具体描述
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数据科学商业应用的入门指南
现代企业科学经营手册
在现代社会中，数据即商业，它是提升生产力、促进创新和获取用户洞见的基础，数据思维和分析方法可谓是新时代的商战孙子兵法，只有善用数据者才能在这个数据驱动的环境中获得竞争优势。本书通过大量真实的商业问题案例，介绍数据科学的基本原理和各种数据挖掘技术，阐释如何从数据中提取出有用信息，进而用数据科学方法解决商业问题，做出精准的决策。
作者简介
作者简介：
福斯特•普罗沃斯特（Foster Provost）
纽约大学斯特恩商学院教授，教授商业分析、数据科学与MBA课程。他曾是Verizon公司研究型数据科学家，参与创建过多家成功的数据科学驱动企业。
汤姆•福西特（Tom Fawcett）
机器学习博士，Data Science LLC首席数据科学家，从事应用机器学习研究和数据挖掘20余年，发表过大量机器学习文章。
目录信息
1.1 数据机遇无处不在 1
1.2 案例：飓风 Frances 2
1.3 案例：预测用户流失 3
1.4 数据科学、数据工程和数据驱动型决策 4
1.5 数据处理和“大数据” 6
1.6 从大数据 1.0 到大数据 2.0 6
1.7 数据与数据科学能力：一种战略性资产 7
1.8 数据分析式思维 9
1.9 关于本书 10
1.10 重新审视数据挖掘和数据科学 11
1.11 数据科学：一门新兴的实验性学科 12
1.12 小结 12
第2章 商业问题及其数据科学解决方案 14
2.1 从商业问题到数据挖掘任务 14
2.2 有监督方法与无监督方法 17
2.3 数据挖掘及其结果 18
2.4 数据挖掘流程 19
2.4.1 业务理解环节 20
2.4.2 数据理解环节 21
2.4.3 数据准备环节 22
2.4.4 建模环节 22
2.4.5 评估环节 23
2.4.6 部署环节 24
2.5 管理数据科学团队的含义 25
2.6 其他分析技巧与技术 26
2.6.1 统计 26
2.6.2 数据库查询 27
2.6.3 数据仓库 28
2.6.4 回归分析 28
2.6.5 机器学习与数据挖掘 28
2.6.6 运用以上技术解决商业问题 29
2.7 小结 30
第3章 预测建模导论：从相关性到有监督的划分 31
3.1 建模、归纳与预测 32
3.2 有监督的划分 35
3.2.1 选取富信息属性 36
3.2.2 示例：基于信息增益进行属性选择 42
3.2.3 使用树形结构模型进行有监督的划分 46
3.3 划分的可视化 52
3.4 把树视作规则组 53
3.5 概率估计 54
3.6 示例：用树型归纳解决用户流失问题 56
3.7 小结 59
第4章 用模型拟合数据 61
4.1 根据数学函数分类 62
4.1.1 线性判别函数 64
4.1.2 目标函数的最优化 66
4.1.3 示例：基于数据挖掘线性判别式 67
4.1.4 用线性判别函数对实例进行评分和排序 68
4.1.5 支持向量机简介 69
4.2 通过数学函数进行回归 71
4.3 类概率估计和逻辑“回归” 73
4.4 示例：对比逻辑回归和树型归纳 77
4.5 非线性方程、支持向量机和神经网络 81
4.6 小结 83
第5章 避免过拟合 84
5.1 泛化能力 84
5.2 过拟合 85
5.3 过拟合检验 86
5.3.1 保留数据和拟合图 86
5.3.2 树型归纳的过拟合问题 88
5.3.3 数值函数的过拟合问题 89
5.4 示例：线性函数的过拟合 90
5.5 * 示例：过拟合为何有害 95
5.6 从保留评估到交叉验证 96
5.7 用户流失数据集回顾 99
5.8 学习曲线 100
5.9 避免过拟合与控制复杂度 101
5.9.1 树型归纳中的过拟合规避 102
5.9.2 避免过拟合的一般方法 102
5.9.3 * 参数优化中的过拟合规避 104
5.10 小结 106
第6章 相似性、近邻和簇 107
6.1 相似性和距离 108
6.2 最近邻推理 109
6.2.1 示例：威士忌分析 110
6.2.2 用最近邻来进行预测建模 111
6.2.3 近邻的数量及其影响 113
6.2.4 几何解释、过拟合和复杂度控制 115
6.2.5 最近邻方法的问题 118
6.3 与相似性和最近邻相关的一些重要技术细节 119
6.3.1 混合属性 119
6.3.2 * 其他距离函数 120
6.3.3 * 组合函数：计算近邻的评分 122
6.4 聚类 124
6.4.1 示例：威士忌分析回顾 124
6.4.2 层次聚类 125
6.4.3 最近邻回顾：根据形心的聚类 128
6.4.4 示例：对商业新闻报道进行聚类 132
6.4.5 理解聚类结果 135
6.4.6 * 用有监督学习产生簇描述 136
6.5 退一步：解决业务问题与数据探索 139
6.6 小结 140
第7章 决策分析思维（一）：如何评估一个模型 142
7.1 对分类器的评估 143
7.1.1 简单准确率的问题 143
7.1.2 混淆矩阵 144
7.1.3 样本类别不均衡的问题 144
7.1.4 成本收益不均衡的问题 147
7.2 分类问题的推广 147
7.3 一个重要的分析框架：期望值 148
7.3.1 用期望值规范分类器的使用 148
7.3.2 用期望值规范分类器的评估 149
7.4 评估、基线性能以及对数据投资的意义 155
7.5 小结 157
第8章 模型性能的可视化 159
8.1 排序，而不是分类 159
8.2 利润曲线 161
8.3 ROC 图像和曲线 163
8.4 ROC 曲线下面积 168
8.5 累积响应曲线和提升曲线 168
8.6 示例：用户流失模型的性能分析 171
8.7 小结 177
第9章 证据和概率 179
9.1 示例：向线上目标用户投放广告 179
9.2 根据概率合并证据 181
9.2.1 联合概率与独立性 181
9.2.2 贝叶斯法则 182
9.3 将贝叶斯法则应用到数据科学中 183
9.3.1 条件独立和朴素贝叶斯 184
9.3.2 朴素贝叶斯的优劣势 186
9.4 证据“提升度”的模型 187
9.5 示例：Facebook“点赞”的证据提升度 188
9.6 小结 190
第10章 文本的表示和挖掘 191
10.1 为什么文本很重要 192
10.2 为什么文本很难处理 192
10.3 表示法 193
10.3.1 词袋模型 193
10.3.2 词频 193
10.3.3 度量稀疏度：逆文档频率 195
10.3.4 TFIDF 196
10.4 示例：爵士音乐家 197
10.5 *IDF 和熵的关系 200
10.6 词袋模型之外的方法 202
10.6.1 n-grams 序列 202
10.6.2 命名实体提取 202
10.6.3 主题模型 203
10.7 示例：通过挖掘新闻报道预测股价变动 204
10.7.1 任务 204
10.7.2 数据 205
10.7.3 数据处理 207
10.7.4 结果 208
10.8 小结 211
第11章 决策分析思维（二）：面向分析工程 212
11.1 为慈善机构寻找最佳捐赠人 213
11.1.1 期望值框架：分解商业问题，重组解决方案 213
11.1.2 简短的题外话：选择性偏差 214
11.2 更复杂的用户流失示例回顾 215
11.2.1 期望值框架：构建更复杂的商业问题 215
11.2.2 评估激励的影响 216
11.2.3 从期望值分解到数据科学解决方案 217
11.3 小结 219
第12章 其他数据科学任务与技术 220
12.1 共现和关联：寻找匹配项 221
12.1.1 度量意外：提升度和杠杆率 221
12.1.2 示例：啤酒和彩票 222
12.1.3 Facebook 点赞的关联 223
12.2 用户画像：寻找典型行为 225
12.3 链路预测和社交推荐 229
12.4 数据约简、潜在信息和电影推荐 230
12.5 偏差、方差和集成方法 233
12.6 数据驱动的因果解释和一个病毒式营销示例 235
12.7 小结 236
第13章 数据科学和经营战略 237
13.1 数据分析式思维，终极版 237
13.2 用数据科学取得竞争优势 238
13.3 用数据科学保持竞争优势 239
13.3.1 令人敬畏的历史优势 240
13.3.2 独一无二的知识产权 240
13.3.3 独一无二的无形抵押资产 240
13.3.4 优秀的数据科学家 241
13.3.5 优秀的数据科学管理 242
13.4 吸引和培养数据科学家及其团队 243
13.5 检验数据科学案例分析 244
13.6 做好准备，接受来源各异的创意 245
13.7 做好准备，评估数据科学项目提案 245
13.7.1 数据挖掘提案示例 246
13.7.2 Big Red 提案中的缺陷 246
13.8 企业的数据科学成熟度 247
第14章 总结 250
14.1 数据科学的基本概念 250
14.1.1 将基本概念应用于新问题：挖掘移动设备数据 252
14.1.2 改变对商业问题解决方案的思考方式 253
14.2 数据做不到的：圈中人回顾 254
14.3 隐私、道德和挖掘个人数据 256
14.4 数据科学是否还有更多内容 257
14.5 最后一例：从众包到云包 257
14.6 最后的话 258
附录 A 提案评估指南 259
附录 B 另一个提案示例 262
参考文献 265
术语表 273
关于作者 278
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
我翻阅《商战数据挖掘：你需要了解的数据科学与分析思维》这本图书的介绍时，脑海中立刻浮现出许多我作为一名商业人士所面临的挑战。我非常期待书中能够解答我的一些困惑，比如，在面对海量、复杂、甚至相互矛盾的数据时，我该如何入手？书中关于“数据科学”的介绍，我希望它能提供一个清晰的“工具箱”，让我了解各种数据挖掘技术（如决策树、支持向量机、神经网络等）的原理和适用场景，而不是仅仅停留在概念层面。我希望作者能够通过具体的商业案例，展示这些技术是如何帮助企业解决实际问题的，比如，如何通过客户流失预测模型，提前识别高风险客户并采取挽回措施；或者如何通过异常检测技术，及时发现欺诈行为或运营故障。在“商战”的视角下，我希望书中能够提供关于如何利用数据进行竞争情报分析的见解，比如，如何从公开数据中挖掘竞争对手的产品特点、定价策略、市场推广活动等信息，并将其转化为我方的战略优势。我更看重的是“分析思维”的培养，我希望作者能够教会我如何构建一个完整的分析框架，从定义问题、收集数据、选择模型、分析结果到提出建议，每一步都能够有清晰的逻辑支撑。我期待书中能够强调批判性思维的重要性，告诫我不要盲目相信数据，而是要时刻保持质疑和验证的态度，确保分析的客观性和可靠性。
评分《商战数据挖掘：你需要了解的数据科学与分析思维》的标题，精准地击中了我在商业领域对于数据驱动决策的渴望。我期待这本书能够成为我的“数据启蒙导师”，帮助我理解数据背后的力量，并将其转化为实际的商业价值。在“商战”的层面，我非常希望看到关于如何利用数据分析来优化供应链管理的案例，例如，如何通过分析历史销售数据、交货周期、库存水平等信息，来预测未来的需求，从而更有效地进行采购和库存管理，降低运营成本，提高客户满意度。我同样对如何利用数据进行市场细分和客户定位的内容充满了兴趣，希望书中能展示如何通过对消费者行为、偏好、人口统计学等数据的分析，找到具有高价值的客户群体，并为其量身定制营销策略。在“数据科学”方面，我期待的是一种“学以致用”的知识传递方式。我希望作者能够详细讲解一些常用的数据挖掘算法，比如K-means聚类，并解释它是如何帮助企业发现不同客户群体的特征，从而制定差异化的营销方案。我也希望书中能够触及到数据可视化技术，并说明如何将复杂的分析结果，通过图表、仪表盘等形式，直观地呈现给管理层，以便他们能够快速理解并做出决策。更重要的是，我希望书中能够强调“分析思维”的重要性，它是一种将数据转化为商业洞察的能力，一种从复杂的数据中提取关键信息，并将其转化为可行的行动方案的能力。
评分这本《商战数据挖掘：你需要了解的数据科学与分析思维》的书名，就好像为我打开了一扇通往未来商业世界的大门。我之所以如此期待，是因为我深切地感受到，在这个数据爆炸的时代，不懂数据，就如同在信息海洋中失去了航行的罗盘。我期望书中能够详细阐述数据挖掘在各个商业环节中的具体应用，比如市场营销部门如何利用客户画像数据，进行精准的用户分群，并制定差异化的营销策略；产品研发部门如何通过分析用户使用反馈和市场需求数据，来指导新产品的迭代和创新；甚至财务部门如何利用数据分析来预测营收、控制成本、识别潜在的财务风险。我特别想了解的是，书中是否会探讨如何从海量、零散、甚至有些“脏”的数据中，提取出有价值的信息，并且能否提供一些实际操作的流程和技巧。例如，在处理时间序列数据进行销售预测时，有哪些常用的模型？如何评估预测的准确性？又如何在模型的基础上，结合业务常识进行最终的决策？我更看重的是“分析思维”的培养，我希望作者能够教会我如何“提出正确的问题”，因为我深信，好的数据分析始于一个好的问题。如何从业务痛点出发，将其转化为可量化的数据问题，并设计出有效的解决方案，这正是我迫切需要学习的。我设想书中会包含一些关于如何建立数据驱动的决策流程，以及如何在企业内部推广数据文化的内容，这对于一个希望公司能够真正实现数字化转型的管理者来说，是必不可少的知识。
评分《商战数据挖掘：你需要了解的数据科学与分析思维》这个书名，立刻让我联想到了一个充满竞争和智慧的商业战场。我期待这本书能为我提供一把“解锁数据价值”的钥匙，帮助我在商业竞争中取得优势。在“商战”的应用层面，我迫切想知道如何利用数据分析来评估一个新产品的市场前景。比如，在产品上市前，通过分析目标用户的需求、竞争对手的产品特点、以及潜在的市场规模等数据，来预测产品的成功率，并据此调整产品设计和市场推广策略。我也希望书中能提供一些关于如何利用数据来优化定价策略的见解，例如，如何通过分析客户的支付意愿、竞争对手的定价，以及成本结构，来确定最能带来利润最大化的价格。在“数据科学”的领域，我希望作者能够深入浅出地介绍一些核心的统计学和机器学习概念，比如“相关性”和“因果性”的区别，以及为什么在数据分析中要警惕“相关性陷阱”。我也期待能够了解一些关于数据建模的常用方法，比如如何选择合适的模型，如何进行模型评估，以及如何解释模型的输出结果。最令我期待的是“分析思维”的培养，我希望这本书能够教会我如何用一种“侦探式”的思维去面对商业问题，通过收集线索（数据），进行推理（分析），最终找出真相（解决方案）。我希望作者能够提供一些实用的思考框架，帮助我系统地分析问题，并确保我的数据分析能够真正解决商业痛点。
评分《商战数据挖掘：你需要了解的数据科学与分析思维》这个题目，勾起了我对于数据在商业决策中扮演核心角色的强烈好奇心。我希望这本书能够为我揭示，数据不仅仅是数字的堆砌，更是能够驱动商业变革的强大力量。在“商战”的语境下，我期待看到的是，如何通过分析客户的购买历史、浏览行为、社交媒体互动等数据，来构建精细化的客户画像，并在此基础上，进行个性化的产品推荐和营销活动，从而提升客户的满意度和忠诚度。我希望书中能提供一些关于如何识别和捕捉市场新机遇的案例，例如，通过分析用户需求的变化趋势，提前布局新产品线，或者通过监测竞争对手的定价策略和市场反馈，及时调整自身的市场定位。在“数据科学”方面，我希望作者能够详细介绍几种在商业分析中常用的数据挖掘技术，比如关联规则挖掘（“啤酒与尿酒”的故事），以及它们在实际商业场景中的应用，例如，如何通过分析商品之间的购买关联性，优化商品陈列和捆绑销售策略。我也期待了解一些关于时间序列分析的方法，比如如何预测未来的销售趋势，或者如何分析季节性因素对业务的影响。最重要的是，“分析思维”是我认为这本书最应该传达的核心价值。我希望书中能够强调，数据分析师不仅仅是技术的执行者，更是商业问题的解决者。我希望作者能够教我如何从一个宏观的商业目标出发，分解成具体的数据分析任务，并如何在分析过程中不断地反思和迭代，最终将数据洞察转化为可执行的商业策略。
评分《商战数据挖掘：你需要了解的数据科学与分析思维》这个书名，让我仿佛看到了一个充满挑战和机遇的商业新世界。我期待这本书能够为我提供一把“数据驱动”的利器，帮助我在商业竞争中乘风破浪。在“商战”的实际应用层面，我非常渴望了解如何通过数据分析来优化营销活动的ROI。例如，如何通过分析历史广告投放数据、渠道效果、以及客户转化率，来确定最优的广告预算分配和投放策略，以最小化成本，最大化收益。我同样对如何利用数据来进行风险管理充满了兴趣，希望书中能提供一些关于如何识别和量化商业风险的见解，比如，如何通过分析市场波动、客户信用数据、以及宏观经济指标，来预测潜在的财务风险和运营风险。在“数据科学”的工具和方法论方面，我希望作者能够系统地介绍一些数据挖掘中的经典算法，并解释它们是如何工作的，以及在哪些商业场景下表现出色。例如，我希望了解关联分析是如何帮助企业发现商品之间的购买联系，从而优化商品陈列和搭售策略的。我也期待能够学习一些关于数据质量管理的重要性和方法，因为我知道，再先进的分析模型也需要高质量的数据作为基础。更重要的是，“分析思维”是我认为这本书最核心的价值所在。我希望作者能够教会我如何运用逻辑推理和批判性思维，从数据中发现规律，洞察趋势，并最终将这些洞察转化为切实可行的商业策略。我希望这本书能够激发我不断地思考和探索，成为一个真正能够驾驭数据，创造价值的商业人士。
评分《商战数据挖掘：你需要了解的数据科学与分析思维》这个书名，让我对这本书充满了好奇和期待。我将它视为我个人在理解和运用商业数据方面的一次重要学习机会。在“商战”的应用方面，我非常想了解如何利用数据分析来识别客户的隐藏需求，并将其转化为产品的改进点或者新的产品开发思路。例如，通过分析客户在社交媒体上的评论、产品的使用反馈，或者甚至是一些非结构化数据，来挖掘出他们潜在的痛点和未被满足的需求。我也希望书中能够探讨如何利用数据分析来提升客户体验，比如，通过分析客户的服务记录、投诉内容、以及满意度调查结果，来找出客户体验中的瓶颈，并提出改进方案。在“数据科学”的技能层面，我期待能够对数据挖掘的常用技术有更深入的了解，比如，如何运用文本挖掘技术来分析大量的用户评论，并从中提取关键的情感和主题。我也希望能够学习一些关于数据清洗和预处理的技巧，因为我知道，不干净的数据会严重影响分析结果的准确性。我尤其看重“分析思维”的培养，我希望这本书能够教会我如何从商业目标出发，设计一套完整的数据分析流程，如何有效地与业务部门沟通，确保数据分析能够真正服务于商业决策。我希望作者能够分享一些他/她在这方面的经验和心得，以及如何培养自己的数据敏感性和洞察力。
评分我对于《商战数据挖掘：你需要了解的数据科学与分析思维》这本书的期待，可以从“商战”、“数据科学”和“分析思维”这三个关键词来展开。在“商战”层面，我迫切希望了解如何利用数据来洞察市场先机。例如，一款新产品上市前，如何通过分析社交媒体上的用户讨论、搜索引擎的搜索热度等数据，来预测产品的市场潜力？又或者，在促销活动的设计上，如何通过分析历史促销数据，找出最优的折扣力度、活动周期和渠道组合，以实现ROI的最大化？我希望书中能提供一些实操性的案例，展示数据如何成为商业竞争中的“情报系统”。在“数据科学”方面，我期待能够对数据挖掘的整个流程有一个清晰的认识，从数据的收集、清洗、预处理，到模型的选择、训练、评估，再到最终的解读和应用。我希望作者能够用通俗易懂的语言，解释一些核心的数据科学概念，比如什么是“特征选择”？为什么“过拟合”和“欠拟合”是模型训练中需要避免的陷阱？以及如何理解“A/B测试”在商业应用中的重要性？我尤为看重“分析思维”的培养，我希望这本书能教会我如何具备一种“提问式”的学习和工作习惯，面对任何商业现象，都能主动去思考“为什么会发生？”，“影响因素有哪些？”，“数据能告诉我们什么？”。我希望书中能够提供一些经典的分析框架，比如SWOT分析、波特五力模型等，并说明如何在数据分析中融入这些框架，从而做出更全面的商业判断。
评分这本书的题目《商战数据挖掘：你需要了解的数据科学与分析思维》让我充满了期待，尤其是“商战”二字，瞬间就勾勒出了一个充满智慧与竞争的画面。我设想，书中定会充斥着各种真实的商业案例，比如某电商平台如何通过分析用户浏览和购买行为，精准推送商品，从而提升销售额；或者一家传统零售企业如何利用数据挖掘技术，优化库存管理，减少积压，提高资金周转率。我也期待能够看到如何通过对竞争对手的数据进行分析，例如他们的产品定价策略、市场营销活动、客户反馈等等，从而制定出更具前瞻性和竞争力的商业决策。书中关于“数据科学”的论述，我希望能够深入浅出，哪怕我是技术背景相对薄弱的读者，也能理解其中的核心概念，比如数据清洗、特征工程、模型选择、评估指标等等。更重要的是，我希望作者能够强调“分析思维”的重要性，这不仅仅是掌握工具和技术，更是要培养一种独立思考、逻辑推理、从数据中发现洞察、并将洞察转化为行动的能力。我希望书中能提供一些实用的框架和方法论，帮助我构建自己的分析思路，在面对复杂多变的商业问题时，能够条分缕析，找到最优解。例如，在分析市场趋势时，我们应该关注哪些关键指标？在评估新产品上市效果时，又该如何设计实验和衡量成功？这些都是我非常渴望从这本书中获得的宝贵经验。我还在脑海中描绘着，书中可能会包含一些关于大数据时代下，企业如何构建数据驱动文化，以及如何培养和管理数据分析团队的内容，这对于任何一个希望在商业领域取得成功的领导者来说，都是至关重要的。
评分《商战数据挖掘：你需要了解的数据科学与分析思维》这个书名，立刻引起了我极大的兴趣。我将这本书视为我个人在商业分析领域进阶的“秘密武器”。我期待的内容非常具体：首先，在“商战”层面，我希望看到如何利用数据分析来识别竞争对手的弱点，比如他们的产品定价是否存在漏洞，或者他们的客户服务满意度是否存在提升空间，从而为自身企业找到差异化竞争的优势。其次，在“数据科学”方面，我希望能够深入理解那些支撑数据分析的算法和技术，例如机器学习中的分类、回归、聚类等算法，以及在实际应用中，如何选择最适合特定商业场景的模型。我并不期待书中会提供一行行的代码，而是希望它能清晰地解释这些算法背后的逻辑，以及它们是如何将数据转化为商业洞察的。更重要的是，“分析思维”是我非常看重的一个部分。我希望书中能够教会我如何用一种系统化、结构化的方式来思考商业问题，如何从数据中发现“故事”，而不仅仅是看到数字。例如，当销售数据出现异常波动时，我应该从哪些角度去分析原因？是外部市场环境的变化，还是内部营销策略的失误，亦或是产品本身的缺陷？我希望作者能提供一套分析的“检查清单”或者“思考框架”，帮助我更全面、更深入地理解问题。我也期待书中能够探讨一些关于数据可视化技术，以及如何将复杂的分析结果，用清晰易懂的方式呈现给不同背景的决策者，这对于数据分析师的日常工作至关重要。
评分中文译本大爱，读原版的感觉效率很低
评分中文译本大爱，读原版的感觉效率很低
评分商业环境中的数据挖掘。
评分商业环境中的数据挖掘。
评分商业环境中的数据挖掘。
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