具體描述
産品特色
編輯推薦
（1）近20位CEO和專傢聯袂推薦，IBM和PTMind各團購1000冊大力支持！
（2）大數據技術領域裏程碑著作，由國內知名的數據技術社區天善智能領銜組織和策劃，集結瞭百度、騰訊、IBM、埃森哲、Teradata、永洪科技、達觀數據、神策數據、同程旅遊等20餘傢國內外在數據和互聯網領域的領頭羊企業的31位數據專傢（CEO、CTO、VP、技術總監、架構師、高級分析經理、谘詢總監等）的實踐方法、技術與思想。
內容簡介
本書是數據技術領域具有裏程碑意義的代錶性著作，由國內知名的數據技術社區天善智能領銜組織和策劃，首次將來自百度、騰訊、IBM、埃森哲、Teradata、永洪科技、達觀數據、神策數據、同程旅遊等20餘傢國內外在數據和互聯網領域的領頭羊企業的31位數據專傢（CEO、CTO、VP、技術總監、架構師、高級分析經理、谘詢總監等）聯閤在瞭一起，首次分享瞭各自多年來在數據領域積纍下來的引以為豪的方法、技術與思想，同時對很多技術難題給齣瞭經驗性的解決方案，頗為珍貴！
全書一共分為5個部分：
Part1：數據化思維
旨在幫助讀者在企業的數據化運營和管理過程中如何建立和優化運用數據的思維，涵蓋數據化運營、數據化營銷、數據化管理、數據領導力等多個主題。
Part2：數據治理
這部分內容有針對性地從技術的角度講解瞭數據治理的一些重要技術，包括數據庫開發與設計、ETL數據處理、復雜數據處理3大主題。
Part3：BI與數據可視化
這部分主要從“術”的角度對BI於數據可視化進行瞭講解，涵蓋商務智能業務構建、數據體係構建、BI項目的實施與應用、大數據係統的架構與技術選型、數據可視化的技術與工作方法等10個主題，內容豐富。
Part4：數據分析與數據挖掘
數據分析與數據挖掘是大數據與人工智能時代核心的技術之一，也是本書的重中之重，包含數據驅動的運營和管理、精細化分析、數據産品化、零售數據分析、電商數據分析、行業數據和個性化數據的挖掘關鍵技術和標準流程等12個十分精彩的主題。
Part5：大數據化之路
這部分內容主要講解瞭如何真正將大數據技術、大數據方案和架構真正落實到具體的行業應用中，選取瞭教育、互聯網金融、商業地理應用3個領域的3個案例，對整個的實施過程和涉及的關鍵技術和業務考量都做瞭詳細的闡述，希望能給讀者啓發。
作者簡介
社區簡介
天善智能（）
一個專注於商業智能（BI）、數據分析、數據挖掘和大數據技術的技術社區 ，包括技術問答、博客、活動、學院、招聘、讀書頻道等眾多版塊。社區內容不僅覆蓋瞭幾乎所有與 BI 相關的技術和産品：微軟BI、IBM Cognos、Oracle BIEE、Kettle、Informatica、DataStage、SAP BO、QlikView、Tableau等；而且還包含所有與數據分析、數據挖掘和大數據相關的技術和産品，如R、Python、SPSS、Hadoop、Spark、Hive、Kylin等。
天善智能緻力於構建一個基於數據的生態圈，通過社區鏈接一切與數據相關的資源。上遊，天善智能得到瞭IBM、Oracle、微軟、永洪科技、帆軟等數十傢國內外數據廠商的大力支持；中遊，天善智能在社區擁有一批非常知名的社區領袖和技術大拿；下遊，天善智能的學員和注冊會員覆蓋北京、上海、深圳、廣州等50多個國內的大中小城市，以及加拿大、美國、新西蘭、澳大利亞、日本、德國、新加坡等海外國傢。在數據領域裏天善智能有著廣泛的影響力。
作者簡介：
王 桐 永洪科技高級副總裁，擁有近10年商業智能領域的産品銷售、谘詢服務經驗，此前效力於Oracle和IBM。
桑文鋒 創始人 & CEO，前百度大數據部技術經理 。
彭 耀 專注數據分析20年，象形信息科技聯閤創始人及CTO，中科大-象形大數據聯閤實驗室副主任。
何啓平 就職於IBM，擅長數據分析與模型設計，以及數據倉庫、數據集市、MIS等OLAP係統的架構與設計，在ETL及BI方麵均積纍瞭大量的項目設計、開發與技術實戰經驗。
溫融冰 埃森哲管理谘詢經理，專注於財務績效、數據分析及可視化領域，曾服務能源、金融、製造業等行業客戶。
陳運文 達觀數據CEO，復旦大學計算機博士；國際計算機學會（ACM）和中國計算機學會（CCF）會員，在大數據架構、數據挖掘、文本信息處理、推薦和搜索技術等方麵有豐富的研發經驗，並申請有30項國傢發明專利。
楊寶軍 10餘年銀行項目工作經驗，曾就職於Teradata等公司，擅長數據分析、模型設計、數據倉庫、數據集市以及元數據管理等。
張浩彬 數據分析/數據挖掘專傢，目前在IBM（中國）認知計算部門工作，曾擔任SPSS技術工程師，現在擔任預測性客戶智能方案的谘詢顧問。
袁華傑 帆軟數據研究院院長、帆軟公司CMO。
吳奕君 任職於騰訊，從事互聯網廣告商業分析；緻力於利用戰略眼光聚集商業模式及企業運營。
鄒 斌 奧威軟件首席谘詢顧問。20年IT從業經曆，16年企業信息化谘詢顧問經驗，曾就職於金蝶、神州數碼等。
張雲鬆 融360風控總監，多年零售金融行業谘詢和互聯網公司從業經曆，專注數據算法、決策分析、風險管理和金融産品設計的工作。
劉 凱 曾就職於奧美、戴爾等公司，為金融街集團、海爾金融科技等公司提供過數據谘詢服務，擅長數據建模、可視化分析。
謝佳標 樂逗遊戲高級數據分析師，9年以上數據挖掘經驗，資深R語言專傢，《R語言遊戲數據分析》作者。
張 丹 前況客創始人兼CTO，10 年的IT編程背景，R語言專傢，《R的極客理想》係列圖書作者。
呂 品 天善智能聯閤創始人& 運營總監，10年 IT 行業工作經驗，6年商業智能 BI 工作經驗。
瀋 嶸 美特斯邦威BI和大數據經理，16年以上BI領域工作經驗。
張子良 資深大數據專傢，10餘年數據架構、數據倉庫、BI分析經驗。
葉鞦萍 資深數據分析專傢，多年數據分析經驗，緻力於BI和可視化分析實踐。
王衛東 資深數據分析師、軟件工程師，有豐富的數據分析與商業智能項目實戰經驗。
呂敏傑 資深BI專傢，專注於BI項目實施多年，在商務智能的整體架構設計、業務模型設計、管理駕駛艙以及BI的移動應用設計等方麵擁有豐富的實戰經驗。
賈 岩 資深BI專傢，多年大型國企BI項目實施與管理經驗。
郭 川 11年ERP和BI項目交付與管理經驗。
韓慶安 近10年數據庫工作經驗，資深數據倉庫架構師，Oracle 11g OCP，擅長Oracle數據庫的管理、運維和開發。
吳永帆 專注商業智能及大數據周邊應用研發、鑽研，具有多項目、多行業的Cognos BI獨立實施經驗。
孔 淼 諸葛IO創始人之一，曾任37degree CTO，90後連續創業者。
吳文波 就職於同程旅遊，一直帶領團隊從事數據方麵的開發工作。
尚林棟 從事電商6年，曾在韓都衣捨等大公司，現為北京某傢女裝綫下羽絨服品牌擔任運營推廣兼數據分析。
汪 尚 萊信學院負責人，大數據挖掘軟件SmartMining産品經理，資深的數據挖掘顧問及培訓講師。
李宗海 資深大數據專傢，專注於教育行業大數據多年。從管理KPI，到改進教育産品運營的用戶行為分析，再到基於學員學習數據的大數據分析，均有親身經曆與整體規劃。
張誌成 10餘年的商業網點選址分析與開店工作經驗。服務過百勝餐飲、沃爾瑪中國等公司，曾作為外部顧問參與IBM農行網點優化。
精彩書評
本書為我們打開瞭一幅DT時代的美麗畫捲，有睿智的數據思想和豐富的實踐心得，每一位緻力於數據事業的人，都應該讀一讀。
——劉讓 象形科技ETHINK CEO
大數據時代，“如何有效管理和利用數據，使之成為資源”是必須認真對待的問題。本書以專傢的眼光，從實踐齣發，做齣瞭精彩的闡釋，值得擁有！
——趙誌祥 奧威軟件 CEO
本書匯集瞭國內一綫數據實踐工作者的智慧與經驗，從思維、治理、可視化、分析與挖掘和應用五個方麵展開。在數據實踐的道路上，沒有比這本書更好的指南，我由衷推薦這本書。
——陳炎 帆軟軟件 聯閤創始人
數據治理已成為大數據時代企業管理的新目標，要提高數據治理能力,不僅需要提高企業內部的谘詢能力，而且需要對數據治理軟件進行多角度的審視。本書囊括瞭多傢先進企業通過使用大數據提高自身商務能力的實踐分享,這對大數據行業的從業者會有很大的幫助。
——李榮祥 DataStreams CEO/韓國大數據協會副會長
數據已經成為企業*重要的生産資料，如何從數據中發掘價值是每傢企業關注的重點。要做好數據價值發掘的工作，除瞭平颱和工具之外，還需要*佳實踐。本書既有理論又有實踐，且兼顧瞭深度和廣度，值得數據領域從業者參考藉鑒。
——何春濤 永洪科技 CEO
本書聚閤瞭一批非常優秀的奮戰在數據領域一綫的專傢，包括工程師、分析師、架構師、創業者，給瞭我們與這些專傢思維碰撞和近距離交流的機會。三人行，必有我師，從不同的角度看問題，從不同的角度看數據，批判、辯證和思考，這些都是我們數據人要具備的基本功。不管是大數據還是小數據，隻有真正用好纔是好數據。從他們的方法、技術和思想總結中，我們要尋找的就是用好數據之路。
——鄭遠 鉑金智慧（Ptmind） CEO
目錄
贊譽
前言
Part 1 數據化思維 // 1
NO.1 數據化運營的方法論體係 張子良 // 2
NO.2 數據化營銷中的“一·二·三” 葉鞦萍 // 9
NO.3 企業數據化管理之巔—同業對標 王衛東 // 21
NO.4 管理數據化：柳傳誌30年管理智慧如何為我所用 袁華傑 // 33
NO.5 數據領導力—指標體係規劃與管理駕駛艙設計 劉凱 // 41
Part 2 數據治理 // 53
NO.6 數據庫開發實施工藝提升的6種途徑 楊寶軍 // 54
NO.7 ETL串並發數據跑批處理的理論與運用實踐 何啓平 // 64
NO.8 如何高效地對復雜數據進行清洗與轉換 謝佳標// 74
Part 3 BI與數據可視化 // 91
NO.9 商務智能業務分析構建“5步麯” 呂敏傑 // 92
NO.10 構建數據體係的兩個“5步麯” 王桐 // 109
NO.11 成功實施BI項目的4大要素 賈岩 // 119
NO.12 Kimball理論在BI項目中的應用 郭川 // 127
NO.13 BI數據可視化分析SaaS産品前瞻 呂品 // 145
NO.14 大數據工程的係統架構設計和技術選型 韓慶安 // 153
NO.15 數據可視化4步工作法 溫融冰 // 164
NO.16 如何用R語言對復雜數據進行可視化 謝佳標// 169
NO.17 新思路，新體係：讓銀行報錶的3大痛點不再是噩夢 袁華傑 // 184
NO.18 Cognos在金融銀行業的最佳運用 吳永帆 // 196
Part 4 數據分析與數據挖掘 // 207
NO.19 如何做好一名商業分析師？ 吳奕君 // 209
NO.20 如何用數據驅動運營 桑文鋒 // 217
NO.21 企業增長中的精細化分析和Growth Hacking 孔淼 // 237
NO.22 如何基於業務實現用戶行為數據産品化 吳文波 // 247
NO.23 電商的數據化管理與運營 尚林棟 // 256
NO.24 零售業數據分析指標的管理與應用 瀋嶸// 284
NO.25 做好零售業數據分析必須解決的3個難點 鄒斌 // 291
NO.26 如何用R語言做量化分析 張丹 // 316
NO.27 從BI到AI，數據分析的4個誤區 彭耀 // 335
NO.28 企業如何利用跨行業數據挖掘標準流程開展大數據實踐 張浩彬 // 342
NO.29 詳解過程挖掘的技術和方法 汪尚 // 352
NO.30 個性化數據挖掘的關鍵技術與應用實踐 陳運文 // 382
Part 5 大數據化之路 // 401
NO.31 教育行業的大數據實施路徑 李宗海 // 402
NO.32 數據科學在互聯網金融中的應用 張雲鬆 // 409
NO.33 地理大數據驅動的智慧選址 張誌成 // 419
附錄 // 433
前言/序言
贊 譽
BIG DATA給IT工程師們提供瞭新的職業發展機遇，也為各種IT技術提供瞭同颱競技的舞颱，反過來因為這些人纔和技術的大量湧入，“大數據文化”得以繁榮和發展！天善智能就是其中的積極貢獻者。
Smartbi 副總裁 徐晶
本書不僅僅是一本案例集，還是幾十位業界資深人士智慧的結晶。同一主題中從多個角度進行觀點碰撞的編排方式，在市麵上的數據類書籍中也是絕無僅有。嚮希望踏入數據領域的各位讀者，強烈推薦本書。
阿裏巴巴營銷數據分析專傢 陳丹奕
迴首自己10年數據從業之路，從菜鳥時期看《Building the Data Warehouse》思考星型模型和雪花型模型優劣勢，到現在努力踐行通過DT解決公司降本、增效、創收、風控等業務難題，期間不知道看瞭多少本數據相關的書（非要量化，一整書架）。但從來沒看到過一本這麼多作者各自發揮各自領域特長閤力完成的經驗閤集。作者都是各自領域經驗豐富的從業人員，將自己踩過的坑、趟過的雷分享齣來，看完這本書會使人瞭解到：BI、大數據在不同領域、不同公司的理解、定位和應用都是不一樣的，會讓你開闊眼界、增長見識。不管是BI、大數據、人工智能/深度學習，都隻是一種技術、一種生産力，目的都是為瞭解決問題創造價值，希望大傢都能站在解決問題的角度看待這些技術。無招勝有招的高手都是閱曆瞭百傢之長！
京東集團大數據業務部架構師 李愛華
數據分析師應該是一個博學傢，他們要博采眾傢之長，通過模仿、藉鑒並加以創新，最終形成自己的一套分析路徑。本書正好滿足這種需求，通過34篇文章，幾十個案例讓讀者學到彆人傢的大數據，非常好！
數據化管理谘詢顧問及培訓師，《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》 作者 黃成明
未來，是一個數據服務的時代，未來的數據更多不是以單品的形態齣現，而是融入企業和生活中的每一個環節；未來，數據將會作為一種重要的戰略資産，滲透在每個行業領域。目前在數據領域，技術瓶頸、人纔缺失等問題十分嚴重，本書在這幾方麵作瞭詳盡的講解和很多經典成功案例，值得一讀。數據，正慢慢地引領著一個浪潮。
鉑濤集團數據産品經理 歐錦光
這是一本鏈接抽象數據與現實業務的書，書中介紹的來自不同領域眾多精英們對數據分析實踐的寶貴經驗著實令人叫絕。翻開此書，就如站在前輩們用實踐堆積而成的寶藏上，彎下腰隨手拾起的就是名叫“真知”的無價之寶。
電子錶格應用大會主席 李奇
每一位作者都是數據行業的先行實踐傢，每一篇文章都是行業智慧與經驗的濃縮，本書為我們帶來一場使用數據技術升級各行各業的交流盛會。身處數據時代，無論是對技術、市場、産品、還是管理人員來說，都是必讀的“他山之玉”。
山東財經大學數學與數量經濟學院教師 郭鵬程
本書係統地介紹瞭數據科學在工業界的實踐，把數據化思維、數據治理、BI與數據挖掘等從多個視角進行瞭深刻剖析。作者均為工業界的一綫管理者與工程師，有深厚的數據分析和構建數據平颱的功底，讀者可以從書中瞭解到數據科學實踐的前沿方法與技巧。
微軟資深數據平颱工程師 高彥傑
有一句話我們經常在說：If you can't measure it, you can't fix it. 用數據說話，倡導用數據思維意識來推動，用數據去洞悉事物的變化，形成數據文化。本書是幾十位作者在各個行業、各個技術領域數據思維的經驗總結，值得大傢仔細閱讀。
網站分析在中國創始人，WAW中國創始人 宋星
誤打誤撞進入大數據投資領域3年多，經曆瞭新奇興奮到迷茫怯手。本書讓我撥開繁雜的數據信息迷霧，從數據行業一綫踐行者的視角窺探行業的脈絡和發展態勢，更好的把握數據項目投資的精髓和邏輯。
華澳資本閤夥人 常永兵
我在發展百度慧眼業務的過程中有這樣的感觸 ：大數據的應用領域和應用價值僅僅露齣瞭冰山之一角，然而這區區一角之地，也是一群極具科技嗅覺的數據先鋒們努力打拼齣來的—尋找數據、驗證數據、應用數據、可持續獲取和完善數據—曆經層層磨難，看到一點光明，從而更加堅信大數據應用的未來。今天，很欣喜的看到本書把這些經曆、經驗和亮點集結成冊，嚮全社會分享，這是一件很有價值的事情。
百度地圖開放平颱産品總經理 李誌堂
隨著數據科學的興起，人們調侃說數據科學傢已成為最搶手、最性感的職業。這凸顯擁有數據分析實踐能力的人纔可以幫助企業進行數據資産的挖掘與利用。通過數據分析與數據挖掘推動企業的經營管理，幫助企業管理者洞察發展趨勢和科學決策，這種數據價值會給企業帶來商業模式上的優化，以及商業自動化上的突破，讓企業保持核心競爭力。
中國傳媒大學新聞學院教授，大數據挖掘與社會計算實驗室主任 瀋浩
數據作為一個新物種，帶給人類一個全新世界，更給人類重新認識自我、改造社會的機會。數據科學作為探索數據世界奧秘的工具正在逐步被人類像材料科學一樣掌握，圍繞數據科學的數據思維、數據治理、數據分析與挖掘、可視化等正在迭代人類工業時代的經驗思維、品質管控、材料工程、製造工藝、工業設計等知識、技能體係。領先的數據社區天善智能通過眾包、眾智的方式所編著的本書無疑為每位DTer打開一扇天窗。希望更多朋友加入天善智能社區，為DTer提供形式多樣、營養豐富的麵包。
中關村大數據産業聯盟副秘書長 & TalkingData University Headmaster 陳新河
這是一本由天善社區眾多大咖所共同創作的一本關於數據科學的優秀書籍。我們知道，一本技術書籍的好壞主要取決於書籍的作者質量以及體係規劃情況，這本書的書籍作者都是行業內知名的專傢，每一篇文章都凝聚瞭專業人士多年經驗智慧的結晶，含金量非常高。同時，這本書采用去體係化的方式編排，圍繞一個中心，從不同的視角去闡述數據科學的知識，形散而神一，是一本難得的好書，鄭重推薦。
重慶韜翔網絡科技有限公司（上海）董事長兼總經理、
CSDN特邀IT專傢、知名IT作傢 韋瑋
我們常說當下是大數據時代；我們也對各種技術字眼耳熟能詳，Hadoop，Spark等。但我們總不經意忽略，無論哪種革命，真正的源力是那些為瞭夢想披荊斬棘的人。本書就是由這樣衝殺在數據第一綫的數據先鋒集體編著而成，而各位讀者，你們也和他們一樣，是大數據bigbang中的源力，因此你們在讀他們的文章時一定會有所共鳴。
IBM高級架構師 邵春宇
雖然錯過瞭成為本書作者的榮耀，能夠提前享受本書，從方法、技術、思想三省吾身，也是大美。近年來，隨著移動互聯網和人工智能快速發展，收集、存儲和分析的數據量呈爆炸式增長、席捲神州之勢，大數據時代浩浩風起波。感謝無數專傢的努力，讓我在大數據之巔的風波中多瞭一些坐標。
科大訊飛大數據專傢 於俊
未來是大數據的時代。如何獲取數據，分析數據和應用數據是關鍵！本書深入淺齣，結閤案例將數據實踐之道娓娓道來，值得期待！
眾美聯商城總經理 王嘉豪
前 言
朝陽門和小籠包
2016年3月5日，天善智能在北京舉辦“數據為王·互聯網大數據沙龍”活動。在活動開始前的3月2日，我在傢裏收到瞭幾本有關大數據相關的書籍，當時還沒有弄清楚是怎麼迴事，後來打電話問梁勇（天善智能創始人之一）纔知道這幾本書是機械工業齣版社華章分社的副總編楊福川寄過來的，代錶華章支持我們的綫下沙龍活動。
3月5日之後的某一天晚上，我約瞭楊總編齣來以當麵錶示感謝。3月份的北京還比較冷，那兩天風也比較大，我們倆約在朝陽門附近見麵。見麵一開口說話便發現都是湖北老鄉，一個來自武漢，一個來自孝感，瞬間就感覺話題多瞭很多。
我們倆雖然都在北京，但是各自都有各自混吃的“地盤”，對於朝陽門附近到底哪些地方有什麼好吃的一概不知。一路邊走邊聊，最後逛到地下一傢小店。看看也到吃飯的點瞭，四周也沒有什麼閤適的餐館就隻能這樣將就著瞭。坐下之後，兩人要瞭兩份小籠包，一份粥和一份麵，就坐在小飯桌上邊吃邊聊瞭。沒有任何的刻意和客氣，就像老朋友一樣……
飯後聊瞭很多有關創業的話題，包括天善這個團隊是如何結緣，如何辭職全職創業的。也聊到我們對大數據領域的一些認識和看法，圈內的故事，以及我們社區和社群的資源。
其間，聊到2015年我們在網上發布的19萬字的商業智能BI年刊時，楊總編說：“你們社區在大數據和BI領域有不少專傢資源，也積纍瞭不少內容，為什麼當時不考慮齣書呢？”
“我們沒有齣版社的資源，也不知道齣書的流程和方式”。
“需要的話，我們以後可以幫你”。
策劃一本書的想法從那時就開始萌發瞭，就是在那個3月份略有點涼的夜晚，在朝陽門吃著小籠包結的緣。
關於本書
最初策劃這本書的時候，我想過一個問題：究竟是係統性地深入講解某個特定的與數據相關的主題（比如大數據、數據分析、商業智能等）；還是去係統化，隻講解一些與數據實踐相關的經驗和技巧，每篇文章相對獨立。
最後我們的選擇是去係統化，每一篇都是一個獨特的視角，即使是同一個視角，我們也希望不同的作者能夠寫齣不同的觀點，甚至衝突。因為我們覺得這本書承載的應該更多的是啓發，而不是教化。
我們期望這本書是一本數據實踐的Hacks集閤，作者由來自互聯網、傳統行業、大數據公司等一綫的數據工作者、科學傢、技術VP、産品經理以及高級谘詢顧問組成，如實地反映和總結他們在各自技術領域的真實工作經驗和技巧。
2016年的4月份，我們在楊總編的幫助下，開始在天善智能社區和社群發起瞭寫書的號召。
在寫書號召發齣的幾天之內，我們就陸續接到來自大數據、數據分析、數據挖掘和商業智能BI領域100多位專傢的報名，當然我們也力邀瞭一些在數據領域比較知名的朋友們加入。隨後經過幾輪篩選和審閱，最終有33篇稿件符閤要求。
這33篇文章，我們根據主題分為瞭5個部分：
Part 1 數據化思維，專注思維
Part 2 數據治理，專注技術
Part 3 BI與數據可視化
Part 4 數據分析與數據挖掘
Part 5 大數據化之路，主要講解不同行業是如何應用大數據的
所有文章獨立成篇，在滿足碎片化閱讀的同時，也能讓讀者進行深入的思考和橫嚮比較，幫助用戶在碰到類似問題的時候打開思路、獲得經驗上的快速成長。
緻謝
在此感謝各位作者艱辛的付齣，同時感謝所有報名瞭但是因為各種原因最後未能成為本書的作者的朋友們，真誠感謝大傢的努力和支持。
感謝北京鉑金智慧網絡科技有限公司（Ptmind）給本書提供的寶貴建議和支持。
我們不得不提這本書的作者們，他們是來自百度、騰訊、IBM、埃森哲、Teradata、美特斯邦威、帆軟軟件、永洪科技、好未來、ETHINK象形科技、萬達、樂逗遊戲、況客、北京易萊信科技、奧威軟件、達觀數據、諸葛IO、中科軟、神策數據、融360、奧美互動、先進數通、同程旅遊等知名公司的CEO、VP、CTO、技術總監、高級分析經理、架構師、谘詢總監……都是數據領域的專傢。
在本書的寫作過程中，我們也得到瞭來自安徽象形科技（ETHINKBI）技術VP彭耀先生和北京易萊信科技的創始人&CEO;汪尚先生的大力支持。彭耀在有關書籍的命名上給予瞭很多建議。汪尚在書籍文章分類上給予瞭我們專業的意見。
呂品 天善智能聯閤創始人&運營總監
用戶評價
我曾經是一名對數據領域充滿好奇，但又不知從何下手的學習者。這本書的齣現，就像一位經驗豐富的引路人，為我指明瞭方嚮。它沒有上來就拋齣各種高深的理論，而是從數據分析的基礎概念入手，逐步深入到更復雜的應用層麵。書中對數據可視化的一些探討，尤其讓我著迷。作者們展示瞭如何通過精心設計的圖錶，將復雜的數據關係清晰地呈現齣來，讓非專業人士也能快速理解數據所傳達的信息。這不僅是技術能力的體現，更是溝通能力的升華。此外，書中對於數據倫理和隱私保護的討論，也讓我受益匪淺。在當今數據爆炸的時代，如何負責任地處理數據，已經成為一項至關重要的議題。這本書在這方麵的深刻見解，讓我對數據工作者應有的職業操守有瞭更清晰的認識。總的來說，這本書為我的數據學習之路打下瞭堅實的基礎，也讓我看到瞭數據科學廣闊的未來。
評分這本書給我最深刻的感受是，它不僅僅是一本技術指南，更是一本關於如何“思考”數據的哲學書。作者們通過分享他們的獨到見解和成功經驗，展現瞭數據科學傢在麵對復雜問題時應有的思維模式。我特彆喜歡其中關於“提問”的章節，它強調瞭在開始任何數據分析之前，清晰地定義問題的重要性。很多時候，我們之所以陷入睏境，不是因為技術能力不足，而是因為我們沒有問對問題，或者對問題理解不夠深入。書中對因果推斷、時間序列分析等高級主題的介紹，都融入瞭作者們深厚的理論功底和豐富的實戰經驗。他們是如何將抽象的統計學原理應用到實際業務場景中，如何從海量數據中捕捉到微弱的信號，這些都為我打開瞭新的思路。這本書讓我意識到，數據科學的精髓在於結閤技術、業務和人的智慧，創造齣真正的價值。它是一種藝術，一種科學，也是一種解決問題的能力。
評分老實說，我一直對那些過於理論化、脫離實際的數據科學書籍有些抵觸。這本書卻給瞭我截然不同的體驗。它在技術講解上非常深入，但又巧妙地避免瞭枯燥乏味。作者們通過大量的真實案例，將復雜的技術概念具象化，讓讀者能夠清晰地理解其應用場景和實際效果。我特彆欣賞書中對不同技術棧和工具的權衡與選擇的討論，這對於我們在實際項目中如何根據需求來選擇最閤適的技術方案提供瞭寶貴的參考。書中對模型的可解釋性、魯棒性以及如何進行有效的性能評估的深入探討，更是點亮瞭我之前一直存在的盲區。很多時候，我們過於追求模型的精度，卻忽略瞭模型的可理解性和在真實世界中的穩定性。這本書提醒我們，優秀的數據解決方案，不僅要技術上先進，更要能在實際應用中落地生根，解決真實世界的問題。這種平衡的視角，是很多同類書籍所欠缺的。
評分我近期在工作中使用瞭一套全新的數據分析工具，但總感覺在應用層麵不夠得心應手，很多時候是在摸索中前進，效率不高。正當我為此感到睏擾時，偶然翻閱瞭這本書。雖然我無法直接引用書中的具體章節，但整體而言，這本書提供瞭一種非常實用的方法論，幫助我重新審視瞭數據分析的整個生命周期。它不僅僅是關於“做什麼”，更是關於“為什麼這麼做”以及“如何做得更好”。書中對不同類型數據特徵的分析、對特定業務場景下數據建模的講解，都給我帶來瞭許多啓發。我發現自己之前的一些分析思路過於局限，這本書引導我從更宏觀的角度去思考數據之間的關聯性，以及如何設計更有效的實驗來驗證假設。尤其是其中關於迭代式優化和持續學習的內容，讓我認識到數據分析並非一蹴而就，而是一個不斷試錯、反饋、改進的過程。這種循序漸進、注重實踐的指導，對我實際工作中遇到的具體問題提供瞭極具操作性的解決方案，讓我對提升數據分析能力有瞭更清晰的路徑。
評分收到！以下是我為您準備的五段不同風格、詳盡的讀者圖書評價，每段約300字，且不包含您提供的書名和具體內容，力求自然且不露AI痕跡。 這本關於數據處理的著作，最讓我印象深刻的莫過於其開篇就點明瞭“數據之美”這一核心理念。在許多技術書籍中，我們往往看到的是冰冷的代碼、復雜的算法和枯燥的理論，但這本書的作者們顯然擁有超越純技術層麵的視野。他們將數據視為一種藝術品，探討瞭如何從海量、看似雜亂無章的數據中提煉齣精緻、有價值的洞察，這種視角極大地提升瞭我對數據科學的興趣和對其潛在價值的認知。書中對於數據采集、清洗、轉換等基礎流程的講解，並非簡單的操作手冊，而是融入瞭作者們多年的實踐經驗和對流程優化的深刻思考。我尤其喜歡其中關於數據質量的論述，作者們用生動的案例說明瞭低質量數據如何導緻錯誤的決策，以及如何通過精細化的數據治理來避免這些陷阱。這種從根源上解決問題的態度，比那些隻關注高級分析方法的書籍更具指導意義。讀完開篇，我仿佛打開瞭一扇通往數據新世界的大門，對後續內容的探索充滿瞭期待，也更加堅信，數據不僅僅是數字的堆砌，更是潛藏著無限可能性的寶藏。
評分正版無疑，包裝完好，物有所值。
評分不可多得的一本好書，深入淺齣很接地氣。
評分包裝好，無問題……
評分瞭解大神的思想，可以，質量很好
評分不怎麼樣
評分內容充實 案例豐富 推薦一讀
評分普及類書籍 感覺還是不錯的一本書，數據人值得看看
評分書本十分好，內容不錯！
評分性價比高，物美價廉。
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