大數據分析方法：用分析驅動商業價值 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 米歇爾·錢伯斯（Michele Chambers） 等 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 商業分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 商業價值
• 數據科學
• 分析方法
• 決策支持
• 商業智能

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111537311

版次：1

商品編碼：12003868

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：269

內容簡介

　　本書全麵介紹瞭針對大數據的分析方法。本書內容全麵、前沿，可幫助讀者針對當前的組織需求和分析能力找到閤適的技術和方式來進行閤理的分析。本書循序漸進的講授方式，幫助讀者製定能支持其企業需求的實現分析功能的路綫圖，同時兼顧企業文化及客戶和企業相關利益群體的需求。

目錄

譯者序
推薦序
緻　謝
第1章　現代分析基本原則1
1.1實現商業價值和影響3
1.2專注於最後一英裏4
1.3持續改善6
1.4加速學習能力和執行力7
1.5差異化分析7
1.6嵌入分析8
1.7建立現代分析架構9
1.8構建人力因素10
1.9利用消費化趨勢10
1.10總結11
第2章　商業3.0時代來臨13
第3章　為什麼需要一個獨特的分析路綫圖17
3.1概述17
3.2業務領域 18
3.3數據19
3.4方法19
3.5精準20
3.6算法20
3.7嵌入20
3.8速度21
3.9總結21
第4章　分析讓商業決策百尺竿頭更進一步22
4.1概述22
4.2案例研究23
4.3總結46
第5章　構建分析路綫圖50
5.1概述50
5.2第一步：確定關鍵業務目標50
5.3第二步：定義價值鏈51
5.4第三步：頭腦風暴分析解決方案機會53
5.5第四步：描述分析解決
方案機會57
5.6第五步：創建決策模型59
5.7第六步：評估分析解決方案機會61
5.8第七步：建立分析路綫圖65
5.9第八步：不斷演進分析路綫圖67
5.10總結68
第6章　分析應用69
6.1概述69
6.2戰略分析70
6.3管理分析74
6.4運營分析76
6.5科學分析79
6.6麵嚮客戶的分析80
6.7總結82
第7章　用例分析84
7.1概述84
7.2預測86
7.3解釋89
7.4預報90
7.5發現91
7.6模擬96
7.7優化97
7.8總結97
第8章　預測分析方法論98
8.1概述：現代分析方法98
8.2定義業務需求101
8.3建立分析數據集107
8.4建立預測模型111
8.5部署預測模型118
8.6總結122
第9章　預測分析技術123
9.1概述123
9.2統計和機器學習124
9.3大數據的影響125
9.4有監督和無監督學習127
9.5綫性模型和綫性迴歸136
9.6廣義綫性模型140
9.7廣義相加模型141
9.8邏輯迴歸142
9.9強化迴歸144
9.10生存分析146
9.11決策樹學習147
9.12貝葉斯方法150
9.13神經網絡和深度學習151
9.14支持嚮量機155
9.15集成學習156
9.16自動化學習158
9.17總結163
第10章　最終用戶分析164
10.1概述164
10.2用戶角色165
10.3分析編程語言169
10.4業務用戶工具178
10.5總結189
第11章　分析平颱190
11.1概述190
11.2　分布式分析191
11.3預測分析架構195
11.4現代SQL平颱209
11.5總結220
第12章　吸引分析天纔並留住他們222
12.1概述222
12.2文化223
12.3數據科學傢角色227
12.4總結244
第13章　組織分析團隊245
13.1概述245
13.2集中式分析團隊與分散式分析團隊245
13.3卓越中心249
13.4首席數據官與首席分析官250
13.5實驗室團隊252
13.6分析項目辦公室252
13.7總結253
第14章　你還在等什麼？趕快開始吧254
附錄A　無監督學習：無監督式神經網絡257

前言/序言

大數據分析方法：用分析驅動商業價值 在這本深入探討大數據分析的著作中，我們將一同踏上一段探索如何將海量數據轉化為切實商業價值的旅程。本書並非羅列枯燥的技術細節，而是聚焦於方法與應用，旨在幫助讀者理解大數據分析的底層邏輯，並掌握將其落地到實際商業場景的關鍵技能。我們將從數據産生的源頭齣發，層層剝離，直至提煉齣洞察，最終實現業務的增長與優化。 第一部分：大數據的根基與洞察之源 在開啓大數據分析的徵程之前，我們必須先對“大數據”本身有一個清晰的認識。本書的第一部分將帶領讀者深入理解大數據時代的特徵——體量（Volume）、速度（Velocity）、多樣性（Variety），以及其帶來的真實性（Veracity）和價值（Value）。我們將探討數據是如何在全球範圍內以前所未有的速度和規模産生，並分析不同類型的數據（結構化、半結構化、非結構化）的特點及其對分析方法的挑戰。 理解數據的本質： 我們將審視數據産生的動因，從用戶行為軌跡、物聯網傳感器、社交媒體互動，到企業內部的交易記錄和運營日誌。理解這些數據背後的邏輯，是後續分析的基礎。 數據來源與采集： 瞭解主流的數據采集技術和平颱，包括數據庫、數據倉庫、數據湖，以及實時流處理技術（如Kafka）。我們將討論如何有效地整閤來自不同孤島的數據，構建統一的數據視圖。 數據質量的重要性： 數據質量是大數據分析的生命綫。本部分將深入探討數據清洗、轉換、集成（ETL/ELT）的關鍵技術和策略，強調如何識彆和處理數據中的噪聲、缺失值、異常值以及不一緻性，確保分析結果的可靠性。 數據治理與安全： 隨著數據量的爆炸式增長，數據治理和安全問題變得尤為突齣。我們將探討數據生命周期管理、元數據管理、訪問控製以及數據隱私保護等議題，為大數據分析的閤法閤規奠定基礎。 第二部分：核心分析方法論與技術解析 理解瞭數據的根基，我們便可以開始探索如何從數據中挖掘有價值的信息。本書的第二部分將係統性地介紹當前主流的大數據分析方法和技術，並重點關注它們在商業場景中的應用。 描述性分析： 這是大數據分析的起點，旨在迴答“發生瞭什麼？”。我們將學習如何利用統計學方法、可視化工具（如Tableau, Power BI, Python的Matplotlib/Seaborn）來描述數據的整體特徵、識彆趨勢和模式。例如，分析銷售數據以瞭解不同産品的銷售錶現，或分析用戶流量以瞭解網站的熱門頁麵。 診斷性分析： 進階一步，診斷性分析旨在迴答“為什麼會發生？”。我們將學習如何運用數據鑽取（Drill-down）、數據切片（Slicing）、數據溯源（Root Cause Analysis）等技術，找齣事件發生的原因。例如，分析用戶流失率的下降，找齣導緻流失的關鍵因素，如産品體驗問題或競爭對手的營銷活動。 預測性分析： 這是將數據應用於未來的關鍵。本部分將詳細介紹機器學習（Machine Learning）在預測性分析中的應用，包括： 迴歸分析（Regression Analysis）： 預測連續型數值，如銷售額預測、股票價格預測、客戶生命周期價值（CLV）預測。 分類分析（Classification Analysis）： 預測離散型類彆，如客戶流失預測（流失/不流失）、欺詐檢測（欺詐/正常）、垃圾郵件過濾。 時間序列分析（Time Series Analysis）： 分析具有時間依賴性的數據，預測未來趨勢，如需求預測、庫存管理。 聚類分析（Clustering Analysis）： 將相似的數據點分組，用於客戶細分、市場劃分、異常檢測。 規範性分析： 這是大數據分析的最高境界，旨在迴答“我們應該做什麼？”。我們將探討如何結閤預測性分析的結果，利用優化算法、模擬仿真、規則引擎等技術，為企業提供最優的決策建議。例如，根據客戶的購買曆史和偏好，推薦個性化産品，以最大化銷售額；或根據供需預測，優化供應鏈的庫存水平。 文本分析與自然語言處理（NLP）： 隨著非結構化文本數據的激增，對文本信息的分析變得至關重要。我們將介紹詞袋模型、TF-IDF、詞嵌入（Word Embeddings）、情感分析（Sentiment Analysis）、主題建模（Topic Modeling）等技術，用於分析用戶評論、社交媒體內容、客服記錄等，提取有價值的見解。 圖分析（Graph Analytics）： 社交網絡、知識圖譜、交易關係等數據可以用圖結構來錶示。我們將探討圖數據庫、圖遍曆算法、社區發現算法等，用於分析節點之間的關係，如社交網絡中的影響力分析、欺詐團夥識彆。 第三部分：大數據分析的商業價值實現 理論知識固然重要，但最終的目標是將這些分析方法轉化為切實的商業價值。本書的第三部分將聚焦於如何將大數據分析成功地應用於各個商業領域，驅動業務增長和決策優化。 以客戶為中心的分析： 客戶細分與畫像： 利用聚類、RFM模型等方法，將客戶劃分為不同的細分群體，並構建詳細的客戶畫像，從而實現更精準的營銷和個性化服務。 客戶流失預測與挽留： 通過構建流失預測模型，識彆潛在流失客戶，並製定有針對性的挽留策略，降低客戶流失率。 個性化推薦係統： 應用協同過濾、基於內容的推薦等算法，為客戶提供個性化的産品或服務推薦，提升用戶體驗和轉化率。 客戶生命周期管理： 通過分析客戶在不同生命周期階段的行為，優化客戶獲取、留存和忠誠度培養策略。 運營與效率提升： 需求預測與庫存優化： 利用時間序列分析和迴歸模型，精準預測市場需求，從而優化庫存水平，降低缺貨或積壓的風險。 供應鏈優化： 分析物流數據、運輸數據、供應商數據，優化供應鏈網絡，降低成本，提升效率。 生産製造優化： 通過對設備傳感器數據的分析，進行預測性維護，減少設備故障停機時間，提高生産效率。 風險管理與欺詐檢測： 利用機器學習模型，識彆潛在的金融欺詐、信用風險、運營風險等，降低企業損失。 産品與創新： 産品使用行為分析： 分析用戶如何使用産品，發現産品痛點和潛在的改進空間，指導産品迭代和創新。 市場趨勢分析： 通過分析公開數據、社交媒體趨勢，洞察新興市場機會，指導産品研發方嚮。 A/B測試與實驗設計： 利用科學的實驗方法，評估不同産品功能、營銷策略的效果，做齣數據驅動的決策。 組織與戰略： 數據驅動的文化建設： 探討如何在組織內部建立數據驅動的決策文化，鼓勵員工利用數據解決問題。 跨部門協作與溝通： 強調業務部門與技術部門之間的有效溝通與協作，確保分析結果能夠被業務人員理解和采納。 製定數據戰略： 如何將大數據分析融入企業整體戰略，明確數據在企業發展中的定位和作用。 第四部分：大數據分析的實踐挑戰與未來展望 在實際落地大數據分析的過程中，我們會遇到各種挑戰。本書的第四部分將分享一些實踐中常見的難題，並對大數據分析的未來發展趨勢進行展望。 技術選型與架構設計： 麵對琳琅滿目的技術工具和平颱（Hadoop, Spark, Flink, NoSQL數據庫等），如何根據實際需求進行閤理的技術選型和係統架構設計。 人纔培養與團隊建設： 缺乏具備統計學、計算機科學、領域知識等多方麵技能的數據分析人纔，是普遍存在的挑戰。本書將探討如何建立高效的數據分析團隊。 模型部署與迭代： 將訓練好的模型成功部署到生産環境，並進行持續的監控、評估和迭代優化，是實現模型價值的關鍵。 可解釋性與業務理解： 如何讓復雜的機器學習模型變得可解釋，以及如何讓業務人員真正理解分析結果並付諸實踐。 AI與大數據分析的融閤： 探討人工智能（AI）技術，特彆是深度學習，如何進一步賦能大數據分析，實現更高級的洞察和自動化。 倫理與閤規的思考： 隨著數據應用的深入，數據隱私、算法偏見、數據濫用等倫理問題將越來越受到關注，本書將對此進行探討。 《大數據分析方法：用分析驅動商業價值》是一本麵嚮所有希望利用數據創造價值的專業人士的實用指南。無論您是初涉數據分析領域的學生、希望提升業務洞察力的管理者，還是尋求技術突破的數據科學傢，都能從中獲得啓發和實用的方法。本書緻力於用清晰的語言、豐富的案例，帶領您掌握將數據轉化為戰略資産的藝術。

評分☆☆☆☆☆

《大數據分析方法：用分析驅動商業價值》這個書名，立刻引起瞭我作為一名數據科學傢極大的興趣。雖然我具備一定的技術背景，但常常會感到在理論與實踐之間存在一道鴻溝，尤其是在如何將復雜的分析模型轉化為能夠被業務部門理解和采納的商業洞察方麵。我接觸過很多分析技術，也瞭解不少算法，但如何讓這些技術真正“驅動商業價值”，讓決策者看到數據帶來的切切實實的好處，一直是我不斷探索的課題。這本書的標題讓我看到瞭一種可能性，它不僅僅停留在技術層麵，而是強調瞭“價值”的實現。我希望書中能深入探討各種大數據分析方法的原理，但更重要的是，能詳細闡述如何將這些方法應用於具體的商業場景，例如市場細分、風險評估、運營效率提升、産品個性化推薦等。我希望看到書中能夠提供一些衡量分析成果的量化指標，以及如何將分析結果以清晰、直觀的方式呈現給非技術背景的聽眾，從而促進數據在企業內部的有效應用。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《大數據分析方法：用分析驅動商業價值》這個書名的時候，我的腦海裏立刻浮現齣瞭一係列關於商業決策的挑戰。作為一名企業戰略規劃師，我深知在信息爆炸的時代，僅僅依靠市場調研和專傢意見已經不足以做齣最優的戰略選擇。我們需要更深入、更動態的洞察，而大數據分析無疑是實現這一目標的有力工具。我非常期待這本書能夠為我提供一套係統的、可操作的框架，幫助我理解如何從海量數據中提取齣那些能夠指導企業未來發展方嚮的關鍵信息。我希望這本書不僅僅是關於技術，更是關於如何將技術轉化為戰略優勢。它是否會涵蓋如何識彆企業中最具價值的數據資産？如何選擇最適閤分析業務需求的工具和技術？如何將分析結果融入到長期的戰略規劃中，並預測其潛在的商業迴報？我非常渴望能夠在這本書中找到關於如何構建一個數據驅動的戰略決策流程的啓示，從而讓我們的企業在激烈的市場競爭中保持領先地位。

評分☆☆☆☆☆

這本書的命名，《大數據分析方法：用分析驅動商業價值》，在我看來，非常精準地抓住瞭當前商業世界的核心痛點。我來自一個傳統製造企業，我們近年來也開始重視數字化轉型，但過程中常常遇到的瓶頸是如何真正將積纍的海量生産、銷售、客戶反饋等數據轉化為可觀的經濟效益。很多時候，我們擁有瞭數據，卻不知道如何下手，或者分析齣來的結果過於技術化，難以落地。因此，我特彆希望能在這本書裏找到關於“驅動商業價值”的具體路徑。我期待看到的是，它能提供一套成熟的方法論，能夠指導我們如何從零開始構建一個數據驅動的決策體係。比如，它是否會闡述如何定義企業的關鍵績效指標（KPIs），以及如何圍繞這些指標來設計數據分析的流程？它是否會介紹一些適閤不同業務場景（如供應鏈優化、産品研發、客戶服務）的數據分析模型和工具？我尤其關心的是，書中會不會提供一些跨部門協作的範例，畢竟數據分析的最終目的往往需要多個部門的共同努力纔能實現。如果能看到一些成功的企業案例，並分析其背後的方法論，那將是莫大的啓發。

評分☆☆☆☆☆

《大數據分析方法：用分析驅動商業價值》這個書名，讓我眼前一亮。我目前在一傢初創科技公司負責産品增長，我們擁有大量用戶行為數據，但如何有效地利用這些數據來加速用戶增長，提高産品留存率，優化用戶體驗，一直是我們團隊麵臨的難題。市麵上有很多關於大數據技術和算法的書籍，但很少有能直接、清晰地闡述如何將這些技術轉化為實際的商業增長動力的。我希望這本書能夠成為一個“指南”，幫助我理解哪些分析方法最適閤解決用戶增長中的具體問題。比如，它是否會提供關於用戶分群、用戶生命周期管理、A/B測試設計與分析、以及預測模型在增長策略中的應用等方麵的具體指導？我更希望這本書能提供一些實操性的建議，例如如何設計數據采集的埋點，如何構建有效的分析儀錶盤，以及如何與工程團隊協作來推動數據驅動的産品迭代。如果它能給我帶來一些啓發，讓我能更有效地利用數據來優化我們的産品和增長策略，那將是極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《大數據分析方法：用分析驅動商業價值》讓我産生瞭很多期待，尤其是“驅動商業價值”這幾個字，讓我覺得這本書不僅僅是技術講解，更是關於如何將技術轉化為實際效益的指導。作為一名在市場營銷領域工作多年的從業者，我一直在思考如何更有效地利用數據來優化營銷策略，提升ROI。過去，我們更多地依賴經驗和直覺，但隨著數據量的爆炸式增長，以及消費者行為的日益復雜，這種方式的局限性越來越明顯。我迫切需要一種係統性的方法來理解和應用大數據。我希望這本書能像一本“秘籍”，揭示那些真正能夠幫助企業從海量數據中挖掘齣洞察，並將其轉化為可執行的商業決策的關鍵方法。我特彆關注那些能夠直接與我的工作相關的案例，比如如何通過用戶畫像分析來精準推送廣告，如何預測消費者購買趨勢來優化庫存管理，或者如何通過社交媒體數據來感知品牌聲譽的變化。如果這本書能夠提供清晰的理論框架，再輔以貼閤實際的商業場景應用，那將是我工作上的一大利器。我希望它能教會我不僅僅是“是什麼”，更是“怎麼做”，以及“為什麼這樣做有效”。

評分☆☆☆☆☆

還沒看，快遞小哥服務超級好，贊一個

評分☆☆☆☆☆

……………………………

評分☆☆☆☆☆

到貨挺快的。瞭解一下大數據的分析方法

評分☆☆☆☆☆

技術書籍，慢慢品味，越來越有味道，迴報率最好的投資！

評分☆☆☆☆☆

送貨快質量非常好。滿意。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

不錯，配送員態度很好

評分☆☆☆☆☆

産品不錯，符閤條件，下次繼續

評分☆☆☆☆☆

雙11活動買的，很劃算