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毕马威中国大数据团队 著

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店铺： 布克专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302491804

商品编码：25172226384

开本：32

出版时间：2018-02-01

商品参数

洞见数据价值：大数据挖掘要案纪实
	定价	69.00
	出版社	清华大学出版社
	版次	1
	出版时间	2018年02月
	开本	32
	作者	毕马威中国大数据团队
	装帧	平装
	页数
	字数
	ISBN编码	9787302491804
	重量

内容介绍

《洞见数据价值：大数据挖掘要案纪实》是国际知ming咨询公司毕马威的大数据团队的集大成之作，内容丰富，观点新颖，贴近大众生活、工作与学习实际场景，内容不拘泥于技术阐释，通过寓教于乐的方式，以丰富翔实的案例来解析大数据挖掘，尽量通过常见的场景来阐述数据的价值与意义。

第1章介绍大数据在银行业、征信业、审计、传统制造业、互联网行业、舆情监控、影视业、环保产业以及体育产业等多个领域的应用方案和前景。第2章重点介绍大数据分析在商业工作和营销推广中的作用。第3章介绍大数据挖掘过程中涉及的数据的前期准备工作，重点介绍数据准备工作的要点和诀窍。第4章结合业务、生活、娱乐，寓教于乐，介绍大数据的实际应用方式。附录部分介绍一位数据工作者的成长之路，向感兴趣的读者介绍从事数据工作应该具备的素质和掌握的技能。

《洞见数据价值：大数据挖掘要案纪实》可作为企业管理人员、营销主管、分析人员、IT 人员等理解大数据、应用大数据为企业创造价值的指引，同时，《洞见数据价值：大数据挖掘要案纪实》也可供统计学、应用数学及计算机专业学者和研究人员参考学习。

目录

目录

第1章 大数据在各行各业 // 001

1.1 什么是大数据？ // 002

1.1.1 非常流行的大数据概念 // 002

1.1.2 不那么流行的大数据概念 // 006

1.1.3 也许会带给你灵感的大数据概念 // 007

1.2 大数据在银行业 // 029

1.2.1 业界展望：大数据，银行业未来的核心动力 // 029

1.2.2 创新方向：大数据助力银行网点实现转型 // 036

1.3 大数据在征信业 // 041

1.3.1 业界展望：FICO 评分与芝麻信用，传统征信向大数据征信的转变 // 042

1.3.2 创新方向一：从拒绝推断看个人征信业的大有可为 // 046

1.3.3 创新方向二：论大中型客户数字化授信的可行性 // 054

1.4 大数据在审计业 // 057

1.4.1 业界展望：大数据分析如何支撑审计工作 // 057

1.4.2 创新方向：大数据能否代替传统审计？ // 061

1.5 大数据在传统制造业 // 065

业界展望：数字化企业进阶指南 // 066

1.6 大数据在互联网行业 // 069

创新方向：从滴滴收购优步看垄断企业的马太效应 // 069

1.7 大数据在舆情行业 // 076

创新方向：数据分析帮你掌握话语权 // 077

1.8 大数据在汽车行业 // 086

业界展望：征服汽车后市场，大数据与你同行 // 086

1.9 大数据在影视业 // 089

创新方向：星期几上映的电影具有票房号召力 // 090

1.10 大数据在环保产业 // 098

创新方向：北京治霾，能为你做点什么 // 098

1.11 大数据在体育产业 // 104

创新方向：欧洲杯，跟着西班牙队学数据挖掘！ // 105

小结 // 109

第2章 大数据在商业领域的应用 // 111

2.1 推荐算法在传统销售渠道中的应用模式 // 112

2.2 巧用运筹优化，提升整合营销管理水平 // 116

2.3 关联规则的应用 // 121

2.3.1 小谈关联规则 // 121

2.3.2 购物篮分析：绝不只是“啤酒与尿布” // 124

2.3.3 创新方向：靠关联规则重获新生的东北小馆 // 128

2.4 智能荐食模型：大数据告诉你今天吃什么 // 133

智能荐食模型 // 134

2.5 顾客时空模型：其实天下没有免费的 WiFi // 138

2.5.1 无处不在的免费 WiFi // 138

2.5.2 顾客时空模型 // 139

2.5.3 进一步挖掘 // 141

2.6 社会网络分析法，助力信贷反欺诈 // 142

2.7 数据可视化利器：SAS Visual Analytics // 145

2.7.1 为什么需要数据可视化？ // 145

2.7.2 数据可视化的几个常见例子 // 146

2.8 文本挖掘，帮你识别网购评论是真是假 // 151

2.9 路径优化：如何改良快递送货路线？ // 156

第3章 数据前期准备 // 171

3.1 从抗日武装的发展谈到数据治理 // 172

3.1.1 数据质量问题 // 173

3.1.2 数据应用问题 // 174

3.1.3 实施策略和路径问题 // 176

3.2 如何生成你需要的基础数据？ // 182

3.3 如何利用数据仓库优化数据分析？ // 189

3.4 二分类变量的数据缺失插补 // 193

3.5 数据离散化，如何避免丢失信息？ // 201

3.6 如何避免数据离散化影响自变量的重要性？ // 204

3.7 二分类模型中如何应对分类自变量取值过多？ // 206

第4章 技术案例 // 211

4.1 建模变量太多怎么办？ // 212

4.2 信用评级模型怎么评估？ // 215

4.3 观察窗口怎么选？ // 219

4.4 K折交叉验证怎么做？ // 223

4.5 如何衡量变量之间的相关性？ // 230

4.6 决策树算法真的越复杂越好吗？ // 235

4.7 如何精选分类模型指标？ // 245

4.8 当数据分析遇上超级奶爸 // 250

4.9 深度挖掘，你的工资拖后腿了吗？ // 253

4.10 用分位数回归看你的工资水平 // 258

附录A 一位数据工作者的成长之路 // 265

A.1 数据分析师入门攻略 // 266

A.2 如何做一名“称职”的数据专家？ // 269

A.3 一个数据仓库转型者眼中的数据挖掘 // 271

A.4 预测科学：三点经验谈实际应用 // 276

A.5 数据模型多了，应该怎么管？ // 277

A.6 手握数据挖掘模型，你一定要知道怎么用 // 281

A.7 浅谈以史为鉴与数据分析 // 286

后记 // 297

洞见数据价值：大数据时代的商业变革与个人赋能 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业创新、影响社会发展乃至重塑个人生活方式的关键要素。从宏观的企业战略决策到微观的个体行为模式，大数据无处不在，其蕴藏的价值正在以前所未有的速度被发掘和利用。本书并非直接摘录某一本具体的出版物内容，而是基于对当前大数据领域发展趋势、核心技术、应用场景以及对企业与个人深远影响的深刻洞察，旨在为读者勾勒出一幅全面而生动的大数据价值图景。我们希望通过对一系列典型案例的剖析，以及对大数据核心理念的解读，帮助读者清晰地认识大数据究竟意味着什么，它如何改变着我们所处的商业世界，又如何赋能于每一个个体，使其在这个数据驱动的时代中把握机遇，应对挑战。 第一部分：大数据时代的黎明——概念、机遇与挑战 在深入探讨大数据带来的具体变革之前，理解“大数据”本身的概念至关重要。大数据并非仅仅是“大量的数据”，它更强调的是数据的“多样性”（Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value）——即数据量庞大，类型繁多（结构化、半结构化、非结构化），产生速度快，质量不确定，但同时又蕴藏着巨大的潜在价值。本书将从这五个维度出发，层层剖析大数据的内涵，帮助读者建立起对大数据相对完整和准确的认知。 我们将探讨大数据时代为企业带来的前所未有的机遇。曾经难以企及的客户洞察，如今可以通过分析海量的用户行为数据得以实现。精准营销、个性化推荐、产品创新、运营优化，这些都已成为大数据赋能企业提升竞争力的核心手段。例如，零售企业如何通过分析消费者的购物历史、浏览偏好，以及社交媒体上的讨论，来预测未来的消费趋势，从而优化库存管理和推出更受欢迎的新品？金融机构又如何利用大数据来识别欺诈交易，评估信用风险，甚至设计出更符合用户需求的金融产品？本书将以一系列引人入胜的案例，生动地展现大数据在这些场景中的实际应用，让读者直观地感受到其强大的力量。 然而，机遇与挑战并存。大数据的发展并非一帆风顺，其背后同样隐藏着诸多难题。数据隐私与安全是其中最受关注的焦点。如何在合法合规的前提下，最大限度地利用数据，同时保护用户的个人隐私，是企业和监管机构都需要审慎思考的问题。数据孤岛、数据质量不高、数据分析人才的短缺，以及组织文化对数据驱动决策的阻碍，都是当前企业在拥抱大数据过程中面临的现实挑战。本书将深入探讨这些挑战，并尝试提供一些可行的应对思路和策略，帮助企业规避风险，稳步前行。 第二部分：企业的数据“炼金术”——大数据挖掘的商业实践 本部分将聚焦于企业如何将原始数据转化为具有商业价值的洞见。我们将重点介绍大数据挖掘的核心技术与方法论，并辅以大量真实世界的案例，展现这些技术在不同行业中的落地应用。 数据挖掘的核心技术： 从经典的关联规则挖掘、聚类分析，到更高级的分类、回归、时间序列分析，再到当前热门的深度学习模型在图像识别、自然语言处理等领域的应用。我们将以通俗易懂的语言，解释这些技术的原理，并说明它们如何被应用于解决实际的商业问题。例如，关联规则挖掘如何在超市中帮助优化商品陈列，提升交叉销售率？聚类分析又如何帮助企业识别出不同类型的客户群体，从而实施差异化的营销策略？ 典型行业案例深度剖析： 零售业： 深入剖析电商平台如何利用用户行为数据进行千人千面的推荐，以及实体零售商如何通过客流分析、会员数据整合来提升线下门店的运营效率和顾客体验。 金融业： 探讨大数据在风险控制、反欺诈、信贷审批、智能投顾等领域的应用。例如，某银行如何通过分析用户的交易行为、社交网络信息（在合规的前提下）来更精准地评估其信用风险，降低坏账率。 医疗健康： 关注大数据在疾病预测、精准医疗、新药研发、医院管理等方面的潜力。分析如何通过分析海量医疗记录、基因数据来辅助医生进行诊断，甚至预测疾病的发生风险。 制造业： 揭示大数据在预测性维护、生产流程优化、供应链管理中的作用。例如，通过对生产设备运行数据的实时监控和分析，预测设备故障，提前进行维护，避免停机损失。 交通出行： 探讨大数据如何优化城市交通流量，提供个性化的出行建议，以及推动自动驾驶技术的发展。 数据驱动的组织变革： 除了技术层面的应用，本书还将强调组织文化和人才的重要性。数据驱动的决策需要打破部门壁垒，建立跨部门协作的机制。同时，培养具备数据分析能力和商业敏感度的人才，是企业成功实现大数据价值的关键。我们将讨论企业如何构建数据驱动的文化，如何吸引和留住优秀的数据人才。 第三部分：个人在大数据时代的“身份重塑”——赋能与应对 大数据的影响并不仅限于企业层面，它也深刻地改变着个人的生活和职业发展。本部分将视角转向个体，探讨大数据如何赋能个人，以及个人在这个时代需要具备哪些新的能力来适应和发展。 个性化服务与生活便利： 从智能手机上的APP推荐，到在线购物的商品建议，再到流媒体平台的影音推荐，大数据已经渗透到我们生活的方方面面，为我们提供了前所未有的个性化服务和便利。我们将分析这些个性化服务背后的数据驱动逻辑，帮助读者更好地理解它们的工作原理。 职业发展的新机遇与挑战： 大数据催生了许多新的职业，如数据科学家、数据分析师、机器学习工程师等，这些职业的薪酬待遇和发展前景都备受瞩目。同时，传统职业也面临着被大数据技术赋能或替代的挑战。本书将探讨大数据对不同职业领域的影响，以及个人如何通过学习新的技能，如数据分析、编程、跨领域知识等，来提升自己的职业竞争力。 个人数据的价值与保护： 个人数据本身就蕴含着巨大的价值，它不仅是企业提供个性化服务的“原材料”，也是个人了解自我、优化生活的重要依据。我们将讨论个人如何更好地管理和利用自己的数据，例如，通过健康追踪设备了解自己的健康状况，通过金融数据进行财务规划。同时，我们也将强调个人数据保护的重要性，以及如何识别和防范潜在的数据泄露风险。 成为“数据素养”的公民： 在大数据时代，具备基本的数据素养变得越来越重要。这意味着理解数据的基本概念，能够批判性地看待数据信息，识别数据中的偏见和误导，以及负责任地使用和分享数据。本书将提供一些关于提升个人数据素养的建议，帮助读者更好地驾驭数据，做出更明智的决策。 结语：拥抱数据，洞见未来 本书并非一本纯粹的技术手册，也不是一个简单的案例汇编。它试图构建一个宏观的视角，将大数据从概念、技术、商业应用到个人赋能，进行一个系统性的梳理和解读。我们希望通过对“包邮 洞见数据价值：大数据挖掘要案纪实 企业与个人大数据简明读本”等同类主题书籍中普遍关注的要点的提炼和延展，为读者提供一个全面、深入且易于理解的学习体验。 在这个大数据浪潮席卷而来的时代，理解和利用数据将不再是一种选择，而是生存和发展的必然。无论您是企业决策者、技术从业者，还是希望在这个时代抓住机遇的个人，本书都将为您提供宝贵的启示和实用的指导，帮助您洞见数据蕴藏的无限价值，并在数据驱动的未来中，实现自身的价值与成长。

评分☆☆☆☆☆

阅读完之后，我最大的感受是豁然开朗，一种久违的掌控感重新回到了我的心中。这本书成功地将“大数据”这个庞大而抽象的概念，拆解成了我们每个人都能理解和应用的工具箱。特别是针对个人和小型企业的部分，它提供了很多立即可操作的建议，而不是那种遥不可及的“独角兽”级应用。比如，书中关于如何利用现有资源进行最小可行性数据分析的章节，对我们这种资源有限的团队来说，简直是雪中送炭。它鼓励我们从小处着手，用最经济的方式验证数据驱动决策的可行性。这种务实、接地气的风格，使得这本书的实用价值远远超出了预期的范畴，它不仅仅是一本知识书，更像是一份实战指南，激发了我立刻动手实践的冲动。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来对“数据”这个概念既好奇又畏惧，总觉得那是属于那些高智商的程序员和分析师的领域，晦涩难懂。然而，这本书的叙事手法彻底颠覆了我的固有印象。它没有一上来就堆砌那些令人头皮发麻的算法术语，而是选择了一种类似“案件纪实”的叙事框架，将那些宏大、抽象的理论，巧妙地融入到一个个引人入胜的商业案例之中。这种讲故事的方式，极大地降低了知识的门槛。读起来，我感觉自己不是在啃一本枯燥的教科书，反倒像是在听一位经验丰富的行业老兵，娓娓道来他亲身经历过的那些惊心动魄的商业博弈。作者的笔触非常生动，对于人物的刻画也深入骨髓，让我们看到了数据决策背后那些鲜活的个体和企业的挣扎与抉择。这种情境化的学习体验，远比单纯记忆概念来得深刻和持久。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实抓人眼球，封面那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的白色字体，一下子就给人一种专业、前沿的感觉。我拿到手的时候，光是掂量一下它的分量，就能感觉到内容的厚重。内页纸张的质感也处理得相当到位，阅读起来眼睛不易疲劳，即便是长时间沉浸其中，也不会觉得心烦意乱。排版布局上，作者显然是花了不少心思，图表和文字的穿插布局合理，逻辑清晰的图示能瞬间将复杂的概念可视化，这对于我们这些非技术出身的读者来说，简直是福音。我特别欣赏它在章节过渡时的设计，总能巧妙地埋下一些引人思考的小标题，让人忍不住想翻下去一探究竟。那种精心雕琢的细节，让我觉得这不仅仅是一本书，更像是一件艺术品，彰显了出版方对内容质量的极致追求。整体而言，从触感到视觉，这本书都在无声地传递着“高质量”的信息，极大地提升了我的阅读期待。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前也尝试过几本号称是面向大众的数据科普读物，结果大多是虎头蛇尾，要么就是过于侧重技术细节而忽略了商业价值的阐释。但这一本的平衡感做得极其到位。它清晰地揭示了数据价值链的各个环节，从原始数据的采集、清洗、建模，到最终如何转化为可执行的商业洞察和决策支持，整个流程被梳理得井井有条，逻辑链条非常完整。更难能可贵的是，它不仅谈“能做什么”，还深入探讨了“不该做什么”以及潜在的伦理风险。这种审慎的态度，体现了作者团队的专业素养和责任感，让我对书中所传达的信息，持有百分之百的信任度。这感觉就像是有一位行业内的顶级顾问，全程陪同你进行一次系统的“数据思维”升级训练。

评分☆☆☆☆☆

这本书在结构安排上的匠心独运，绝对值得称赞。它不是简单地罗列各种数据挖掘的技术流派，而是采取了一种螺旋上升的递进方式。开篇会用非常通俗的语言定义基础概念，建立一个稳固的认知地基，然后随着章节深入，逐步引入更深层次的分析模型和应用场景。最让我感到惊喜的是，它似乎非常贴合当下商业环境的脉搏，讨论的案例和涉及的行业都具有极强的时效性和现实意义。比如，关于用户行为的细粒度分析那一部分，作者的阐述让我茅塞顿开，立刻联想到了我所在行业中一直悬而未决的几个难题。它没有给出标准答案，而是提供了一套分析的“思维框架”，教会我们如何去提问，如何去分解问题，这种“授人以渔”的教育理念，在同类读物中是相当罕见的。