数据分析变革 大数据时代精准决策之道 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 比尔·弗兰克斯（Bill Franks） 著，张建辉，车皓阳，刘静如，范欢动 译

图书标签:

• 数据分析
• 大数据
• 决策分析
• 商业智能
• 数据挖掘
• 精准营销
• 数据科学
• 管理学
• 商业策略
• 数据可视化

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115399229

版次：1

商品编码：11745727

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：224

正文语种：中文

内容简介

能够快速适应不断变化的市场环境的能力是获得成功的关键。本书旨在将数据分析嵌入运营流程，帮助读者将从数据（包括大数据和小数据）分析中获得的业务洞察与日常运营紧密集成在一起。
本书确切地讲述了使分析运营化到底意味着哪些变革，并告诉读者如何建立团队、创建文化、升级分析方法论并利用技术，使企业向更好、更快、更有效决策的运营型分析演变。本书提供了一个在所有类型的业务流程中嵌入分析流程的可扩展框架。在这本书中，读者将了解如何梳理头绪，扫清障碍，积极利用当前主流趋势和流程，确保能够持续超过竞争对手。

作者简介

Bill Franks 现任天睿公司首席分析官，他不仅在大数据和分析领域发展趋势方面为企业提供深刻见解，同时帮助客户理解如何使用大数据及分析来改进业务。他擅长将复杂的分析用通俗的语言阐述以便企业用户更容易理解。Bill Franks是《驾驭大数据》一书的作者，该书是Tom Peters 2014年排行榜“必读”书籍之一。他同时也是国际分析研究院的教员。

内页插图

目录

第一部分　变革已然开始
第1章　了解运营型分析 3
1．1　定义运营型分析 3
1．1．1　什么是运营型分析 4
1．1．2　运营型分析的独特之处 5
1．1．3　使运营型分析独树一帜的基石 7
1．2　欢迎来到分析3．0 8
1．2．1　分析1．0：传统分析 9
1．2．2　分析2．0：大数据分析 10
1．2．3　分析3．0：面向效果最大化的统一分析 13
1．2．4　采用分析3．0的运营型分析 14
1．3　分析是如何改变业务的 16
1．3．1　分析是目标，不是副产品 16
1．3．2　分析性产品正在打破行业界限 18
1．3．3　运营型分析将是颠覆性的 20
1．4　全面看待运营型分析 21
1．4．1　数据质量及时效性依然重要 21
1．4．2　运营型分析会压制创新性？ 23
1．4．3　运营型分析的很多概念并非全新 24
1．5　小结 24
第2章　更多数据……巨多数据……大数据！ 27
2．1　穿越炒作的迷雾 27
2．1．1　大数据的定义是什么？管它呢！ 28
2．1．2　从正确的角度出发 29
2．1．3　大数据有泡沫吗 31
2．2　为大数据做好准备 33
2．2．1　大数据浪潮已经到来 33
2．2．2　新信息使大数据变得更强大 34
2．2．3　找新问题提问 36
2．2．4　数据留存不再是两元决策 38
2．2．5　物联网时代即将到来 40
2．3　纵观全局看待大数据 41
2．3．1　与其说是大数据，还不如说是差异化数据 41
2．3．2　大数据必须具有多维可扩展性 42
2．3．3　实现大数据价值的最大化 44
2．3．4　回到未来 46
2．3．5　大数据正在经历成熟度曲线 47
2．3．6　大数据是全球现象 49
2．4　小结 50
第3章　运营型分析实战 53
3．1　改进客户体验 53
3．1．1　出现神奇时刻 54
3．1．2　为客户提供透明度 56
3．1．3　升级客户服务 57
3．1．4　提升在线体验 58
3．2　时间是最重要的 59
3．2．1　分析过程中的安全性 59
3．2．2　价值一亿美元的一毫秒 60
3．3　使我们更安全 62
3．3．1　避免不良事件 62
3．3．2　确保产品新鲜度 63
3．3．3　政府也能进行运营化分析 63
3．4　提升运营效率 64
3．4．1　最大化获取能量 65
3．4．2　优化电力产生 65
3．4．3　增加燃料效率 66
3．4．4　改进呼叫中心绩效 66
3．5　改善我们未来的生活 67
3．5．1　解放我们的时间 67
3．5．2　帮助我们保持健康 68
3．6　寻找数据中的意外价值 69
3．6．1　利用地理位置数据完成交通状况更新 70
3．6．2　利用传感器来提高农作物产量 70
3．6．3　利用合规数据提高销售 71
3．6．4　也能创建战略性分析 71
3．7　小结 73
第二部分　奠定基础
第4章　想要预算？先制订商业计划 77
4．1　设定优先级 77
4．1．1　从业务问题开始，而不是数据或技术 77
4．1．2　关注回报而非成本 79
4．1．3　瞄准造成差异的因素，而非渐进式的改进 79
4．2　选择合适的决策标准 81
4．2．1　描绘更广阔的前景 82
4．2．2　数据洞察时间 83
4．2．3　实施能力 84
4．2．4　分析价值与技术价值 86
4．3　需要考虑的商业计划框架 87
4．3．1　什么是运营型分析的总体成本 87
4．3．2　考虑所有长期的成本 89
4．3．3　成本中最容易忽略的部分 91
4．3．4　有关改变方程式的问题 92
4．3．5　可扩展性不只关系到存储和处理 92
4．4　商业计划的取胜技巧 93
4．4．1　不要强推一项商业计划 93
4．4．2　想要成功，从小做起 94
4．4．3　接受一些不确定性 96
4．4．4　有很多选项，要明智选择 97
4．4．5　解释为什么这么做是正确的 97
4．5　小结 99
第5章　建立分析平台 101
5．1　规划 102
5．1．1　使分析运营化不是一个技术问题 102
5．1．2　增加组件，而非替换组件 103
5．1．3　不同的平台，不同的优势 104
5．1．4　今天就做正确的事 105
5．2　着手构建 106
5．2．1　欢迎进入基于结构的计算 107
5．2．2　统一分析环境的支柱 108
5．2．3　额外的配套技术 118
5．3　使用 120
5．3．1　任何分析，任何数据，任何时间 120
5．3．2　终端用户不会关注数据存储在哪里 121
5．3．3　云方式如何 122
5．4　小结 123
第6章　监管和隐私 125
6．1　设定监管阶段 125
6．1．1　《1984》的启示 126
6．1．2　安全许可模式 126
6．1．3　合作伙伴的重要性 128
6．1．4　监管物联网 129
6．2　决定在哪里进行分析 130
6．2．1　永不说不 131
6．2．2　挑选最好的工作方式 132
6．2．3　致力于正确的组合 133
6．3　监管运营型分析 134
6．3．1　不同的需求 134
6．3．2　监测运营型分析 136
6．3．3　探索平台与探索环境 137
6．3．4　数据洞察时间与执行时间 138
6．4　隐私 139
6．4．1　大数据成了老大哥？ 140
6．4．2　设定隐私规范 143
6．4．3　不合逻辑的隐私条例 144
6．4．4　隐私政策的未来 145
6．5　小结 146
第三部分　分析运营化
第7章　数据分析 151
7．1　创建运营型分析流程 151
7．1．1　分析过程的一致性 151
7．1．2　从批量分析到运营型分析 153
7．1．3　什么是运营型分析 154
7．2　拓展到新分析原则 155
7．2．1　分析原则的定义 155
7．2．2　多原则分析案例 157
7．2．3　多原则分析的具体步骤 159
7．3　集中分析力量 160
7．3．1　提对问题，作好假设 160
7．3．2　下注吧！ 162
7．3．3　不要冒失地判断 163
7．4　比较分析方法 164
7．4．1　探索性分析与验证性分析 164
7．4．2　研发与盲目刺探 166
7．4．3　强化运营规模的流程 167
7．5　过去的教训 168
7．5．1　统计方法仍然有价值 169
7．5．2　不要小看采样 170
7．5．3　不要将分析复杂化 171
7．5．4　运营型分析必须提供解决方案 172
7．6　小结 173
第8章　分析机构 175
8．1　重大转型已然发生 175
8．2　人员任用 177
8．2．1　谁是专业分析人员 177
8．2．2　旧派与新派的意见相合 178
8．2．3　解决人才危机 179
8．2．4　所不包 183
8．2．5　使人员留存最大化 184
8．3　组织管理 185
8．3．1　标准组织架构是什么 185
8．3．2　组织架构建议 186
8．3．3　演进到混合架构模式 187
8．3．4　真的需要首席分析官吗 188
8．3．5　首席数据官的职责 190
8．3．6　跨职能团队 190
8．4　成功 191
8．4．1　明智地利用外部资源 191
8．4．2　坚持到底，直至成功 192
8．4．3　有效管理期望行为 194
8．4．4　变成顾问、导师和教练 195
8．4．5　裁判思维 196
8．4．6　激励不当，代价沉重 197
8．5　小结 198

第9章　分析文化氛围 201
9．1　逐步灌输正确的思维方式 201
9．1．1　从跳蚤身上学习 202
9．1．2　自上而下拥抱分析 203
9．1．3　认可分析人员的价值 204
9．1．4　推动行为模式的转变 204
9．1．5　克服阻力与抵触情绪 205
9．2　推行注重实效的政策 208
9．2．1　小转变，大效果 208
9．2．2　IT角色从服务变为支撑 210
9．2．3　保证规划的正确性 211
9．3　推进成功 212
9．3．1　寻找出乎意料的价值 212
9．3．2　找到早期采纳者和行动派 213
9．3．3　营销活动准备 215
9．4　容忍与处理失败 217
9．4．1　能测试的想法坏也坏不到哪儿 217
9．4．2　不要太介意失败 218
9．4．3　不要漠然接受失败 219
9．5　小结 221
结语：加入变革吧！ 223

前言/序言

洞悉未来之钥：深度学习与人工智能的融合图景 本书聚焦于当代科技浪潮中最具颠覆性的两大领域——深度学习（Deep Learning）与人工智能（Artificial Intelligence）——的底层逻辑、前沿应用及其对未来社会结构产生的深远影响。 在信息爆炸与算力飞跃的双重驱动下，人工智能已不再是科幻小说中的概念，而是渗透到我们生活方方面面的核心生产力。然而，驱动这场变革的真正引擎，正是近年来突飞猛进的深度学习技术。本书旨在为读者构建一个清晰、系统且富有洞察力的知识框架，理解这些复杂技术如何从理论走向实践，并重新定义人与机器的关系。 第一部分：深度学习的基石与演化 本书伊始，将深入浅出地剖析深度学习的理论基础，而非停留在表面概念的堆砌。我们将追溯人工神经网络（ANN）的发展脉络，重点阐述深度学习模型相较于传统机器学习方法的本质优势——即自动特征提取能力。 1. 神经网络的精妙结构： 我们将详细解析多层感知机（MLP）的运作原理，逐步过渡到激活函数（如ReLU、Sigmoid的局限性与改进）的选择，以及反向传播算法（Backpropagation）的数学本质和优化过程。理解梯度下降及其变体（如SGD, Adam, RMSProp）的细微差别，是掌握模型训练效率的关键。 2. 视觉革命的引擎——卷积神经网络（CNN）： 本部分将以图像识别领域的里程碑事件为切入点，详尽解读卷积层、池化层和全连接层的协同作用。不仅仅是介绍LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等经典架构，更重要的是阐述其设计哲学——如何通过局部连接和权值共享，高效处理高维度的空间数据，并讨论空洞卷积（Dilated Convolution）和注意力机制（Attention Mechanism）在提升模型鲁棒性方面的作用。 3. 序列数据的掌控者——循环神经网络（RNN）及其变体： 针对语音识别、自然语言处理等时间序列任务，本书将深入探讨RNN的内部结构，尤其关注其在处理长期依赖问题上的困境。随后，将重点剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是如何通过精巧的“门控”机制，有效缓解梯度消失问题，成为序列建模的黄金标准。 4. 生成模型的崛起： 从早期的变分自编码器（VAE）到当前的主流——生成对抗网络（GANs），我们将详细解析生成模型背后的博弈论思想。书中将涵盖WGAN、CycleGAN等先进变体，并探讨它们在艺术创作、数据增强和模拟仿真等领域的实际应用案例，揭示模型如何学习数据的内在分布。 第二部分：人工智能前沿应用与范式转移 在奠定了深度学习的基础后，本书将视角转向人工智能更广阔的应用领域，展示技术如何转化为解决现实世界复杂问题的强大工具。 5. 自然语言处理（NLP）的飞跃： 传统的词向量（Word2Vec, GloVe）到上下文相关的表征是NLP发展的重要转折点。我们将集中篇幅讨论Transformer架构及其带来的颠覆性影响，深入解析自注意力机制（Self-Attention）如何取代RNN/LSTM成为处理文本序列的主流范式。随后，将探讨基于Transformer的大型语言模型（LLMs），如预训练、微调（Fine-tuning）的流程，以及它们在摘要生成、机器翻译、代码辅助编写等方面的能力边界与潜在风险。 6. 强化学习（RL）的决策智能： 强化学习是实现通用人工智能（AGI）的关键路径之一。本书将清晰区分模型基方法（如Policy Gradients）和值函数方法（如Q-Learning, DQN）。我们将剖析如何在复杂、高维度的环境中（如机器人控制、复杂游戏博弈）设计奖励函数和状态空间，并重点介绍Actor-Critic架构在提升学习效率上的优势。 7. 跨模态学习与具身智能： 未来的人工智能将不再局限于单一数据类型。本书将探讨如何通过多模态学习，融合视觉、文本、听觉信息，构建更接近人类认知的智能体。同时，我们将探讨“具身智能”（Embodied AI）的概念，即智能体如何通过与物理世界的交互来学习和进化，这对于机器人学和自动化至关重要。 第三部分：伦理、挑战与未来的研究方向 技术的发展总是伴随着深刻的社会反思与技术瓶颈。本书的最后一部分将探讨深度学习和人工智能领域当前面临的重大挑战，引导读者以批判性的视角审视这一技术浪潮。 8. 可解释性、公平性与鲁棒性（XAI）： 深度学习的“黑箱”特性是其实际部署的一大障碍。我们将介绍LIME、SHAP等模型解释技术，探讨如何量化模型的决策依据。此外，对训练数据偏差导致的算法偏见、模型的对抗性攻击脆弱性（Adversarial Attacks）等问题，本书将进行深入的案例分析和应对策略探讨，强调构建负责任的AI的重要性。 9. 算力依赖与绿色计算的困境： 训练超大型模型所需的天文数字般的计算资源，不仅带来了经济上的门槛，也引发了对能源消耗的担忧。我们将讨论模型压缩技术（如剪枝、量化）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）的原理，探索在保持性能的同时，实现模型轻量化和低功耗部署的有效途径。 10. 通用人工智能的漫长征途： 最后，本书将对当前的研究局限性进行总结，探讨从当前的“窄域AI”（Narrow AI）迈向更具适应性和泛化能力的“通用AI”（AGI）所需要的范式突破，包括对因果推理、常识获取以及更高效学习机制（如少样本学习）的探索。 本书适合对象： 致力于深入理解现代人工智能核心算法的工程师与研究人员。 希望系统掌握深度学习技术栈，将其应用于产业实践的决策者与技术领导者。 对人工智能发展前沿、技术伦理与未来趋势抱有浓厚兴趣的学术界人士与高阶学习者。 通过本书，读者将不仅掌握“如何训练”模型，更重要的是理解“为何如此设计”模型，从而在瞬息万变的技术前沿中，确立前瞻性的视野与扎实的技术根基。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就充满了力量和前瞻性，像是打开了通往智慧大门的钥匙。我一直对数据这个概念感到既好奇又有些畏惧，总觉得它是个深不可测的宝藏，又像是一个难以驯服的野兽。这本书的题目——“数据分析变革，大数据时代精准决策之道”，一下子就抓住了我的痛点。我常常在工作中遇到各种棘手的问题，需要做出艰难的决定，但往往凭着直觉或者经验，事后又会怀疑自己是否错失了更好的选择。如果这本书真的能教会我如何利用数据来摆脱这种不确定感，如何让决策更加“精准”，那简直太棒了。我特别期待它能提供一些具体的、可操作的方法论，而不是空泛的理论。比如，它会不会讲解一些常用的数据分析工具，或者介绍一些经典的分析模型？我希望能了解到，在海量的数据面前，我们应该如何下手，如何提炼出有价值的信息，并将这些信息转化为切实的商业洞察。毕竟，在这个信息爆炸的时代，谁能掌握数据，谁就能掌握先机，谁就能在激烈的竞争中立于不败之地。我渴望的是那种能够立竿见影，学了就能用的知识，让我在工作中能够更加自信，做出更明智的判断。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，让我觉得它不仅仅是一本关于数据分析的技术手册，更像是一本关于如何在这个瞬息万变的大数据时代，提升个人和组织决策能力的心法。我一直在思考，为什么有些企业能够迅速崛起，而有些却步履维艰，除了市场机遇和管理能力，数据分析的运用是否起到了至关重要的作用？这本书的题目暗示了一种“变革”，这让我非常感兴趣。我希望它能解释清楚，当大数据成为常态，传统的决策方式将会如何被颠覆，新的决策模式又会是怎样的形态。我特别关注“精准决策”这一点，因为在商业世界中，一步之差可能就是天壤之别。我希望这本书能够提供一些具体的框架、工具或者思维模型，来帮助我们如何从纷繁复杂的数据中，抽丝剥茧，找到那些能够指导我们做出更明智、更有效的决策的线索。如果它还能探讨一下，在大数据分析中可能存在的误区和挑战，以及如何规避这些风险，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

《数据分析变革，大数据时代精准决策之道》，这名字听起来就充满了现代感和专业性，仿佛是为当下这个数据驱动的时代量身定做的。我一直觉得，在这个信息爆炸的年代，很多时候我们都感觉自己在“瞎子摸象”，对事物的认知是片面的，而数据分析，似乎是连接这些碎片化信息，构建完整认知图谱的桥梁。这本书的题目明确指出了“变革”和“精准决策”，这正是我迫切想要了解的。我希望能在这本书中找到答案，了解大数据分析究竟是如何“变革”我们的思维方式和决策模式的。我尤其关心“精准”二字，它意味着更少地依赖直觉和经验，更多地依靠事实和证据。我希望这本书能提供一些实操性的指导，比如如何选择合适的数据分析工具，如何构建分析模型，以及如何将分析结果转化为可执行的商业策略。更重要的是，我希望它能教会我如何识别数据中的潜在价值，以及如何避免被错误的数据或分析方法所误导，从而做出真正“精准”的决策。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的书名时，第一反应就是它可能是一本非常务实的指南。虽然“变革”和“之道”听起来有些宏大，但“大数据时代精准决策”这几个字，无疑指向了它解决实际问题的目标。我平时的工作虽然不直接从事数据分析，但也会接触到大量的报告和图表，很多时候都感觉雾里看花，不明白这些数字背后到底意味着什么。这本书如果能帮助我理解数据的本质，学会解读数据背后的故事，甚至能让我自己动手去挖掘一些数据中的奥秘，那将是一次巨大的飞跃。我希望它能涵盖从数据收集、清洗、整理到分析、可视化的整个流程，并且能够用通俗易懂的语言来解释复杂的概念。我特别想知道，在面对海量数据时，如何才能避免被淹没，如何找到真正关键的指标，又如何在众多干扰因素中，提炼出能够指导决策的核心要素。如果它还能分享一些成功的案例，分析一下别人是如何通过数据分析实现业务增长的，那无疑会更具说服力，也能激发我更多的思考和实践的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名——《数据分析变革，大数据时代精准决策之道》，总让我联想到一种运筹帷幄、决胜千里的感觉。想象一下，能够通过对海量数据的深入洞察，提前预判市场趋势，洞悉用户需求，从而制定出滴水不漏的商业策略，这本身就是一种极具魅力的能力。我一直认为，在这个信息过载的时代，真正的挑战不在于信息多寡，而在于如何从海量的信息中筛选出真正有价值的内容，并将其转化为可执行的行动。这本书如果能提供一套系统性的方法论，教会我如何“变革”传统决策模式，拥抱大数据带来的机遇，实现“精准决策”，那将是多么令人兴奋的事情。我尤其好奇，它会如何阐述“变革”的内涵，是技术层面的革新，还是思维模式的转变？而“精准决策”又该如何量化和衡量？我希望能从中学习到如何将抽象的数据转化为具体的、可衡量的商业价值，从而在不确定的市场环境中，找到一条清晰的、通往成功的路径。

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好

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不错

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还没有看多少！感觉还不错！

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好

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大数据的东西太多，不是评价

评分☆☆☆☆☆

很不错的书

评分☆☆☆☆☆

可能是由于本人在京东购买图书的时间每每总处于优惠活动高峰期（当然我相信绝大部分书友可能都是在这一时段下手的。。。呵呵呵），加上京东在新浪微博等处的网络宣传活动做得非常成功，也吸引了更多的购书、藏书的爱书之人，因此在收获包裹这一过程上我等待的有点久（具体原因是由于在订单中存在有部分商品需要从外地调货过来的情况——想想就觉得会很麻烦，但爱书的心切还是让我毅然决然。。。），我想可能各个城市的京东库房在活动期间一定是忙得不可开交，也完全能够理解，以及快递公司的派件员们的辛苦，十分感谢！大概上我等了有一个星期左右的时间，由于经常买书的缘故，位于我所居住的那个区域的派件小哥都认识我了，这不免让我有点小尴尬。小哥跟我说以后在网上买书可以多下些单，因为对于他们而言，每成功派送一个派件就可以多拿一块钱。当时我觉得心中很五味陈杂，这恐怕也是我一直选择在京东购物的一个小原因，不知道其他的快递公司是否也有这样的规定，所以我也尽量做到能够在满足我所需的购物优惠政策下尽可能的将订单分配到最多，并且也可以享受到更多的优惠福利。每次在小哥那里取件的时候都觉得蛮自豪的，嘿嘿。。。 下面讲一下商品本身的部分。 首先，京东发货的包裹质量向来都是较高的，我曾经也像很多人一样货比三家的在同类大型专业图书网购商城购买过，比较后发现京东的包装是相对认真负责的，订单商品较少时选择以双层塑料包装的形式，虽然没有像其他商家会使用较小型的瓦楞纸箱，但包装是做的相当用心的；商品较多时采用纸箱包装也一定花费了相当的工夫，充分体现了京东商城的服务品质。且包裹内的订单存根详细准确。 其次，由于我是一个十分爱惜书籍的人，对图书的质量也比较在乎，本着藏书的心态大过读书，我对商品本身的质量要求还是比较高的。具体到商品个体上，但凡是出版商提供外塑料包装膜的书籍几乎不存在破损毁坏的情况，因为在运送包裹的过程里难免不发生磕磕碰碰的情况，有时会有塑料膜开裂的现象，但书体本身是完好无损的，拆开后也没有发现有其他质量上的问题，新品成色很高。而凡是不提供外塑料包装膜的书籍质量依旧能保持很好的水平，这一点我觉得很难得，封面磨损少、几乎无划痕污渍破烂变形等情况；内页也少有折痕凹损的情况。每次拆包裹的时候那种满意欣喜的情绪真是不言而喻。

评分☆☆☆☆☆

不错的书，京东买书就是快。