包郵 洞見數據價值：大數據挖掘要案紀實 企業與個人大數據簡明讀本 畢馬威中國大數據團隊 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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畢馬威中國大數據團隊 著

圖書標籤:

• 大數據
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店鋪： 布剋專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302491804

商品編碼：25172226384

開本：32

齣版時間：2018-02-01

商品參數

洞見數據價值：大數據挖掘要案紀實
	定價	69.00
	齣版社	清華大學齣版社
	版次	1
	齣版時間	2018年02月
	開本	32
	作者	畢馬威中國大數據團隊
	裝幀	平裝
	頁數
	字數
	ISBN編碼	9787302491804
	重量

內容介紹

《洞見數據價值：大數據挖掘要案紀實》是國際知ming谘詢公司畢馬威的大數據團隊的集大成之作，內容豐富，觀點新穎，貼近大眾生活、工作與學習實際場景，內容不拘泥於技術闡釋，通過寓教於樂的方式，以豐富翔實的案例來解析大數據挖掘，盡量通過常見的場景來闡述數據的價值與意義。

第1章介紹大數據在銀行業、徵信業、審計、傳統製造業、互聯網行業、輿情監控、影視業、環保産業以及體育産業等多個領域的應用方案和前景。第2章重點介紹大數據分析在商業工作和營銷推廣中的作用。第3章介紹大數據挖掘過程中涉及的數據的前期準備工作，重點介紹數據準備工作的要點和訣竅。第4章結閤業務、生活、娛樂，寓教於樂，介紹大數據的實際應用方式。附錄部分介紹一位數據工作者的成長之路，嚮感興趣的讀者介紹從事數據工作應該具備的素質和掌握的技能。

《洞見數據價值：大數據挖掘要案紀實》可作為企業管理人員、營銷主管、分析人員、IT 人員等理解大數據、應用大數據為企業創造價值的指引，同時，《洞見數據價值：大數據挖掘要案紀實》也可供統計學、應用數學及計算機專業學者和研究人員參考學習。

目錄

目錄

第1章 大數據在各行各業 // 001

1.1 什麼是大數據？ // 002

1.1.1 非常流行的大數據概念 // 002

1.1.2 不那麼流行的大數據概念 // 006

1.1.3 也許會帶給你靈感的大數據概念 // 007

1.2 大數據在銀行業 // 029

1.2.1 業界展望：大數據，銀行業未來的核心動力 // 029

1.2.2 創新方嚮：大數據助力銀行網點實現轉型 // 036

1.3 大數據在徵信業 // 041

1.3.1 業界展望：FICO 評分與芝麻信用，傳統徵信嚮大數據徵信的轉變 // 042

1.3.2 創新方嚮一：從拒絕推斷看個人徵信業的大有可為 // 046

1.3.3 創新方嚮二：論大中型客戶數字化授信的可行性 // 054

1.4 大數據在審計業 // 057

1.4.1 業界展望：大數據分析如何支撐審計工作 // 057

1.4.2 創新方嚮：大數據能否代替傳統審計？ // 061

1.5 大數據在傳統製造業 // 065

業界展望：數字化企業進階指南 // 066

1.6 大數據在互聯網行業 // 069

創新方嚮：從滴滴收購優步看壟斷企業的馬太效應 // 069

1.7 大數據在輿情行業 // 076

創新方嚮：數據分析幫你掌握話語權 // 077

1.8 大數據在汽車行業 // 086

業界展望：徵服汽車後市場，大數據與你同行 // 086

1.9 大數據在影視業 // 089

創新方嚮：星期幾上映的電影具有票房號召力 // 090

1.10 大數據在環保産業 // 098

創新方嚮：北京治霾，能為你做點什麼 // 098

1.11 大數據在體育産業 // 104

創新方嚮：歐洲杯，跟著西班牙隊學數據挖掘！ // 105

小結 // 109

第2章 大數據在商業領域的應用 // 111

2.1 推薦算法在傳統銷售渠道中的應用模式 // 112

2.2 巧用運籌優化，提升整閤營銷管理水平 // 116

2.3 關聯規則的應用 // 121

2.3.1 小談關聯規則 // 121

2.3.2 購物籃分析：絕不隻是“啤酒與尿布” // 124

2.3.3 創新方嚮：靠關聯規則重獲新生的東北小館 // 128

2.4 智能薦食模型：大數據告訴你今天吃什麼 // 133

智能薦食模型 // 134

2.5 顧客時空模型：其實天下沒有免費的 WiFi // 138

2.5.1 無處不在的免費 WiFi // 138

2.5.2 顧客時空模型 // 139

2.5.3 進一步挖掘 // 141

2.6 社會網絡分析法，助力信貸反欺詐 // 142

2.7 數據可視化利器：SAS Visual Analytics // 145

2.7.1 為什麼需要數據可視化？ // 145

2.7.2 數據可視化的幾個常見例子 // 146

2.8 文本挖掘，幫你識彆網購評論是真是假 // 151

2.9 路徑優化：如何改良快遞送貨路綫？ // 156

第3章 數據前期準備 // 171

3.1 從抗日武裝的發展談到數據治理 // 172

3.1.1 數據質量問題 // 173

3.1.2 數據應用問題 // 174

3.1.3 實施策略和路徑問題 // 176

3.2 如何生成你需要的基礎數據？ // 182

3.3 如何利用數據倉庫優化數據分析？ // 189

3.4 二分類變量的數據缺失插補 // 193

3.5 數據離散化，如何避免丟失信息？ // 201

3.6 如何避免數據離散化影響自變量的重要性？ // 204

3.7 二分類模型中如何應對分類自變量取值過多？ // 206

第4章 技術案例 // 211

4.1 建模變量太多怎麼辦？ // 212

4.2 信用評級模型怎麼評估？ // 215

4.3 觀察窗口怎麼選？ // 219

4.4 K摺交叉驗證怎麼做？ // 223

4.5 如何衡量變量之間的相關性？ // 230

4.6 決策樹算法真的越復雜越好嗎？ // 235

4.7 如何精選分類模型指標？ // 245

4.8 當數據分析遇上超級奶爸 // 250

4.9 深度挖掘，你的工資拖後腿瞭嗎？ // 253

4.10 用分位數迴歸看你的工資水平 // 258

附錄A 一位數據工作者的成長之路 // 265

A.1 數據分析師入門攻略 // 266

A.2 如何做一名“稱職”的數據專傢？ // 269

A.3 一個數據倉庫轉型者眼中的數據挖掘 // 271

A.4 預測科學：三點經驗談實際應用 // 276

A.5 數據模型多瞭，應該怎麼管？ // 277

A.6 手握數據挖掘模型，你一定要知道怎麼用 // 281

A.7 淺談以史為鑒與數據分析 // 286

後記 // 297

洞見數據價值：大數據時代的商業變革與個人賦能 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動商業創新、影響社會發展乃至重塑個人生活方式的關鍵要素。從宏觀的企業戰略決策到微觀的個體行為模式，大數據無處不在，其蘊藏的價值正在以前所未有的速度被發掘和利用。本書並非直接摘錄某一本具體的齣版物內容，而是基於對當前大數據領域發展趨勢、核心技術、應用場景以及對企業與個人深遠影響的深刻洞察，旨在為讀者勾勒齣一幅全麵而生動的大數據價值圖景。我們希望通過對一係列典型案例的剖析，以及對大數據核心理念的解讀，幫助讀者清晰地認識大數據究竟意味著什麼，它如何改變著我們所處的商業世界，又如何賦能於每一個個體，使其在這個數據驅動的時代中把握機遇，應對挑戰。 第一部分：大數據時代的黎明——概念、機遇與挑戰 在深入探討大數據帶來的具體變革之前，理解“大數據”本身的概念至關重要。大數據並非僅僅是“大量的數據”，它更強調的是數據的“多樣性”（Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value）——即數據量龐大，類型繁多（結構化、半結構化、非結構化），産生速度快，質量不確定，但同時又蘊藏著巨大的潛在價值。本書將從這五個維度齣發，層層剖析大數據的內涵，幫助讀者建立起對大數據相對完整和準確的認知。 我們將探討大數據時代為企業帶來的前所未有的機遇。曾經難以企及的客戶洞察，如今可以通過分析海量的用戶行為數據得以實現。精準營銷、個性化推薦、産品創新、運營優化，這些都已成為大數據賦能企業提升競爭力的核心手段。例如，零售企業如何通過分析消費者的購物曆史、瀏覽偏好，以及社交媒體上的討論，來預測未來的消費趨勢，從而優化庫存管理和推齣更受歡迎的新品？金融機構又如何利用大數據來識彆欺詐交易，評估信用風險，甚至設計齣更符閤用戶需求的金融産品？本書將以一係列引人入勝的案例，生動地展現大數據在這些場景中的實際應用，讓讀者直觀地感受到其強大的力量。 然而，機遇與挑戰並存。大數據的發展並非一帆風順，其背後同樣隱藏著諸多難題。數據隱私與安全是其中最受關注的焦點。如何在閤法閤規的前提下，最大限度地利用數據，同時保護用戶的個人隱私，是企業和監管機構都需要審慎思考的問題。數據孤島、數據質量不高、數據分析人纔的短缺，以及組織文化對數據驅動決策的阻礙，都是當前企業在擁抱大數據過程中麵臨的現實挑戰。本書將深入探討這些挑戰，並嘗試提供一些可行的應對思路和策略，幫助企業規避風險，穩步前行。 第二部分：企業的數據“煉金術”——大數據挖掘的商業實踐 本部分將聚焦於企業如何將原始數據轉化為具有商業價值的洞見。我們將重點介紹大數據挖掘的核心技術與方法論，並輔以大量真實世界的案例，展現這些技術在不同行業中的落地應用。 數據挖掘的核心技術： 從經典的關聯規則挖掘、聚類分析，到更高級的分類、迴歸、時間序列分析，再到當前熱門的深度學習模型在圖像識彆、自然語言處理等領域的應用。我們將以通俗易懂的語言，解釋這些技術的原理，並說明它們如何被應用於解決實際的商業問題。例如，關聯規則挖掘如何在超市中幫助優化商品陳列，提升交叉銷售率？聚類分析又如何幫助企業識彆齣不同類型的客戶群體，從而實施差異化的營銷策略？ 典型行業案例深度剖析： 零售業： 深入剖析電商平颱如何利用用戶行為數據進行韆人韆麵的推薦，以及實體零售商如何通過客流分析、會員數據整閤來提升綫下門店的運營效率和顧客體驗。 金融業： 探討大數據在風險控製、反欺詐、信貸審批、智能投顧等領域的應用。例如，某銀行如何通過分析用戶的交易行為、社交網絡信息（在閤規的前提下）來更精準地評估其信用風險，降低壞賬率。 醫療健康： 關注大數據在疾病預測、精準醫療、新藥研發、醫院管理等方麵的潛力。分析如何通過分析海量醫療記錄、基因數據來輔助醫生進行診斷，甚至預測疾病的發生風險。 製造業： 揭示大數據在預測性維護、生産流程優化、供應鏈管理中的作用。例如，通過對生産設備運行數據的實時監控和分析，預測設備故障，提前進行維護，避免停機損失。 交通齣行： 探討大數據如何優化城市交通流量，提供個性化的齣行建議，以及推動自動駕駛技術的發展。 數據驅動的組織變革： 除瞭技術層麵的應用，本書還將強調組織文化和人纔的重要性。數據驅動的決策需要打破部門壁壘，建立跨部門協作的機製。同時，培養具備數據分析能力和商業敏感度的人纔，是企業成功實現大數據價值的關鍵。我們將討論企業如何構建數據驅動的文化，如何吸引和留住優秀的數據人纔。 第三部分：個人在大數據時代的“身份重塑”——賦能與應對 大數據的影響並不僅限於企業層麵，它也深刻地改變著個人的生活和職業發展。本部分將視角轉嚮個體，探討大數據如何賦能個人，以及個人在這個時代需要具備哪些新的能力來適應和發展。 個性化服務與生活便利： 從智能手機上的APP推薦，到在綫購物的商品建議，再到流媒體平颱的影音推薦，大數據已經滲透到我們生活的方方麵麵，為我們提供瞭前所未有的個性化服務和便利。我們將分析這些個性化服務背後的數據驅動邏輯，幫助讀者更好地理解它們的工作原理。 職業發展的新機遇與挑戰： 大數據催生瞭許多新的職業，如數據科學傢、數據分析師、機器學習工程師等，這些職業的薪酬待遇和發展前景都備受矚目。同時，傳統職業也麵臨著被大數據技術賦能或替代的挑戰。本書將探討大數據對不同職業領域的影響，以及個人如何通過學習新的技能，如數據分析、編程、跨領域知識等，來提升自己的職業競爭力。 個人數據的價值與保護： 個人數據本身就蘊含著巨大的價值，它不僅是企業提供個性化服務的“原材料”，也是個人瞭解自我、優化生活的重要依據。我們將討論個人如何更好地管理和利用自己的數據，例如，通過健康追蹤設備瞭解自己的健康狀況，通過金融數據進行財務規劃。同時，我們也將強調個人數據保護的重要性，以及如何識彆和防範潛在的數據泄露風險。 成為“數據素養”的公民： 在大數據時代，具備基本的數據素養變得越來越重要。這意味著理解數據的基本概念，能夠批判性地看待數據信息，識彆數據中的偏見和誤導，以及負責任地使用和分享數據。本書將提供一些關於提升個人數據素養的建議，幫助讀者更好地駕馭數據，做齣更明智的決策。 結語：擁抱數據，洞見未來 本書並非一本純粹的技術手冊，也不是一個簡單的案例匯編。它試圖構建一個宏觀的視角，將大數據從概念、技術、商業應用到個人賦能，進行一個係統性的梳理和解讀。我們希望通過對“包郵 洞見數據價值：大數據挖掘要案紀實 企業與個人大數據簡明讀本”等同類主題書籍中普遍關注的要點的提煉和延展，為讀者提供一個全麵、深入且易於理解的學習體驗。 在這個大數據浪潮席捲而來的時代，理解和利用數據將不再是一種選擇，而是生存和發展的必然。無論您是企業決策者、技術從業者，還是希望在這個時代抓住機遇的個人，本書都將為您提供寶貴的啓示和實用的指導，幫助您洞見數據蘊藏的無限價值，並在數據驅動的未來中，實現自身的價值與成長。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前也嘗試過幾本號稱是麵嚮大眾的數據科普讀物，結果大多是虎頭蛇尾，要麼就是過於側重技術細節而忽略瞭商業價值的闡釋。但這一本的平衡感做得極其到位。它清晰地揭示瞭數據價值鏈的各個環節，從原始數據的采集、清洗、建模，到最終如何轉化為可執行的商業洞察和決策支持，整個流程被梳理得井井有條，邏輯鏈條非常完整。更難能可貴的是，它不僅談“能做什麼”，還深入探討瞭“不該做什麼”以及潛在的倫理風險。這種審慎的態度，體現瞭作者團隊的專業素養和責任感，讓我對書中所傳達的信息，持有百分之百的信任度。這感覺就像是有一位行業內的頂級顧問，全程陪同你進行一次係統的“數據思維”升級訓練。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來對“數據”這個概念既好奇又畏懼，總覺得那是屬於那些高智商的程序員和分析師的領域，晦澀難懂。然而，這本書的敘事手法徹底顛覆瞭我的固有印象。它沒有一上來就堆砌那些令人頭皮發麻的算法術語，而是選擇瞭一種類似“案件紀實”的敘事框架，將那些宏大、抽象的理論，巧妙地融入到一個個引人入勝的商業案例之中。這種講故事的方式，極大地降低瞭知識的門檻。讀起來，我感覺自己不是在啃一本枯燥的教科書，反倒像是在聽一位經驗豐富的行業老兵，娓娓道來他親身經曆過的那些驚心動魄的商業博弈。作者的筆觸非常生動，對於人物的刻畫也深入骨髓，讓我們看到瞭數據決策背後那些鮮活的個體和企業的掙紮與抉擇。這種情境化的學習體驗，遠比單純記憶概念來得深刻和持久。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實抓人眼球，封麵那種深邃的藍色調，配上簡潔有力的白色字體，一下子就給人一種專業、前沿的感覺。我拿到手的時候，光是掂量一下它的分量，就能感覺到內容的厚重。內頁紙張的質感也處理得相當到位，閱讀起來眼睛不易疲勞，即便是長時間沉浸其中，也不會覺得心煩意亂。排版布局上，作者顯然是花瞭不少心思，圖錶和文字的穿插布局閤理，邏輯清晰的圖示能瞬間將復雜的概念可視化，這對於我們這些非技術齣身的讀者來說，簡直是福音。我特彆欣賞它在章節過渡時的設計，總能巧妙地埋下一些引人思考的小標題，讓人忍不住想翻下去一探究竟。那種精心雕琢的細節，讓我覺得這不僅僅是一本書，更像是一件藝術品，彰顯瞭齣版方對內容質量的極緻追求。整體而言，從觸感到視覺，這本書都在無聲地傳遞著“高質量”的信息，極大地提升瞭我的閱讀期待。

評分☆☆☆☆☆

閱讀完之後，我最大的感受是豁然開朗，一種久違的掌控感重新迴到瞭我的心中。這本書成功地將“大數據”這個龐大而抽象的概念，拆解成瞭我們每個人都能理解和應用的工具箱。特彆是針對個人和小型企業的部分，它提供瞭很多立即可操作的建議，而不是那種遙不可及的“獨角獸”級應用。比如，書中關於如何利用現有資源進行最小可行性數據分析的章節，對我們這種資源有限的團隊來說，簡直是雪中送炭。它鼓勵我們從小處著手，用最經濟的方式驗證數據驅動決策的可行性。這種務實、接地氣的風格，使得這本書的實用價值遠遠超齣瞭預期的範疇，它不僅僅是一本知識書，更像是一份實戰指南，激發瞭我立刻動手實踐的衝動。

評分☆☆☆☆☆

這本書在結構安排上的匠心獨運，絕對值得稱贊。它不是簡單地羅列各種數據挖掘的技術流派，而是采取瞭一種螺鏇上升的遞進方式。開篇會用非常通俗的語言定義基礎概念，建立一個穩固的認知地基，然後隨著章節深入，逐步引入更深層次的分析模型和應用場景。最讓我感到驚喜的是，它似乎非常貼閤當下商業環境的脈搏，討論的案例和涉及的行業都具有極強的時效性和現實意義。比如，關於用戶行為的細粒度分析那一部分，作者的闡述讓我茅塞頓開，立刻聯想到瞭我所在行業中一直懸而未決的幾個難題。它沒有給齣標準答案，而是提供瞭一套分析的“思維框架”，教會我們如何去提問，如何去分解問題，這種“授人以漁”的教育理念，在同類讀物中是相當罕見的。