简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

车品觉 著

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 数据科学
• 商业智能
• 决策分析
• 信息技术
• 升级版
• 套装
• 现货
• 技术

店铺： 社科教育图书专营店

出版社： 浙江人民

ISBN：978721307227T

商品编码：17168460406

包装：平装

开本：16

用纸：胶版纸

套装数量：2

正文语种：中文

1.决战大数据（升级版）：大数据的关键思考

大数据实践的先行者、阿里巴巴集团前副总裁车品觉首部个人专著全新修订，首度公开2016年大数据趋势，堪称一部全方位展现智能时代数据思维构建之道的实战巨作！

• 大数据实践的先行者、红杉资本中国基金专家合伙人、*集团前副总裁、首任阿里数据委员会会长车品觉首部个人专著全新修订。风靡互联网界两年后，作者倾力新增8万字纯干货，物联网、智慧城市、全域大数据、人工智能等热点悉数囊括，修订篇幅超原书50％！并首次倾情总结他在*集团带领数据团队的6年时光。
•    2016大数据趋势首度公开，驾驭数据风口之法尽在其中！*接地气的大数据著作，既是商业人士和电商从业者的案头必备书，也是管理层的决策宝典，数据力决定竞争力的年代，不得不读。
•    红杉资本全球执行合伙人沈南鹏，宽带资本董事长田溯宁，*集团CTO张建锋，唯品会创始人、董事长兼CEO沈亚，eBay 大中华区CEO林奕彰，红杉中国合伙人刘星，大众点评网创始人张涛，Acxiom（安客诚）前全球副总裁、数据科学家程杰，桔子水晶酒店集团创始人吴海，GrowingIO联合创始人兼CEO张溪梦，TalkingData 创始人兼CEO崔晓波，MIGO 集团CEO陈杰豪，*集团高级副总裁徐雷联袂倾情推荐！

• 2.数据的本质

  现象级畅销书《决战大数据》作者车品觉 重磅新作！

• l   未来没有一家公司，不是数据公司。未来没有一个人，不是数据分析师。大数据时代爆发的喧嚣之后，在大数据下半场，谁参透数据的本质，谁就能破局称王，真正让数据做到从看到用，并将企业真正转化成一个完全将人为决策排除在外的数据公司。

   

  l  《数据的本质》，一部引领企业与个人破局智能商业时代的落地之作。大数据4大核心本质、智能商业时代核心数字经济引擎搭建之道、大数据变现5大场景、区块链、人工智能、Fintech、新零售……智能商业新趋势一网打尽！既是互联网从业者的案头必备书，也是管理层的决策宝典。

   

  l  马云如何在管理中用人以及破旋涡？阿里魂彭蕾如何用“脑力、心力、体力”带出金牌团队？沈南鹏如何成为投资巨擘？阿里*军师曾鸣如何看见未来、锻造终局判断力？数据怪杰韦斯岸如何将Big Data内化为Me Data？……《数据的本质》首度披露数据之王们的数据化思考方式，每一个故事，都将是一段内化数据的历程。

   

  l  《数据的本质》是继《决战大数据》之后，车品觉的又一数据实战力作。数据才是人工智能的源泉，智能商业时代人人必读！

《数据驱动决策：从统计学到商业智能》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代商业、科研乃至日常决策的核心资产。然而，原始数据本身并不能直接产生价值，关键在于如何有效地“理解”和“应用”数据。本书旨在为读者构建一套完整、系统且实用的数据思维框架和实战技能体系，涵盖从基础的数据获取、清洗、分析，到高级的建模、可视化及最终的决策落地。 本书分为四个紧密相连的部分，层层递进，确保读者不仅掌握技术工具，更建立起深刻的洞察力。 --- 第一部分：数据基础与思维重塑（Foundations of Data Literacy） 这一部分致力于打牢读者对数据世界的认识基础，破除对复杂术语的迷思，建立正确的统计学直觉。 1. 数据的定义、形态与生命周期： 我们首先探讨数据在现代组织中的角色。数据不再仅仅是记录，而是企业运行的“血液”。详细解析结构化数据（如关系型数据库中的表格）、半结构化数据（如JSON、XML）和非结构化数据（文本、图像、视频）的特性与适用场景。介绍数据的采集（埋点、API、爬虫）、存储（数据湖、数据仓库）、处理、分析与最终归档的全过程，强调数据治理的必要性。 2. 统计学直觉的重建： 抛弃冗长枯燥的数学推导，聚焦于统计学在商业决策中的应用。重点讲解描述性统计（均值、中位数、众数、方差、标准差）如何快速勾勒数据概貌，以及推断性统计的核心概念——抽样分布、中心极限定理。详细阐述概率论与统计学的联系，如何基于样本推断总体，避免常见的“幸存者偏差”、“确认偏误”等认知陷阱。我们将深入探讨假设检验（t检验、卡方检验）在A/B测试中的实际运用，教你如何判断一个“改进”是否真正具有统计学意义。 3. 数据质量与清洗的艺术： “垃圾进，垃圾出”是数据分析的铁律。本章详述数据预处理的各个环节：缺失值处理（插值法、删除法）、异常值检测与处理（箱线图、Z分数法、隔离森林）、数据标准化与归一化。更重要的是，探讨数据一致性和准确性的维护策略，确保后续分析的可靠性。 --- 第二部分：探索性数据分析（EDA）与可视化叙事（Exploratory Analysis and Visualization） 理解数据背后的故事是分析师的核心能力。本部分聚焦于如何通过视觉化手段，高效地从数据中发现规律、识别问题。 4. 探索性数据分析（EDA）的系统方法： EDA不仅仅是画图，而是一套科学的探索流程。介绍如何通过多维度交叉分析，快速定位变量间的关系。重点解析相关性分析与协方差，并警示相关不等于因果的陷阱。讲解时间序列数据的初步探索，如趋势、季节性与周期性的识别。 5. 可视化工具与原则： 本书不局限于特定软件，而是传授通用的可视化原则。讲解如何根据数据类型（分布、对比、构成、关系）选择最合适的图表类型（柱状图、折线图、散点图、热力图、树状图等）。深入讨论数据叙事的技巧：色彩心理学在图表中的应用、轴线设置的陷阱、避免信息过载（Chart Junk）。目标是让图表成为沟通的桥梁，而非信息的噪音。 6. 高级可视化技术：地理空间数据与网络分析的初步应用： 简要介绍地图可视化（Choropleth Maps, Heatmaps）在商业选址、物流优化中的应用。同时，引入网络图的概念，展示如何用节点与连线来描绘社交关系、供应链结构，以更宏观的视角审视复杂系统。 --- 第三部分：构建洞察：从模型到预测（Building Insights: Modeling and Prediction） 本部分将分析的深度提升到预测和归因层面，介绍如何利用数学模型来量化影响因素和预测未来趋势。 7. 线性模型的基石：回归分析： 回归分析是商业建模的起点。详细讲解简单线性回归和多元线性回归的原理、假设条件及模型解读。重点教授如何评估模型拟合优度（$R^2$、调整$R^2$）以及系数的统计显著性，使其预测结果具有可信度。 8. 分类问题的利器：逻辑回归与决策树： 当目标是预测“是/否”、“高/中/低”等离散结果时，我们转向分类模型。深入剖析逻辑回归（Logit）如何量化概率。随后介绍决策树（Decision Trees）的直观构建过程，及其在风险评估和客户分群中的应用。 9. 模型评估与优化：超越准确率的视角： 任何模型都不是完美的。本章教授如何科学地评估模型性能，特别是针对分类问题，详细解读混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线和AUC值。强调模型泛化能力的重要性，并介绍交叉验证（Cross-Validation）的基本概念，防止模型在测试数据上过拟合。 --- 第四部分：数据驱动的决策落地（Operationalizing Data for Decision Making） 数据分析的终点在于行动。本部分关注如何将分析结果转化为实际的商业价值，并嵌入到组织流程中。 10. 商业智能（BI）与仪表盘设计： 介绍BI工具的核心价值——将复杂数据转化为可操作的实时洞察。探讨KPI（关键绩效指标）的设计原则（SMART原则）。本书将重点讲解设计高效仪表盘（Dashboard）的原则，包括信息密度、交互设计和目标受众导向，确保管理层能迅速抓住重点，做出反应。 11. 因果推断与实验设计（A/B Testing的深入实践）： 回归只能告诉我们“有什么关系”，而实验设计才能尝试回答“为什么”。详细阐述A/B测试的严谨流程：定义零假设与备择假设、确定样本量、保证随机化、进行多重比较调整。强调如何识别和控制混杂因子，确保实验结果的因果性。 12. 数据驱动的文化构建与数据治理： 技术和模型只是工具，组织文化才是成功的关键。讨论如何建立跨部门的数据共享机制，如何培养员工的数据素养。最后，探讨数据伦理、隐私保护（如GDPR/CCPA基础概念）以及数据资产的长期维护策略，确保企业在数据时代持续、健康地发展。 本书面向所有希望利用数据提升工作效率和决策质量的专业人士，包括市场营销人员、产品经理、运营主管以及希望系统学习数据分析方法的理工科学生。通过阅读本书，您将获得一套清晰、可执行的“数据工作流”，真正实现从数据到洞察，再到价值的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，大数据之所以成为“大”数据，不仅仅是因为数据的量级，更在于它所蕴含的巨大潜力和价值。然而，如何从海量数据中挖掘出这些价值，却是一门深奥的学问。《数据的本质》这个书名，让我眼前一亮。我希望这本书能够从根源上解释数据的本质，帮助我理解数据的生成、流动、以及它们所代表的真实世界的信息。我期待它能为我构建一个清晰的“数据世界观”，让我能够更深刻地理解数据在商业、科技、甚至社会发展中的核心作用。而《决战大数据（升级版）：大数据的关键思考》，则预示着这本书将带我走向大数据应用的实战前沿。“决战”二字，充满了力量感，仿佛在邀请我投身于大数据这场充满机遇与挑战的“战役”。我尤其关注“关键思考”这部分，我希望能学习到那些能够帮助我在纷繁复杂的数据现象中，迅速识别出核心问题、制定出创新性解决方案的思维方法。我希望这套书能够为我提供一套系统的、具有前瞻性的大数据思维体系，让我能够在这个快速变化的时代，始终保持领先。

评分☆☆☆☆☆

这套书我还没开始读，但光看书名就觉得很有分量。《数据的本质》这个名字，让我想到了很多关于信息论、统计学、甚至是哲学层面的思考。我一直觉得，做任何事情，尤其是数据相关的工作，首先要明白“是什么”。数据是什么？它仅仅是0和1的堆砌吗？还是它承载着用户的行为、市场的脉搏、世界的运行规律？我对这本书能够解答这些根本性问题抱有很大的期望。我希望它能帮我建立起一种“数据观”，让我能更清晰地认识到数据的价值所在，避免被海量数据淹没，而是能够从中提炼出真正有意义的信息。至于《决战大数据（升级版）：大数据的关键思考》，这个标题就显得更加务实和具有挑战性。“决战”二字，听起来就充满了斗志，预示着这本书将带领我们走向大数据应用的前沿，去解决那些最棘手的问题。我特别好奇“关键思考”部分，这究竟是指哪些核心的、能够决定成败的思维方式？是那些能够帮助我们在纷繁复杂的数据中迅速找到方向、做出正确决策的思维模式吗？我希望能学到一些能够让我受益终生的思考方法，让我在面对大数据时，不再感到迷茫，而是能够 confidently 地制定策略，实现数据的价值最大化。

评分☆☆☆☆☆

最近在工作中，我时常感到在处理海量数据时力不从心，总觉得抓不住重点，也无法充分挖掘出数据的价值。《数据的本质》这个标题，就像一道光，照亮了我对数据困惑的迷雾。我希望这本书能深入浅出地解释“数据”到底是什么，它包含哪些维度，我们应该如何从不同的角度去审视和理解它。我一直觉得，很多时候，我们都在忙于处理数据，却忽略了对数据本身的深刻理解。我希望通过阅读这本书，能够建立起一种对数据的“本质认知”，能够让我更清晰地看到数据背后的规律和趋势，从而更好地指导我的工作。另一本《决战大数据（升级版）：大数据的关键思考》，则给我一种“攻坚克难”的动力。我期待它能提供一些在大数据时代“决胜”的关键策略和思维方式。尤其是在“关键思考”部分，我希望能学习到一些能够帮助我迅速抓住问题核心、制定有效解决方案的方法。我希望这套书能够帮助我提升在大数据领域的洞察力，让我能够更从容地应对挑战，并从中获得更大的成就感。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚入行的数据分析师，我对大数据领域充满了好奇但也感到一丝不安。市面上关于大数据技术的书籍琳琅满目，但很多都过于侧重于工具和算法的介绍，让我觉得有些浮于表面。我更渴望理解大数据背后更深层次的原理和逻辑。《数据的本质》这个名字，恰恰触碰到了我的痛点。我希望这本书能够帮助我理解，数据是如何产生的，它们是如何被组织和存储的，以及最重要的，我们应该如何去“理解”数据。我期待它能为我提供一种看待数据的全新视角，让我不再局限于零散的数字，而是能看到它们所代表的业务含义和潜在价值。而《决战大数据（升级版）：大数据的关键思考》，则让我看到了走向实践的希望。“决战”两个字，既是挑战，也是激励。我希望这本书能够提供一些关于如何在大数据时代“取胜”的策略和方法，尤其是在“关键思考”方面，我非常期待能学习到一些能够帮助我在实际工作中解决复杂问题的思维框架和实操技巧。我希望这套书能成为我的“启蒙导师”，帮助我打下坚实的基础，并在大数据领域有所建树。

评分☆☆☆☆☆

最近工作压力挺大的，感觉需要一些能启发思考、提升能力的读物。我一直在关注大数据领域，尤其是那些能帮助我理清思路、抓住核心概念的书籍。偶然间看到了这套《数据的本质+决战大数据（升级版）：大数据的关键思考》的图书套装，感觉非常符合我的需求。特别是“数据的本质”这个标题，听起来就很有深度，我一直觉得大数据之所以复杂，很多时候是因为我们对“数据”本身的理解不够透彻。很多时候，我们都在围绕着技术、工具、算法转，但如果连最根本的数据是什么，它包含哪些维度，我们应该如何去审视它，这些问题都没想清楚，那么再先进的技术也可能只是空中楼阁。我希望这套书能带我深入挖掘数据的核心价值，不仅仅是技术层面的堆砌，而是从更宏观、更本质的角度去理解数据。另一本《决战大数据（升级版）：大数据的关键思考》则给我一种行动的导向感，升级版意味着内容肯定有更新和迭代，加入了最新的思考和方法论。我希望它能提供一些切实可行的大数据应用策略，帮助我在实际工作中找到突破口，尤其是在“关键思考”这部分，我很期待能学习到那些能够帮助我跳出常规思维、发现数据背后隐藏的洞察的独特视角。总的来说，我希望这套书能够帮助我建立起一套扎实的大数据思维框架，为我解决实际问题提供理论支持和实践指导。