成為數據分析師 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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[美] 托馬斯·達文波特（Thomas，H.，Davenport），[美] 金鎮浩（Jinho Kim）著

圖書標籤:

數據分析
數據挖掘
Python
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Excel
統計學
機器學習
商業分析
數據可視化
職場技能

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齣版社：浙江人民齣版社

ISBN：9787213086229

版次：1

商品編碼：12308566

品牌：湛廬文化（Cheers Publishing）

包裝：平裝

叢書名：財富匯

開本：16K

齣版時間：2018-01-01

用紙：純質紙

字數：169000

正文語種：中文

具體描述

編輯推薦

《成為數據分析師》是全球傑齣商業思想傢托馬斯·達文波特智能商業五部麯之三。6步練就數據思維，清楚溝通，有力說服，精準決策！

在這個數據鋪天蓋地的大數據時代，《成為數據分析師》是yin領大傢進入分析領域的優秀入門書。

麻省理工斯隆管理學院教授、暢銷書《第二次機器革命》作者埃裏剋 ? 布萊恩約弗森，休斯敦火箭隊總經理達裏爾 ? 莫雷，凱撒娛樂集團董事長兼CEO加裏 ? 拉夫曼集體盛贊！

湛廬文化齣品。

內容簡介

在數據鋪天蓋地的世界，數據分析變得越來越重要，數據分析正在改變各行各業的運作方式。沒有分析力，就沒有競爭力。如果你沒學過統計學和分析學，也想練就數據分析能力，或者隻是想跟精通數據的分析師有效溝通，《成為數據分析師》正是為你而作。

《成為數據分析師》為掌握數據分析技能提供瞭一條清晰可行的路綫圖，無須深奧的計算和復雜的統計，隻要簡單的3階段6步驟，就能練就數據思維，快速掌握必備技能，懂得如何運用數據分析檢視問題、解決問題，進而提齣深入的商業洞見。

作者簡介

[托馬斯·達文波特]

1954年10月17日齣生於美國。畢業於哈佛大學，曾先後在哈佛商學院、芝加哥大學和波士頓大學任教。還曾擔任埃森哲戰略變革研究院主任，美國知名商學院巴布森學院教授。

流程再造、知識管理、注意力經濟三大運動發起者，多次預見商業未來，《財富》全球500強企業爭相谘詢的企業顧問。

暢銷書作傢，齣版瞭近20本管理類暢銷書，被多個國傢引進齣版，享譽全球。

[金鎮浩]

沃頓商學院博士。韓國國防大學商業學及統計學教授、分析研究實驗室總監。在韓國已齣版6本著作，其中包括《100個統計常識》（100 Common Senses in Statistics）和《怪誕統計學》（Freak Statistics）。他研究並主持一門教育課程，幫助個人培養分析技能；他也潛行鑽研如何以量化分析解決各種商業和社會問題。

內頁插圖

精彩書評

隨著數據信息的日漸增多，數據分析變得越來越重要。《成為數據分析師》是yin領大傢進入分析領域的優秀入門書。

——埃裏剋·布萊恩約弗森

麻省理工斯隆管理學院教授，暢銷書《第二次機器革命》作者

達文波特是當今世界數一數二的分析專傢。不管你是想把量化分析融入決策，還是希望在日常工作中和數據分析師有良好的互動，都適閤讀一讀這本書。

——達裏爾·莫雷

休斯敦火箭隊總經理

《成為數據分析師》一書提供瞭一條關於數據分析的清晰且可行的路綫圖。隻要按部就班，決策者們就能懂得如何運用數據分析架構並檢視問題，進而提齣深入的商業洞見。

——加裏 ? 拉夫曼

凱撒娛樂集團董事長兼CEO

精彩書摘

數據決策時代，人人都是分析師

我們生活在一個數據泛濫的時代。數據正以驚人的速度在增長，每個人的下一秒都會被更多的數據包圍。我們收集數據的主要目的是完善企業、政府和社會層麵的決策製定機製。因此，如果我們無法通過定量分析，利用數據實現更好的決策製定，就是對數據資源的浪費，也有可能造成不良後果。因此，本書緻力於為你展示定量分析的運作方式，以及該如何利用定量分析做齣更好的決策，即使你沒有相關知識背景，也無妨。

數據，創新産品與服務的源泉

數據的力量正在各行各業中崛起。如果你熱愛運動，那肯定知道《點球成金》（Moneyball）這部電影，影片主角奧剋蘭運動傢棒球隊總經理比利· 比恩（Billy Beane）利用球員的錶現數據和分析學革新瞭職業棒球運動。現在，這種革新已經延伸到瞭所有的主流體育項目當中。如果你喜歡玩在綫遊戲，可能知道星佳（Zynga）和美國藝電（Electronic Arts），這些社交網絡遊戲公司正在收集並分析用戶所有的遊戲行為。那電影呢？你也許知道奈飛（Netflix）可以利用算法預測你可能喜歡的電影，好萊塢的一些製片人會利用算法來推斷什麼樣的電影投資迴報率高，美國獨立電影公司相對論傳媒（Relativity Media）就是這麼做的。

數據種類各不相同。有的數據因為事務性用途被收集和管理，比如，企業和機構通過跟蹤員工上班時間和剩餘假期所得的數據。當企業收集到大量數據之後，就希望能讀懂這些數據，並在此基礎上做齣決策。同樣地，也可以利用分析學來研究與人力資源相關的事務性數據，企業可能會提齣“下一年度有多少員工可能會退休”或者“員工休完所有的假期和其年度績效考核之間是否存在關聯”之類的問題。

不過，數據和分析學的作用並不局限於完善內部決策的製定。像榖歌、Facebook、亞馬遜和eBay 等許多立足於互聯網的企業，都在利用收集網上交易數據所形成的大數據來支撐決策製定以及為客戶提供新産品和服務。無論你是想實現更富成效的內部決策，還是想為客戶提供更具價值的産品，分析學必不可少，它會對數據進行匯總、分析，並找齣其中的含義和內在關聯。要讀懂並挖掘齣數據的價值，必須藉助數學或統計分析，簡單地說，就是分析學。

數據分析的本質

一般情況下，我們所說的分析是指，使用大量數據、統計和定量分析、解釋和預測模型以及基於事實的管理來推動決策過程與實現價值增生。

根據分析的方法和目的，分析可以被劃分為描述性分析（descriptive analytics）、預測性分析（predictive analytics）和規範性分析（prescriptive analytics）。描述性分析包括數據收集、整理、製錶、製圖以及描述正要研究的事物的特徵，這類分析以往被稱為“報告”。描述性分析可能非常有用，但它不能解釋某種結果齣現的原因或者未來可能會發生的事情。

預測性分析不僅可以對數據特徵和變量（可以假定取值範圍的因素）之間的關係進行描述，還可以基於過去的數據預測未來。預測性分析初次會確定變量之間的關聯，然後基於這種已知關聯預測另一種現象齣現的可能性，比如在看到某個廣告後，一位消費者可能會去買産品的可能性。雖然預測性分析中的預測是基於變量之間的關聯做齣的，但這並不代錶預測性分析都需要明確因果關係。事實上，準確的預測並不一定需要基於因果關係。

規範性分析是更高層次的分析，如實驗設計和優化等。就像醫生會在處方上建議患者采取什麼行動一樣，實驗設計試圖通過做實驗給齣某些事情發生的原因。為瞭能夠在因果關係研究中信心飽滿地做齣推斷，研究人員必須妥善處理一個或多個獨立的變量，並有效控製其他無關的變量。如果處於實驗環境下的測試組的錶現大大優於對照組，決策製定者就應該立即推廣這種實驗環境。

優化是規範性分析采用的一種方法，指試圖識彆齣一個特定變量與另一個變量之間理想的關係水平。例如，我們可能會對識彆最有可能讓産品實現高收益的價格感興趣。同樣地，優化這種方法能夠識彆齣使零售企業最大限度避免缺貨情況的庫存水平。

根據分析采用的方法以及收集和分析的數據類型，我們可以將分析分為定性分析（qualitative analysis）和定量分析（quantitative analysis）。定性分析的目的是深入瞭解某種現象齣現的根本原因和誘因。非結構化數據通常是從少數非代錶性案例中收集而來, 並進行瞭非統計性的分析。定性分析是分析的最初階段，它通常是探索性研究的有效工具。定量分析是指通過統計、數學或計算的方法對現象進行係統的實證研究。通常情況下，結構化數據是從大量典型案例中收集而來，並進行統計分析。

為瞭服務於研究者的不同研究目的，存在以下幾種類型的分析：

統計學：收集、整理、分析、說明和呈現數據的學科。

預測：根據已有數據，預測一些感興趣的變量在未來某個特定時間點的情況。

數據挖掘：通過使用算法和統計技術，自動或半自動地提取大量數據中未知的有趣模式。

文本挖掘：用類似於數據挖掘的方式從文本中得齣模式和趨勢的過程。

優化：在同時滿足約束條件的情況下，按照某些標準，

利用數學方法來尋找最優的解決方案。

實驗設計：給各組隨機分配被試，然後使用測試組和對照組來推導齣特定結果中存在的因果關係。

雖然此處給齣瞭一係列常用的分析方法，但在使用的過程中，會不可避免地齣現相當大的重疊。例如，迴歸分析（regression analysis）是預測性分析中最常用的方法，與此同時，它也是統計學、預測和數據挖掘中常用的方法。此外，時間序列分析（time series analysis）是用於分析數據隨時間變化的一種具體統計方法，在統計學和預測中也經常被用到。

大數據和分析學會改變各行各業的商業職能。任何組織或個人隻要搶先一步掌握大數據，就會奠定至關重要的競爭優勢，就像在小數據時代占據先機進行數據分析的人能在競爭者中脫穎而齣一樣。因此，企業和組織機構必須抓住大數據的曆史機遇。

前言/序言

《數據洞察：解鎖商業價值的秘密》在這個數據爆炸的時代，企業如同置身於一片汪洋大海，海量的數據蘊含著無數的寶藏，等待著被發掘。然而，如何從紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的洞察，將冰冷的數字轉化為驅動業務增長的引擎，成為瞭眾多企業麵臨的嚴峻挑戰。傳統的分析方法已難以滿足日益增長的需求，企業迫切需要掌握一套係統性的方法論，以及一套高效的工具和技能，纔能在激烈的市場競爭中脫穎而齣。《數據洞察：解鎖商業價值的秘密》正是應運而生，它將帶領讀者踏上一場深度的數據探索之旅，揭示如何將數據轉化為戰略性資産，最終實現商業價值的最大化。本書並非一本淺嘗輒止的入門指南，也不是一本僅聚焦於某種特定技術或工具的參考手冊。相反，它旨在構建一個貫穿數據分析全生命周期的完整認知框架，從數據的來源、清洗、探索，到建模、解讀、應用，再到最終的商業落地，提供一套全麵而深刻的指導。本書的獨特之處在於，它將理論與實踐緊密結閤，通過大量的案例分析和場景模擬，幫助讀者理解抽象的概念，並將其轉化為可執行的操作。我們相信，真正的數據洞察，不僅僅是數字的堆砌，更是對業務邏輯的深刻理解，是對潛在規律的敏銳捕捉，以及對未來趨勢的精準預測。第一部分：數據啓航——理解數據世界的基石在踏上數據洞察之旅前，我們首先需要建立對數據的基本認知。數據不再是簡單的記錄，而是承載著業務信息、用戶行為、市場動態等豐富內涵的載體。本部分將深入探討：數據的本質與類型：從結構化數據到非結構化數據，從定量數據到定性數據，我們將一一解析它們各自的特點、采集方式和潛在價值。理解數據的多樣性是有效利用數據的首要前提。數據采集與來源：探討各種數據采集的渠道，包括內部數據庫、第三方平颱、API接口、傳感器、爬蟲技術等等。瞭解數據的來源能夠幫助我們評估數據的可靠性和完整性。數據質量的重要性： “垃圾進，垃圾齣”是數據分析的鐵律。我們將強調數據質量對分析結果的決定性影響，並介紹常見的質量問題，如缺失值、異常值、重復值、不一緻性等。數據倫理與隱私保護：在數據應用日益廣泛的今天，數據倫理和隱私保護已成為不可迴避的議題。我們將探討相關法律法規，以及如何在閤規的前提下進行數據分析，建立負責任的數據使用觀。第二部分：數據煉金——從雜亂到有序的轉化原始數據往往是雜亂無章的，需要經過精心的“煉金”過程，纔能去除雜質，提煉齣可用的精華。本部分將聚焦於數據預處理的核心環節：數據清洗與轉換：詳細介紹數據清洗的各項技術，包括缺失值處理（填充、刪除、插補）、異常值檢測與處理、重復值檢測與閤並、數據格式統一、單位轉換等。這些步驟是確保數據準確性和可信度的關鍵。特徵工程： “巧婦難為無米之炊”，優質的特徵是模型成功的基石。我們將講解如何從原始數據中提取、創建、選擇有價值的特徵，包括數值特徵的衍生、類彆特徵的編碼（獨熱編碼、標簽編碼等）、文本特徵的處理（分詞、詞嚮量等）、時間序列特徵的構建等。數據集成與融閤：在許多業務場景中，數據分散在不同的係統中。本部分將介紹如何將來自不同來源的數據進行集成和融閤，解決數據不一緻、字段映射等難題，形成統一的數據視圖。數據降維與特徵選擇：當數據維度過高時，會麵臨“維度災難”的問題。我們將介紹常用的降維技術（如PCA、t-SNE）以及特徵選擇方法（如過濾法、包裹法、嵌入法），以提高模型的效率和泛化能力。第三部分：數據探索——發現隱藏的模式與關聯經過預處理的數據，猶如一塊塊璞玉，等待著我們去發現其中蘊含的美。數據探索是理解數據、發現規律、形成假設的關鍵階段：描述性統計分析：運用均值、中位數、標準差、方差、百分位數等統計指標，全麵瞭解數據的分布特徵、集中趨勢和離散程度。數據可視化： “一圖勝韆言”。我們將深入講解各種數據可視化技術，包括直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖、摺綫圖、餅圖、地理圖等。掌握可視化技巧，能夠直觀地展示數據規律、識彆異常、溝通分析結果。相關性分析：探討變量之間的綫性或非綫性關係，幫助我們理解不同因素之間的關聯程度，為後續建模提供依據。聚類分析：探索數據中的自然分組，將相似的數據點歸為一類，發現潛在的客戶群體、産品類彆等。關聯規則挖掘：發現數據項之間的有趣關聯，例如“購買瞭A商品的顧客也很可能購買B商品”，常用於購物籃分析。第四部分：數據建模——構建預測與決策的利器在對數據有瞭深入理解之後，我們便可以運用各種建模技術，從數據中提取更深層次的價值，進行預測和決策。本部分將涵蓋：機器學習基礎：介紹監督學習、無監督學習、半監督學習等主要機器學習範式，以及分類、迴歸、聚類、降維等核心任務。常用模型詳解：迴歸模型：綫性迴歸、邏輯迴歸、多項式迴歸等，用於預測連續數值。分類模型：決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、樸素貝葉斯等，用於預測離散類彆。集成學習： Bagging、Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting）、Stacking等，通過組閤多個模型提高預測精度。深度學習入門：神經網絡的基本原理，捲積神經網絡（CNN）在圖像處理中的應用，循環神經網絡（RNN）在序列數據處理中的應用。模型評估與選擇：介紹各種模型評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1-score、ROC麯綫、AUC、MSE、RMSE等），以及如何根據業務需求選擇最閤適的模型。模型優化與調參：講解交叉驗證、網格搜索、隨機搜索等超參數調優技術，以提升模型的性能。第五部分：數據解讀與應用——將洞察轉化為行動再精妙的模型，如果不能轉化為實際的商業價值，也隻是紙上談兵。本部分將關注如何有效地解讀分析結果，並將其應用於業務實踐：業務問題驅動的分析：強調分析的根本目的在於解決業務問題。我們將引導讀者如何從業務需求齣發，定義分析目標，設計分析方案。結果的解讀與溝通：如何將復雜的統計結果和模型輸齣，用清晰、簡潔、易於理解的方式傳達給非技術背景的決策者，是數據分析師的關鍵技能。我們將教授有效的溝通技巧和報告撰寫方法。 A/B測試與實驗設計：學習如何通過科學的實驗方法，驗證不同策略的效果，做齣數據驅動的決策。指標體係構建與監控：如何設計一套科學的業務指標體係，並利用數據進行持續監控和預警，及時發現問題並進行乾預。數據驅動的決策流程：探討如何在企業內部建立數據驅動的文化，將數據分析能力融入日常決策過程。案例研究與行業實踐：分享來自不同行業的真實案例，涵蓋市場營銷、産品優化、風險控製、運營管理等多個領域，展示數據洞察如何在實際業務中創造價值。第六部分：工具與生態——數據分析的賦能者熟練掌握數據分析工具是實現高效分析的基礎。本部分將介紹：主流編程語言： Python（及其相關庫如Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn）、R語言。數據庫與SQL：關係型數據庫（MySQL, PostgreSQL, SQL Server）和非關係型數據庫（MongoDB, Redis）的基本概念，以及SQL查詢語言。數據可視化工具： Tableau, Power BI, Looker等。大數據技術簡介： Hadoop, Spark等在大數據處理中的作用。雲平颱的數據服務： AWS, Azure, GCP等提供的雲端數據分析解決方案。本書麵嚮的讀者：希望係統學習數據分析方法論，從零開始掌握數據技能的初學者。已經具備一定編程或統計基礎，希望深入理解數據分析流程、掌握高級建模技術的從業者。希望提升數據素養，將數據分析能力應用於業務決策的管理者和産品經理。對數據科學充滿好奇，希望瞭解數據如何驅動創新和商業成功的讀者。《數據洞察：解鎖商業價值的秘密》將是一本陪伴您成長的案頭必備書籍。它不僅是一本知識的集閤，更是一種思維方式的啓迪。通過閱讀本書，您將能夠自信地駕馭海量數據，發現隱藏的價值，做齣更明智的決策，從而在數字化浪潮中抓住機遇，實現個人的職業發展和企業的商業成功。讓我們一起，開啓這段激動人心的數智化之旅！

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己像是打開瞭一個全新的世界！我之前對“數據分析師”這個職業的認知非常模糊，隻知道他們和數字打交道，但具體要做什麼，需要掌握哪些技能，一直是個謎。這本書簡直像是一次徹底的“科普”，讓我對這個職業有瞭清晰而立體的認識。它係統地講解瞭數據分析的整個流程，從數據收集、清洗、處理，到探索性數據分析、建模，再到結果的可視化和報告撰寫，每一步都講解得非常透徹。我尤其印象深刻的是關於數據清洗的章節，之前我總覺得數據是“乾淨”的，但這本書讓我意識到，絕大多數情況下，數據都需要經過細緻的處理纔能投入使用，這其中的細節和技巧，是我之前從未想過的。此外，書中對於常用工具的介紹也非常實用，讓我知道瞭如何一步步地去學習和掌握這些工具，不再對它們感到畏懼。總而言之，這本書是一本非常適閤初學者入門的寶典，它讓我看到瞭數據分析師職業的廣闊前景，也為我提供瞭清晰的學習路徑。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我受益匪淺的書，它為我打開瞭數據分析領域的大門。我之前對數據分析的理解非常淺顯，覺得它隻是關於數字和圖錶。但這本書讓我看到瞭數據分析更深層次的含義和價值。它不僅講解瞭數據分析的基本流程和常用工具，更重要的是，它教會瞭我如何用數據去思考問題、解決問題。我特彆喜歡書中關於“數據倫理”和“隱私保護”的章節，這讓我認識到，在享受數據帶來的便利的同時，我們也要時刻關注數據的道德使用和安全問題。這本書的內容非常全麵，涵蓋瞭數據分析的各個方麵，從基礎的統計學知識，到高級的機器學習算法，都有涉及。雖然我目前還無法完全掌握所有內容，但這本書為我指明瞭學習的方嚮，讓我知道自己需要在哪方麵繼續努力。總而言之，這是一本非常值得推薦的書，無論是初學者還是有一定基礎的人，都能從中獲得寶貴的知識和啓發。

評分☆☆☆☆☆

一本能點亮我職業生涯的書！我一直對數據著迷，但總感覺隔著一層紗，不確定如何纔能真正入門。這本書就像一位經驗豐富的老友，循序漸進地為我揭示瞭數據分析的奧秘。它沒有上來就拋齣晦澀難懂的理論，而是從最基礎的思維方式講起，比如如何提齣一個好的問題，如何理解數據的價值，以及數據分析在實際工作中的應用場景。我特彆喜歡其中關於“數據驅動決策”的章節，讓我茅塞頓開，明白瞭數據不僅僅是數字，更是能夠指導我們行動的智慧。書中還穿插瞭大量的真實案例，這些案例生動有趣，讓我能夠清晰地看到數據分析是如何解決現實問題的，無論是優化營銷活動，還是改進産品體驗，亦或是識彆潛在的風險，都讓我對數據分析的價值有瞭更深刻的認識。更重要的是，它激發瞭我學習的動力，讓我迫不及待地想要去實踐書中的方法，去探索屬於自己的數據世界。它不僅僅是一本書，更像是一張通往全新職業道路的地圖，讓我不再迷茫，充滿信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，用一個詞來形容就是“驚喜連連”。我原本以為這會是一本比較枯燥的技術手冊，沒想到它卻充滿瞭人文關懷和實踐智慧。作者並沒有將重點放在堆砌技術名詞上，而是著重於培養讀者的數據思維能力。書中有很多關於如何“思考”數據的內容，比如如何從不同的角度審視問題，如何識彆數據中的偏差，以及如何用數據講故事。這些內容對我來說非常重要，因為我之前一直缺乏將技術能力轉化為實際價值的思路。我特彆喜歡書中關於“溝通”的章節，它強調瞭數據分析師不僅要懂技術，更要懂得如何與非技術人員有效溝通，如何將復雜的數據洞察轉化為易於理解的商業建議。這一點讓我受益匪淺，因為我意識到，再好的分析結果，如果不能被有效地傳達和應用，其價值就會大打摺扣。這本書讓我看到瞭數據分析師的另一個維度，他們是連接技術與商業的橋梁，是解決問題的賦能者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，就像一位循循善誘的導師，一點點地將我引入數據分析的殿堂。我之前對數據分析的瞭解僅限於零散的零碎知識，缺乏係統性的認知。這本書以一種非常友好的方式，為我構建瞭一個完整的知識體係。從數據分析的價值、基本概念，到具體的技術和方法，都講解得清晰明瞭。書中在講解每個概念時，都會輔以大量的圖錶和示例，這對於我這種視覺型學習者來說，簡直是福音。我能夠通過這些生動的圖示，快速理解抽象的概念。而且，書中並沒有止步於理論講解，而是提供瞭大量的實踐建議和學習資源，這讓我知道，學習完這本書之後，我該如何繼續深入下去，去掌握更高級的技能。特彆是關於如何構建個人作品集的部分，給瞭我非常大的啓發，讓我知道如何將所學知識轉化為看得見的成果，為未來的職業發展打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

還沒看

評分☆☆☆☆☆

看好大數據的前景，希望自己能增長這方麵的能力

評分☆☆☆☆☆

書看瞭是正版，學習挺好的

評分☆☆☆☆☆

最近一點時間想深入學習的方嚮，踏踏實實吧

評分☆☆☆☆☆

願你能放手一搏快樂的活在當下不計對錯能堅持自己所愛不用解釋又被世界善待願無歲月可迴頭

評分☆☆☆☆☆

還不錯，感覺應該還可以，就買瞭