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出版者:清华大学

作者:高祥宝

出品人:

页数:413

译者:

出版时间:2007-6

价格:39.80元

装帧:平装

isbn号码:9787302151074

丛书系列:

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• 数据分析
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• 软件与计算机科技
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踏浪数字洪流，洞悉商业脉络——《商业智能与决策优化》 在这个信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是冰冷的数字，它们是驱动企业前行的燃料，是揭示市场真相的钥匙，更是引领战略决策的指南针。然而，面对海量、异构、动态变化的数据，如何有效提取价值，转化为 actionable insights，进而优化商业决策，已成为现代企业面临的严峻挑战。《商业智能与决策优化》一书，正是为应对这一挑战而生，它将带领读者穿越数据迷雾，驾驭商业智能的浪潮，最终实现精准、高效的决策。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是融合了理论精髓、实践案例与前沿理念的智慧结晶。它旨在构建一个完整的商业智能（Business Intelligence, BI）知识体系，并在此基础上，深入探讨如何利用这些智能来驱动实际的商业决策过程。从基础的数据采集与整合，到高级的数据挖掘与建模，再到最终的决策支持与绩效评估，本书层层递进，逻辑清晰，力求为读者提供一个系统化、可操作的学习路径。 第一篇：商业智能的基石——数据基础与管理 在深入探讨商业智能的强大功能之前，我们首先需要夯实数据基础。《商业智能与决策优化》的开篇，将详细阐述数据在现代商业中的核心地位，以及构建有效数据基础的重要性。 数据来源与采集： 我们将探索企业内部及外部的各种数据来源，包括但不限于交易数据、客户行为数据、市场调研数据、社交媒体数据、物联网传感器数据等。本书将深入讲解各种数据采集的技术与方法，从传统的数据库查询到新兴的网络爬虫技术，再到 API 接口的集成，确保读者能够高效、准确地获取所需数据。 数据清洗与预处理： 原始数据往往充斥着错误、缺失、不一致等问题，这是阻碍数据分析的“拦路虎”。本书将系统介绍数据清洗与预处理的流程与技术，包括重复值检测与处理、缺失值填充与插补、异常值识别与修正、数据格式标准化、数据类型转换等。我们将采用多种实用技巧，帮助读者将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可供分析的“精品”。 数据整合与仓库建设： 现代企业的数据往往分散在不同的系统中，形成“数据孤岛”。本书将详细介绍如何打破数据孤岛，实现数据的有效整合。我们将深入探讨数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）的概念、架构设计原则以及构建流程。读者将学习如何设计维度模型（Dimensional Modeling），理解事实表（Fact Table）与维度表（Dimension Table）的构建方法，以及ETL（Extract, Transform, Load）过程的关键技术，从而建立一个统一、集成的企业数据视图。 数据治理与安全： 随着数据量的爆炸式增长，数据的管理、质量、安全与合规性问题也日益突出。本书将强调数据治理的重要性，包括数据标准的建立、数据生命周期的管理、数据质量的监控与改进。同时，我们将探讨数据安全的关键策略，如访问控制、数据加密、隐私保护技术等，确保企业数据的安全可靠，并符合相关法规要求。 第二篇：洞察数字背后的秘密——数据分析与挖掘 在构建起坚实的数据基础后，本书将引领读者进入数据分析与挖掘的核心领域，解锁数据中蕴藏的商业价值。 描述性分析与可视化： 了解“发生了什么”是数据分析的第一步。本书将详细讲解如何运用统计学方法进行描述性分析，例如计算均值、中位数、标准差、百分比等，以概括数据的基本特征。更重要的是，我们将重点介绍数据可视化的艺术与科学。通过各种图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图、箱线图、热力图等，将复杂的数据关系直观地呈现出来，帮助读者快速理解数据分布、趋势与关联。本书将推荐并演示主流的数据可视化工具，让读者能够轻松创建富有洞察力的图表。 探索性数据分析（EDA）： EDA 是在正式建模前，深入探索数据，发现潜在模式、异常值和变量之间关系的关键步骤。本书将教授读者一系列 EDA 技术，包括相关性分析、分组聚合、多变量探索等，引导读者在数据中“游走”，发现隐藏的线索，为后续的建模提供方向。 预测性分析与机器学习入门： 了解“将要发生什么”是商业智能的强大之处。本书将介绍预测性分析的基本概念，并在此基础上，引入机器学习的基础模型。我们将重点介绍回归分析（线性回归、逻辑回归），用于预测连续变量或二分类变量。读者将学习模型构建的基本流程，包括特征选择、模型训练、模型评估（如 R-squared, Accuracy, Precision, Recall, F1-score 等）。 数据挖掘技术： 本书将进一步深入数据挖掘的经典技术，如： 关联规则挖掘： 学习如何发现数据项之间的有趣关联，例如“购买了啤酒的顾客也倾向于购买尿布”这类经典的“购物篮分析”，帮助企业进行产品推荐、促销策略制定。 分类与聚类： 掌握如何将数据划分到不同的类别（如客户分群），或将相似的数据项聚集成群。我们将介绍决策树、支持向量机（SVM）等分类算法，以及 K-means 等聚类算法。 时间序列分析： 学习如何分析具有时间顺序的数据，预测未来的趋势，例如销售预测、股票价格预测等。 文本分析与情感挖掘： 随着非结构化数据的激增，对文本数据的分析能力变得至关重要。本书将介绍文本预处理技术，如分词、词干提取、停用词去除，并讲解如何进行词频统计、主题模型（如 LDA）以及情感分析，从而从海量文本信息中提取有价值的见解。 第三篇：驱动商业决策的引擎—— BI 平台与决策支持 数据分析的最终目的是为了驱动更好的商业决策。《商业智能与决策优化》的第三篇将聚焦于如何将数据洞察转化为实际的商业行动。 商业智能平台概览： 本书将介绍主流的商业智能平台的功能与架构，如 Tableau, Power BI, Qlik Sense 等。读者将了解这些平台如何集成数据、进行自助式分析、创建交互式仪表板（Dashboard）和报告。我们将讲解仪表板设计的原则，如何将关键绩效指标（KPI）可视化，以及如何构建能够支持不同用户需求的 BI 解决方案。 仪表板设计与用户体验： 一个优秀的仪表板不仅要展示数据，更要能够清晰、直观地传达信息，并引导用户进行思考。本书将深入探讨仪表板设计的最佳实践，包括选择合适的图表类型、布局设计、颜色运用、交互性设计等，以及如何考虑不同用户的需求和使用场景，提升用户体验。 绩效管理与 KPI 设定： 本书将强调通过 BI 工具进行绩效管理的重要性。我们将讲解如何设定有效的 KPI，以及如何通过仪表板实时监控这些 KPI，从而及时发现业务中的问题和机会。读者将学习如何从战略目标出发，分解出可衡量的绩效指标，并将其与数据分析结果关联起来。 决策支持系统（DSS）的应用： 本书将探讨商业智能如何支撑决策支持系统。我们将讲解如何构建能够提供“What-if”分析、模拟预测、场景规划的 DSS，帮助管理者在不确定性环境中做出更明智的决策。例如，通过模拟不同营销策略对销售额的影响，从而选择最优方案。 数据驱动的业务流程优化： 数据洞察不仅仅停留在报表上，更需要融入到业务流程中。本书将探讨如何利用数据分析结果来优化供应链、提升营销效率、改进客户服务、降低运营成本等。我们将通过具体的案例，展示数据驱动如何实现业务流程的自动化和智能化。 案例研究与最佳实践： 为了加深读者理解，本书将穿插大量来自不同行业的真实案例研究，涵盖零售、金融、制造、医疗等多个领域。通过分析这些案例，读者可以学习其他企业是如何运用商业智能解决实际问题、抓住机遇、实现业务增长的。同时，本书也将总结 BI 应用的最佳实践，帮助读者规避常见的陷阱，提高项目成功率。 本书特色： 体系化与前沿性： 紧密结合行业最新发展趋势，构建全面、系统的 BI 知识体系。 理论与实践并重： 深入浅出的理论讲解，辅以大量实操性强的案例分析。 易于理解与掌握： 采用清晰的逻辑结构和通俗易懂的语言，让非技术背景的读者也能轻松入门。 工具与方法论结合： 在讲解核心概念的同时，也会适时介绍当前主流的 BI 工具和分析方法。 强调决策导向： 始终围绕“如何利用数据驱动决策”这一核心目标展开论述。 《商业智能与决策优化》是一本面向所有渴望在数字时代取得成功的商业人士、管理者、分析师以及数据爱好者的宝贵资源。无论您是希望提升个人数据素养，还是想带领团队构建强大的数据驱动能力，本书都将是您不可或缺的向导，助您在这片数据蓝海中乘风破浪，抵达成功的彼岸。它将帮助您超越直觉，用数据说话，让每一次决策都更加精准、高效，为企业赢得可持续的竞争优势。

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这本书的实操指导部分写得非常细致入微，可以说是“手把手”的教学典范。我翻阅了关于**实验设计与方差分析（ANOVA）**的章节，发现其讲解思路极为清晰流畅。作者首先用一个完整的、现实中的实验案例作为引子，立刻抓住了读者的注意力，然后才开始讲解单因素、多因素以及重复测量设计的数学原理和统计效力考量。他非常注重“前提假设”的检验，强调了残差分析和正态性检验的重要性，并提供了一套在数据不满足假设时的替代方案和数据转换技巧，这体现了作者极强的实战经验——因为现实数据往往是“脏”的。此外，书中对于**效应量（Effect Size）**的计算和解释篇幅很重，这在很多基础教材中是被轻描淡写的，但作者明确指出，仅靠P值是远远不够的，报告效应量才是衡量研究贡献的关键。这种对统计报告规范的坚持，无疑是在培养读者成为负责任的研究者，其教育意义深远，远超了一本单纯的技术手册的范畴。

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这本书的排版布局和信息组织逻辑，堪称一绝。它没有采用那种堆砌公式和晦涩术语的传统教科书模式，而是采取了一种高度结构化的模块化设计。每一章的开始都有清晰的学习目标导览，结束时则配有知识点回顾和深度思考题，确保读者能真正消化吸收。我特别关注了其中关于**时间序列预测模型**的章节，它对ARIMA模型族群的演变、参数识别的严谨性，以及季节性分解的多种方法（如X-13 ARIMA-SEATS）的比较分析，做得非常到位。作者没有简单地罗列模型公式，而是深入剖析了每种模型背后的统计假设和适用场景，甚至提到了模型选择中的信息准则（AIC、BIC）的权衡艺术。更让我惊喜的是，书中对**机器学习在时间序列预测中的应用前沿**也有所涉猎，比如如何结合深度学习的RNN结构来处理非线性和复杂依赖关系的数据，这无疑拓宽了我的视野，让我看到了传统计量经济学方法与现代人工智能技术融合的潜力。阅读过程中，我感觉自己仿佛是在跟随一位经验丰富的导师，他不仅教你如何使用工具，更重要的是告诉你为什么用这个工具，以及在什么情况下它会失效。这种对底层逻辑的挖掘，远超了我对一般应用类书籍的预期。

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我不得不提的是，这本书在**定性数据分析工具的介绍**部分，简直是为社会科学研究者量身定做。市面上很多书籍要么只谈软件操作，要么只谈理论框架，这本书巧妙地将两者结合了起来。它详细介绍了如何使用特定的软件来管理大量的访谈录音转录文本，以及如何高效地建立和调整编码系统。作者对“概念化”和“归纳”过程的描述，充满了哲学思辨的味道，强调了研究者主体性的作用，而不是让软件来主导研究的发现过程。比如，书中对“开放式编码”和“轴心编码”的操作细节描述得极为细致，并通过图示清晰地展示了理论模型的逐步建构过程。特别是关于**叙事分析**的部分，它提供了一套完整的文本重构和主题提炼的流程，这对那些研究个人经验、文化认同等议题的学者来说，简直是雪中送炭。阅读这些内容时，我时常停下来，对照我手头正在进行的研究，立刻就能找到可以借鉴和改进的地方。这本书真正做到了理论指导实践，并且高度关注实践中的细微之处，这才是真正有价值的学术辅助材料。

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我最欣赏这本书的是其宏大的视野和对**多源数据整合**的探讨。在当今大数据时代，单一来源的数据分析已无法满足复杂问题的求解需求。书中专门辟出了一章，系统地论述了如何将传统的问卷调查数据与非结构化的网络评论数据，或者地理空间数据进行有效的对接和联合分析。作者提出了一个非常具有启发性的**数据融合框架**，详细说明了在数据清洗、标准化和模型构建过程中需要注意的陷阱和校验机制。这种前瞻性的内容布局，使得这本书的保质期大大延长，它不仅仅是针对当前某个特定软件版本的指南，而是指导研究者如何在未来不断变化的数据环境中保持领先地位。阅读这部分内容时，我深感震撼，它让我意识到，未来的数据分析师必须具备跨学科的整合能力。这本书成功地架起了统计学理论、研究方法论与尖端技术应用之间的桥梁，为我后续的研究方向规划提供了坚实的基础和前所未有的灵感。

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这本书的装帧设计着实吸引人，封面配色稳重又不失现代感，让人在书架上就能感受到它散发出的专业气息。一翻开扉页，我就被作者那严谨又不失亲和力的文字风格所折服。他似乎很擅长将那些原本晦涩难懂的统计学理论，通过生活化的例子娓娓道来，读起来完全没有想象中的枯燥感。尤其是关于**定性研究方法的介绍**部分，简直是打开了我的一扇新窗。书中对访谈提纲的设计、焦点小组的组织流程，以及如何对海量的文本数据进行编码和主题分析，都有着极其详尽的步骤拆解和实战技巧分享。作者不仅停留在理论层面，更是穿插了许多他自己多年研究项目中的真实案例，那些案例的背景、研究目的、采取的策略，乃至最终的成果呈现，都清晰可见，极大地增强了可操作性。对于我这种正在尝试将理论知识转化为实际研究能力的人来说，这种手把手的指导价值连城。它让我明白了，好的研究不仅仅是跑出几个数字，更在于如何构建一个严密的逻辑框架去解释现象。我尤其欣赏作者在论证研究伦理和数据隐私保护方面的篇幅，体现了其深厚的学术素养和对社会责任的重视，这在很多同类书籍中是很难得看到的深度探讨。

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相当有用

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比较详实，有最基础的操作也有比较高级的应用，并且捎带一些统计理论。不过后半部分对于数学不好的人还是很难看懂。另外软件这东西，不操作光看书是永远不会用的，多操作不用怎么看书也能掌握。

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相当有用

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工具书，内容详细

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工具书，内容详细