成为数据分析师 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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[美] 托马斯·达文波特（Thomas，H.，Davenport），[美] 金镇浩（Jinho Kim）著

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数据分析
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你会得到大惊喜!!

出版社：浙江人民出版社

ISBN：9787213086229

版次：1

商品编码：12308566

品牌：湛庐文化（Cheers Publishing）

包装：平装

丛书名：财富汇

开本：16K

出版时间：2018-01-01

用纸：纯质纸

字数：169000

正文语种：中文

具体描述

编辑推荐

《成为数据分析师》是全球杰出商业思想家托马斯·达文波特智能商业五部曲之三。6步练就数据思维，清楚沟通，有力说服，精准决策！

在这个数据铺天盖地的大数据时代，《成为数据分析师》是yin领大家进入分析领域的优秀入门书。

麻省理工斯隆管理学院教授、畅销书《第二次机器革命》作者埃里克 ? 布莱恩约弗森，休斯敦火箭队总经理达里尔 ? 莫雷，凯撒娱乐集团董事长兼CEO加里 ? 拉夫曼集体盛赞！

湛庐文化出品。

内容简介

在数据铺天盖地的世界，数据分析变得越来越重要，数据分析正在改变各行各业的运作方式。没有分析力，就没有竞争力。如果你没学过统计学和分析学，也想练就数据分析能力，或者只是想跟精通数据的分析师有效沟通，《成为数据分析师》正是为你而作。

《成为数据分析师》为掌握数据分析技能提供了一条清晰可行的路线图，无须深奥的计算和复杂的统计，只要简单的3阶段6步骤，就能练就数据思维，快速掌握必备技能，懂得如何运用数据分析检视问题、解决问题，进而提出深入的商业洞见。

作者简介

[托马斯·达文波特]

1954年10月17日出生于美国。毕业于哈佛大学，曾先后在哈佛商学院、芝加哥大学和波士顿大学任教。还曾担任埃森哲战略变革研究院主任，美国知名商学院巴布森学院教授。

流程再造、知识管理、注意力经济三大运动发起者，多次预见商业未来，《财富》全球500强企业争相咨询的企业顾问。

畅销书作家，出版了近20本管理类畅销书，被多个国家引进出版，享誉全球。

[金镇浩]

沃顿商学院博士。韩国国防大学商业学及统计学教授、分析研究实验室总监。在韩国已出版6本著作，其中包括《100个统计常识》（100 Common Senses in Statistics）和《怪诞统计学》（Freak Statistics）。他研究并主持一门教育课程，帮助个人培养分析技能；他也潜行钻研如何以量化分析解决各种商业和社会问题。

内页插图

精彩书评

随着数据信息的日渐增多，数据分析变得越来越重要。《成为数据分析师》是yin领大家进入分析领域的优秀入门书。

——埃里克·布莱恩约弗森

麻省理工斯隆管理学院教授，畅销书《第二次机器革命》作者

达文波特是当今世界数一数二的分析专家。不管你是想把量化分析融入决策，还是希望在日常工作中和数据分析师有良好的互动，都适合读一读这本书。

——达里尔·莫雷

休斯敦火箭队总经理

《成为数据分析师》一书提供了一条关于数据分析的清晰且可行的路线图。只要按部就班，决策者们就能懂得如何运用数据分析架构并检视问题，进而提出深入的商业洞见。

——加里 ? 拉夫曼

凯撒娱乐集团董事长兼CEO

精彩书摘

数据决策时代，人人都是分析师

我们生活在一个数据泛滥的时代。数据正以惊人的速度在增长，每个人的下一秒都会被更多的数据包围。我们收集数据的主要目的是完善企业、政府和社会层面的决策制定机制。因此，如果我们无法通过定量分析，利用数据实现更好的决策制定，就是对数据资源的浪费，也有可能造成不良后果。因此，本书致力于为你展示定量分析的运作方式，以及该如何利用定量分析做出更好的决策，即使你没有相关知识背景，也无妨。

数据，创新产品与服务的源泉

数据的力量正在各行各业中崛起。如果你热爱运动，那肯定知道《点球成金》（Moneyball）这部电影，影片主角奥克兰运动家棒球队总经理比利· 比恩（Billy Beane）利用球员的表现数据和分析学革新了职业棒球运动。现在，这种革新已经延伸到了所有的主流体育项目当中。如果你喜欢玩在线游戏，可能知道星佳（Zynga）和美国艺电（Electronic Arts），这些社交网络游戏公司正在收集并分析用户所有的游戏行为。那电影呢？你也许知道奈飞（Netflix）可以利用算法预测你可能喜欢的电影，好莱坞的一些制片人会利用算法来推断什么样的电影投资回报率高，美国独立电影公司相对论传媒（Relativity Media）就是这么做的。

数据种类各不相同。有的数据因为事务性用途被收集和管理，比如，企业和机构通过跟踪员工上班时间和剩余假期所得的数据。当企业收集到大量数据之后，就希望能读懂这些数据，并在此基础上做出决策。同样地，也可以利用分析学来研究与人力资源相关的事务性数据，企业可能会提出“下一年度有多少员工可能会退休”或者“员工休完所有的假期和其年度绩效考核之间是否存在关联”之类的问题。

不过，数据和分析学的作用并不局限于完善内部决策的制定。像谷歌、Facebook、亚马逊和eBay 等许多立足于互联网的企业，都在利用收集网上交易数据所形成的大数据来支撑决策制定以及为客户提供新产品和服务。无论你是想实现更富成效的内部决策，还是想为客户提供更具价值的产品，分析学必不可少，它会对数据进行汇总、分析，并找出其中的含义和内在关联。要读懂并挖掘出数据的价值，必须借助数学或统计分析，简单地说，就是分析学。

数据分析的本质

一般情况下，我们所说的分析是指，使用大量数据、统计和定量分析、解释和预测模型以及基于事实的管理来推动决策过程与实现价值增生。

根据分析的方法和目的，分析可以被划分为描述性分析（descriptive analytics）、预测性分析（predictive analytics）和规范性分析（prescriptive analytics）。描述性分析包括数据收集、整理、制表、制图以及描述正要研究的事物的特征，这类分析以往被称为“报告”。描述性分析可能非常有用，但它不能解释某种结果出现的原因或者未来可能会发生的事情。

预测性分析不仅可以对数据特征和变量（可以假定取值范围的因素）之间的关系进行描述，还可以基于过去的数据预测未来。预测性分析初次会确定变量之间的关联，然后基于这种已知关联预测另一种现象出现的可能性，比如在看到某个广告后，一位消费者可能会去买产品的可能性。虽然预测性分析中的预测是基于变量之间的关联做出的，但这并不代表预测性分析都需要明确因果关系。事实上，准确的预测并不一定需要基于因果关系。

规范性分析是更高层次的分析，如实验设计和优化等。就像医生会在处方上建议患者采取什么行动一样，实验设计试图通过做实验给出某些事情发生的原因。为了能够在因果关系研究中信心饱满地做出推断，研究人员必须妥善处理一个或多个独立的变量，并有效控制其他无关的变量。如果处于实验环境下的测试组的表现大大优于对照组，决策制定者就应该立即推广这种实验环境。

优化是规范性分析采用的一种方法，指试图识别出一个特定变量与另一个变量之间理想的关系水平。例如，我们可能会对识别最有可能让产品实现高收益的价格感兴趣。同样地，优化这种方法能够识别出使零售企业最大限度避免缺货情况的库存水平。

根据分析采用的方法以及收集和分析的数据类型，我们可以将分析分为定性分析（qualitative analysis）和定量分析（quantitative analysis）。定性分析的目的是深入了解某种现象出现的根本原因和诱因。非结构化数据通常是从少数非代表性案例中收集而来, 并进行了非统计性的分析。定性分析是分析的最初阶段，它通常是探索性研究的有效工具。定量分析是指通过统计、数学或计算的方法对现象进行系统的实证研究。通常情况下，结构化数据是从大量典型案例中收集而来，并进行统计分析。

为了服务于研究者的不同研究目的，存在以下几种类型的分析：

统计学：收集、整理、分析、说明和呈现数据的学科。

预测：根据已有数据，预测一些感兴趣的变量在未来某个特定时间点的情况。

数据挖掘：通过使用算法和统计技术，自动或半自动地提取大量数据中未知的有趣模式。

文本挖掘：用类似于数据挖掘的方式从文本中得出模式和趋势的过程。

优化：在同时满足约束条件的情况下，按照某些标准，

利用数学方法来寻找最优的解决方案。

实验设计：给各组随机分配被试，然后使用测试组和对照组来推导出特定结果中存在的因果关系。

虽然此处给出了一系列常用的分析方法，但在使用的过程中，会不可避免地出现相当大的重叠。例如，回归分析（regression analysis）是预测性分析中最常用的方法，与此同时，它也是统计学、预测和数据挖掘中常用的方法。此外，时间序列分析（time series analysis）是用于分析数据随时间变化的一种具体统计方法，在统计学和预测中也经常被用到。

大数据和分析学会改变各行各业的商业职能。任何组织或个人只要抢先一步掌握大数据，就会奠定至关重要的竞争优势，就像在小数据时代占据先机进行数据分析的人能在竞争者中脱颖而出一样。因此，企业和组织机构必须抓住大数据的历史机遇。

前言/序言

《数据洞察：解锁商业价值的秘密》在这个数据爆炸的时代，企业如同置身于一片汪洋大海，海量的数据蕴含着无数的宝藏，等待着被发掘。然而，如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的洞察，将冰冷的数字转化为驱动业务增长的引擎，成为了众多企业面临的严峻挑战。传统的分析方法已难以满足日益增长的需求，企业迫切需要掌握一套系统性的方法论，以及一套高效的工具和技能，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。《数据洞察：解锁商业价值的秘密》正是应运而生，它将带领读者踏上一场深度的数据探索之旅，揭示如何将数据转化为战略性资产，最终实现商业价值的最大化。本书并非一本浅尝辄止的入门指南，也不是一本仅聚焦于某种特定技术或工具的参考手册。相反，它旨在构建一个贯穿数据分析全生命周期的完整认知框架，从数据的来源、清洗、探索，到建模、解读、应用，再到最终的商业落地，提供一套全面而深刻的指导。本书的独特之处在于，它将理论与实践紧密结合，通过大量的案例分析和场景模拟，帮助读者理解抽象的概念，并将其转化为可执行的操作。我们相信，真正的数据洞察，不仅仅是数字的堆砌，更是对业务逻辑的深刻理解，是对潜在规律的敏锐捕捉，以及对未来趋势的精准预测。第一部分：数据启航——理解数据世界的基石在踏上数据洞察之旅前，我们首先需要建立对数据的基本认知。数据不再是简单的记录，而是承载着业务信息、用户行为、市场动态等丰富内涵的载体。本部分将深入探讨：数据的本质与类型：从结构化数据到非结构化数据，从定量数据到定性数据，我们将一一解析它们各自的特点、采集方式和潜在价值。理解数据的多样性是有效利用数据的首要前提。数据采集与来源：探讨各种数据采集的渠道，包括内部数据库、第三方平台、API接口、传感器、爬虫技术等等。了解数据的来源能够帮助我们评估数据的可靠性和完整性。数据质量的重要性： “垃圾进，垃圾出”是数据分析的铁律。我们将强调数据质量对分析结果的决定性影响，并介绍常见的质量问题，如缺失值、异常值、重复值、不一致性等。数据伦理与隐私保护：在数据应用日益广泛的今天，数据伦理和隐私保护已成为不可回避的议题。我们将探讨相关法律法规，以及如何在合规的前提下进行数据分析，建立负责任的数据使用观。第二部分：数据炼金——从杂乱到有序的转化原始数据往往是杂乱无章的，需要经过精心的“炼金”过程，才能去除杂质，提炼出可用的精华。本部分将聚焦于数据预处理的核心环节：数据清洗与转换：详细介绍数据清洗的各项技术，包括缺失值处理（填充、删除、插补）、异常值检测与处理、重复值检测与合并、数据格式统一、单位转换等。这些步骤是确保数据准确性和可信度的关键。特征工程： “巧妇难为无米之炊”，优质的特征是模型成功的基石。我们将讲解如何从原始数据中提取、创建、选择有价值的特征，包括数值特征的衍生、类别特征的编码（独热编码、标签编码等）、文本特征的处理（分词、词向量等）、时间序列特征的构建等。数据集成与融合：在许多业务场景中，数据分散在不同的系统中。本部分将介绍如何将来自不同来源的数据进行集成和融合，解决数据不一致、字段映射等难题，形成统一的数据视图。数据降维与特征选择：当数据维度过高时，会面临“维度灾难”的问题。我们将介绍常用的降维技术（如PCA、t-SNE）以及特征选择方法（如过滤法、包裹法、嵌入法），以提高模型的效率和泛化能力。第三部分：数据探索——发现隐藏的模式与关联经过预处理的数据，犹如一块块璞玉，等待着我们去发现其中蕴含的美。数据探索是理解数据、发现规律、形成假设的关键阶段：描述性统计分析：运用均值、中位数、标准差、方差、百分位数等统计指标，全面了解数据的分布特征、集中趋势和离散程度。数据可视化： “一图胜千言”。我们将深入讲解各种数据可视化技术，包括直方图、散点图、箱线图、热力图、折线图、饼图、地理图等。掌握可视化技巧，能够直观地展示数据规律、识别异常、沟通分析结果。相关性分析：探讨变量之间的线性或非线性关系，帮助我们理解不同因素之间的关联程度，为后续建模提供依据。聚类分析：探索数据中的自然分组，将相似的数据点归为一类，发现潜在的客户群体、产品类别等。关联规则挖掘：发现数据项之间的有趣关联，例如“购买了A商品的顾客也很可能购买B商品”，常用于购物篮分析。第四部分：数据建模——构建预测与决策的利器在对数据有了深入理解之后，我们便可以运用各种建模技术，从数据中提取更深层次的价值，进行预测和决策。本部分将涵盖：机器学习基础：介绍监督学习、无监督学习、半监督学习等主要机器学习范式，以及分类、回归、聚类、降维等核心任务。常用模型详解：回归模型：线性回归、逻辑回归、多项式回归等，用于预测连续数值。分类模型：决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、朴素贝叶斯等，用于预测离散类别。集成学习： Bagging、Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting）、Stacking等，通过组合多个模型提高预测精度。深度学习入门：神经网络的基本原理，卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用，循环神经网络（RNN）在序列数据处理中的应用。模型评估与选择：介绍各种模型评估指标（准确率、精确率、召回率、F1-score、ROC曲线、AUC、MSE、RMSE等），以及如何根据业务需求选择最合适的模型。模型优化与调参：讲解交叉验证、网格搜索、随机搜索等超参数调优技术，以提升模型的性能。第五部分：数据解读与应用——将洞察转化为行动再精妙的模型，如果不能转化为实际的商业价值，也只是纸上谈兵。本部分将关注如何有效地解读分析结果，并将其应用于业务实践：业务问题驱动的分析：强调分析的根本目的在于解决业务问题。我们将引导读者如何从业务需求出发，定义分析目标，设计分析方案。结果的解读与沟通：如何将复杂的统计结果和模型输出，用清晰、简洁、易于理解的方式传达给非技术背景的决策者，是数据分析师的关键技能。我们将教授有效的沟通技巧和报告撰写方法。 A/B测试与实验设计：学习如何通过科学的实验方法，验证不同策略的效果，做出数据驱动的决策。指标体系构建与监控：如何设计一套科学的业务指标体系，并利用数据进行持续监控和预警，及时发现问题并进行干预。数据驱动的决策流程：探讨如何在企业内部建立数据驱动的文化，将数据分析能力融入日常决策过程。案例研究与行业实践：分享来自不同行业的真实案例，涵盖市场营销、产品优化、风险控制、运营管理等多个领域，展示数据洞察如何在实际业务中创造价值。第六部分：工具与生态——数据分析的赋能者熟练掌握数据分析工具是实现高效分析的基础。本部分将介绍：主流编程语言： Python（及其相关库如Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn）、R语言。数据库与SQL：关系型数据库（MySQL, PostgreSQL, SQL Server）和非关系型数据库（MongoDB, Redis）的基本概念，以及SQL查询语言。数据可视化工具： Tableau, Power BI, Looker等。大数据技术简介： Hadoop, Spark等在大数据处理中的作用。云平台的数据服务： AWS, Azure, GCP等提供的云端数据分析解决方案。本书面向的读者：希望系统学习数据分析方法论，从零开始掌握数据技能的初学者。已经具备一定编程或统计基础，希望深入理解数据分析流程、掌握高级建模技术的从业者。希望提升数据素养，将数据分析能力应用于业务决策的管理者和产品经理。对数据科学充满好奇，希望了解数据如何驱动创新和商业成功的读者。《数据洞察：解锁商业价值的秘密》将是一本陪伴您成长的案头必备书籍。它不仅是一本知识的集合，更是一种思维方式的启迪。通过阅读本书，您将能够自信地驾驭海量数据，发现隐藏的价值，做出更明智的决策，从而在数字化浪潮中抓住机遇，实现个人的职业发展和企业的商业成功。让我们一起，开启这段激动人心的数智化之旅！

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我受益匪浅的书，它为我打开了数据分析领域的大门。我之前对数据分析的理解非常浅显，觉得它只是关于数字和图表。但这本书让我看到了数据分析更深层次的含义和价值。它不仅讲解了数据分析的基本流程和常用工具，更重要的是，它教会了我如何用数据去思考问题、解决问题。我特别喜欢书中关于“数据伦理”和“隐私保护”的章节，这让我认识到，在享受数据带来的便利的同时，我们也要时刻关注数据的道德使用和安全问题。这本书的内容非常全面，涵盖了数据分析的各个方面，从基础的统计学知识，到高级的机器学习算法，都有涉及。虽然我目前还无法完全掌握所有内容，但这本书为我指明了学习的方向，让我知道自己需要在哪方面继续努力。总而言之，这是一本非常值得推荐的书，无论是初学者还是有一定基础的人，都能从中获得宝贵的知识和启发。

评分☆☆☆☆☆

一本能点亮我职业生涯的书！我一直对数据着迷，但总感觉隔着一层纱，不确定如何才能真正入门。这本书就像一位经验丰富的老友，循序渐进地为我揭示了数据分析的奥秘。它没有上来就抛出晦涩难懂的理论，而是从最基础的思维方式讲起，比如如何提出一个好的问题，如何理解数据的价值，以及数据分析在实际工作中的应用场景。我特别喜欢其中关于“数据驱动决策”的章节，让我茅塞顿开，明白了数据不仅仅是数字，更是能够指导我们行动的智慧。书中还穿插了大量的真实案例，这些案例生动有趣，让我能够清晰地看到数据分析是如何解决现实问题的，无论是优化营销活动，还是改进产品体验，亦或是识别潜在的风险，都让我对数据分析的价值有了更深刻的认识。更重要的是，它激发了我学习的动力，让我迫不及待地想要去实践书中的方法，去探索属于自己的数据世界。它不仅仅是一本书，更像是一张通往全新职业道路的地图，让我不再迷茫，充满信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，用一个词来形容就是“惊喜连连”。我原本以为这会是一本比较枯燥的技术手册，没想到它却充满了人文关怀和实践智慧。作者并没有将重点放在堆砌技术名词上，而是着重于培养读者的数据思维能力。书中有很多关于如何“思考”数据的内容，比如如何从不同的角度审视问题，如何识别数据中的偏差，以及如何用数据讲故事。这些内容对我来说非常重要，因为我之前一直缺乏将技术能力转化为实际价值的思路。我特别喜欢书中关于“沟通”的章节，它强调了数据分析师不仅要懂技术，更要懂得如何与非技术人员有效沟通，如何将复杂的数据洞察转化为易于理解的商业建议。这一点让我受益匪浅，因为我意识到，再好的分析结果，如果不能被有效地传达和应用，其价值就会大打折扣。这本书让我看到了数据分析师的另一个维度，他们是连接技术与商业的桥梁，是解决问题的赋能者。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己像是打开了一个全新的世界！我之前对“数据分析师”这个职业的认知非常模糊，只知道他们和数字打交道，但具体要做什么，需要掌握哪些技能，一直是个谜。这本书简直像是一次彻底的“科普”，让我对这个职业有了清晰而立体的认识。它系统地讲解了数据分析的整个流程，从数据收集、清洗、处理，到探索性数据分析、建模，再到结果的可视化和报告撰写，每一步都讲解得非常透彻。我尤其印象深刻的是关于数据清洗的章节，之前我总觉得数据是“干净”的，但这本书让我意识到，绝大多数情况下，数据都需要经过细致的处理才能投入使用，这其中的细节和技巧，是我之前从未想过的。此外，书中对于常用工具的介绍也非常实用，让我知道了如何一步步地去学习和掌握这些工具，不再对它们感到畏惧。总而言之，这本书是一本非常适合初学者入门的宝典，它让我看到了数据分析师职业的广阔前景，也为我提供了清晰的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，就像一位循循善诱的导师，一点点地将我引入数据分析的殿堂。我之前对数据分析的了解仅限于零散的零碎知识，缺乏系统性的认知。这本书以一种非常友好的方式，为我构建了一个完整的知识体系。从数据分析的价值、基本概念，到具体的技术和方法，都讲解得清晰明了。书中在讲解每个概念时，都会辅以大量的图表和示例，这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。我能够通过这些生动的图示，快速理解抽象的概念。而且，书中并没有止步于理论讲解，而是提供了大量的实践建议和学习资源，这让我知道，学习完这本书之后，我该如何继续深入下去，去掌握更高级的技能。特别是关于如何构建个人作品集的部分，给了我非常大的启发，让我知道如何将所学知识转化为看得见的成果，为未来的职业发展打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

自营物流一如既往的强大快速；很薄的一本书，好贵啊

评分☆☆☆☆☆

数据是精细化管理的基础，值得购买

评分☆☆☆☆☆

非常给力，非常不错！！给力

评分☆☆☆☆☆

数据时代，人人都得成为数据分析师

评分☆☆☆☆☆

还没打开，希望正品。快递好评。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

京东的快递服务一直很好。