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[日] 酒卷隆治，里洋平 著，肖峰 译

图书标签:

• 数据分析
• Python
• 数据挖掘
• 统计分析
• 机器学习
• 数据可视化
• 商业分析
• 数据处理
• Pandas
• NumPy

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115454539

版次：01

商品编码：12087869

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：大32开

出版时间：2017-05-01

页数：254

正文语种：中文

编辑推荐

如何恢复销售额？
哪种广告的效果会更好？
游戏用户为何会流失？
如何让组队游戏充满乐趣？
……
一线数据分析师教你用数据搞定！

1.通过8个真实的商业案例，学会用数据分析解决商业难题。
2.使用未经清洗的原始数据，体验真实的数据分析流程。
（在其他同类书中，经常故意使用和书中内容高度相符的数据来分析，但是读者会发现在实际的业务中使用书中的方法却很困难，数据分析实战 的各个案例中提供的都是zui原始的数据，需要在使用前进行加工。针对这些数据，如何灵活使用统计解析工具来处理，作者也给出了详细的介绍。）
3.网罗柱状图、交叉列表统计、A/B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、主成分分析、聚类、决策树分析、机器学习等数据分析方法。
4.数据分析实战 使用的数据和R脚本代码可下载。

内容简介

数据分析实战 由实战经验丰富的两位数据分析师执笔，数据分析实战 首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架，然后根据该框架，结合8个真实的案例，详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程，让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法，包括柱状图、交叉列表统计、A/B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、聚类、主成分分析、决策树分析、机器学习等。特别是书中使用的数据都是未经清洗的原始数据，对如何加工数据以用于数据分析也进行了详细的介绍。读者可以使用R语言实际操作数据，体验真实的数据分析流程，避免纸上谈兵。

作者简介

酒卷隆治（作者）
浦和出身。环境学博士毕业。就职于株式会社DRECOM数据分析部门。擅长人类行动日志的分析。现主要从事社交游戏和在线服务的日志分析工作。

里洋平（作者）
种子岛出身。就职于株式会社DRECOM数据分析部门。擅长使用R语言进行数据分析，现主要从事数据分析环境的搭建和数据分析工作。合著有《数据科学养成读本》（技术评论社）、《R包使用手册》（东京图书）。

肖峰（译者）
日本东京工业大学计算机工学博士。曾在日本乐天株式会社乐天技术研究所从事研究工作。2013年回国后加入新浪，现任新浪个性化推荐团队算法负责人。拥有丰富的数据分析与建模能力。

目录

第1章　数据科学家的工作 1
1．1　什么是数据科学家 2
1．2　3种类型的数据科学家 5
1．3　数据科学家的现状 8
第2章　商业数据分析流程 9
2．1　数据分析的5个流程 10
2．2　现状和预期 12
2．3　发现问题 13
2．4　数据的收集和加工 19
2．5　数据分析 24
2．6　解决对策 27
2．7　小结 29

[分析基础]篇
第3章　案例1—柱状图
为什么销售额会减少 35
3．1　现状和预期 36
3．2　发现问题 38
3．3　数据的收集和加工 39
3．4　数据分析 46
3．5　解决对策 49
3．6　小结 50
3．7　详细的R代码 51

第4章　案例2—交叉列表统计
什么样的顾客会选择离开 61
4．1　现状和预期 62
4．2　发现问题 64
4．3　数据的收集和加工 65
4．4　数据分析 69
4．5　解决对策 73
4．6　小结 75
4．7　详细的R代码 76

第5章　案例3—A/B测试
哪种广告的效果更好 83
5．1　现状和预期 84
5．2　发现问题 86
5．3　数据的收集和加工 88
5．4　数据分析 96
5．5　解决对策 98
5．6　小结 99
5．7　详细的R代码 100

第6章　案例4—多元回归分析 105
如何通过各种广告的组合获得更多的用户 105
6．1　现状和预期 106
6．2　发现问题 108
6．3　数据的收集 112
6．4　数据分析 114
6．5　解决对策 117
6．6　小结 119
6．7　详细的R代码 120

[分析应用]篇
第7章　案例5—逻辑回归分析
根据过去的行为能否预测当下 125
7．1　期望增加游戏的智能手机用户量 126
7．2　是用户账号迁转设定失败导致的问题吗 128
7．3　在数据不包含正解的情况下收集数据 131
7．4　验证是否能够建立模型 144
7．5　解决对策 148
7．6　小结 149
7．7　详细的R代码 150

第8章　案例6—聚类
应该选择什么样的目标用户群 163
8．1　希望了解用户的特点 164
8．2　基于行为模式的用户分类 165
8．3　把主成分作为自变量来使用 168
8．4　进行聚类 176
8．5　解决对策 180
8．6　小结 181
8．7　详细的R代码 182

第9章　案例7—决策树分析
具有哪些行为的用户会是长期用户 193
9．1　希望减少用户开始游戏后不久就离开的情况 194
9．2　了解“乐趣”的结构 195
9．3　把类作为自变量 198
9．4　进行决策树分析 210
9．5　解决对策 213
9．6　小结 215
9．7　详细的R代码 216

第10章　案例8—机器学习
如何让组队游戏充满乐趣 233
10．1　使组队作战的乐趣最大化 234
10．2　利用数据分析为服务增加附加价值 236
10．3　在数据中排除星期的影响 238
10．4　构建预测模型 241
10．5　解决对策 248
10．6　小结 249
10．7　详细的R代码 250

《数据分析实战》 内容梗概 本书是一本面向初学者和希望提升数据分析技能的专业人士的实用指南。它深入浅出地讲解了数据分析的核心概念、常用方法以及在实际工作场景中的应用。从数据收集、清洗、探索性数据分析（EDA）到模型构建、结果解读和可视化呈现，本书一步步带领读者掌握数据驱动决策的全过程。 本书特色 实战导向： 每一个概念和技术都紧密结合实际案例，读者可以通过动手实践，将理论知识转化为解决问题的能力。 循序渐进： 内容从基础概念讲起，逐步深入到高级技巧，确保不同基础的读者都能跟上学习节奏。 工具多样： 介绍了多种主流的数据分析工具和编程语言，如Python（Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn）、SQL以及Excel，帮助读者构建多样化的技能栈。 覆盖广泛： 涵盖了数据分析的各个环节，包括业务理解、数据获取、数据预处理、探索性分析、特征工程、模型选择与评估、结果沟通等。 图文并茂： 大量图表、代码示例和流程图，使抽象的概念更加直观易懂。 读者对象 渴望掌握数据分析技能的初学者。 希望将数据分析应用于业务决策的各行业从业人员，包括市场营销、产品运营、金融、电商、咨询等。 希望系统学习或巩固数据分析知识的学生。 对数据科学领域感兴趣的转行者。 目录概览 第一部分：数据分析基础 第一章：数据分析概述 什么是数据分析？ 为什么数据分析如此重要？ 数据分析的流程和核心环节 数据分析师的角色与职责 常见的数据分析误区与挑战 第二章：数据收集与获取 数据来源的分类（内部数据、外部数据、公开数据集） SQL基础：从数据库中提取数据 Web Scraping（网络爬虫）入门 API接口的使用 Excel在数据收集中的应用 第三章：数据清洗与预处理 理解数据质量的重要性 缺失值处理：识别、填充与删除 异常值检测与处理 数据格式统一与转换 重复数据识别与删除 数据类型转换与校验 构建干净、可用的数据集 第四章：探索性数据分析（EDA） EDA的目标与方法 描述性统计：均值、中位数、方差、标准差、百分位数等 数据分布的可视化：直方图、箱线图、密度图 变量间的关系探索：散点图、相关系数矩阵 分类变量分析：计数图、条形图、交叉表 使用Python进行EDA（Pandas, Matplotlib, Seaborn） 第二部分：数据分析进阶 第五章：特征工程 什么是特征工程？其重要性。 特征创建：基于现有特征生成新特征 特征转换：对数变换、平方根变换、标准化、归一化 分类特征编码：独热编码、标签编码、序数编码 处理文本数据：词袋模型、TF-IDF 日期与时间特征处理 第六章：统计学在数据分析中的应用 假设检验基础：P值、显著性水平 T检验、Z检验、卡方检验的应用场景 方差分析（ANOVA） 相关性与因果性：区分与理解 抽样方法与样本量选择 第七章：数据可视化进阶 数据可视化原则：清晰、准确、富有洞察力 选择合适的可视化图表 多维数据可视化技术 交互式可视化工具（例如：Plotly, Bokeh） 构建有效的仪表盘（Dashboard） 使用Python进行高级可视化 第三部分：数据分析模型与应用 第八章：监督学习模型入门 什么是监督学习？ 回归模型：线性回归、多项式回归 分类模型：逻辑回归、K近邻（KNN）、决策树 模型训练与评估：训练集、测试集、交叉验证 评价指标：回归（MSE, RMSE, MAE, R-squared），分类（Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC） 第九章：无监督学习模型应用 什么是无监督学习？ 聚类分析：K-Means算法 降维技术：主成分分析（PCA） 关联规则挖掘（Apriori算法） 第十章：时间序列分析基础 时间序列数据的特点 时间序列分解：趋势、季节性、周期性、残差 移动平均法 指数平滑法 ARIMA模型简介 第十一章：A/B测试与实验设计 A/B测试的核心思想 如何设计一个有效的A/B测试 样本量计算与数据收集 结果分析与解读 常见A/B测试误区 第四部分：数据分析实践与案例 第十二章：商业数据分析案例 案例一：用户流失预测 业务场景：电信/SaaS行业用户流失分析 数据准备与特征构建 模型选择与训练（以逻辑回归为例） 结果解读与业务建议 案例二：销售额预测 业务场景：零售行业销售预测 时间序列分析与回归模型结合 模型评估与优化 案例三：用户分群（画像） 业务场景：电商/内容平台用户画像构建 聚类分析的应用 用户画像解读与营销策略制定 第十三章：数据分析报告的撰写与沟通 数据分析报告的结构 如何清晰地呈现分析结果 有效的图表选择与设计 如何向非技术背景的受众解释复杂概念 制作具有说服力的演示文稿 第十四章：数据分析工具生态 Python生态系统回顾（Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Plotly） SQL工具的选择与使用 Excel在数据分析中的补充作用 BI（商业智能）工具简介（如Tableau, Power BI） 其他流行的数据分析与机器学习框架 第十五章：数据分析的未来趋势 自动化数据分析（AutoML） 深度学习在数据分析中的应用 大数据技术栈简介（Hadoop, Spark） 数据隐私与伦理考量 持续学习与职业发展建议 详细内容阐述 第一章：数据分析概述 本章将为读者构建一个关于数据分析的宏观认识。我们会从“是什么”、“为什么”、“怎么做”这三个核心问题入手，阐述数据分析在当今信息爆炸时代的重要价值。读者将了解数据分析不仅仅是简单的数字计算，而是通过数据揭示现象、洞察规律、预测未来并指导决策的科学方法。我们将详细介绍数据分析的典型流程，包括业务理解、数据收集、数据清洗、探索性数据分析、模型构建、结果评估与沟通等关键步骤，并分析数据分析师在不同组织中所扮演的角色及其必备的技能。同时，也会指出在实际操作中可能遇到的常见误区，如过度拟合、数据偏差、错误的数据解读等，帮助读者规避潜在的陷阱。 第二章：数据收集与获取 高效准确的数据是数据分析的基石。本章将系统介绍多种数据收集和获取的技术与方法。我们会从最基础的SQL语言讲起，教授读者如何使用SQL查询语句从关系型数据库中提取所需的数据，理解 JOIN、WHERE、GROUP BY 等核心概念。对于需要从网页上获取结构化或非结构化数据的场景，将介绍网络爬虫的基本原理和常用库（如BeautifulSoup, Scrapy），并强调爬虫的合法性与道德规范。此外，还会讲解如何利用API接口访问外部数据源，以及在某些简单场景下Excel作为数据源的便利性。本章旨在让读者掌握从不同渠道获取数据的能力，为后续的分析奠定基础。 第三章：数据清洗与预处理 真实世界的数据往往是“脏”的，充满了缺失值、异常值、格式不一致等问题。本章将聚焦于数据清洗和预处理的关键技术，这是数据分析中耗时最长但也至关重要的环节。读者将学会如何系统地识别和处理缺失值（如均值/中位数填充、插值、删除），如何检测并处理可能影响分析结果的异常值，如何进行数据格式的统一和转换（如日期格式、文本编码），以及如何处理重复数据。通过一系列的实际操作和代码示例，读者将掌握将原始、杂乱的数据转化为干净、规范、可用于分析的数据集的技巧。 第四章：探索性数据分析（EDA） 在对数据进行清洗后，EDA是深入理解数据、发现模式和提出假设的关键阶段。本章将详细介绍EDA的各种技术和可视化方法。读者将学习如何计算和理解描述性统计量（如均值、方差、百分位数），如何利用直方图、箱线图、密度图等可视化工具探索数据的分布特征，以及如何通过散点图、相关系数矩阵、条形图等来分析变量之间的关系。我们将重点展示如何使用Python中的Pandas、Matplotlib和Seaborn库高效地进行EDA，帮助读者从海量数据中提取初步的洞察，为后续建模提供方向。 第五章：特征工程 特征工程是数据分析和机器学习中的“艺术”，其目的是通过对原始数据进行转换、组合或创建新特征，以提升模型的性能和可解释性。本章将深入讲解特征工程的各个方面。读者将学习如何根据业务理解创建有意义的新特征，如何应用各种变换方法（如对数变换、标准化、归一化）来处理特征的尺度和分布，以及如何对分类变量进行有效的编码（独热编码、标签编码等）。此外，还将介绍如何处理文本数据，如构建词袋模型和计算TF-IDF，以及如何从日期和时间数据中提取有用的信息。 第六章：统计学在数据分析中的应用 统计学是数据分析的理论基石。本章将介绍统计学在数据分析中的关键应用。读者将学习假设检验的基本原理，理解P值和显著性水平的概念，并掌握T检验、Z检验、卡方检验等常用统计检验方法的应用场景。此外，还将介绍方差分析（ANOVA）用于比较多个组的均值，以及区分相关性和因果性的重要性。理解这些统计学概念，有助于读者更严谨地解释分析结果，并做出更可靠的推断。 第七章：数据可视化进阶 数据可视化是将复杂数据转化为易于理解的图形的过程。本章将带领读者进入数据可视化的进阶领域。在掌握了基本图表的基础上，我们将探讨数据可视化设计的原则，如清晰性、准确性和信息传达效率。读者将学习如何选择最适合特定数据和目的的可视化图表，如何处理多维数据，以及如何利用交互式可视化工具（如Plotly, Bokeh）来增强用户体验。最后，还将指导读者如何构建具有商业价值的仪表盘（Dashboard），以实现高效的数据监控和洞察。 第八章：监督学习模型入门 当我们需要根据已知数据预测未知结果时，监督学习模型就派上了用场。本章将为读者揭示监督学习的奥秘，并介绍几种常用的模型。我们将从回归模型开始，讲解线性回归和多项式回归，以及如何评估它们的性能。接着，我们将深入分类模型，包括逻辑回归、K近邻（KNN）和决策树，并详细介绍模型训练、交叉验证、以及分类模型常用的评价指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC）。本章将通过大量的代码示例，帮助读者理解模型的原理和实践过程。 第九章：无监督学习模型应用 与监督学习不同，无监督学习在没有预设标签的情况下，旨在发现数据中的内在结构和模式。本章将介绍无监督学习的两种核心应用：聚类分析和降维。读者将学习K-Means算法如何在数据中找到相似的数据点分组，以及主成分分析（PCA）如何通过降维技术来简化高维数据，同时保留大部分信息。此外，还会触及关联规则挖掘，例如Apriori算法，它在发现项集之间的关联性方面发挥重要作用，常用于商品推荐等场景。 第十章：时间序列分析基础 许多业务数据都具有时间序列的特性，如股票价格、销售额、网站流量等。本章将专注于时间序列分析的基础知识。读者将学习时间序列数据的特有模式，如趋势、季节性、周期性和随机波动。我们将介绍几种常用的分析方法，包括移动平均法和指数平滑法，它们能帮助我们平滑数据并预测未来的趋势。此外，还会对ARIMA模型进行初步介绍，为读者理解更复杂的时序模型打下基础。 第十一章：A/B测试与实验设计 在数字产品开发和营销活动中，A/B测试是一种科学评估不同方案效果的有效手段。本章将详细讲解A/B测试的设计、执行和分析过程。读者将学习如何明确测试目标，如何设计对照组和实验组，如何计算所需的样本量以保证统计效力，以及如何解读测试结果并做出基于数据的决策。本章还将强调常见的A/B测试误区，如过早停止测试、忽略统计显著性等，帮助读者规避潜在的错误。 第十二章：商业数据分析案例 理论结合实践是学习数据分析的最佳途径。本章将通过三个贴近实际业务的案例，巩固读者在前面章节所学的知识。案例一将聚焦于用户流失预测，涵盖从数据准备、特征构建到模型训练（以逻辑回归为例）的全过程，并讨论如何将模型结果转化为降低用户流失的业务建议。案例二则关注销售额预测，结合时间序列分析与回归模型，并通过模型评估与优化来提升预测精度。案例三将演示如何利用聚类分析技术对用户进行分群，从而构建精细的用户画像，为个性化营销提供依据。 第十三章：数据分析报告的撰写与沟通 再有价值的数据分析，如果不能有效地传达给相关方，其价值也将大打折扣。本章将指导读者如何撰写一份清晰、简洁、有说服力的数据分析报告，并有效地进行口头沟通。我们将梳理数据分析报告的标准结构，讲解如何选择合适的图表来清晰地呈现分析结果，并教授如何用通俗易懂的语言向非技术背景的听众解释复杂的分析过程和结论。本章旨在提升读者的沟通能力，确保数据分析的价值能够被最大化地利用。 第十四章：数据分析工具生态 本章将对本书介绍的各种数据分析工具进行一个全面的回顾和总结。我们将再次强调Python生态系统的强大之处，包括Pandas、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib、Seaborn和Plotly等核心库。同时，也会回顾SQL在数据提取中的重要性，以及Excel在数据探索和初步处理中的辅助作用。此外，还将简要介绍商业智能（BI）工具（如Tableau, Power BI）的功能，它们能够帮助用户构建交互式仪表盘，实现更直观的数据可视化和业务监控。 第十五章：数据分析的未来趋势 数据科学领域日新月异，本章将展望数据分析的未来发展趋势。读者将了解到自动化机器学习（AutoML）如何简化模型构建过程，以及深度学习在处理图像、文本等复杂数据方面的潜力。同时，我们也会简要介绍大数据技术栈（如Hadoop, Spark）是如何支撑大规模数据分析的。最后，本章将强调数据隐私和伦理考量在数据分析中的重要性，并为读者提供持续学习和职业发展的建议，帮助他们在不断变化的技术环境中保持竞争力。 本书旨在成为读者在数据分析旅程中的可靠伙伴，通过理论讲解与实践操作相结合的方式，帮助读者掌握数据分析的核心技能，并能够自信地将数据应用于实际工作中，解决复杂问题，驱动业务增长。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验绝对是一场“盛宴”，它以一种非常生动有趣的方式，打开了我对数据分析的新认知。之前我对数据分析的理解，可能还停留在Excel表格里的简单统计，但《数据分析实战》让我看到了数据更广阔的应用场景和更深邃的洞察力。书中没有使用过于晦涩的专业术语，而是用通俗易懂的语言，将复杂的概念解释得明明白白。 我尤其喜欢书中穿插的各种小故事和案例，它们让枯燥的数据分析过程变得鲜活起来。比如，书中通过分析某个电商平台的评论数据，来揭示用户真正关注的痛点，这个案例让我惊叹于数据背后隐藏的巨大价值。而且，这本书非常注重培养读者的批判性思维。它不仅仅教你如何从数据中得出结论，更强调如何去质疑结论，如何去识别数据中的偏差和陷阱。这种思维方式的培养，比单纯掌握工具更重要。我感觉自己不仅仅是在学习一项技术，更是在学习一种全新的思考问题的方式，一种更加理性、更加客观的解决问题的方法。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我觉得“读有所值”的书。从书本的装帧设计到内容编排，都透着一股严谨认真的态度。《数据分析实战》在提供丰富的数据分析方法和工具的同时，并没有忽视对数据分析伦理和责任的探讨。这一点在我看来尤为重要，尤其是在当前数据泄露和隐私问题日益突出的背景下。 书中关于如何进行负责任的数据收集、存储和使用，以及如何避免分析中的偏见和歧视，都给予了我深刻的启示。这不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何成为一个合格的数据分析师的指南。我尤其欣赏书中对“数据故事”的强调，它教我如何将分析结果转化为引人入胜的故事，从而更好地影响决策者。读完这本书，我感觉自己不仅在技能上得到了提升，在职业素养上也得到了升华。它让我意识到，数据分析不仅仅是关于数字和算法，更是关于如何运用这些工具来解决真实世界的问题，并为社会带来积极的影响。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《数据分析实战》这本书的价值远超我的预期。它最大的亮点在于其“实战”二字，真的做到了理论与实践的完美结合。书中不像有些书籍那样，只是罗列枯燥的概念和公式，而是通过一系列真实世界的数据集和场景，引导读者亲手去解决问题。我特别欣赏作者的叙述方式，非常流畅，而且逻辑性很强。他会先提出一个实际业务中的挑战，然后层层剖析，介绍需要用到的数据分析方法和工具，并给出详细的操作步骤。 让我印象深刻的是，书中对于“数据清洗”这个环节的重视和深入讲解。很多新手往往会忽略数据清洗的重要性，导致后续的分析结果出现偏差。《数据分析实战》却花了大量的篇幅来讲解如何处理缺失值、异常值、重复值，以及如何进行数据转换和整合。这部分内容对于我来说是“及时雨”，让我避免了很多不必要的弯路。而且，书中不仅仅是教你怎么“做”，更重要的是让你理解“为什么这样做”，背后的逻辑是什么。这使得我在解决实际问题时，不仅能照搬书中的方法，更能举一反三，灵活运用。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我近期遇到的宝藏！之前对数据分析一直有点模糊的概念，知道它重要，但总觉得门槛很高，不知从何下手。《数据分析实战》这本书就像一位耐心细致的向导，一步步地把我从零基础引进了数据分析的世界。它没有上来就堆砌各种高深的理论，而是从最基础的思维方式讲起，比如如何清晰地定义问题，如何从海量数据中提炼出有价值的信息，以及如何用数据说话，而不是被数据牵着鼻子走。 书中举的例子都非常贴合实际工作场景，比如如何分析用户行为来优化产品，如何通过数据来预测销售趋势，这些都让我茅塞顿开。我最喜欢的是它对SQL和Python的讲解，简直是手把手教学，即使我之前没有接触过编程，也能跟着书中的代码一步步操作，最终独立完成一些简单的分析任务。而且，书中对于图表制作的讲解也非常到位，不仅教我怎么做，更重要的是教我为什么这么做，如何选择最适合表达数据的图表类型，让我的分析结果更加直观易懂。读完这本书，我感觉自己不再是那个面对数据束手无策的“小白”了，而是有了一套行之有效的分析框架和工具，能自信地去探索和解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

《数据分析实战》这本书，简直是为那些希望将理论知识转化为实际技能的读者量身定做的。它最大的优点在于其内容的“厚度”和“实用性”兼备。书中对每一个分析步骤的讲解都力求细致入微，从数据获取、数据清洗、数据探索，到模型构建和结果解读，环环相扣，几乎没有任何遗漏。 让我受益匪浅的是书中关于“数据可视化”部分的讲解。它不仅仅是教我如何制作漂亮的图表，更重要的是教我如何通过可视化来有效地沟通数据洞察。书中提供的图表类型选择建议，以及如何根据不同的分析目的来设计可视化方案，都为我提供了宝贵的指导。我尝试按照书中的方法，为我的工作项目制作了几个数据报告，效果出奇地好，客户和同事都对数据的呈现方式赞不绝口。这本书让我深刻理解到，数据分析的最终目的不是为了分析而分析，而是为了驱动决策，而清晰有效的数据可视化是实现这一目标的关键环节。

评分☆☆☆☆☆

书很好，刚买了书架，自己心爱的书有归宿咯?

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书

评分☆☆☆☆☆

看起来还不错

评分☆☆☆☆☆

非常实用，很有帮助的工具书

评分☆☆☆☆☆

正版图书，质量有保证。希望有不小收获。

评分☆☆☆☆☆

看起来还不错

评分☆☆☆☆☆

感觉挺好的酒感觉挺好的酒感觉挺好的酒

评分☆☆☆☆☆

学习学习学习学习学习

评分☆☆☆☆☆

快递小哥一如既往的有礼貌快速