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出版者:Wiley

作者:Giudici, Paolo (EDT)/ Figini, Silvia (EDT)

出品人:

页数:258

译者:

出版时间:June 9, 2009

价格:75

装帧:

isbn号码:9780470058879

丛书系列:

图书标签:

统计分析
数据挖掘
基础理论
数据挖掘
商业分析
行业应用
机器学习
数据分析
预测建模
商业智能
数据科学
统计学
决策支持系统

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具体描述

The increasing availability of data in our current, information overloaded society has led to the need for valid tools for its modelling and analysis. Data mining and applied statistical methods are the appropriate tools to extract knowledge from such data. This book provides an accessible introduction to data mining methods in a consistent and application oriented statistical framework, using case studies drawn from real industry projects and highlighting the use of data mining methods in a variety of business applications.

Introduces data mining methods and applications.

Covers classical and Bayesian multivariate statistical methodology as well as machine learning and computational data mining methods.

Includes many recent developments such as association and sequence rules, graphical Markov models, lifetime value modelling, credit risk, operational risk and web mining.

Features detailed case studies based on applied projects within industry.

Incorporates discussion of data mining software, with case studies analysed using R.

Is accessible to anyone with a basic knowledge of statistics or data analysis.

Includes an extensive bibliography and pointers to further reading within the text.

Applied Data Mining for Business and Industry, 2nd edition is aimed at advanced undergraduate and graduate students of data mining, applied statistics, database management, computer science and economics. The case studies will provide guidance to professionals working in industry on projects involving large volumes of data, such as customer relationship management, web design, risk management, marketing, economics and finance.

好的，以下是关于一本名为《数据驱动决策：面向现代企业的商业智能实践》的图书简介，该书旨在为企业管理者和数据分析师提供一套系统化、实用的数据挖掘和商业智能应用框架，内容详实，不涉及您提到的“Applied Data Mining for Business and Industry”一书的任何主题或细节。 --- 数据驱动决策：面向现代企业的商业智能实践导言：在信息洪流中锚定价值在数字化浪潮席卷全球的今天，企业不再仅仅是数据的生产者，更是数据的消费者与转化者。海量数据如同未被开采的矿藏，蕴藏着提升运营效率、优化客户体验乃至重塑商业模式的巨大潜力。然而，如何从噪音中提取信号，如何将原始数据转化为具有可操作性的商业洞察，是摆在每一位企业领导者面前的紧迫课题。《数据驱动决策：面向现代企业的商业智能实践》正是为应对这一挑战而精心撰写。本书并非晦涩的纯技术手册，而是致力于搭建一座连接前沿数据科学理论与企业实际业务需求的桥梁。我们聚焦于一套完整的商业智能（BI）和决策支持体系的构建、实施与持续优化，旨在帮助组织实现真正意义上的“数据驱动文化”。本书的叙事逻辑清晰，从战略层面阐述数据治理与BI愿景的设定，逐步深入到数据准备、模型选择、可视化呈现以及最终的行动落地。我们深知，成功的商业智能绝非一蹴而就的技术部署，而是一场深刻的组织变革。 --- 第一部分：商业智能的战略基石与治理框架本部分奠定了企业进行数据驱动转型的战略高度和基础规范。我们首先探讨了现代企业在数据驱动时代所面临的核心挑战，强调了数据资产的战略价值，并区分了描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析的层级差异。核心内容涵盖： 1. 构建清晰的BI路线图：如何将企业长期战略目标映射到可量化的数据指标体系（KPIs）。本书详细介绍了从高层目标到具体操作层指标的分解方法，避免了“为数据而数据”的陷阱。 2. 数据治理与质量保障体系：阐述了构建稳健数据治理结构的重要性，包括数据所有权、元数据管理、数据质量标准（准确性、完整性、一致性）的制定与监控流程。我们提供了建立跨部门数据委员会的实践模型。 3. 技术栈选型与架构考量：针对现代云原生和混合环境，本书对比了主流数据仓库（如Snowflake, Redshift）和数据湖（Data Lake）的优劣，重点讨论了构建一个灵活、可扩展的现代数据平台（MDP）所需要考虑的关键要素，包括数据集成（ETL/ELT）的最新趋势。 --- 第二部分：数据准备、建模与洞察提取数据质量决定了决策的上限。本部分深入探讨了从原始数据到可用信息集的关键转化过程，着重于业务友好的数据处理方法。核心内容涵盖： 1. 业务场景驱动的数据清洗与转换：抛弃繁复的底层代码细节，本书强调以业务需求为导向进行数据预处理。例如，在客户流失预测场景中，如何定义“活跃客户”的时间窗口；在供应链优化中，如何处理时间序列数据的缺失值。 2. 维度建模与数据立方体设计：系统介绍Kimball方法论下的维度建模技术，重点讲解如何构建星型和雪花型模式，以支持高效的OLAP（在线分析处理）查询。我们提供了多个零售、金融行业的案例设计图谱。 3. 基础统计推断与异常检测：概述了进行可靠商业决策所需的统计学基础知识，如假设检验的应用场景，以及如何利用控制图、IQR（四分位距）等非机器学习方法快速识别关键业务流程中的异常点，为后续的深入分析奠定基础。 --- 第三部分：可视化叙事与决策支持系统构建数据分析的最终价值在于沟通与行动。本部分专注于如何将复杂的分析结果转化为直观、有说服力的可视化界面，并嵌入到日常工作流中。核心内容涵盖： 1. 可视化设计原则与认知心理学：强调“清晰优先”的原则。本书详细解析了不同图表类型（如瀑布图、桑基图、热力图）最适合传达的业务信息，并指导读者避免常见的可视化误导（如误用坐标轴、颜色滥用）。 2. 交互式仪表板的设计与实现：聚焦于构建以用户为中心的交互式仪表板。我们提供了Power BI、Tableau等主流工具在构建“钻取”（Drill-down）和“切片”（Slice and Dice）功能时的最佳实践，确保分析师和业务用户能够自行探索数据。 3. 嵌入式分析与行动闭环：讨论如何将分析结果从孤立的报告转变为嵌入到ERP、CRM系统中的实时决策支持组件。内容包括如何设置自动化预警机制，确保在关键指标偏离预设阈值时，系统能自动触发通知和建议的行动方案（规范性反馈）。 --- 第四部分：从报告到预测：增强型商业智能的应用场景在掌握了基础BI能力后，本部分指导读者如何利用更高级的技术手段（如时间序列分析、关联规则挖掘）来解决具体的商业问题，实现前瞻性管理。核心内容涵盖： 1. 客户生命周期价值（CLV）的预测建模：介绍如何利用生存分析模型（如Pareto/NBD模型）对客户未来价值进行预测，并据此优化营销预算分配策略。 2. 供应链的瓶颈识别与需求预测：重点阐述了如何应用时间序列模型（ARIMA, 季节性分解）对库存需求进行高精度预测，以及如何利用网络分析识别供应链中的关键节点和脆弱环节。 3. 市场篮子分析与产品组合优化：深入解析关联规则挖掘（Apriori算法的应用场景），指导零售企业如何设计店内布局、进行交叉销售推荐，以最大化交易额。 4. A/B测试的数据验证与科学评估：讲解如何设计稳健的实验，如何利用统计显著性检验来科学地评估产品迭代或市场活动的效果，避免草率下结论。 --- 结论：培养持续学习的数据文化《数据驱动决策：面向现代企业的商业智能实践》的最终目标是赋能企业，使其具备自我驱动的分析能力。本书不仅提供了技术路线图，更强调了组织变革的重要性——即培养业务人员对数据的好奇心、对结果的批判性思维，以及持续迭代和优化的工作习惯。本书适合于渴望将数据转化为核心竞争力的企业中高层管理者、希望系统学习现代BI架构的IT部门领导者，以及需要将分析能力转化为商业成果的数据分析师和业务智能专家。通过本书的学习，读者将能够自信地规划、构建并运营一个能够持续产出商业价值的决策支持体系。