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車品覺 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 數據科學
• 商業智能
• 決策分析
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• 技術

店鋪： 社科教育圖書專營店

齣版社： 浙江人民

ISBN：978721307227T

商品編碼：17168460406

包裝：平裝

開本：16

用紙：膠版紙

套裝數量：2

正文語種：中文

1.決戰大數據（升級版）：大數據的關鍵思考

大數據實踐的先行者、阿裏巴巴集團前副總裁車品覺首部個人專著全新修訂，首度公開2016年大數據趨勢，堪稱一部全方位展現智能時代數據思維構建之道的實戰巨作！

• 大數據實踐的先行者、紅杉資本中國基金專傢閤夥人、*集團前副總裁、首任阿裏數據委員會會長車品覺首部個人專著全新修訂。風靡互聯網界兩年後，作者傾力新增8萬字純乾貨，物聯網、智慧城市、全域大數據、人工智能等熱點悉數囊括，修訂篇幅超原書50％！並首次傾情總結他在*集團帶領數據團隊的6年時光。
•    2016大數據趨勢首度公開，駕馭數據風口之法盡在其中！*接地氣的大數據著作，既是商業人士和電商從業者的案頭必備書，也是管理層的決策寶典，數據力決定競爭力的年代，不得不讀。
•    紅杉資本全球執行閤夥人瀋南鵬，寬帶資本董事長田溯寜，*集團CTO張建鋒，唯品會創始人、董事長兼CEO瀋亞，eBay 大中華區CEO林奕彰，紅杉中國閤夥人劉星，大眾點評網創始人張濤，Acxiom（安客誠）前全球副總裁、數據科學傢程傑，桔子水晶酒店集團創始人吳海，GrowingIO聯閤創始人兼CEO張溪夢，TalkingData 創始人兼CEO崔曉波，MIGO 集團CEO陳傑豪，*集團高級副總裁徐雷聯袂傾情推薦！

• 2.數據的本質

  現象級暢銷書《決戰大數據》作者車品覺 重磅新作！

• l   未來沒有一傢公司，不是數據公司。未來沒有一個人，不是數據分析師。大數據時代爆發的喧囂之後，在大數據下半場，誰參透數據的本質，誰就能破局稱王，真正讓數據做到從看到用，並將企業真正轉化成一個完全將人為決策排除在外的數據公司。

   

  l  《數據的本質》，一部引領企業與個人破局智能商業時代的落地之作。大數據4大核心本質、智能商業時代核心數字經濟引擎搭建之道、大數據變現5大場景、區塊鏈、人工智能、Fintech、新零售……智能商業新趨勢一網打盡！既是互聯網從業者的案頭必備書，也是管理層的決策寶典。

   

  l  馬雲如何在管理中用人以及破鏇渦？阿裏魂彭蕾如何用“腦力、心力、體力”帶齣金牌團隊？瀋南鵬如何成為投資巨擘？阿裏*軍師曾鳴如何看見未來、鍛造終局判斷力？數據怪傑韋斯岸如何將Big Data內化為Me Data？……《數據的本質》首度披露數據之王們的數據化思考方式，每一個故事，都將是一段內化數據的曆程。

   

  l  《數據的本質》是繼《決戰大數據》之後，車品覺的又一數據實戰力作。數據纔是人工智能的源泉，智能商業時代人人必讀！

《數據驅動決策：從統計學到商業智能》 內容簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動現代商業、科研乃至日常決策的核心資産。然而，原始數據本身並不能直接産生價值，關鍵在於如何有效地“理解”和“應用”數據。本書旨在為讀者構建一套完整、係統且實用的數據思維框架和實戰技能體係，涵蓋從基礎的數據獲取、清洗、分析，到高級的建模、可視化及最終的決策落地。 本書分為四個緊密相連的部分，層層遞進，確保讀者不僅掌握技術工具，更建立起深刻的洞察力。 --- 第一部分：數據基礎與思維重塑（Foundations of Data Literacy） 這一部分緻力於打牢讀者對數據世界的認識基礎，破除對復雜術語的迷思，建立正確的統計學直覺。 1. 數據的定義、形態與生命周期： 我們首先探討數據在現代組織中的角色。數據不再僅僅是記錄，而是企業運行的“血液”。詳細解析結構化數據（如關係型數據庫中的錶格）、半結構化數據（如JSON、XML）和非結構化數據（文本、圖像、視頻）的特性與適用場景。介紹數據的采集（埋點、API、爬蟲）、存儲（數據湖、數據倉庫）、處理、分析與最終歸檔的全過程，強調數據治理的必要性。 2. 統計學直覺的重建： 拋棄冗長枯燥的數學推導，聚焦於統計學在商業決策中的應用。重點講解描述性統計（均值、中位數、眾數、方差、標準差）如何快速勾勒數據概貌，以及推斷性統計的核心概念——抽樣分布、中心極限定理。詳細闡述概率論與統計學的聯係，如何基於樣本推斷總體，避免常見的“幸存者偏差”、“確認偏誤”等認知陷阱。我們將深入探討假設檢驗（t檢驗、卡方檢驗）在A/B測試中的實際運用，教你如何判斷一個“改進”是否真正具有統計學意義。 3. 數據質量與清洗的藝術： “垃圾進，垃圾齣”是數據分析的鐵律。本章詳述數據預處理的各個環節：缺失值處理（插值法、刪除法）、異常值檢測與處理（箱綫圖、Z分數法、隔離森林）、數據標準化與歸一化。更重要的是，探討數據一緻性和準確性的維護策略，確保後續分析的可靠性。 --- 第二部分：探索性數據分析（EDA）與可視化敘事（Exploratory Analysis and Visualization） 理解數據背後的故事是分析師的核心能力。本部分聚焦於如何通過視覺化手段，高效地從數據中發現規律、識彆問題。 4. 探索性數據分析（EDA）的係統方法： EDA不僅僅是畫圖，而是一套科學的探索流程。介紹如何通過多維度交叉分析，快速定位變量間的關係。重點解析相關性分析與協方差，並警示相關不等於因果的陷阱。講解時間序列數據的初步探索，如趨勢、季節性與周期性的識彆。 5. 可視化工具與原則： 本書不局限於特定軟件，而是傳授通用的可視化原則。講解如何根據數據類型（分布、對比、構成、關係）選擇最閤適的圖錶類型（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、熱力圖、樹狀圖等）。深入討論數據敘事的技巧：色彩心理學在圖錶中的應用、軸綫設置的陷阱、避免信息過載（Chart Junk）。目標是讓圖錶成為溝通的橋梁，而非信息的噪音。 6. 高級可視化技術：地理空間數據與網絡分析的初步應用： 簡要介紹地圖可視化（Choropleth Maps, Heatmaps）在商業選址、物流優化中的應用。同時，引入網絡圖的概念，展示如何用節點與連綫來描繪社交關係、供應鏈結構，以更宏觀的視角審視復雜係統。 --- 第三部分：構建洞察：從模型到預測（Building Insights: Modeling and Prediction） 本部分將分析的深度提升到預測和歸因層麵，介紹如何利用數學模型來量化影響因素和預測未來趨勢。 7. 綫性模型的基石：迴歸分析： 迴歸分析是商業建模的起點。詳細講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的原理、假設條件及模型解讀。重點教授如何評估模型擬閤優度（$R^2$、調整$R^2$）以及係數的統計顯著性，使其預測結果具有可信度。 8. 分類問題的利器：邏輯迴歸與決策樹： 當目標是預測“是/否”、“高/中/低”等離散結果時，我們轉嚮分類模型。深入剖析邏輯迴歸（Logit）如何量化概率。隨後介紹決策樹（Decision Trees）的直觀構建過程，及其在風險評估和客戶分群中的應用。 9. 模型評估與優化：超越準確率的視角： 任何模型都不是完美的。本章教授如何科學地評估模型性能，特彆是針對分類問題，詳細解讀混淆矩陣、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數以及ROC麯綫和AUC值。強調模型泛化能力的重要性，並介紹交叉驗證（Cross-Validation）的基本概念，防止模型在測試數據上過擬閤。 --- 第四部分：數據驅動的決策落地（Operationalizing Data for Decision Making） 數據分析的終點在於行動。本部分關注如何將分析結果轉化為實際的商業價值，並嵌入到組織流程中。 10. 商業智能（BI）與儀錶盤設計： 介紹BI工具的核心價值——將復雜數據轉化為可操作的實時洞察。探討KPI（關鍵績效指標）的設計原則（SMART原則）。本書將重點講解設計高效儀錶盤（Dashboard）的原則，包括信息密度、交互設計和目標受眾導嚮，確保管理層能迅速抓住重點，做齣反應。 11. 因果推斷與實驗設計（A/B Testing的深入實踐）： 迴歸隻能告訴我們“有什麼關係”，而實驗設計纔能嘗試迴答“為什麼”。詳細闡述A/B測試的嚴謹流程：定義零假設與備擇假設、確定樣本量、保證隨機化、進行多重比較調整。強調如何識彆和控製混雜因子，確保實驗結果的因果性。 12. 數據驅動的文化構建與數據治理： 技術和模型隻是工具，組織文化纔是成功的關鍵。討論如何建立跨部門的數據共享機製，如何培養員工的數據素養。最後，探討數據倫理、隱私保護（如GDPR/CCPA基礎概念）以及數據資産的長期維護策略，確保企業在數據時代持續、健康地發展。 本書麵嚮所有希望利用數據提升工作效率和決策質量的專業人士，包括市場營銷人員、産品經理、運營主管以及希望係統學習數據分析方法的理工科學生。通過閱讀本書，您將獲得一套清晰、可執行的“數據工作流”，真正實現從數據到洞察，再到價值的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛入行的數據分析師，我對大數據領域充滿瞭好奇但也感到一絲不安。市麵上關於大數據技術的書籍琳琅滿目，但很多都過於側重於工具和算法的介紹，讓我覺得有些浮於錶麵。我更渴望理解大數據背後更深層次的原理和邏輯。《數據的本質》這個名字，恰恰觸碰到瞭我的痛點。我希望這本書能夠幫助我理解，數據是如何産生的，它們是如何被組織和存儲的，以及最重要的，我們應該如何去“理解”數據。我期待它能為我提供一種看待數據的全新視角，讓我不再局限於零散的數字，而是能看到它們所代錶的業務含義和潛在價值。而《決戰大數據（升級版）：大數據的關鍵思考》，則讓我看到瞭走嚮實踐的希望。“決戰”兩個字，既是挑戰，也是激勵。我希望這本書能夠提供一些關於如何在大數據時代“取勝”的策略和方法，尤其是在“關鍵思考”方麵，我非常期待能學習到一些能夠幫助我在實際工作中解決復雜問題的思維框架和實操技巧。我希望這套書能成為我的“啓濛導師”，幫助我打下堅實的基礎，並在大數據領域有所建樹。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，大數據之所以成為“大”數據，不僅僅是因為數據的量級，更在於它所蘊含的巨大潛力和價值。然而，如何從海量數據中挖掘齣這些價值，卻是一門深奧的學問。《數據的本質》這個書名，讓我眼前一亮。我希望這本書能夠從根源上解釋數據的本質，幫助我理解數據的生成、流動、以及它們所代錶的真實世界的信息。我期待它能為我構建一個清晰的“數據世界觀”，讓我能夠更深刻地理解數據在商業、科技、甚至社會發展中的核心作用。而《決戰大數據（升級版）：大數據的關鍵思考》，則預示著這本書將帶我走嚮大數據應用的實戰前沿。“決戰”二字，充滿瞭力量感，仿佛在邀請我投身於大數據這場充滿機遇與挑戰的“戰役”。我尤其關注“關鍵思考”這部分，我希望能學習到那些能夠幫助我在紛繁復雜的數據現象中，迅速識彆齣核心問題、製定齣創新性解決方案的思維方法。我希望這套書能夠為我提供一套係統的、具有前瞻性的大數據思維體係，讓我能夠在這個快速變化的時代，始終保持領先。

評分☆☆☆☆☆

這套書我還沒開始讀，但光看書名就覺得很有分量。《數據的本質》這個名字，讓我想到瞭很多關於信息論、統計學、甚至是哲學層麵的思考。我一直覺得，做任何事情，尤其是數據相關的工作，首先要明白“是什麼”。數據是什麼？它僅僅是0和1的堆砌嗎？還是它承載著用戶的行為、市場的脈搏、世界的運行規律？我對這本書能夠解答這些根本性問題抱有很大的期望。我希望它能幫我建立起一種“數據觀”，讓我能更清晰地認識到數據的價值所在，避免被海量數據淹沒，而是能夠從中提煉齣真正有意義的信息。至於《決戰大數據（升級版）：大數據的關鍵思考》，這個標題就顯得更加務實和具有挑戰性。“決戰”二字，聽起來就充滿瞭鬥誌，預示著這本書將帶領我們走嚮大數據應用的前沿，去解決那些最棘手的問題。我特彆好奇“關鍵思考”部分，這究竟是指哪些核心的、能夠決定成敗的思維方式？是那些能夠幫助我們在紛繁復雜的數據中迅速找到方嚮、做齣正確決策的思維模式嗎？我希望能學到一些能夠讓我受益終生的思考方法，讓我在麵對大數據時，不再感到迷茫，而是能夠 confidently 地製定策略，實現數據的價值最大化。

評分☆☆☆☆☆

最近在工作中，我時常感到在處理海量數據時力不從心，總覺得抓不住重點，也無法充分挖掘齣數據的價值。《數據的本質》這個標題，就像一道光，照亮瞭我對數據睏惑的迷霧。我希望這本書能深入淺齣地解釋“數據”到底是什麼，它包含哪些維度，我們應該如何從不同的角度去審視和理解它。我一直覺得，很多時候，我們都在忙於處理數據，卻忽略瞭對數據本身的深刻理解。我希望通過閱讀這本書，能夠建立起一種對數據的“本質認知”，能夠讓我更清晰地看到數據背後的規律和趨勢，從而更好地指導我的工作。另一本《決戰大數據（升級版）：大數據的關鍵思考》，則給我一種“攻堅剋難”的動力。我期待它能提供一些在大數據時代“決勝”的關鍵策略和思維方式。尤其是在“關鍵思考”部分，我希望能學習到一些能夠幫助我迅速抓住問題核心、製定有效解決方案的方法。我希望這套書能夠幫助我提升在大數據領域的洞察力，讓我能夠更從容地應對挑戰，並從中獲得更大的成就感。

評分☆☆☆☆☆

最近工作壓力挺大的，感覺需要一些能啓發思考、提升能力的讀物。我一直在關注大數據領域，尤其是那些能幫助我理清思路、抓住核心概念的書籍。偶然間看到瞭這套《數據的本質+決戰大數據（升級版）：大數據的關鍵思考》的圖書套裝，感覺非常符閤我的需求。特彆是“數據的本質”這個標題，聽起來就很有深度，我一直覺得大數據之所以復雜，很多時候是因為我們對“數據”本身的理解不夠透徹。很多時候，我們都在圍繞著技術、工具、算法轉，但如果連最根本的數據是什麼，它包含哪些維度，我們應該如何去審視它，這些問題都沒想清楚，那麼再先進的技術也可能隻是空中樓閣。我希望這套書能帶我深入挖掘數據的核心價值，不僅僅是技術層麵的堆砌，而是從更宏觀、更本質的角度去理解數據。另一本《決戰大數據（升級版）：大數據的關鍵思考》則給我一種行動的導嚮感，升級版意味著內容肯定有更新和迭代，加入瞭最新的思考和方法論。我希望它能提供一些切實可行的大數據應用策略，幫助我在實際工作中找到突破口，尤其是在“關鍵思考”這部分，我很期待能學習到那些能夠幫助我跳齣常規思維、發現數據背後隱藏的洞察的獨特視角。總的來說，我希望這套書能夠幫助我建立起一套紮實的大數據思維框架，為我解決實際問題提供理論支持和實踐指導。