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出版者:清华大学出版社

作者:阮桂海

出品人:

页数:652

译者:

出版时间:2003-6-1

价格:53.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302064169

丛书系列:

图书标签:

• SAS
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• 专业
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《精益数据分析：用数据驱动决策，告别盲目猜测》 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业和个人决策的基石。然而，海量的数据并不等同于有价值的洞察。我们常常陷入数据收集的泥沼，却无法从中提炼出真正能指导行动的结论。《精益数据分析：用数据驱动决策，告别盲目猜测》正是为了解决这一痛点而诞生的。本书不落俗套，不追求庞杂的技术堆砌，而是聚焦于数据分析的核心逻辑和实用方法，教你如何“精益”地处理数据，用最少的投入获得最大的产出，让数据真正为你所用。 本书作者，凭借多年在一线数据分析领域的实战经验，深刻洞察了当前数据分析领域普遍存在的“过度复杂化”和“脱离实际”的问题。许多培训和书籍往往侧重于介绍各种统计模型、算法和工具，而忽略了分析的根本目的——解决实际问题，驱动业务增长。因此，《精益数据分析》秉持“少即是多”的理念，将复杂的统计概念转化为简单易懂的框架和流程，让你即便没有深厚的统计学背景，也能快速掌握数据分析的精髓。 本书的核心价值在于： 聚焦问题，而非工具： 数据分析的起点永远是问题。本书强调从业务场景出发，明确分析目标，然后才选择最适合的工具和方法。而不是本末倒置，先掌握一堆工具，再到处寻找可以应用的场景。 精益思维，降本增效： 借鉴精益生产的理念，本书提倡用最少的数据、最简洁的分析来获得最具价值的洞察。避免不必要的调查、冗余的指标和复杂的模型，将有限的资源投入到最能产生效益的地方。 actionable insights（可行动的洞察）： 数据分析的最终目的是指导行动。本书将帮助你学会如何从数据中提取出清晰、具体、可执行的建议，从而真正推动决策和业务改进。 易学易用，人人可为： 本书摒弃了晦涩难懂的学术语言，用通俗易懂的案例和语言，将复杂的数据分析过程分解为简单易行的步骤，让数据分析不再是少数人的专利，而是人人都可以掌握的必备技能。 本书内容涵盖： 第一部分：告别盲目，找准数据分析的“精益”方向 数据分析的“三问”： 在开始任何分析之前，先问自己：我们想解决什么问题？我们能从哪里获得数据？我们如何衡量成功？本书将带你深入理解这三个关键问题，为后续的分析奠定坚实的基础。 识别“伪需求”与“真痛点”： 很多时候，看似迫切的数据需求，实际上是盲目跟风或对问题的片面理解。本书将教你如何通过深入沟通和场景还原，识别出真正需要解决的业务痛点，避免在错误的道路上浪费时间和资源。 定义清晰的衡量指标（KPI）： 指标是衡量成功与否的关键。本书将指导你如何定义SMART（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound）原则的KPI，以及如何避免“以偏概全”或“指标陷阱”。 “数据最小可用集”原则： 在数据收集阶段，本书将强调“数据最小可用集”的概念，即在满足分析需求的前提下，尽可能减少数据收集的范围和复杂度，从而提高效率，降低成本。 第二部分：化繁为简，掌握高效数据分析的核心框架 “1-2-3”数据分析框架： 本书将为你呈现一个简单易行的“1-2-3”数据分析框架，帮助你系统地完成数据分析的每一个环节： 1：明确问题与目标 2：搜集与准备数据 3：分析与解读洞察 数据准备：从“脏”到“净”的艺术： 真实世界的数据往往是混乱、不完整、不一致的。“数据清洗”是数据分析中最耗时但又至关重要的环节。本书将分享一系列行之有效的技巧，让你快速掌握数据清洗的精髓，确保数据的质量。 探索性数据分析（EDA）的“精髓”： EDA是理解数据、发现模式的关键步骤。本书将聚焦于EDA中最具价值的几个方面，如数据概览、分布分析、相关性分析等，并提供实用的可视化方法，让你快速洞察数据的潜在规律。 选择合适的分析方法： 不同的问题需要不同的分析方法。本书将介绍一些简单而强大的分析技术，如对比分析、趋势分析、分组分析、漏斗分析等，并明确这些方法适用的场景，让你能够“对症下药”。 第三部分：沟通与行动，让数据分析创造价值 数据可视化：让数据“说话”： 好的可视化能够直观地传达信息，让复杂的数据变得易于理解。本书将讲解如何选择最恰当的图表类型，如何设计清晰、美观的可视化报告，让你的分析结果更具说服力。 从洞察到建议： 数据分析的终点是行动。本书将指导你如何将分析得出的洞察转化为具体、可执行的业务建议，并学会如何清晰地向决策者传达这些建议。 A/B 测试：小步快跑，验证想法： 在进行重大决策或产品迭代时，A/B 测试是验证假设、降低风险的利器。本书将详细讲解A/B测试的设计、执行和解读，帮助你用最小的代价获得最有价值的验证。 构建数据驱动的决策文化： 数据分析的价值最终体现在组织层面。本书将分享一些实用的建议，帮助你如何在团队和组织中推广数据驱动的决策文化，让数据分析真正成为业务增长的引擎。 本书的读者对象： 初级数据分析师： 想要快速入门，掌握数据分析的核心方法和思维方式。 业务分析师、产品经理、市场营销人员： 需要利用数据来理解用户、优化产品、制定策略。 创业公司创始人、中小型企业管理者： 希望用数据指导经营决策，提升企业竞争力。 对数据分析感兴趣的任何人： 想要提升自己的数据素养，用数据解决生活或工作中的问题。 《精益数据分析：用数据驱动决策，告别盲目猜测》是一本实用性极强、操作性极高的书籍。它不让你迷失在复杂的理论海洋中，而是带领你一步步走向数据分析的实战前沿。通过阅读本书，你将学会如何用更少的精力，获得更准确的洞察，做出更明智的决策，最终实现业务的持续增长。别再让你的宝贵数据被尘封，让《精益数据分析》成为你手中最锋利的武器，解锁数据蕴藏的无限可能。

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这本书的书名挺吸引人的，尤其对于那些刚接触SAS或者希望系统学习这门统计软件的人来说。“实用大全”这个词汇让人充满期待，仿佛握住了通往数据分析殿堂的万能钥匙。我当初买这本书，很大程度上是冲着这个名字去的，希望它能涵盖从基础操作到高级模型构建的所有内容，最好还能包含一些实战案例，让我能学以致用。然而，实际阅读下来，我发现这本书在某些领域的深入程度并没有达到我预期的“大全”级别。比如说，对于那些涉及复杂时间序列分析或非参数统计的高级主题，书中的介绍显得有些蜻蜓点水，很多关键的理论推导和实际操作的陷阱都没有得到充分的阐述。对于有一定基础的读者来说，这可能会让人感到意犹未尽，需要额外查阅其他专业书籍来补全知识体系。尽管如此，它作为一本入门级的参考资料，在基础语法的讲解上还是做得比较清晰的，只是在面对复杂的业务场景时，总觉得少了那么一点点“点石成金”的魔力。

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这本书的排版和装帧设计确实是下了功夫的，纸张质量摸起来很舒服，字体大小也适中，长时间阅读下来眼睛不易疲劳。这一点对于需要长时间对着电脑屏幕学习统计软件的人来说，是一个非常人性化的考量。我特别欣赏它在章节划分上所做的努力，尽量将不同的SAS模块内容区分开来，逻辑结构相对清晰。然而，内容组织上的流畅性偶尔会让我感到困惑。有些知识点的衔接显得有些生硬，仿佛是把不同来源的资料简单地拼凑在一起，缺乏一种内在的、循序渐进的叙事逻辑。比如，当讲到数据清洗和预处理的部分时，它会突然跳跃到某个特定图表的生成步骤，让初学者一时难以跟上作者的思路。如果能有一个贯穿全书的、持续演进的分析项目作为主线索，带着读者一步步深入，想必学习体验会更加连贯和高效。现在的感觉更像是一本“工具箱”的汇编，工具是齐全的，但如何用它们共同打造出一件精美的“作品”，书中引导不足。

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从购买体验的角度来看，这本书的定价与它实际提供的价值之间存在一定的落差。考虑到市面上针对SAS的教材选择已经越来越丰富，价格敏感型的读者会更加倾向于选择那些内容更精炼、针对性更强的专业书籍。这本书的篇幅很厚，这固然给人一种内容充实的错觉，但翻阅之后发现，其中有不少篇幅被用于解释一些非常基础的、甚至是SAS界面操作层面的内容，而这些内容通过官方的帮助文档或者简单的在线教程就能快速获取。如果作者能将这些空间用于加强对SAS/STAT模块中那些不常用但威力强大的统计过程（PROCs）的实战应用解读，比如混合模型、生存分析的高级应用，那这本书的价值感会立刻提升一个档次。目前的形态，它更像是一个合格的初级教程，但距离“实用大全”的定位，在内容的密度和专业性上，还有很长的路要走。

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这本书的深度似乎更偏向于那些刚接触SAS，需要一个快速上手指南的用户。对于我这种已经有几年数据分析经验，并熟练掌握了至少一门其他统计语言（比如R或Python）的背景来说，这本书里讲解的很多基础操作，比如基本的描述性统计、回归分析的常规设置，都显得过于基础和啰嗦。我希望看到的是关于SAS高级功能、宏编程（Macro Programming）的深入探讨，或者是在处理海量数据时的性能优化技巧，这些才是真正区分“使用者”和“专家”的关键点。遗憾的是，关于SAS宏语言的章节，虽然提到了基础语法，但对于编写复杂、可复用程序的技巧和陷阱，讲解得不够深入和系统。感觉这本书更像是一本“SAS语言基础速查手册”，而不是一本能带你从新手迈向专家的“大全”。它在广度上做到了，但在深度上，尤其是针对经验丰富人士所需的进阶内容上，留下了明显的空白。

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作为一本声称是“实用”的指南，我非常关注书中所提供的代码示例的有效性和可操作性。很多时候，理论知识只有通过实际运行代码才能真正内化。这本书的代码片段数量是相当可观的，涵盖了数据导入、转换、报表生成等多个方面。但令人遗憾的是，部分示例代码的注释非常简略，甚至有些地方的代码块本身就存在不易察觉的小错误，这使得我不得不花费大量时间去调试和验证，反而减慢了学习的进度。对于依赖代码示例进行学习的读者来说，这种低级的错误是相当打击信心的。更重要的是，很多代码虽然可以运行，但它们背后的“统计思想”阐述得不够透彻。读者很容易停留在“能跑通”的层面，而没有真正理解为什么要选择这个特定的PROC或DATA步操作，这与“实用”的初衷似乎有所偏离。我更期待看到的是，每一个代码块前都有详尽的文字说明，解释其统计学意义以及在实际数据分析工作流中所处的位置。

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