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[美] 米歇尔·钱伯斯（Michele Chambers） 等 著

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 商业分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 商业价值
• 数据科学
• 分析方法
• 决策支持
• 商业智能

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111537311

版次：1

商品编码：12003868

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：269

内容简介

　　本书全面介绍了针对大数据的分析方法。本书内容全面、前沿，可帮助读者针对当前的组织需求和分析能力找到合适的技术和方式来进行合理的分析。本书循序渐进的讲授方式，帮助读者制定能支持其企业需求的实现分析功能的路线图，同时兼顾企业文化及客户和企业相关利益群体的需求。

目录

译者序
推荐序
致　谢
第1章　现代分析基本原则1
1.1实现商业价值和影响3
1.2专注于最后一英里4
1.3持续改善6
1.4加速学习能力和执行力7
1.5差异化分析7
1.6嵌入分析8
1.7建立现代分析架构9
1.8构建人力因素10
1.9利用消费化趋势10
1.10总结11
第2章　商业3.0时代来临13
第3章　为什么需要一个独特的分析路线图17
3.1概述17
3.2业务领域 18
3.3数据19
3.4方法19
3.5精准20
3.6算法20
3.7嵌入20
3.8速度21
3.9总结21
第4章　分析让商业决策百尺竿头更进一步22
4.1概述22
4.2案例研究23
4.3总结46
第5章　构建分析路线图50
5.1概述50
5.2第一步：确定关键业务目标50
5.3第二步：定义价值链51
5.4第三步：头脑风暴分析解决方案机会53
5.5第四步：描述分析解决
方案机会57
5.6第五步：创建决策模型59
5.7第六步：评估分析解决方案机会61
5.8第七步：建立分析路线图65
5.9第八步：不断演进分析路线图67
5.10总结68
第6章　分析应用69
6.1概述69
6.2战略分析70
6.3管理分析74
6.4运营分析76
6.5科学分析79
6.6面向客户的分析80
6.7总结82
第7章　用例分析84
7.1概述84
7.2预测86
7.3解释89
7.4预报90
7.5发现91
7.6模拟96
7.7优化97
7.8总结97
第8章　预测分析方法论98
8.1概述：现代分析方法98
8.2定义业务需求101
8.3建立分析数据集107
8.4建立预测模型111
8.5部署预测模型118
8.6总结122
第9章　预测分析技术123
9.1概述123
9.2统计和机器学习124
9.3大数据的影响125
9.4有监督和无监督学习127
9.5线性模型和线性回归136
9.6广义线性模型140
9.7广义相加模型141
9.8逻辑回归142
9.9强化回归144
9.10生存分析146
9.11决策树学习147
9.12贝叶斯方法150
9.13神经网络和深度学习151
9.14支持向量机155
9.15集成学习156
9.16自动化学习158
9.17总结163
第10章　最终用户分析164
10.1概述164
10.2用户角色165
10.3分析编程语言169
10.4业务用户工具178
10.5总结189
第11章　分析平台190
11.1概述190
11.2　分布式分析191
11.3预测分析架构195
11.4现代SQL平台209
11.5总结220
第12章　吸引分析天才并留住他们222
12.1概述222
12.2文化223
12.3数据科学家角色227
12.4总结244
第13章　组织分析团队245
13.1概述245
13.2集中式分析团队与分散式分析团队245
13.3卓越中心249
13.4首席数据官与首席分析官250
13.5实验室团队252
13.6分析项目办公室252
13.7总结253
第14章　你还在等什么？赶快开始吧254
附录A　无监督学习：无监督式神经网络257

前言/序言

大数据分析方法：用分析驱动商业价值 在这本深入探讨大数据分析的著作中，我们将一同踏上一段探索如何将海量数据转化为切实商业价值的旅程。本书并非罗列枯燥的技术细节，而是聚焦于方法与应用，旨在帮助读者理解大数据分析的底层逻辑，并掌握将其落地到实际商业场景的关键技能。我们将从数据产生的源头出发，层层剥离，直至提炼出洞察，最终实现业务的增长与优化。 第一部分：大数据的根基与洞察之源 在开启大数据分析的征程之前，我们必须先对“大数据”本身有一个清晰的认识。本书的第一部分将带领读者深入理解大数据时代的特征——体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety），以及其带来的真实性（Veracity）和价值（Value）。我们将探讨数据是如何在全球范围内以前所未有的速度和规模产生，并分析不同类型的数据（结构化、半结构化、非结构化）的特点及其对分析方法的挑战。 理解数据的本质： 我们将审视数据产生的动因，从用户行为轨迹、物联网传感器、社交媒体互动，到企业内部的交易记录和运营日志。理解这些数据背后的逻辑，是后续分析的基础。 数据来源与采集： 了解主流的数据采集技术和平台，包括数据库、数据仓库、数据湖，以及实时流处理技术（如Kafka）。我们将讨论如何有效地整合来自不同孤岛的数据，构建统一的数据视图。 数据质量的重要性： 数据质量是大数据分析的生命线。本部分将深入探讨数据清洗、转换、集成（ETL/ELT）的关键技术和策略，强调如何识别和处理数据中的噪声、缺失值、异常值以及不一致性，确保分析结果的可靠性。 数据治理与安全： 随着数据量的爆炸式增长，数据治理和安全问题变得尤为突出。我们将探讨数据生命周期管理、元数据管理、访问控制以及数据隐私保护等议题，为大数据分析的合法合规奠定基础。 第二部分：核心分析方法论与技术解析 理解了数据的根基，我们便可以开始探索如何从数据中挖掘有价值的信息。本书的第二部分将系统性地介绍当前主流的大数据分析方法和技术，并重点关注它们在商业场景中的应用。 描述性分析： 这是大数据分析的起点，旨在回答“发生了什么？”。我们将学习如何利用统计学方法、可视化工具（如Tableau, Power BI, Python的Matplotlib/Seaborn）来描述数据的整体特征、识别趋势和模式。例如，分析销售数据以了解不同产品的销售表现，或分析用户流量以了解网站的热门页面。 诊断性分析： 进阶一步，诊断性分析旨在回答“为什么会发生？”。我们将学习如何运用数据钻取（Drill-down）、数据切片（Slicing）、数据溯源（Root Cause Analysis）等技术，找出事件发生的原因。例如，分析用户流失率的下降，找出导致流失的关键因素，如产品体验问题或竞争对手的营销活动。 预测性分析： 这是将数据应用于未来的关键。本部分将详细介绍机器学习（Machine Learning）在预测性分析中的应用，包括： 回归分析（Regression Analysis）： 预测连续型数值，如销售额预测、股票价格预测、客户生命周期价值（CLV）预测。 分类分析（Classification Analysis）： 预测离散型类别，如客户流失预测（流失/不流失）、欺诈检测（欺诈/正常）、垃圾邮件过滤。 时间序列分析（Time Series Analysis）： 分析具有时间依赖性的数据，预测未来趋势，如需求预测、库存管理。 聚类分析（Clustering Analysis）： 将相似的数据点分组，用于客户细分、市场划分、异常检测。 规范性分析： 这是大数据分析的最高境界，旨在回答“我们应该做什么？”。我们将探讨如何结合预测性分析的结果，利用优化算法、模拟仿真、规则引擎等技术，为企业提供最优的决策建议。例如，根据客户的购买历史和偏好，推荐个性化产品，以最大化销售额；或根据供需预测，优化供应链的库存水平。 文本分析与自然语言处理（NLP）： 随着非结构化文本数据的激增，对文本信息的分析变得至关重要。我们将介绍词袋模型、TF-IDF、词嵌入（Word Embeddings）、情感分析（Sentiment Analysis）、主题建模（Topic Modeling）等技术，用于分析用户评论、社交媒体内容、客服记录等，提取有价值的见解。 图分析（Graph Analytics）： 社交网络、知识图谱、交易关系等数据可以用图结构来表示。我们将探讨图数据库、图遍历算法、社区发现算法等，用于分析节点之间的关系，如社交网络中的影响力分析、欺诈团伙识别。 第三部分：大数据分析的商业价值实现 理论知识固然重要，但最终的目标是将这些分析方法转化为切实的商业价值。本书的第三部分将聚焦于如何将大数据分析成功地应用于各个商业领域，驱动业务增长和决策优化。 以客户为中心的分析： 客户细分与画像： 利用聚类、RFM模型等方法，将客户划分为不同的细分群体，并构建详细的客户画像，从而实现更精准的营销和个性化服务。 客户流失预测与挽留： 通过构建流失预测模型，识别潜在流失客户，并制定有针对性的挽留策略，降低客户流失率。 个性化推荐系统： 应用协同过滤、基于内容的推荐等算法，为客户提供个性化的产品或服务推荐，提升用户体验和转化率。 客户生命周期管理： 通过分析客户在不同生命周期阶段的行为，优化客户获取、留存和忠诚度培养策略。 运营与效率提升： 需求预测与库存优化： 利用时间序列分析和回归模型，精准预测市场需求，从而优化库存水平，降低缺货或积压的风险。 供应链优化： 分析物流数据、运输数据、供应商数据，优化供应链网络，降低成本，提升效率。 生产制造优化： 通过对设备传感器数据的分析，进行预测性维护，减少设备故障停机时间，提高生产效率。 风险管理与欺诈检测： 利用机器学习模型，识别潜在的金融欺诈、信用风险、运营风险等，降低企业损失。 产品与创新： 产品使用行为分析： 分析用户如何使用产品，发现产品痛点和潜在的改进空间，指导产品迭代和创新。 市场趋势分析： 通过分析公开数据、社交媒体趋势，洞察新兴市场机会，指导产品研发方向。 A/B测试与实验设计： 利用科学的实验方法，评估不同产品功能、营销策略的效果，做出数据驱动的决策。 组织与战略： 数据驱动的文化建设： 探讨如何在组织内部建立数据驱动的决策文化，鼓励员工利用数据解决问题。 跨部门协作与沟通： 强调业务部门与技术部门之间的有效沟通与协作，确保分析结果能够被业务人员理解和采纳。 制定数据战略： 如何将大数据分析融入企业整体战略，明确数据在企业发展中的定位和作用。 第四部分：大数据分析的实践挑战与未来展望 在实际落地大数据分析的过程中，我们会遇到各种挑战。本书的第四部分将分享一些实践中常见的难题，并对大数据分析的未来发展趋势进行展望。 技术选型与架构设计： 面对琳琅满目的技术工具和平台（Hadoop, Spark, Flink, NoSQL数据库等），如何根据实际需求进行合理的技术选型和系统架构设计。 人才培养与团队建设： 缺乏具备统计学、计算机科学、领域知识等多方面技能的数据分析人才，是普遍存在的挑战。本书将探讨如何建立高效的数据分析团队。 模型部署与迭代： 将训练好的模型成功部署到生产环境，并进行持续的监控、评估和迭代优化，是实现模型价值的关键。 可解释性与业务理解： 如何让复杂的机器学习模型变得可解释，以及如何让业务人员真正理解分析结果并付诸实践。 AI与大数据分析的融合： 探讨人工智能（AI）技术，特别是深度学习，如何进一步赋能大数据分析，实现更高级的洞察和自动化。 伦理与合规的思考： 随着数据应用的深入，数据隐私、算法偏见、数据滥用等伦理问题将越来越受到关注，本书将对此进行探讨。 《大数据分析方法：用分析驱动商业价值》是一本面向所有希望利用数据创造价值的专业人士的实用指南。无论您是初涉数据分析领域的学生、希望提升业务洞察力的管理者，还是寻求技术突破的数据科学家，都能从中获得启发和实用的方法。本书致力于用清晰的语言、丰富的案例，带领您掌握将数据转化为战略资产的艺术。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《大数据分析方法：用分析驱动商业价值》这个书名的时候，我的脑海里立刻浮现出了一系列关于商业决策的挑战。作为一名企业战略规划师，我深知在信息爆炸的时代，仅仅依靠市场调研和专家意见已经不足以做出最优的战略选择。我们需要更深入、更动态的洞察，而大数据分析无疑是实现这一目标的有力工具。我非常期待这本书能够为我提供一套系统的、可操作的框架，帮助我理解如何从海量数据中提取出那些能够指导企业未来发展方向的关键信息。我希望这本书不仅仅是关于技术，更是关于如何将技术转化为战略优势。它是否会涵盖如何识别企业中最具价值的数据资产？如何选择最适合分析业务需求的工具和技术？如何将分析结果融入到长期的战略规划中，并预测其潜在的商业回报？我非常渴望能够在这本书中找到关于如何构建一个数据驱动的战略决策流程的启示，从而让我们的企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。

评分☆☆☆☆☆

《大数据分析方法：用分析驱动商业价值》这个书名，让我眼前一亮。我目前在一家初创科技公司负责产品增长，我们拥有大量用户行为数据，但如何有效地利用这些数据来加速用户增长，提高产品留存率，优化用户体验，一直是我们团队面临的难题。市面上有很多关于大数据技术和算法的书籍，但很少有能直接、清晰地阐述如何将这些技术转化为实际的商业增长动力的。我希望这本书能够成为一个“指南”，帮助我理解哪些分析方法最适合解决用户增长中的具体问题。比如，它是否会提供关于用户分群、用户生命周期管理、A/B测试设计与分析、以及预测模型在增长策略中的应用等方面的具体指导？我更希望这本书能提供一些实操性的建议，例如如何设计数据采集的埋点，如何构建有效的分析仪表盘，以及如何与工程团队协作来推动数据驱动的产品迭代。如果它能给我带来一些启发，让我能更有效地利用数据来优化我们的产品和增长策略，那将是极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《大数据分析方法：用分析驱动商业价值》让我产生了很多期待，尤其是“驱动商业价值”这几个字，让我觉得这本书不仅仅是技术讲解，更是关于如何将技术转化为实际效益的指导。作为一名在市场营销领域工作多年的从业者，我一直在思考如何更有效地利用数据来优化营销策略，提升ROI。过去，我们更多地依赖经验和直觉，但随着数据量的爆炸式增长，以及消费者行为的日益复杂，这种方式的局限性越来越明显。我迫切需要一种系统性的方法来理解和应用大数据。我希望这本书能像一本“秘籍”，揭示那些真正能够帮助企业从海量数据中挖掘出洞察，并将其转化为可执行的商业决策的关键方法。我特别关注那些能够直接与我的工作相关的案例，比如如何通过用户画像分析来精准推送广告，如何预测消费者购买趋势来优化库存管理，或者如何通过社交媒体数据来感知品牌声誉的变化。如果这本书能够提供清晰的理论框架，再辅以贴合实际的商业场景应用，那将是我工作上的一大利器。我希望它能教会我不仅仅是“是什么”，更是“怎么做”，以及“为什么这样做有效”。

评分☆☆☆☆☆

《大数据分析方法：用分析驱动商业价值》这个书名，立刻引起了我作为一名数据科学家极大的兴趣。虽然我具备一定的技术背景，但常常会感到在理论与实践之间存在一道鸿沟，尤其是在如何将复杂的分析模型转化为能够被业务部门理解和采纳的商业洞察方面。我接触过很多分析技术，也了解不少算法，但如何让这些技术真正“驱动商业价值”，让决策者看到数据带来的切切实实的好处，一直是我不断探索的课题。这本书的标题让我看到了一种可能性，它不仅仅停留在技术层面，而是强调了“价值”的实现。我希望书中能深入探讨各种大数据分析方法的原理，但更重要的是，能详细阐述如何将这些方法应用于具体的商业场景，例如市场细分、风险评估、运营效率提升、产品个性化推荐等。我希望看到书中能够提供一些衡量分析成果的量化指标，以及如何将分析结果以清晰、直观的方式呈现给非技术背景的听众，从而促进数据在企业内部的有效应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的命名，《大数据分析方法：用分析驱动商业价值》，在我看来，非常精准地抓住了当前商业世界的核心痛点。我来自一个传统制造企业，我们近年来也开始重视数字化转型，但过程中常常遇到的瓶颈是如何真正将积累的海量生产、销售、客户反馈等数据转化为可观的经济效益。很多时候，我们拥有了数据，却不知道如何下手，或者分析出来的结果过于技术化，难以落地。因此，我特别希望能在这本书里找到关于“驱动商业价值”的具体路径。我期待看到的是，它能提供一套成熟的方法论，能够指导我们如何从零开始构建一个数据驱动的决策体系。比如，它是否会阐述如何定义企业的关键绩效指标（KPIs），以及如何围绕这些指标来设计数据分析的流程？它是否会介绍一些适合不同业务场景（如供应链优化、产品研发、客户服务）的数据分析模型和工具？我尤其关心的是，书中会不会提供一些跨部门协作的范例，毕竟数据分析的最终目的往往需要多个部门的共同努力才能实现。如果能看到一些成功的企业案例，并分析其背后的方法论，那将是莫大的启发。

评分☆☆☆☆☆

发货快，书还不错，学习中！

评分☆☆☆☆☆

京东送货总是那么及时，转天到

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技术书籍，慢慢品味，越来越有味道，回报率最好的投资！

评分☆☆☆☆☆

理论太多

评分☆☆☆☆☆

书不错 仔细一看

评分☆☆☆☆☆

从书本目录看还是不错的，值得翻阅。

评分☆☆☆☆☆

还没看，快递小哥服务超级好，赞一个

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

非常好的一本书，数据产品必备