正版 數據思維：從數據分析到商業價值王漢生商業分析領域入門讀物閤數據分析師工程師産品經理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王漢生編著 著

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齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300248561

商品編碼：21476217607

包裝：平裝-膠訂

開本：32

齣版時間：2017-09-01

字數：243

商品參數

數據思維：從數據分析到商業價值
	定價	69.00
	齣版社	中國人民大學齣版社
	版次	1
	齣版時間	2017年09月
	開本	32開
	作者	王漢生 編著
	裝幀	平裝-膠訂
	頁數
	字數	243
	ISBN編碼	9787300248561

內容介紹
本書由微信公眾號：狗熊會創始人王漢生教授（熊大），及其核心團隊聯閤創作完成。本書可以被看作商業分析（business analytics）領域入門級通俗且有趣的讀物，深入淺齣，雅俗共賞。適閤數據分析師、工程師、産品經理、銷售、BD、以及數據企業中高管閱讀。 本書主要由五章組成。*章介紹瞭熊大樸素的數據價值觀，解讀數據與價值的邏輯關係；第*章介紹瞭*基本的數據可視化方法（統計圖錶）的規範與有趣應用；第三章介紹瞭迴歸分析，通過精彩案例展示瞭如何將一個業務問題定義成為一個數據可分析問題；第四章介紹瞭機器學習，可以看作是第三章技術上的一個重要補充；第五章展示瞭各種常見的非結構化數據分析（文本、圖像）的有趣案例。本 書所有案例內容的原始版本、相關數據資源，都可以從微信公眾號狗熊會（ID: CluBear）獲得。

關聯推薦

一本妙趣橫生的書，一本商業分析和數據科學領域入門級趣味讀物。 

本書由北京大學光華管理學院王漢生教授和微信公號“狗熊會”團隊閤力打造。 

 

上海紐約大學傑齣全球商學講席教授  陳宇新

復旦大學大數據學院創始院長  範劍青

考拉徵信服務有限公司CTO  葛偉平

狗熊會CEO 李廣雨                                 

百分點集團董事長兼CEO  蘇萌

倫敦政治經濟學院統計學講座教授  姚琦偉

北京大學數學學院教授  張誌華

聯袂推薦

 
目錄
緒論 大數據時代之“皇帝的新裝” 第*章 樸素的數據價值觀 什麼是數據？ 數據的商業價值 數據到價值的轉化：迴歸分析的“道”與“術” 搞清客戶需求 中國數據科學的風口 第*章 數據可視化 實力派：準確 有效 偶像派：簡潔 美觀 柱狀圖 堆積柱狀圖 柱狀圖之妙用 餅圖緒論 大數據時代之“皇帝的新裝”
第*章 樸素的數據價值觀
什麼是數據？
數據的商業價值
數據到價值的轉化：迴歸分析的“道”與“術”
搞清客戶需求
中國數據科學的風口
第*章 數據可視化
實力派：準確 有效
偶像派：簡潔 美觀
柱狀圖
堆積柱狀圖
柱狀圖之妙用
餅圖
直方圖
摺綫圖
散點圖
箱綫圖
莖葉圖
第三章迴歸分析
什麼是迴歸分析？
綫性迴歸——北京市二手房房價
綫性迴歸——中國電影票房
綫性迴歸——綫上女裝銷量預測
綫性迴歸——股票投資中的均綫策略
01迴歸——某移動通信公司客戶流失預警分析
01迴歸——車險數據分析與商業價值
01迴歸——點擊率預測在RTB廣告投放中的應用
定序迴歸——信用卡逾期數據分析
計數迴歸——英超進球誰*強
生存迴歸——新産品在架時長研究
第四章 機器學習
樸素貝葉斯——12345，有事找政府
決策樹——非誠勿擾
決策樹——二手車保值比率那些事兒
迴歸樹與提升算法——世界這麼大，想去哪兒看看？
深度學習——圖像自動識彆
深度學習——打麻將
K均值聚類——狗熊皮鞋的百度廣告投放
第五章 非結構化數據
中文文本——小說的三要素：以《琅琊榜》為例
中文文本——從用戶評論看産品改善
中文文本——空氣淨化器的好評率影響因素分析
中文文本——數據分析崗位招聘情況的影響因素分析
中文文本——張無忌*愛誰
網絡結構數據——《甄嬛傳》中的愛恨情仇
圖像數據——通過圖片識彆PM2.5
刷卡數據——互聯網徵信 顯示全部信息

深度洞察，驅動增長：掌握數據的力量，點亮商業智慧 在信息爆炸的時代，數據已不再是冰冷的數字，而是連接洞察與行動的橋梁，是解鎖商業潛能的鑰匙。本書是一本旨在幫助讀者建立係統性數據思維，從繁雜的數據中提煉有價值信息，並最終將數據分析成果轉化為切實商業價值的指南。它並非一味堆砌理論，而是強調方法論與實踐的結閤，尤其適閤那些渴望在商業分析領域開啓探索之旅的初學者，以及期望提升數據驅動決策能力的數據分析師、工程師和産品經理。 第一部分：重塑認知，擁抱數據思維的基石 在信息洪流中，如何不迷失方嚮，而是能準確捕捉到數據的價值？本書將首先帶您進入“數據思維”的核心。這不僅僅是學習一種技術，更是一種認知上的飛躍。我們首先要打破對數據的固有偏見，理解數據是如何滲透到商業活動的每一個環節，從用戶行為的追蹤到市場趨勢的預測，從運營效率的優化到産品迭代的決策，無不依賴於數據的洞察。 您將瞭解到，數據思維的核心在於“從數據中發現問題，用數據解決問題”的循環。它要求我們具備一種批判性思維，不輕信錶麵的數字，而是深入探究其背後的原因和含義。本書將引導您學習如何定義清晰的商業問題，並將這些問題轉化為可以被數據迴答的分析需求。我們將探討如何構建一個有效的分析框架，避免“眉毛鬍子一把抓”，而是能夠聚焦關鍵指標，層層遞進地挖掘信息。 在這個過程中，我們還會觸及數據倫理和數據質量的重要性。一個基於錯誤或帶有偏見的數據所做的決策，其後果可能比沒有數據要糟糕得多。因此，本書將強調在整個數據分析過程中，始終保持對數據來源、收集方式以及潛在偏差的警惕。 第二部分：數據分析的路徑，從收集到洞察的旅程 掌握瞭數據思維的理念，接下來我們將深入探索數據分析的實際操作。本書不會讓您陷入繁瑣的代碼細節，而是側重於分析方法的構建和邏輯的梳理。我們將從數據收集的源頭講起，理解不同類型的數據（如用戶行為數據、交易數據、市場調研數據等）的特點和收集渠道。 接著，我們將聚焦於數據清洗和預處理。這是數據分析過程中至關重要但常常被忽視的環節。髒亂、缺失、重復的數據會嚴重影響分析結果的準確性。本書將介紹一些常用的數據清洗技術和思路，幫助您學會如何識彆和處理這些問題，為後續的分析打下堅實基礎。 數據探索性分析（EDA）是理解數據、發現規律的關鍵步驟。您將學會如何運用可視化工具和統計方法，直觀地展示數據的分布、關聯性和異常值，從而初步瞭解數據的內在特徵，並為深入分析提供方嚮。我們將探討常見的圖錶類型（如散點圖、柱狀圖、摺綫圖、箱綫圖等）在不同場景下的應用，以及如何通過可視化語言有效地溝通數據發現。 在EDA的基礎上，本書將引導您進入更深層次的分析階段。我們將介紹一些常用的分析模型和方法，例如： 描述性分析： 瞭解“發生瞭什麼”，通過統計指標（如平均值、中位數、標準差、頻次等）來概括和總結數據。 診斷性分析： 探究“為什麼會發生”，通過對比、細分、關聯分析等方法，找齣事件發生的原因。 預測性分析： 預測“未來可能發生什麼”，通過時間序列分析、迴歸模型等，對未來趨勢進行預測。 指導性分析： 建議“應該怎麼做”，通過優化模型、 A/B 測試等，為決策提供行動建議。 本書將以清晰的邏輯和通俗易懂的語言，介紹這些分析方法的原理和適用場景，並輔以實際案例，幫助您理解如何在不同的商業問題中選擇閤適的分析方法。 第三部分：價值轉化，讓數據驅動商業增長 數據分析的最終目的，是將冰冷的數據轉化為驅動商業增長的強大動力。本書的第三部分將重點關注如何將分析洞察轉化為可執行的商業策略。 您將瞭解到，優秀的數據分析報告不僅僅是數字的堆砌，更需要清晰的邏輯、有力的證據和精準的建議。我們將探討如何構建一份能夠打動決策者的分析報告，包括如何提煉核心發現、組織信息結構、選擇閤適的溝通方式，以及如何清晰地錶達數據背後的商業含義。 本書還將強調“以終為始”的分析思維。在開始一項分析任務之前，我們應該首先明確分析的目的是什麼，期望得到什麼樣的結果，以及這些結果將如何指導商業決策。這種思維模式能夠幫助我們更高效地進行分析，避免“為瞭分析而分析”。 此外，我們還會探討如何利用數據分析成果來優化産品設計、提升用戶體驗、製定營銷策略、改進運營效率等。例如，通過用戶行為分析來發現産品痛點，從而指導産品迭代；通過市場數據分析來識彆新的增長機會，從而製定精準的營銷方案；通過運營數據分析來優化流程，降低成本。 在産品經理和工程師的視角下，本書將強調如何通過數據來理解用戶需求，量化産品效果，並指導産品的持續改進。對於數據分析師而言，本書將幫助您提升從數據到商業價值的轉化能力，成為能夠為業務賦能的“數據偵探”。 第四部分：思維的進階，持續迭代與創新 數據分析的世界日新月異，技術和方法也在不斷發展。本書的最後一章將著眼於未來的發展，鼓勵讀者保持學習的熱情，持續迭代和創新自己的數據思維。 您將瞭解到，數據分析並非一次性的任務，而是一個持續優化的過程。成功的企業往往能夠建立起一套數據驅動的運營機製，讓數據滲透到組織的每一個層麵。本書將為您提供一些關於如何構建數據文化、推動數據應用的思考和建議。 我們還會探討一些前沿的數據分析技術和趨勢，例如機器學習在商業分析中的應用、大數據平颱的搭建思路、以及人工智能如何進一步賦能數據洞察等。雖然不深入探討技術細節，但會為您指明學習的方嚮，激發您對數據世界的無限探索。 總結 本書旨在成為您踏入數據驅動商業世界的第一本入門讀物。它將帶您建立起堅實的數據思維基礎，掌握行之有效的數據分析方法，並學會如何將數據洞察轉化為實實在在的商業價值。無論您是懷揣著對數據的好奇，希望成為一名專業的數據分析師，還是期望利用數據提升産品和業務錶現的産品經理或工程師，本書都將是您寶貴的助手，助您在這個數據賦能的時代，看得更遠，做得更好。通過掌握數據的力量，您將能更清晰地洞察商業本質，更精準地把握市場脈搏，最終驅動可持續的商業增長。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下深刻印象，它傳遞齣一種專業、嚴謹而又充滿探索精神的信號。我一直認為，在當今商業環境中，數據是驅動一切的核心要素，而“數據思維”則是解鎖數據潛力的關鍵。我選擇這本書，是因為它承諾能夠幫助我從“數據分析”這個技術層麵，上升到“商業價值”這個戰略層麵。我非常期待書中能夠深入探討如何將數據分析的成果轉化為可行的商業策略，例如如何通過數據發現新的市場機會，如何優化産品服務，或者如何提升運營效率。我希望書中能夠提供一些係統性的框架和方法論，指導我如何構建一個有效的數據驅動的決策體係。同時，我也希望能夠看到一些成功的企業案例，學習它們是如何利用數據思維取得商業成功的。對於我這樣一個希望在商業領域有所建樹的人來說，這本書無疑是提供寶貴洞見的燈塔。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很有吸引力，沉穩的藍色搭配簡潔的字體，一看就知道是關於專業知識的書籍。拿到手裏，紙張的質感也很好，不是那種廉價的印刷品，翻閱起來很舒適。我當初選擇這本書，主要是因為它在“數據思維”這個當下熱門的領域，而且作者的名字也算得上是業界的翹楚，所以對內容抱著很大的期待。拿到書後，我首先翻閱瞭目錄，感覺內容安排得相當有條理，從基礎的概念講起，然後逐步深入到數據分析的各個環節，最後落腳到如何將數據分析轉化為實際的商業價值，這個邏輯鏈條非常清晰，對於一個初學者來說，無疑提供瞭很好的指引。我特彆關注瞭其中關於數據驅動決策的部分，這是我工作中一直想突破的瓶頸。書裏提到的案例分析，如果能夠更加詳盡地展開，比如更深入地剖析每個決策背後的數據支撐，以及最終的成效復盤，那就更完美瞭。我期待這本書能夠為我打開一扇新的大門，讓我真正理解並掌握數據思維的精髓，讓我在工作中能夠更加遊刃有餘地運用數據解決問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於我這種在數據領域摸爬滾打多年的從業者來說，更像是一次與老朋友重逢的喜悅。雖然我已經在數據分析領域積纍瞭一定的經驗，但總感覺在“思維”層麵，還有些東西未能完全打通。這本書的視角很獨特，它沒有僅僅停留在教你如何使用某個工具或者算法，而是更側重於如何培養一種從根本上理解數據、運用數據的能力。我尤其欣賞作者在書中對於“問題定義”和“數據洞察”這兩個環節的強調。很多時候，我們之所以無法從數據中挖掘齣真正的價值，恰恰是因為我們沒有問對問題，或者對數據背後的含義理解不夠深刻。書中對於如何從業務場景齣發，提煉齣需要解決的問題，以及如何通過數據分析來驗證假設、發現模式的論述，讓我受益匪淺。它讓我意識到，數據分析並非孤立的技術活動，而是與業務緊密相連的戰略性過程。我希望在閱讀過程中，能夠從中找到更多啓發，將自己現有的知識體係進行升華，從而更好地服務於企業的決策和發展。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書，很大程度上是因為我的工作性質需要不斷地與數據打交道，並且我一直渴望能更深入地理解數據分析背後的邏輯和價值。市麵上關於數據分析的書籍很多，但我被這本書的“數據思維”這個定位所吸引。在我看來，很多時候我們停留在技術層麵，能夠熟練地使用工具，但卻缺乏一種全局的、戰略性的視角來看待數據。我希望這本書能夠填補我在這方麵的空白，教會我如何從更宏觀的角度去思考問題，如何將零散的數據點連接起來，形成對業務的深刻洞察。我特彆關注書中關於“從數據分析到商業價值”的轉化過程，這是一個非常關鍵但又常常難以實現的環節。我期待書中能夠提供清晰的路徑和方法，讓我能夠真正地將數據分析轉化為可衡量的商業成果，而不是僅僅停留在報告和圖錶層麵。如果書中能有更多關於如何與業務部門協作，如何將數據洞察有效溝通的案例，那將對我非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書純粹是齣於好奇，想瞭解一下“數據思維”究竟是什麼。在我的認知裏，數據就是一些冰冷的數字，而“思維”則是一種抽象的概念，將兩者結閤在一起，聽起來就很有挑戰性。拿到書後，我首先被書的厚度嚇瞭一跳，感覺內容肯定非常豐富。我嘗試著讀瞭幾頁，發現文字風格非常流暢，即使是我這樣對數據分析不太瞭解的人，也能理解一些基礎的概念。書裏似乎用瞭很多比喻和圖示來解釋復雜的理論，這對於我這種視覺型學習者來說非常友好。我特彆想知道，書中是如何將抽象的“思維”具象化，讓讀者能夠真正掌握這種能力。我希望它能夠告訴我，在麵對海量數據時，我們應該如何去思考，如何去提煉齣有用的信息，而不是被龐雜的數字所淹沒。如果書中能夠多提供一些實際操作的建議，或者指導我如何去訓練自己的數據思維，那將是極大的幫助。