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☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill Education

作者:Matt Taddy

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2019-8-21

价格:0

装帧:精装

isbn号码:9781260452778

丛书系列:

图书标签:

• 数据分析
• 经济
• 数学和计算机
• data_science
• 经济学
• 经济,政治和历史
• 政治和历史
• 人工智能/机器学习
• 数据科学
• 商业分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• Python
• R语言
• 统计学
• 商业智能
• 大数据
• 决策分析

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当我们在说data science时，每个人的意思都不太一样。有的指的是数据分析、有的是机器学习。这方面，Airbnb给了非常好的分类 ([https://www.linkedin.com/pulse/one-data-science-job-doesnt-fit-all-elena-grewal/]), 分成了 - Analytics: 最常见的数据分析，即传统商业里的Bu...

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说实话，我对这类标题听起来就很“硬核”的书籍通常持保留态度，毕竟市面上充斥着太多浮于表面的入门指南。然而，这本书给我的惊喜是多层次的。它真正做到了“深度与广度并重”。在讲述算法原理时，它没有简单地给出公式，而是深入挖掘了这些算法背后的数学直觉和适用场景的边界条件。举个例子，在讲解时间序列分析时，作者竟然回顾了宏观经济学中关于周期波动的早期理论，然后才引出ARIMA模型的构建逻辑，这种跨学科的视野极大地拓宽了我的理解框架。更让我印象深刻的是，书中穿插了大量来自不同行业的真实案例，从零售库存优化到金融风险评估，每一个案例的分析路径都清晰可见，每一个决策点都辅以数据佐证。这使得阅读体验非常扎实，我感觉自己不是在读理论，而是在参与一场高水平的咨询项目。书中的图表设计也极为精妙，那些复杂的模型结构图，清晰到即便是初次接触这些模型的读者也能快速捕捉到核心脉络，可见作者在信息可视化上的用心。

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坦白讲，我本来以为自己已经对数据分析的流程了如指掌了，毕竟这些年大大小小的课程没少上。但这本书带来的冲击是结构性的，它让我重新审视了整个“数据项目生命周期”。它不仅仅是关于工具和模型的堆砌，而是一个关于“系统化解决问题”的完整方法论框架。书中关于“实验设计”（A/B测试的严谨性）的章节，是我读过所有资料中最细致、最能考虑到实际操作中各种干扰因素的一份指南。作者没有回避现实中的复杂性，例如多重检验的校正、冷启动问题、以及如何处理非均匀流量等，这些细节的讨论，体现了作者深厚的实战经验。读到后来，我发现自己开始在脑海中构建一个“如果我要解决一个类似业务问题，我应该如何系统地应用书中的方法”的思维导图。这本书的价值不在于它告诉你答案，而在于它提供了一套无懈可击的提问和验证路径，帮助你确保每一步的分析都是建立在最坚实逻辑基础上的。这是一本真正能够提升分析师专业深度和职业信誉的宝藏之作。

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这本书的排版和装帧给我一种沉稳、专业的印象，那种厚实的手感和纸张的质感，让人愿意捧着它在安静的角落里沉浸很久。我对数据科学领域的书籍挑剔的一个主要原因是，很多作者似乎只关注最新的、最热门的算法，而忽略了基础的统计学基石。这本书则完全反其道而行之，它花了相当大的篇幅来巩固概率论和线性代数在数据科学中的“内功心法”地位。特别是关于贝叶斯统计在现代商业预测中的应用那部分，作者没有把它写成一个晦涩难懂的数学分支，而是将其描绘成一种更具适应性和迭代性的思维模式，这对于需要在快速变化的市场环境中做预测的分析师来说，价值不可估量。我尤其欣赏作者对于“模型可解释性”的坚持，在深度学习大行其道的今天，这本书提醒我们，一个可以被理解的模型，远比一个黑箱模型在商业决策中更可靠、更具说服力。这种回归本质的治学态度，让这本书在同类作品中脱颖而出，成为一本值得反复研读的案头工具书。

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这本书的封面设计非常引人注目，那种深邃的蓝色调与闪烁的数据流光效，一下子就抓住了我的眼球。我原本以为这会是一本枯燥的技术手册，但翻开第一页，那种行文的流畅度和逻辑的严谨性，让我立刻改变了看法。作者似乎很擅长将复杂的概念用极其生活化的比喻来阐释，比如将机器学习模型比作一个经验丰富的侦探，不断从海量线索中推导出真相。我特别喜欢其中关于数据清洗的那一章，它没有陷入技术细节的泥潭，而是着重强调了“数据质量决定分析上限”的哲学思想。阅读过程中，我时常会停下来，不是因为不懂，而是因为被某个观点深深触动，需要时间去消化和反思。例如，书中对于因果推断的论述，简直是醍醐灌顶，它让我明白了相关性与因果性的巨大鸿沟，这对于一个长期在商业决策中摸爬滚打的人来说，无疑是提供了更坚实的方法论武器。总的来说，它不仅仅是一本关于数据科学的书，更像是一本关于如何用数据进行“智慧思考”的指南，文笔兼具学者的深度和哲学家的洞察力，读起来酣畅淋漓，让人欲罢不能。

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我是在一个朋友的强烈推荐下购入的，坦白说，我对“商业数据科学”这个概念一直抱有一种模糊的认知，总觉得它介于纯粹的统计学和实战业务之间，容易两头不讨好。读完这本书，我才明白，真正的“商业数据科学”是需要一种独特的桥梁思维的。这本书最出彩的地方在于，它没有停留在教你如何写代码（虽然代码片段的讲解也很到位），而是集中火力讲解如何将分析结果有效地“翻译”成商业语言，并驱动管理层采取行动。其中有一段关于“分析师的沟通障碍”的探讨，简直是说出了我们团队的心声——我们能得出完美的AUC值，但却无法让市场部理解这意味着什么。作者提供的“故事驱动”的数据叙事框架，对我来说是改变游戏规则的工具。它教会我如何构建一个引人入胜的商业故事，让数据成为故事的高潮和解决问题的关键。这本书的节奏把握得非常好，从宏观战略到微观执行，层层递进，读完后感觉自己不仅技术功底扎实了，更重要的是，对如何在企业环境中“落地”数据洞察，有了一种全新的、更具战略性的把握。

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第5-6章讲试验的部分值得一读，算是data science的另一面了，也就是经济学、社科擅长的统计推断（inference）. 不过总感觉做得太复杂会把自己搞糊涂...遗憾是没看到contextual bandit

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第5-6章讲试验的部分值得一读，算是data science的另一面了，也就是经济学、社科擅长的统计推断（inference）. 不过总感觉做得太复杂会把自己搞糊涂...遗憾是没看到contextual bandit

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第5-6章讲试验的部分值得一读，算是data science的另一面了，也就是经济学、社科擅长的统计推断（inference）. 不过总感觉做得太复杂会把自己搞糊涂...遗憾是没看到contextual bandit