正版 数据思维：从数据分析到商业价值王汉生商业分析领域入门读物合数据分析师工程师产品经理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王汉生编著 著

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出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300248561

商品编码：21476217607

包装：平装-胶订

开本：32

出版时间：2017-09-01

字数：243

商品参数

数据思维：从数据分析到商业价值
	定价	69.00
	出版社	中国人民大学出版社
	版次	1
	出版时间	2017年09月
	开本	32开
	作者	王汉生 编著
	装帧	平装-胶订
	页数
	字数	243
	ISBN编码	9787300248561

内容介绍
本书由微信公众号：狗熊会创始人王汉生教授（熊大），及其核心团队联合创作完成。本书可以被看作商业分析（business analytics）领域入门级通俗且有趣的读物，深入浅出，雅俗共赏。适合数据分析师、工程师、产品经理、销售、BD、以及数据企业中高管阅读。 本书主要由五章组成。*章介绍了熊大朴素的数据价值观，解读数据与价值的逻辑关系；第*章介绍了*基本的数据可视化方法（统计图表）的规范与有趣应用；第三章介绍了回归分析，通过精彩案例展示了如何将一个业务问题定义成为一个数据可分析问题；第四章介绍了机器学习，可以看作是第三章技术上的一个重要补充；第五章展示了各种常见的非结构化数据分析（文本、图像）的有趣案例。本 书所有案例内容的原始版本、相关数据资源，都可以从微信公众号狗熊会（ID: CluBear）获得。

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一本妙趣横生的书，一本商业分析和数据科学领域入门级趣味读物。 

本书由北京大学光华管理学院王汉生教授和微信公号“狗熊会”团队合力打造。 

 

上海纽约大学杰出全球商学讲席教授  陈宇新

复旦大学大数据学院创始院长  范剑青

考拉征信服务有限公司CTO  葛伟平

狗熊会CEO 李广雨                                 

百分点集团董事长兼CEO  苏萌

伦敦政治经济学院统计学讲座教授  姚琦伟

北京大学数学学院教授  张志华

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目录
绪论 大数据时代之“皇帝的新装” 第*章 朴素的数据价值观 什么是数据？ 数据的商业价值 数据到价值的转化：回归分析的“道”与“术” 搞清客户需求 中国数据科学的风口 第*章 数据可视化 实力派：准确 有效 偶像派：简洁 美观 柱状图 堆积柱状图 柱状图之妙用 饼图绪论 大数据时代之“皇帝的新装”
第*章 朴素的数据价值观
什么是数据？
数据的商业价值
数据到价值的转化：回归分析的“道”与“术”
搞清客户需求
中国数据科学的风口
第*章 数据可视化
实力派：准确 有效
偶像派：简洁 美观
柱状图
堆积柱状图
柱状图之妙用
饼图
直方图
折线图
散点图
箱线图
茎叶图
第三章回归分析
什么是回归分析？
线性回归——北京市二手房房价
线性回归——中国电影票房
线性回归——线上女装销量预测
线性回归——股票投资中的均线策略
01回归——某移动通信公司客户流失预警分析
01回归——车险数据分析与商业价值
01回归——点击率预测在RTB广告投放中的应用
定序回归——信用卡逾期数据分析
计数回归——英超进球谁*强
生存回归——新产品在架时长研究
第四章 机器学习
朴素贝叶斯——12345，有事找政府
决策树——非诚勿扰
决策树——二手车保值比率那些事儿
回归树与提升算法——世界这么大，想去哪儿看看？
深度学习——图像自动识别
深度学习——打麻将
K均值聚类——狗熊皮鞋的百度广告投放
第五章 非结构化数据
中文文本——小说的三要素：以《琅琊榜》为例
中文文本——从用户评论看产品改善
中文文本——空气净化器的好评率影响因素分析
中文文本——数据分析岗位招聘情况的影响因素分析
中文文本——张无忌*爱谁
网络结构数据——《甄嬛传》中的爱恨情仇
图像数据——通过图片识别PM2.5
刷卡数据——互联网征信 显示全部信息

深度洞察，驱动增长：掌握数据的力量，点亮商业智慧 在信息爆炸的时代，数据已不再是冰冷的数字，而是连接洞察与行动的桥梁，是解锁商业潜能的钥匙。本书是一本旨在帮助读者建立系统性数据思维，从繁杂的数据中提炼有价值信息，并最终将数据分析成果转化为切实商业价值的指南。它并非一味堆砌理论，而是强调方法论与实践的结合，尤其适合那些渴望在商业分析领域开启探索之旅的初学者，以及期望提升数据驱动决策能力的数据分析师、工程师和产品经理。 第一部分：重塑认知，拥抱数据思维的基石 在信息洪流中，如何不迷失方向，而是能准确捕捉到数据的价值？本书将首先带您进入“数据思维”的核心。这不仅仅是学习一种技术，更是一种认知上的飞跃。我们首先要打破对数据的固有偏见，理解数据是如何渗透到商业活动的每一个环节，从用户行为的追踪到市场趋势的预测，从运营效率的优化到产品迭代的决策，无不依赖于数据的洞察。 您将了解到，数据思维的核心在于“从数据中发现问题，用数据解决问题”的循环。它要求我们具备一种批判性思维，不轻信表面的数字，而是深入探究其背后的原因和含义。本书将引导您学习如何定义清晰的商业问题，并将这些问题转化为可以被数据回答的分析需求。我们将探讨如何构建一个有效的分析框架，避免“眉毛胡子一把抓”，而是能够聚焦关键指标，层层递进地挖掘信息。 在这个过程中，我们还会触及数据伦理和数据质量的重要性。一个基于错误或带有偏见的数据所做的决策，其后果可能比没有数据要糟糕得多。因此，本书将强调在整个数据分析过程中，始终保持对数据来源、收集方式以及潜在偏差的警惕。 第二部分：数据分析的路径，从收集到洞察的旅程 掌握了数据思维的理念，接下来我们将深入探索数据分析的实际操作。本书不会让您陷入繁琐的代码细节，而是侧重于分析方法的构建和逻辑的梳理。我们将从数据收集的源头讲起，理解不同类型的数据（如用户行为数据、交易数据、市场调研数据等）的特点和收集渠道。 接着，我们将聚焦于数据清洗和预处理。这是数据分析过程中至关重要但常常被忽视的环节。脏乱、缺失、重复的数据会严重影响分析结果的准确性。本书将介绍一些常用的数据清洗技术和思路，帮助您学会如何识别和处理这些问题，为后续的分析打下坚实基础。 数据探索性分析（EDA）是理解数据、发现规律的关键步骤。您将学会如何运用可视化工具和统计方法，直观地展示数据的分布、关联性和异常值，从而初步了解数据的内在特征，并为深入分析提供方向。我们将探讨常见的图表类型（如散点图、柱状图、折线图、箱线图等）在不同场景下的应用，以及如何通过可视化语言有效地沟通数据发现。 在EDA的基础上，本书将引导您进入更深层次的分析阶段。我们将介绍一些常用的分析模型和方法，例如： 描述性分析： 了解“发生了什么”，通过统计指标（如平均值、中位数、标准差、频次等）来概括和总结数据。 诊断性分析： 探究“为什么会发生”，通过对比、细分、关联分析等方法，找出事件发生的原因。 预测性分析： 预测“未来可能发生什么”，通过时间序列分析、回归模型等，对未来趋势进行预测。 指导性分析： 建议“应该怎么做”，通过优化模型、 A/B 测试等，为决策提供行动建议。 本书将以清晰的逻辑和通俗易懂的语言，介绍这些分析方法的原理和适用场景，并辅以实际案例，帮助您理解如何在不同的商业问题中选择合适的分析方法。 第三部分：价值转化，让数据驱动商业增长 数据分析的最终目的，是将冰冷的数据转化为驱动商业增长的强大动力。本书的第三部分将重点关注如何将分析洞察转化为可执行的商业策略。 您将了解到，优秀的数据分析报告不仅仅是数字的堆砌，更需要清晰的逻辑、有力的证据和精准的建议。我们将探讨如何构建一份能够打动决策者的分析报告，包括如何提炼核心发现、组织信息结构、选择合适的沟通方式，以及如何清晰地表达数据背后的商业含义。 本书还将强调“以终为始”的分析思维。在开始一项分析任务之前，我们应该首先明确分析的目的是什么，期望得到什么样的结果，以及这些结果将如何指导商业决策。这种思维模式能够帮助我们更高效地进行分析，避免“为了分析而分析”。 此外，我们还会探讨如何利用数据分析成果来优化产品设计、提升用户体验、制定营销策略、改进运营效率等。例如，通过用户行为分析来发现产品痛点，从而指导产品迭代；通过市场数据分析来识别新的增长机会，从而制定精准的营销方案；通过运营数据分析来优化流程，降低成本。 在产品经理和工程师的视角下，本书将强调如何通过数据来理解用户需求，量化产品效果，并指导产品的持续改进。对于数据分析师而言，本书将帮助您提升从数据到商业价值的转化能力，成为能够为业务赋能的“数据侦探”。 第四部分：思维的进阶，持续迭代与创新 数据分析的世界日新月异，技术和方法也在不断发展。本书的最后一章将着眼于未来的发展，鼓励读者保持学习的热情，持续迭代和创新自己的数据思维。 您将了解到，数据分析并非一次性的任务，而是一个持续优化的过程。成功的企业往往能够建立起一套数据驱动的运营机制，让数据渗透到组织的每一个层面。本书将为您提供一些关于如何构建数据文化、推动数据应用的思考和建议。 我们还会探讨一些前沿的数据分析技术和趋势，例如机器学习在商业分析中的应用、大数据平台的搭建思路、以及人工智能如何进一步赋能数据洞察等。虽然不深入探讨技术细节，但会为您指明学习的方向，激发您对数据世界的无限探索。 总结 本书旨在成为您踏入数据驱动商业世界的第一本入门读物。它将带您建立起坚实的数据思维基础，掌握行之有效的数据分析方法，并学会如何将数据洞察转化为实实在在的商业价值。无论您是怀揣着对数据的好奇，希望成为一名专业的数据分析师，还是期望利用数据提升产品和业务表现的产品经理或工程师，本书都将是您宝贵的助手，助您在这个数据赋能的时代，看得更远，做得更好。通过掌握数据的力量，您将能更清晰地洞察商业本质，更精准地把握市场脉搏，最终驱动可持续的商业增长。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下深刻印象，它传递出一种专业、严谨而又充满探索精神的信号。我一直认为，在当今商业环境中，数据是驱动一切的核心要素，而“数据思维”则是解锁数据潜力的关键。我选择这本书，是因为它承诺能够帮助我从“数据分析”这个技术层面，上升到“商业价值”这个战略层面。我非常期待书中能够深入探讨如何将数据分析的成果转化为可行的商业策略，例如如何通过数据发现新的市场机会，如何优化产品服务，或者如何提升运营效率。我希望书中能够提供一些系统性的框架和方法论，指导我如何构建一个有效的数据驱动的决策体系。同时，我也希望能够看到一些成功的企业案例，学习它们是如何利用数据思维取得商业成功的。对于我这样一个希望在商业领域有所建树的人来说，这本书无疑是提供宝贵洞见的灯塔。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书纯粹是出于好奇，想了解一下“数据思维”究竟是什么。在我的认知里，数据就是一些冰冷的数字，而“思维”则是一种抽象的概念，将两者结合在一起，听起来就很有挑战性。拿到书后，我首先被书的厚度吓了一跳，感觉内容肯定非常丰富。我尝试着读了几页，发现文字风格非常流畅，即使是我这样对数据分析不太了解的人，也能理解一些基础的概念。书里似乎用了很多比喻和图示来解释复杂的理论，这对于我这种视觉型学习者来说非常友好。我特别想知道，书中是如何将抽象的“思维”具象化，让读者能够真正掌握这种能力。我希望它能够告诉我，在面对海量数据时，我们应该如何去思考，如何去提炼出有用的信息，而不是被庞杂的数字所淹没。如果书中能够多提供一些实际操作的建议，或者指导我如何去训练自己的数据思维，那将是极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有吸引力，沉稳的蓝色搭配简洁的字体，一看就知道是关于专业知识的书籍。拿到手里，纸张的质感也很好，不是那种廉价的印刷品，翻阅起来很舒适。我当初选择这本书，主要是因为它在“数据思维”这个当下热门的领域，而且作者的名字也算得上是业界的翘楚，所以对内容抱着很大的期待。拿到书后，我首先翻阅了目录，感觉内容安排得相当有条理，从基础的概念讲起，然后逐步深入到数据分析的各个环节，最后落脚到如何将数据分析转化为实际的商业价值，这个逻辑链条非常清晰，对于一个初学者来说，无疑提供了很好的指引。我特别关注了其中关于数据驱动决策的部分，这是我工作中一直想突破的瓶颈。书里提到的案例分析，如果能够更加详尽地展开，比如更深入地剖析每个决策背后的数据支撑，以及最终的成效复盘，那就更完美了。我期待这本书能够为我打开一扇新的大门，让我真正理解并掌握数据思维的精髓，让我在工作中能够更加游刃有余地运用数据解决问题。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书，很大程度上是因为我的工作性质需要不断地与数据打交道，并且我一直渴望能更深入地理解数据分析背后的逻辑和价值。市面上关于数据分析的书籍很多，但我被这本书的“数据思维”这个定位所吸引。在我看来，很多时候我们停留在技术层面，能够熟练地使用工具，但却缺乏一种全局的、战略性的视角来看待数据。我希望这本书能够填补我在这方面的空白，教会我如何从更宏观的角度去思考问题，如何将零散的数据点连接起来，形成对业务的深刻洞察。我特别关注书中关于“从数据分析到商业价值”的转化过程，这是一个非常关键但又常常难以实现的环节。我期待书中能够提供清晰的路径和方法，让我能够真正地将数据分析转化为可衡量的商业成果，而不是仅仅停留在报告和图表层面。如果书中能有更多关于如何与业务部门协作，如何将数据洞察有效沟通的案例，那将对我非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这种在数据领域摸爬滚打多年的从业者来说，更像是一次与老朋友重逢的喜悦。虽然我已经在数据分析领域积累了一定的经验，但总感觉在“思维”层面，还有些东西未能完全打通。这本书的视角很独特，它没有仅仅停留在教你如何使用某个工具或者算法，而是更侧重于如何培养一种从根本上理解数据、运用数据的能力。我尤其欣赏作者在书中对于“问题定义”和“数据洞察”这两个环节的强调。很多时候，我们之所以无法从数据中挖掘出真正的价值，恰恰是因为我们没有问对问题，或者对数据背后的含义理解不够深刻。书中对于如何从业务场景出发，提炼出需要解决的问题，以及如何通过数据分析来验证假设、发现模式的论述，让我受益匪浅。它让我意识到，数据分析并非孤立的技术活动，而是与业务紧密相连的战略性过程。我希望在阅读过程中，能够从中找到更多启发，将自己现有的知识体系进行升华，从而更好地服务于企业的决策和发展。