工具來構建清晰、有說服力的報告和儀錶闆。 第三部分：數據科學的應用——驅動商業價值 理解瞭數據科學的基本原理後，我們將重點關注其在各個商業領域的實際應用。這些案例研究將幫助您看到數據科學如何轉化為 tangible 的業務成果。 客戶分析與營銷優化： 客戶細分： 利用聚類等技術將客戶群體進行有效劃分，從而實現更精準的營銷策略。 客戶流失預測： 識彆有流失風險的客戶，並采取有針對性的挽留措施。 個性化推薦係統： 為客戶提供量身定製的産品或服務推薦，提升用戶體驗和銷售額。 營銷活動效果評估： 利用A/B測試和迴歸分析等方法，量化營銷活動的影響力，優化廣告投放和預算分配。 運營效率提升： 需求預測： 預測産品或服務的未來需求，從而優化庫存管理、生産計劃和資源調度。 供應鏈優化： 分析供應鏈數據，識彆瓶頸，降低物流成本，提高交付效率。 欺詐檢測： 利用分類和異常檢測技術，識彆並防範金融交易、保險索賠等領域的欺詐行為。 流程自動化： 識彆可自動化的重復性任務，並利用數據驅動的解決方案來提高效率。 風險管理與決策支持： 信用評分： 構建模型來評估藉款人的信用風險，指導信貸決策。 市場風險預測： 分析市場數據，預測潛在的風險事件，並製定應對策略。 業務績效分析： 深入分析關鍵業務指標，識彆增長機會和潛在挑戰，為戰略決策提供支持。 産品開發與創新： 用戶行為分析： 理解用戶如何與産品互動，從而指導産品改進和新功能開發。 市場趨勢分析： 識彆新興市場趨勢和消費者偏好，驅動産品創新。 第四部分：賦能數據驅動的組織——戰略與協作 數據科學的成功不僅在於技術本身，更在於組織文化和協作模式的支撐。 構建數據科學團隊： 瞭解數據科學傢、數據分析師、業務分析師和領域專傢的角色定位，以及如何組建一個高效的跨職能團隊。 數據治理與倫理： 強調數據隱私、安全和負責任的數據使用。我們將探討數據治理的重要性，以及如何建立健全的數據倫理框架。 與數據科學傢有效溝通： 學習如何清晰地嚮數據科學傢描述商業問題，理解他們提齣的解決方案，並有效地解讀分析結果。 推動數據驅動的文化： 探討如何在組織內部培養數據驅動的決策文化，鼓勵員工利用數據進行思考和創新。 數據科學的未來趨勢： 簡要展望人工智能、大數據技術的發展方嚮，以及它們將如何進一步影響商業世界。 誰適閤閱讀本書？ 本書特彆適閤以下人群： 企業高管和決策者： 想要理解數據科學如何為企業帶來競爭優勢，並做齣更明智的戰略決策。 産品經理和市場營銷人員： 希望利用數據洞察來優化産品、提升用戶體驗和提高營銷效果。 運營經理和業務分析師： 尋求利用數據來提高運營效率、降低成本和解決實際業務問題。 任何希望在數據時代保持領先地位的商業專業人士： 無論您是否擁有技術背景，本書都將為您提供寶貴的知識和視角。 本書的承諾： 本書旨在為您提供一個清晰、實用的框架，讓您能夠自信地參與到數據科學的討論中，理解其價值，並開始在您的組織中推動數據驅動的變革。我們相信，通過掌握數據科學的精髓，您將能夠更好地駕馭商業世界的復雜性，抓住機遇，並實現前所未有的成功。這是一段探索數據力量、解鎖商業智慧的旅程，我們期待與您一同啓程。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛步入職場的年輕人，我渴望掌握一些能在職場中脫穎而齣的技能。《商業數據科學（影印版）》這本書，恰恰滿足瞭我這一需求，並且遠遠超齣瞭我的預期。它讓我看到瞭數據科學在商業世界中的強大影響力，以及如何通過數據來驅動決策，實現商業價值。書中沒有過多的技術細節，而是聚焦於數據科學的核心理念和實際應用。作者通過大量的商業案例，生動地展示瞭數據科學如何在産品設計、市場營銷、客戶服務等各個環節發揮作用。我尤其喜歡它關於“商業問題到數據問題”的轉換過程的講解，這讓我明白，並非所有問題都適閤用數據科學來解決，而找到真正適閤的數據科學應用場景，是至關重要的一步。這本書給我最大的啓發是，數據科學並非是技術人員的專屬領域，而是每一個商業人士都應該掌握的一種思維方式。它讓我看到瞭自己在未來職業發展中的更多可能性，並激勵我主動去學習和探索數據科學的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年在市場營銷一綫摸爬滾打的從業者，我總是能感受到數據的重要性，但如何將海量數據轉化為有價值的市場洞察，一直是我的一個痛點。《商業數據科學（影印版）》這本書，就像一座及時雨，恰恰解決瞭我長久以來的睏惑。它並沒有局限於枯燥的技術教程，而是巧妙地將數據科學的原理與商業決策緊密結閤。我特彆欣賞書中對“數據驅動決策”這一理念的深入探討，它讓我明白，數據本身並無生命，其價值在於能否被有效地解讀和應用。書中關於用戶細分、客戶生命周期價值預測、以及營銷活動效果評估的案例，都讓我茅塞頓開。作者用一種非常接地氣的方式，闡釋瞭如何利用數據來理解客戶，優化營銷策略，從而實現ROI的最大化。我曾嘗試閱讀過一些純粹的技術書籍，但總覺得脫離實際，難以落地。而這本書，則像一位經驗豐富的老友，用平實易懂的語言，分享瞭他在數據科學領域的寶貴經驗。它不僅僅是關於“如何做”，更是關於“為何要這樣做”，以及“這樣做能帶來什麼”。這本書讓我對數據科學的理解，上升到瞭戰略層麵，讓我看到瞭如何利用數據為商業增長注入新的活力。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定製的！作為一名初入數據科學領域的小白，我一直被那些晦澀難懂的數學公式和復雜的算法嚇得夠嗆。但《商業數據科學（影印版）》完全顛覆瞭我的認知。它沒有直接撲上來就講那些讓人望而生畏的技術細節，而是從一個非常貼近商業實際的視角齣發，一步步引導我理解數據科學的價值和應用場景。書中大量的案例分析，讓我能直觀地看到數據科學是如何解決實際商業問題的，比如如何通過用戶行為分析來提升産品轉化率，或者如何利用預測模型來優化庫存管理。作者在講解過程中，非常注重概念的清晰和邏輯的連貫，即使是復雜的商業洞察，也能被分解成易於理解的邏輯鏈條。我尤其喜歡它強調的“思考方式”而非“工具使用”，這讓我意識到，理解業務背景和提齣正確的問題，比掌握某種特定的編程語言或算法更為重要。這本書給我帶來的不僅僅是知識，更是一種信心和方嚮感，讓我覺得數據科學不再是遙不可及的象牙塔，而是可以切實應用於工作，帶來實際價值的強大工具。它讓我從一個旁觀者，變成瞭一個躍躍欲試的實踐者，迫不及待地想將書中的知識應用到我的實際工作中去。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能讓商業運作更加智能、高效的領域充滿好奇，而數據科學無疑是其中的佼佼者。《商業數據科學（影印版）》這本書，以其獨特的視角，為我打開瞭通往這個領域的大門。它並非一本教授編程技巧的書籍，而是更側重於如何運用數據科學的思維方式來解決商業問題。書中對“價值創造”的強調，讓我深刻理解到，數據科學的終極目標是為瞭提升企業的盈利能力和市場競爭力。作者在講解過程中，巧妙地將一些相對抽象的概念，比如因果推斷、預測模型等，通過生動的商業場景進行解釋，讓這些聽起來高深的理論變得觸手可及。我尤其喜歡它對“數據産品的思考”的闡述，這讓我意識到，數據科學不僅僅是分析，更是産品的設計和迭代。這本書讓我從一個對數據科學感到敬畏的旁觀者，轉變為一個對其潛力充滿憧憬的探索者。它不僅僅是提供瞭知識，更重要的是，它激發瞭我進一步學習和實踐的動力，讓我開始思考如何在自己的工作中，運用數據科學的力量，為企業創造更大的價值。

評分☆☆☆☆☆

讀完《商業數據科學（影印版）》，我感覺像是經曆瞭一次思維的洗禮。作為一名長期在傳統行業工作的管理者，我一直對數據的重要性有所認識，但如何將其轉化為實際的生産力，卻始終模糊不清。這本書以一種非常宏觀的視角，描繪瞭數據科學在現代商業中的核心地位。它並非側重於教導具體的算法或編程語言，而是著重於如何構建一種“數據驅動”的文化和決策流程。書中關於“數據資産的價值化”以及“如何衡量數據科學項目的ROI”的探討，讓我受益匪淺。作者用一種非常邏輯嚴謹的方式，闡述瞭數據科學如何幫助企業實現精細化運營、優化資源配置、以及發現新的商業機會。這本書讓我意識到，數據科學不僅僅是工具，更是一種戰略性的能力。它為我提供瞭一個全新的框架，來理解和應用數據，從而推動企業的轉型和升級。