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出版者:Packt Publishing - ebooks Account

作者:Sureshkumar Gorakala

出品人:

页数:357

译者:

出版时间:2017-1-5

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781785884856

丛书系列:

图书标签:

• 推荐系统
• 推荐系统
• 机器学习
• 数据挖掘
• Python
• 算法
• 个性化推荐
• 协同过滤
• 内容推荐
• 用户行为分析
• 数据科学

好的，这是一份关于一本名为《数据驱动的商业决策》的图书简介，旨在详细介绍其内容，同时避免提及您提到的《Building Recommendation Engines》中的任何主题。 --- 图书简介：《数据驱动的商业决策：从洞察到行动的系统化方法》 导言：重塑决策的基石 在当今瞬息万变的商业环境中，直觉和经验正逐渐让位于数据驱动的洞察力。成功的企业不再仅仅是那些拥有优秀产品的公司，而是那些能够系统性地、高效地从海量数据中提炼出可执行商业价值的公司。《数据驱动的商业决策》正是为面临这一挑战的商业领袖、分析师和战略制定者量身打造的实战指南。本书旨在提供一个全面的框架，帮助组织构建一个从数据采集、处理、分析到最终转化为高影响力商业决策的完整闭环系统。 本书的核心理念是：数据本身不创造价值，将数据转化为智能决策才是关键。我们摒弃了纯粹的技术术语堆砌，而是专注于商业价值的实现路径，确保读者能够理解如何将复杂的分析方法无缝集成到日常的运营和战略规划中。 第一部分：数据战略与基础架构的构建 第一章：定义商业问题与数据需求 决策的起点永远是清晰定义需要解决的商业问题。本章将引导读者如何从高层战略目标（如提高客户生命周期价值、优化供应链效率或降低运营风险）出发，反向推导出所需的数据洞察。我们将探讨“好的问题”的特征，以及如何避免“数据拉动型”的分析陷阱——即在没有明确商业目标的情况下盲目收集和分析数据。内容涵盖： 战略目标与分析需求的对齐框架： 确保所有数据活动都服务于核心业务目标。 关键绩效指标（KPIs）的科学设定： 如何设计既能衡量业务健康状况又能驱动未来行动的指标体系。 数据需求清单的制定与优先级排序： 识别哪些数据是“必须拥有”的，哪些是“锦上添花”的。 第二章：现代数据生态系统的蓝图设计 数据基础设施是实现数据驱动决策的骨骼。本章深入探讨构建一个可靠、可扩展的数据平台所需的关键组成部分。我们不侧重于特定供应商的技术细节，而是关注架构原则和设计模式。内容包括： 数据湖、数据仓库与数据中台的职能区分： 明确不同存储和处理层级在决策流程中的角色。 实时性与批处理的平衡： 根据决策需求（例如，欺诈检测需要实时数据，而季度规划需要聚合历史数据）选择合适的数据管道架构。 数据治理与质量保障的系统化流程： 探讨如何建立元数据管理、数据血缘追踪和自动质量校验机制，确保决策所依据的数据是可信赖的。 第三章：数据素养与组织文化的重塑 技术到位后，人是最终的执行者。本书强调，数据驱动文化是成功的决定性因素。本章提供了一套实用的方法论，用于提升全员的数据素养，并消除组织内部“数据孤岛”和“经验至上”的壁垒。内容包括： 跨职能的数据沟通： 建立业务专家与数据科学家之间的通用语言。 自下而上的数据推广策略： 如何通过成功案例激励一线员工采用数据工具和方法。 决策流程中的透明化与可解释性要求： 确保决策者理解数据结论背后的逻辑基础。 第二部分：从数据到商业洞察的分析实践 第四章：描述性分析：理解“发生了什么” 本章聚焦于如何通过强有力的描述性分析来描绘当前的商业图景。有效的描述性分析是后续预测和规范性分析的基础。内容涵盖： 多维数据切片与钻取技术： 掌握如何利用OLAP工具和可视化技术快速定位业务的薄弱环节或增长点。 异常检测与趋势识别： 如何设计仪表板和警报系统，以非侵入性的方式提醒管理者关注关键指标的偏移。 同期群分析（Cohort Analysis）的应用： 深入剖析客户行为随时间的变化模式，而非仅仅关注平均值。 第五章：诊断性分析：探究“为什么会发生” 这是从描述转向理解的关键一步。本章详细介绍了用于探究事件成因的统计学和因果推断方法，重点在于识别驱动业务绩效的根本原因。内容包括： 相关性与因果性的严谨区分： 避免基于虚假相关性的误导性结论。 假设检验在商业分析中的实战应用： 如何设计A/B测试、多变量测试来验证业务干预措施的有效性。 归因模型： 在复杂的客户旅程中，科学地将销售或转化归因于不同的接触点。 第六章：预测性分析：预见“将会发生什么” 预测是数据驱动决策中价值最高的环节之一。本章不深入复杂的深度学习模型，而是侧重于商业上最实用、最容易解释的预测方法，并强调模型的部署和维护。内容涵盖： 时间序列模型在需求预测中的应用： 关注季节性、周期性和趋势的分解与建模。 回归分析与影响因子建模： 确定哪些可控变量对目标变量（如销售额、客户流失率）的影响最大。 预测结果的置信区间解读： 帮助决策者理解预测的不确定性，并据此制定风险缓冲策略。 第三部分：决策的优化与行动化 第七章：规范性分析：指导“我们应该做什么” 规范性分析是将洞察转化为具体行动指南的最高阶段。本章探讨如何使用优化和模拟技术来推荐最佳行动方案。内容包括： 运营优化： 资源分配、定价策略和库存管理的数学规划基础。 决策树与规则引擎的构建： 如何将复杂的分析结果转化为易于业务人员执行的自动化流程。 情景模拟（Scenario Planning）： 利用模型在不同假设下测试潜在决策的稳健性。 第八章：数据可视化与叙事的力量 即使是最精确的分析，如果不能清晰有效地传达，也无法驱动决策。本章是关于如何将复杂数据转化为有说服力的商业故事的艺术与科学。内容涵盖： “一图胜千言”的原则： 如何选择最适合数据类型的图表，避免信息过载。 仪表板的设计心理学： 关注认知负荷，确保关键信息在三秒内被捕获。 数据叙事的结构化方法： 组织分析结果，突出“发现（Finding）”、“影响（Implication）”和“建议（Recommendation）”。 第九章：从模型到生产的部署与监控 一个模型或分析报告只有被持续使用才有价值。本章侧重于将分析结果融入到日常的业务流程中，并建立持续改进的反馈循环。内容包括： 分析结果的集成： 如何将洞察嵌入到CRM、ERP或运营控制塔等现有系统中。 模型漂移的早期预警机制： 识别数据或业务环境变化导致模型性能下降的迹象。 决策反馈循环的建立： 系统化地收集实际行动的结果，并用这些结果来校准和改进未来的分析模型。 结语：持续演进的决策智能体 《数据驱动的商业决策》不仅是一本方法论手册，更是一个组织向更高层次商业智能迈进的路线图。本书强调，数据驱动不是一个终点，而是一种持续优化的流程。通过掌握本书所介绍的系统化方法，企业可以确保其每一次关键决策都建立在坚实的数据基础之上，从而实现更快的反应速度、更高的运营效率和更可持续的竞争优势。 ---

评分☆☆☆☆☆

1.chapter1 - chapter4，作者归纳整理了RS方面的terminology和technique，未涉及理论的研究分析。 2.chapter5 - chapter9，作者演示了几类RS开发的简单示例，浅尝辄止。 3.chapter10说是RS展望，可能受限于作者的水平，阅读意义不大。 4.PacktPub出版的书籍，大部分是面向初级...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的计算机科学专业学生，即将面临毕业论文的选题。推荐系统作为人工智能领域的一个热门方向，一直是我非常感兴趣的研究课题。我选择《Building Recommendation Engines》这本书，主要是因为它听起来能够为我提供一个比较全面的知识体系，涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面。我希望书中能够详细介绍各种推荐算法的原理，包括协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等，并且能够解释它们背后的数学模型和算法逻辑。对于我写论文来说，理解这些基础算法至关重要。此外，我非常期待书中能够探讨一些更前沿的推荐技术，比如基于深度学习的推荐模型，以及如何利用图神经网络（GNN）来处理复杂的用户-物品关系。如果书中能够提供一些关于如何进行推荐系统实验设计、如何选择合适的评估指标，以及如何分析实验结果的指导，将对我完成毕业论文非常有帮助。我还希望书中能够包含一些实际项目案例，或者给出一些开源的推荐系统库和框架的介绍，这样我就可以在实践中学习和巩固知识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名内容创作者，我的工作是为用户提供有价值、有趣的视频内容。我深知，如何将我的内容准确地推荐给目标受众，是决定我事业成功与否的关键因素之一。因此，我抱着极大的期望翻开了《Building Recommendation Engines》这本书。我希望这本书能够帮助我理解，为什么有些视频会被推荐给我，而有些则不会。它能让我明白，推荐系统是如何学习我的观看习惯，是如何预测我可能感兴趣的新内容。我特别期待书中能够分享一些关于如何为内容打标签、如何构建内容特征、以及如何将这些特征与用户偏好进行匹配的方法。如果书中能够提供一些案例，说明如何通过分析用户观看历史、点赞、评论等行为，来构建用户画像，进而进行精准推荐，那将对我非常有启发。我也希望能从中了解到，推荐系统在优化内容曝光和用户参与度方面，有哪些实用的策略。比如，如何平衡“大众口味”和“小众偏好”，如何避免“信息茧房”效应。这本书的“Building”字样，让我感觉到它会提供一些切实可行的步骤，能够让我更好地理解和运用推荐技术，从而提升我内容的触达率和影响力。

评分☆☆☆☆☆

我是一家大型社交媒体平台的运营负责人，我们一直在努力提升用户在平台上的停留时间和互动率。推荐系统是我们实现这一目标的核心工具之一。我拿到《Building Recommendation Engines》这本书时，首先关注的是它如何处理“人际关系”和“兴趣社交”这方面的推荐。在社交媒体上，用户之间的关系以及他们发布的、点赞的、评论的内容，都构成了重要的推荐依据。我希望书中能够深入探讨如何将社交网络分析融入推荐算法，例如如何利用好友关系来推荐用户可能感兴趣的内容或人，以及如何分析用户在社交互动中的偏好。此外，我也非常关心书中关于如何处理“话题”和“兴趣”的推荐。例如，如何识别用户对特定话题的兴趣，并为他们推荐相关的内容、群组或者活动。我期望书中能够提供一些关于话题模型（Topic Modeling）和兴趣图谱（Interest Graph）构建的实用方法。在用户体验方面，我希望书中能够分享一些关于如何设计更具吸引力的推荐界面，以及如何通过 A/B 测试来优化推荐算法，从而提升用户参与度和满意度的案例。

评分☆☆☆☆☆

我是一名专注于用户体验设计的自由职业者，虽然不直接编写代码，但对能够深刻影响用户体验的技术充满好奇。推荐系统无疑是现代互联网产品中至关重要的一部分，它直接关系到用户能否快速找到他们所需的信息或商品，进而影响用户满意度和忠诚度。我翻阅《Building Recommendation Engines》时，首先被其清晰的结构所吸引。我希望能从中理解推荐系统是如何工作的，它背后隐藏着怎样的逻辑，以及这些逻辑是如何被转化为实际的产品功能的。我尤其关心书中关于如何根据用户画像和行为模式来“预测”用户偏好的部分。这对于我理解如何设计更人性化、更智能化的界面和交互流程至关重要。例如，如果推荐系统能够理解用户当前的“心境”或者“需求场景”，那么UI设计师就能在用户界面上提供更贴切的引导。我希望书中能够包含一些关于用户行为分析的案例，以及如何将这些分析结果转化为推荐系统的输入。同时，我也关注书中关于推荐系统“公平性”和“可解释性”的讨论。在设计产品时，我们不仅要考虑推荐的效率，还要考虑用户是否会觉得被“操纵”或者“歧视”。如果推荐系统能够解释为什么推荐某个商品，那将极大地增加用户的信任感。这本书的“Building”主题，让我相信它能提供一些关于如何将抽象的技术概念转化为用户可见、可感的产品体验的洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，那种深邃的蓝色背景，上面点缀着一些抽象的、像是数据流动的线条，确实很容易让人联想到推荐系统的核心——数据的处理和模式的挖掘。翻开书的第一感觉就是纸张的质感很好，印刷也很清晰，这一点对于长时间阅读来说至关重要。我是一个在电商领域工作的产品经理，一直对如何更精准地为用户推荐商品充满好奇。市面上关于推荐系统的书籍不少，但很多都过于学术化，或者侧重于某个单一的算法，很难让人有一个全面的认知。这本《Building Recommendation Engines》恰好填补了我的这个空缺。从目录上看，它似乎从最基础的概念讲起，然后逐步深入到各种主流的推荐算法，再到如何评估推荐系统的效果，最后还可能涉及到一些实际部署和优化的问题。我对书中关于协同过滤的部分尤为感兴趣，因为它是我目前在工作中接触和应用最多的技术。书中是否能清晰地解释协同过滤的原理，比如用户-用户协同过滤和物品-物品协同过滤的区别，以及它们各自的优缺点和适用场景，是我非常期待的。另外，基于内容的推荐算法也是我想要深入了解的。如果书中能够举例说明如何从商品特征中提取信息，并构建用户偏好模型，那将非常有帮助。读完初步的介绍，我感觉这本书的结构安排是比较合理的，能够引导读者逐步掌握推荐系统的构建过程，而不是像有些书那样，一上来就抛出复杂的数学公式。我希望能从中学习到如何将理论知识转化为实际可行的解决方案，为用户提供更个性化、更令他们惊喜的购物体验。

评分☆☆☆☆☆

作为一名学术研究人员，我对推荐系统的理论基础和前沿技术一直保持着浓厚的兴趣。在我的研究领域，开发更高效、更准确、更具鲁棒性的推荐算法是核心目标之一。因此，我选择《Building Recommendation Engines》这本书，主要是希望它能够提供一个关于推荐系统理论框架的全面梳理，并在此基础上探讨最新的研究进展和技术趋势。我特别关注书中对于各种推荐算法的数学原理和模型推导的讲解，希望能够从中获得更深入的理解，并为我的进一步研究打下坚实的基础。例如，对于矩阵分解方法，我希望书中能够深入探讨其在处理高维稀疏数据时的优势，以及各种变种算法（如Funk SVD, SVD++）的原理和性能对比。另外，我非常期待书中能够介绍深度学习在推荐系统中的最新应用，比如如何利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来捕捉用户和物品的复杂特征，以及如何利用注意力机制（Attention Mechanism）来提升推荐的相关性。在评估方面，除了传统的准确率指标，我更关注书中是否会探讨一些更具挑战性的问题，例如如何衡量推荐的多样性、新颖性、惊喜度，以及如何构建能够适应用户动态偏好变化的推荐系统。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有着多年经验的软件架构师，我负责我们公司推荐系统的整体设计和技术选型。我选择《Building Recommendation Engines》这本书，主要是希望能够从中获得一些关于如何构建一个可扩展、高性能、易于维护的推荐系统架构的深刻洞察。我期望书中能够详细讨论推荐系统的各个组件，比如数据管道、特征存储、模型训练服务、在线推理服务、以及评估和监控系统。我特别关注书中关于如何处理海量实时数据流、如何进行模型更新和部署、以及如何保证推荐系统的低延迟和高可用性的讨论。对于我来说，理论知识固然重要，但更关键的是能够从中学习到一些在实际工程中行之有效的最佳实践和设计模式。我希望书中能够提供一些关于如何选择合适的数据库、分布式计算框架、以及机器学习平台的建议，并结合具体的场景进行分析。此外，我还关注书中关于推荐系统的安全性和隐私保护的讨论，以及如何应对潜在的恶意攻击或数据泄露风险。这本书的“Building”主题，让我相信它能够提供一套完整的技术路线图，帮助我构建一个健壮而高效的推荐系统。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融科技公司从事数据科学工作的研究员，我经常需要处理海量的用户行为数据，并从中提取有价值的信息以改进我们的产品和服务。推荐系统在金融领域同样扮演着至关重要的角色，比如为用户推荐理财产品、信贷服务，甚至是我们认为他们会感兴趣的新闻资讯。我拿到这本《Building Recommendation Engines》的时候，首先关注的是它在处理大规模稀疏数据方面的论述。在金融领域，用户行为数据往往具有“长尾”效应，即大部分用户只与少数产品有交互，而大部分产品只被极少数用户接触。如何在这种情况下构建有效的推荐模型，避免“冷启动”问题，是一个巨大的挑战。我希望书中能提供一些解决这类问题的实用技巧和算法，例如矩阵分解、深度学习模型在推荐系统中的应用，以及如何有效地处理用户和物品的稀疏性问题。此外，书中对于推荐系统评估指标的讲解也让我非常期待。在金融领域，我们不仅要关注推荐的准确率，还需要考虑推荐的惊喜度、多样性，以及最重要的——推荐的业务价值，比如是否能提高用户转化率、增加用户留存率等。如果书中能够提供一些关于如何定义和优化这些业务导向的评估指标的思路，将对我非常有启发。我对书中关于特征工程的章节也充满了兴趣。如何从原始的用户行为数据、用户属性数据，甚至是外部的宏观经济数据中提取有用的特征，是构建高性能推荐模型的基础。我希望书中能提供一些具有创新性的特征工程方法，并结合具体的案例进行说明。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在创业公司担任技术主管的工程师，我们公司正在探索将个性化推荐引入我们的核心产品中，以提升用户活跃度和商业化效率。时间是我们最宝贵的资源，因此一本能够快速上手、提供实用解决方案的书籍对我来说至关重要。《Building Recommendation Engines》这个书名本身就传达了一种“动手实践”的理念，这正是我所需要的。我期望这本书能够提供一套从零开始构建推荐系统的完整流程，包括数据收集、预处理、模型选择、训练、部署和持续优化。在算法方面，我希望书中能够涵盖目前业界主流的推荐算法，比如协同过滤（包括用户-用户和物品-物品）、基于内容的过滤、矩阵分解（如SVD）、以及新兴的深度学习方法（如DNN、RNN、Transformer在推荐中的应用）。更重要的是，我希望书中能够详细讲解各种算法的优缺点、适用场景以及实现细节，并且最好能提供相应的代码示例，让我们能够快速复现和验证。在工程实践层面，我非常关心如何处理大规模数据、如何进行实时推荐、如何进行A/B测试来评估推荐效果，以及如何应对“冷启动”问题。如果书中能够提供一些关于推荐系统架构设计、性能优化和容错机制的指导，将极大地帮助我们规避潜在的风险。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入行的数据分析师，对推荐系统这个概念非常着迷，一直想深入了解其背后的原理和实现方法。我选择《Building Recommendation Engines》这本书，很大程度上是看中了它“Building”（构建）这个词。这暗示着这本书不仅仅会停留在理论层面，而是会提供实际操作的指导。我希望书中能够循序渐进地引导我完成一个推荐系统的搭建过程，从数据准备、特征选择，到模型训练、效果评估。对于我这样一个新手来说，一本能够提供清晰步骤和代码示例的书籍是极其宝贵的。我特别期待书中关于如何选择合适的推荐算法的讨论。市面上有很多种推荐算法，例如基于内容的过滤、协同过滤、混合推荐等等。在不同的场景下，哪种算法更适合？它们的优缺点又是什么？这些都是我迫切需要弄清楚的问题。如果书中能够通过具体的例子，比如一个简单的电影推荐系统或者商品推荐系统，来展示不同算法的应用和比较，那将极大地帮助我理解这些概念。此外，我也关注书中对于模型评估的部分。如何衡量一个推荐系统的好坏？除了准确率，还有哪些重要的指标？我希望书中能解释这些指标的含义，以及如何通过这些指标来优化模型。这本书的封面设计给我一种“从零开始，逐步构建”的感觉，这正是我目前的需求。

评分☆☆☆☆☆

想找个从头到位写个具体业界可以用的推荐引擎的书籍，基本没有 https://github.com/greatabel/RecommenderStudy/tree/master/01Building%20Recommendation%20Engines

评分☆☆☆☆☆

想找个从头到位写个具体业界可以用的推荐引擎的书籍，基本没有 https://github.com/greatabel/RecommenderStudy/tree/master/01Building%20Recommendation%20Engines

评分☆☆☆☆☆

介紹得挺全面的，適合入門

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介紹得挺全面的，適合入門

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想找个从头到位写个具体业界可以用的推荐引擎的书籍，基本没有 https://github.com/greatabel/RecommenderStudy/tree/master/01Building%20Recommendation%20Engines