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出版者:

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出品人:

页数:221

译者:

出版时间:2009-9

价格:35.00元

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isbn号码:9787113103613

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• 职场
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探寻数据背后的故事：一本关于现代数据分析与商业智能的深度指南 图书名称：《数据驱动决策：从基础统计到高级预测模型的商业实践》 内容简介： 在这个信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是记录，而是驱动商业进步的核心资产。然而，面对海量、复杂的数据，如何从中提取有价值的洞察，并转化为精准的商业决策，是每一个现代企业和专业人士面临的重大挑战。《数据驱动决策：从基础统计到高级预测模型的商业实践》正是为了填补这一知识鸿沟而诞生的权威指南。 本书并非聚焦于某一特定软件工具的操作手册，而是立足于数据分析的理论框架、方法论的精髓以及在真实商业场景中的应用落地。它旨在培养读者“像数据科学家一样思考”的能力，理解数据的本质、提炼业务需求，并选择最恰当的分析工具和技术来解决实际问题。 第一部分：奠定基石——理解数据与商业环境 本书首先从宏观视角切入，阐述了数据在现代商业生态系统中的战略地位。我们探讨“数据驱动型组织”的特征，以及数据治理、数据伦理和数据安全的重要性。在工具日益普及的今天，理解“为什么分析”比“如何点击”更为关键。 接着，我们将深入基础统计学，但视角完全服务于商业应用。涵盖描述性统计（均值、中位数、标准差的商业解读）、概率论的基本概念、抽样方法以及假设检验的逻辑。我们会详细解析P值、置信区间在市场调研、A/B测试和质量控制中的实际含义，避免常见的统计误区。本书强调，统计学是翻译业务语言和原始数据之间的桥梁，而非晦涩的数学公式堆砌。 第二部分：核心分析技术与方法论 本部分是本书的实战核心，系统梳理了数据分析师和商业智能（BI）分析师必须掌握的核心技术栈。 数据清洗与预处理的艺术： 真实世界的数据充斥着缺失值、异常点和格式不一致。本书提供了一套系统化的数据清洗流程，包括缺失值插补策略（均值/中位数/模型预测）、异常值检测方法（箱线图、Z-Score、IQR）以及如何将非结构化文本数据转化为可分析的特征。 探索性数据分析（EDA）： EDA被视为分析的“侦探工作”。我们将聚焦于高效的数据可视化技术，不仅仅是绘制图表，而是通过散点图矩阵、相关性热力图、时间序列分解等工具，快速识别数据间的潜在关系、趋势和异常模式。 关系型数据库与数据查询（SQL）： 尽管存在NoSQL数据库，SQL作为数据提取与操作的通用语言地位依然不可动摇。本书深入讲解了高级SQL特性，如窗口函数（Window Functions）、公用表表达式（CTE）以及如何优化复杂查询，确保分析师能够高效地从大型数据仓库中抽取所需数据子集。 第三部分：进阶建模与预测分析 本部分将读者从描述性分析提升到预测性分析的高度，介绍构建商业预测模型的关键步骤。 回归分析的精深应用： 涵盖简单线性回归到多元线性回归，重点讨论多重共线性、异方差性等模型假设的检验与处理。此外，本书还会详细介绍逻辑回归在线性分类问题（如客户流失预测、信用风险评估）中的应用。 时间序列分析与预测： 针对销售预测、库存管理等场景，本书详细讲解了平稳性检验、ARIMA模型家族（AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA）的构建、参数选择（ACF/PACF图解读）以及模型评估。我们还将探讨指数平滑法（Holt-Winters）在短期预测中的优势。 机器学习基础概念及其商业化： 引入决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）等强大的预测工具。重点在于理解这些模型的可解释性（Feature Importance）和模型泛化能力，而非仅仅追求最高的准确率。同时，我们将讨论模型过拟合与欠拟合的诊断与规避策略。 第四部分：结果转化与决策支持 分析的价值在于落地。本书的最后一部分关注如何将复杂的分析结果有效地传达给决策层。 关键绩效指标（KPI）的设计与监控： 如何从业务目标反推出有效的、可衡量的KPI？本书提供了从战略层到操作层的KPI层级设计框架。 构建有说服力的叙事报告： 讲解如何运用故事化方法（Storytelling with Data），将复杂的统计发现转化为清晰、简洁、有行动导向的商业建议。讨论在不同受众（技术团队、高管层）面前调整沟通侧重点的技巧。 目标读者： 本书面向所有希望通过数据科学方法提升工作效能的专业人士，包括：商业分析师、市场研究人员、财务规划与分析（FP&A）专家、产品经理、数据科学家初学者，以及寻求深入理解数据分析流程的企业中高层管理者。 通过系统学习本书内容，读者将建立起一套完整、严谨、面向实践的数据分析思维体系，从而自信地领导数据项目，并将数据转化为实实在在的竞争优势。

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