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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040466522

版次：1

商品编码：12088268

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：322

内容简介

　　《零售数据分析与应用》在内容设计上以连锁零售企业营运管理工作为出发点，结合高职教育改革的基本要求，科学设计了七个项目的学习内容。在深度的把握上，本书定位于高等职业教育高端技能型人才的培养，重点在于培养学生的零售数据思维、销售预算制定与追踪能力、顾客数据分析能力、商品数据分析能力、网店数据分析能力、零售财务分析能力，同时能够对数据分析结果进行生动化展示能力。

《数据科学的艺术与实践：从理论到实战的系统指南》 内容梗概 本书旨在为读者提供一套全面而系统的学习路径，帮助他们掌握数据科学的核心概念、关键技术以及在实际问题中应用这些知识的能力。我们不局限于某一特定领域的数据分析，而是将视角放诸于更广泛的数据科学领域，涵盖了从数据获取、清洗、探索性分析，到建模、评估、部署和可视化的全过程。本书将理论知识与丰富的实践案例相结合，引导读者逐步构建起独立解决复杂数据问题的能力。 第一部分：数据科学基础与探索 第一章：数据科学概览与思维模式 数据科学的定义与演进： 探讨数据科学的起源、发展历程以及其在现代社会中的重要性。我们将区分数据分析、机器学习、人工智能等相关概念，强调数据科学作为一门交叉学科的独特性。 数据科学家的角色与技能： 详细阐述数据科学家需要具备的核心能力，包括统计学、编程、领域知识、沟通能力以及解决问题的能力。我们将讨论不同层级的数据科学家职责差异，为读者职业发展提供参考。 数据驱动的思维： 强调在决策过程中，以数据为基础的重要性。我们将通过一系列案例，说明如何培养数据驱动的思维模式，如何从业务问题出发，将其转化为可量化的数据问题。 数据伦理与隐私： 探讨数据科学实践中必须面对的伦理挑战，如数据偏见、隐私保护、算法公平性等。我们将介绍相关的法律法规和行业最佳实践，引导读者负责任地进行数据科学工作。 第二章：数据获取与预处理 数据来源与获取技术： 介绍多种数据来源，包括公开数据集、API接口、网络爬虫、数据库查询等。我们将讲解不同数据获取方法的优劣势，以及如何选择最适合的数据获取策略。 数据清洗与转换： 识别和处理数据中的缺失值、异常值、重复值，以及数据格式不一致等问题。我们将介绍多种数据清洗技术，如插补、删除、平滑、标准化、归一化等，并讲解如何在Python（使用Pandas库）中高效地实现这些操作。 特征工程入门： 解释特征工程在模型性能提升中的关键作用。我们将介绍一些基础的特征工程技术，如特征提取、特征选择、特征创建（例如，日期拆分、文本向量化）等，并说明如何根据数据特性进行选择。 数据集成与融合： 讨论如何将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据集。我们将介绍各种数据集成方法，如基于键的合并、基于内容的连接等，并强调数据一致性和准确性的重要性。 第三章：探索性数据分析（EDA） 描述性统计： 学习如何使用均值、中位数、方差、标准差、分位数等统计量来描述数据的中心趋势、离散程度和分布形态。 数据可视化基础： 介绍各种常用的数据可视化图表，如直方图、箱线图、散点图、折线图、条形图、饼图等，并讲解它们的适用场景。我们将侧重于如何通过可视化来发现数据中的模式、趋势和异常。 相关性分析： 学习如何度量变量之间的关系强度和方向，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。我们将讨论如何使用热力图来直观展示变量之间的相关性矩阵。 模式识别与洞察提取： 通过可视化和统计方法，引导读者主动发掘数据中隐藏的模式、趋势和异常点，并将这些发现转化为有价值的业务洞察。我们将强调EDA不仅仅是计算，更是一种思考过程。 第二部分：数据建模与机器学习 第四章：统计建模基础 概率论基础回顾： 简要回顾概率论中的基本概念，如随机变量、概率分布（伯努利、二项、泊松、正态分布等）、条件概率、贝叶斯定理等，为后续的统计建模打下基础。 假设检验： 介绍统计假设检验的基本框架，包括零假设、备择假设、P值、显著性水平等。我们将讲解t检验、卡方检验、F检验等常用检验方法，并演示如何在Python中进行假设检验。 回归分析入门： 重点介绍简单线性回归和多元线性回归模型。我们将讲解模型的假设、参数估计、模型拟合优度（R方、Adjusted R方）以及模型解释。 方差分析（ANOVA）： 解释ANOVA如何用于比较多个组的均值是否存在显著差异，并讲解其在实验设计和数据分析中的应用。 第五章：监督学习算法 分类算法： 逻辑回归： 深入讲解逻辑回归的原理，如何用于二分类和多分类问题，以及其在概率预测中的应用。 决策树： 介绍决策树的构建过程，包括信息增益、基尼不纯度等概念，并讨论剪枝技术以防止过拟合。 支持向量机（SVM）： 讲解SVM的基本思想，包括最大间隔超平面、核函数（线性核、多项式核、径向基核RBF）的作用，以及如何处理非线性可分问题。 K近邻（KNN）： 介绍KNN的原理，讨论距离度量和K值的选择策略。 朴素贝叶斯： 讲解朴素贝叶斯分类器的基本假设和工作原理，适合文本分类等场景。 回归算法： 线性回归（进阶）： 结合第五章的回归基础，深入讨论正则化技术（Lasso、Ridge）如何解决多重共线性问题和防止过拟合。 决策树回归： 介绍决策树在回归任务中的应用。 模型评估指标： 针对分类问题，介绍准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等评估指标；针对回归问题，介绍均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R方等指标，并讲解如何根据问题场景选择合适的评估指标。 交叉验证： 介绍K折交叉验证等技术，用于更可靠地评估模型的泛化能力，防止模型在训练集上过拟合。 第六章：无监督学习算法 聚类算法： K-Means： 详细讲解K-Means算法的原理、优缺点及适用场景。我们将讨论如何选择K值（例如，肘部法则、轮廓系数）。 层次聚类： 介绍凝聚型和分裂型层次聚类方法，以及如何使用树状图（Dendrogram）来可视化聚类结果。 DBSCAN： 讲解基于密度的聚类算法DBSCAN，它能够发现任意形状的簇，并对噪声不敏感。 降维算法： 主成分分析（PCA）： 深入讲解PCA的原理，如何找到数据的主要成分，以及其在降维、数据可视化和噪声去除中的应用。 t-SNE： 介绍t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）在高维数据可视化方面的强大能力，尤其适合探索数据的簇结构。 关联规则挖掘（Apriori）： 介绍Apriori算法，用于发现数据项之间的频繁项集和关联规则（例如，“购买A的顾客也倾向于购买B”）。 第七章：集成学习与模型调优 集成学习思想： 介绍集成学习的核心思想——“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，通过组合多个模型来提升预测性能和鲁棒性。 Bagging（装袋）： 讲解Bagging的工作原理，以及随机森林（Random Forest） 作为Bagging的一种典型应用，重点阐述其在分类和回归任务中的强大表现。 Boosting（提升）： 介绍Boosting的基本原理，并深入讲解AdaBoost和Gradient Boosting Machines (GBM)（包括XGBoost和LightGBM）等经典算法，分析它们如何迭代优化模型。 超参数调优： 介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等超参数优化技术，以及如何使用交叉验证来找到最优的超参数组合。 模型解释性： 探讨模型解释性的重要性，介绍SHAP（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等方法，帮助理解复杂模型的预测逻辑。 第三部分：数据科学实践与进阶 第八章：数据可视化进阶与仪表盘构建 交互式可视化： 介绍使用Python库（如Plotly, Bokeh, Altair）创建交互式图表，让用户能够探索数据，进行钻取和过滤。 仪表盘设计原则： 探讨如何设计清晰、直观、易于理解的数据仪表盘，以有效地传达信息。 仪表盘工具介绍： 简单介绍Tableau, Power BI等主流可视化工具，并演示如何使用Python库（如Streamlit, Dash）构建简单的Web仪表盘。 叙事性可视化： 强调如何通过可视化来讲故事，引导观众理解数据背后的洞察。 第九章：时间序列分析与预测 时间序列数据特性： 介绍时间序列数据的固有特性，如趋势、季节性、周期性、自相关性等。 平稳性检验与差分： 讲解如何判断时间序列的平稳性，并介绍差分技术以使非平稳序列变得平稳。 经典时间序列模型： 介绍ARIMA（自回归积分滑动平均模型）模型及其变种（SARIMA），并讲解如何识别模型阶数（ACF, PACF图）。 机器学习在时间序列预测中的应用： 探讨如何将监督学习模型（如线性回归、树模型、深度学习模型）应用于时间序列预测任务，并讨论特征工程的技巧。 评估时间序列预测模型： 介绍适用于时间序列预测的评估指标，如MAPE（平均绝对百分比误差）、SMAPE（对称平均绝对百分比误差）等。 第十章：文本数据分析与自然语言处理（NLP）基础 文本预处理： 介绍文本清洗、分词、词性标注、去除停用词、词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）等技术。 文本表示： 讲解词袋模型（Bag-of-Words, BoW）、TF-IDF（词频-逆文档频率）等传统文本表示方法。 词向量技术： 介绍Word2Vec, GloVe等词向量模型，以及它们如何捕捉词语的语义信息。 基础NLP任务： 简要介绍情感分析、主题建模（LDA）、文本分类等常见NLP任务。 使用Python库进行NLP： 演示如何使用NLTK, spaCy, scikit-learn等库处理文本数据。 第十一章：数据科学项目实战流程与部署 项目生命周期： 详细阐述一个典型数据科学项目的完整生命周期，包括问题定义、数据收集、数据准备、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估、模型部署和监控。 敏捷开发在数据科学中的应用： 探讨如何采用敏捷方法来管理数据科学项目，提高迭代效率。 模型部署策略： 介绍将训练好的模型集成到现有系统或应用程序中的不同策略，如API服务、嵌入式模型等。 模型监控与维护： 强调模型部署后的持续监控，包括性能衰减、数据漂移的检测，以及模型的再训练和更新。 版本控制与代码管理： 介绍Git等版本控制工具在团队协作和项目管理中的重要性。 第十二章：未来趋势与进阶学习方向 深度学习概述： 简要介绍神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型的基本概念，以及它们在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。 大数据技术栈： 介绍Hadoop, Spark等大数据处理框架，以及它们在处理海量数据时的作用。 A/B测试与实验设计： 强调科学的实验设计对于验证模型效果、优化产品决策的重要性。 领域特定应用： 展望数据科学在医疗、金融、制造、电商等不同领域的应用前景。 持续学习路径： 为读者提供进一步深入学习的建议，包括在线课程、社区资源、学术论文等。 本书力求以清晰的逻辑、丰富的实例和易于理解的语言，帮助读者构建扎实的数据科学知识体系，并具备独立解决实际问题的能力。我们相信，通过学习本书，读者将能够自信地驾驭数据，释放数据的价值，并在瞬息万变的数字时代中取得成功。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，零售业的竞争越来越体现在对数据的理解和运用上。这本书的出现，恰好能填补我在这一领域的知识空白。我希望书中能够提供一套完整的数据分析流程，从数据的采集、清洗、转换，到模型的建立、评估和部署，都能有详细的讲解。我尤其期待书中关于用户行为分析的部分，我希望能够学习到如何通过分析用户的浏览、点击、加购、支付等行为，来深入理解用户的偏好和潜在需求，并据此优化产品推荐和营销活动。在库存管理方面，我希望能够学到如何利用历史销售数据和外部因素，来建立一个更精准的库存预测模型，从而降低库存积压和缺货的风险。我也对如何利用数据来评估促销活动的效果非常感兴趣，我希望书中能够提供一些量化的方法，让我能够判断哪些促销活动是真正有效的，哪些是需要改进的。此外，我希望书中能够介绍一些常见的数据分析误区，以及如何避免这些误区，从而做出更可靠的分析结果。总而言之，我希望这本书能够成为我分析零售数据、优化经营决策的“得力助手”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我的第一印象是那种严谨又充满活力的风格，浅蓝色的背景上点缀着跳跃的数据图表，仿佛在预示着一场关于数据海洋的探索之旅。我一直对零售行业有着浓厚的兴趣，但总觉得在数据分析方面缺乏系统性的指导，常常在海量的数据面前感到无从下手。我期待这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我穿梭于错综复杂的零售数据之中，教会我如何从中提炼出有价值的洞察，并最终将这些洞察转化为切实可行的商业策略。我希望书中能够详细讲解各种常用的数据分析方法，例如用户画像构建、购买行为分析、库存优化、促销效果评估等等，并且提供丰富的实际案例，让我能够清晰地理解理论知识如何应用于解决真实的零售业务问题。尤其是我对如何利用数据来预测消费者需求、识别潜在的销售增长点非常感兴趣，我相信这本书能够在这方面给我带来很多启发。同时，我也希望书中能够触及到一些前沿的数据分析技术，比如机器学习在零售领域的应用，虽然我对此了解不多，但深知掌握这些新工具对于提升个人竞争力至关重要。总而言之，我希望这本书不仅能够帮助我提升数据分析技能，更能够帮助我更深入地理解零售行业的本质，成为一名更懂数据、更能驱动业务增长的零售从业者。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对零售行业充满热情，并且希望通过数据驱动业务发展的普通读者，这本书的书名就足以让我产生浓厚的兴趣。我希望这本书能够像一位循循善诱的老师，把我从对数据的迷茫中引导出来，让我能够清晰地认识到零售数据背后蕴含的巨大价值。我特别关注书中关于如何将数据分析结果转化为实际业务行动的内容，我希望它能够提供一套切实可行的流程和方法，帮助我将学到的知识有效地应用到实际工作中。例如，在面对销售额下滑的困境时，我希望能学到如何利用数据来找出根本原因，并制定相应的改进措施。在客户管理方面，我希望能够学到如何通过数据分析来提升客户满意度和忠诚度，从而实现客户价值的最大化。我也非常期待书中能够介绍一些与时俱进的数据分析技术，例如深度学习在零售领域的应用，让我能够紧跟行业发展的步伐。总而言之，我希望这本书能够成为我零售职业生涯中一份宝贵的财富，帮助我在数据时代乘风破浪，实现更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的书名时，我就知道它可能是我一直以来寻找的答案。我希望这本书能够教会我如何将抽象的数据转化为具体的商业价值。我特别关注书中关于数据驱动的增长策略的部分，我希望能够学习到如何利用数据来发现新的增长机会，并制定相应的增长计划。例如，我希望能够学习到如何通过用户分群和个性化推荐来提升复购率，如何通过A/B测试来优化产品功能和用户体验，以及如何通过数据分析来预测市场趋势并抓住先机。我也非常期待书中能够详细讲解如何构建一个灵活的数据分析平台，以支持零售业务的快速迭代和发展。在客户关系管理方面，我希望能够学到如何利用数据来理解客户生命周期，并针对不同生命周期的客户采取相应的维系策略。此外，我希望书中能够提供一些关于数据治理和数据质量管理的建议，以确保分析结果的准确性和可靠性。总而言之，我希望这本书能够成为我带领零售团队实现数据驱动增长的“行动指南”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我眼前一亮，它准确地抓住了零售业的核心痛点——如何有效地利用数据。我希望这本书能够提供一套实用的零售数据分析框架，并且强调该框架在实际业务中的应用。我特别关注书中关于客户细分和价值分析的内容，我希望能够学习到如何将客户划分为不同的群体，并识别出高价值客户，以便实施更有针对性的营销和服务。在商品管理方面，我希望能够学到如何利用数据来分析商品的销售表现、利润贡献以及库存周转率，从而优化商品结构和采购策略。我也对如何利用数据来提升用户体验非常感兴趣，我希望书中能够提供一些关于用户行为分析和场景化推荐的实践经验。此外，我希望书中能够介绍一些常用的数据分析模型，并解释它们在零售领域的适用场景。总而言之，我希望这本书能够成为我手中的一本“秘籍”，帮助我洞察零售市场的奥秘，并做出更明智的商业决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而专业，书名更是直击我作为一名零售从业者的痛点。我希望这本书能够系统地介绍零售数据分析的各个方面，从基础的统计学原理到高级的机器学习模型，都能够有清晰的讲解。我特别期待书中关于用户画像构建和应用的部分，我希望能够学习到如何通过整合多维度数据，构建出精准的用户画像，并利用这些画像来实现千人千面的个性化推荐和营销。在营销效果评估方面，我希望能够学到如何利用数据来衡量不同营销活动的ROI，并优化营销预算的分配。我也对如何利用数据来预测销售趋势和识别潜在的风险点非常感兴趣，我希望书中能够提供一些实用的预测模型和预警机制。此外，我希望书中能够提及一些数据分析工具的优缺点以及适用场景，帮助我更好地选择适合自己需求的工具。总而言之，我希望这本书能够成为我提升数据分析能力、推动零售业务持续增长的“强大助力”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在零售一线摸爬滚打多年的管理者，我深知数据的重要性，但很多时候，我们只是在被动地接收和呈现数据，而缺乏主动的挖掘和分析能力。我希望这本书能够帮助我打破这种局面，教会我如何从海量的数据中发现那些隐藏的“金矿”。我特别关注书中关于“数据驱动决策”的章节，我希望它能提供一套行之有效的方法论，引导我如何将数据分析结果转化为可执行的商业决策，而不是仅仅停留在理论层面。例如，在面对季节性销售波动时，我希望能学到如何运用数据来预测未来的销售趋势，并据此调整库存和营销策略，以最大化利润。我也非常期待书中能够详细阐述如何构建一套完善的零售数据分析体系，包括数据采集、清洗、建模、可视化以及结果解读等各个环节。我希望这本书能够提供一些实用的工具和技术介绍，例如SQL、Python或者R等在零售数据分析中的应用，并附带一些代码示例，方便我学习和实践。此外，我希望书中能够强调数据可视化的重要性，因为清晰直观的数据图表能够更有效地向团队传达分析结果，促进共识和决策。总的来说，我希望这本书能够成为我解决零售业务痛点的“利器”，帮助我带领团队做出更明智、更具前瞻性的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名就足够吸引人，它直接点明了“零售数据分析”和“应用”这两个关键点，这正是我一直苦苦寻找的。我希望这本书能够提供一个全面且系统的零售数据分析知识体系，并且强调这些知识如何落地应用到实际的零售场景中。我特别期待书中能够分享一些成功的零售数据分析案例，这些案例最好涵盖不同规模、不同业态的零售企业，让我能够从中学习到通用的方法论和具体的实践经验。例如，我希望能看到如何利用数据来优化线上线下的全渠道体验，如何通过数据分析来提升门店的运营效率，以及如何通过数据来预测市场趋势并制定相应的策略。我也希望书中能够深入探讨用户画像的构建和应用，以及如何利用这些画像来实现精准营销和个性化服务。在用户留存方面，我希望能够学习到如何通过数据分析来识别流失风险，并采取有效的措施来挽留客户。此外，我希望书中能够介绍一些常用的数据分析工具和技术，并提供一些学习资源，方便我进一步深入学习。总的来说，我希望这本书能够成为我手中的一本“宝典”，为我解决零售业务中遇到的各种数据难题提供指导和帮助。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据充满好奇心的零售从业者，我一直在寻找一本能够系统性地讲解零售数据分析方法的书籍。这本书的书名正是我所期望的。我希望这本书能够从基础概念讲起，逐步深入到高级的应用层面，让我能够循序渐进地掌握数据分析的精髓。我特别关注书中关于数据挖掘和机器学习在零售领域的应用，我希望它能为我打开一扇新的大门，让我了解如何利用这些先进的技术来解决更复杂的问题。例如，我希望能够学习到如何利用聚类算法来发现新的客户群体，如何利用关联规则来分析商品的搭配购买关系，以及如何利用预测模型来预测商品销量。我也非常期待书中能够详细讲解如何建立一套数据驱动的零售运营体系，包括如何进行数据指标的设计、监控和优化。在营销层面，我希望能够学习到如何利用数据来评估不同营销渠道的效果，并制定更有效的营销策略。此外，我也希望书中能够提及一些数据可视化工具的使用方法，以便我能够将分析结果以更直观的方式呈现出来。总而言之，我希望这本书能够成为我提升数据分析能力、推动零售业务发展的“催化剂”。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，零售业的未来必然是与数据紧密相连的。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往这个未来世界的大门。我希望书中能够深入浅出地讲解数据分析的原理，让我这个非科班出身的人也能轻松理解。特别是关于如何从零开始构建一个零售数据分析框架，我对此充满了期待。我希望书中能够提供一个清晰的路线图，指导我如何一步步地建立起属于自己的数据分析能力。例如，在用户行为分析方面，我希望能够学到如何识别用户的购买路径，分析不同触点对转化率的影响，从而优化用户体验和营销活动。在商品分析方面，我希望能够掌握如何利用数据来识别爆款和滞销品，优化商品结构，以及进行精细化的品类管理。我还对如何利用数据进行客户细分和个性化推荐非常感兴趣，这直接关系到提升客户满意度和忠诚度。我希望书中能够提供一些实用的模型和算法，并附带详细的解释，让我能够理解其背后的逻辑，而不是简单的套用。此外，我也希望书中能够提及一些数据伦理和隐私保护的问题，这在当前数据日益重要的时代尤为关键。总而言之，我希望这本书能够成为我职业生涯中的一个重要里程碑，帮助我在零售数据分析领域取得突破。

评分☆☆☆☆☆

很好，书中内容很详尽，是需要的内容，感觉看了可以获得分析中的很大的帮助

评分☆☆☆☆☆

很好很不错

评分☆☆☆☆☆

不错！

评分☆☆☆☆☆

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好(?▽?)

评分☆☆☆☆☆

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