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美托马斯·达文波特Thomas H. Davenp 著

图书标签:

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• 统计学
• 商业分析
• Python
• R语言
• 数据可视化

店铺： 湖北新华书店图书专营店

出版社： 浙江人民出版社

ISBN：9787213086229

商品编码：26670553017

包装：平装-胶订

出版时间：2018-03-01

图书基本信息
图书名称	成为数据分析师	作者	(美)托马斯·达文波特(Thomas H. Davenport
定价	62.90元	出版社	浙江人民出版社
ISBN	9787213086229	出版日期	2018-03-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

l 在数据铺天盖地的世界，数据分析变得越来越重要，数据分析正在改变各行各业的运作方式。没有分析力，就没有竞争力。如果你没学过统计学和分析学，也想练就数据分析能力，或者只是想跟精通数据的分析师有效沟通，《成为数据分析师》正是为你而作。 l 《成为数据分析师》为掌握数据分析技能提供了一条清晰可行的路线图，无须深奥的计算和复杂的统计，只要简单的3阶段6步骤，就能练就数据思维，快速掌握必备技能，懂得如何运用数据分析检视问题、解决问题，进而提出深入的商业洞见。

作者简介

托马斯·达文波特 l1954年10月17日出生于美国。毕业于哈佛大学，曾先后在哈佛商学院、芝加哥大学和波士顿大学任教。还曾担任埃森哲战略变革研究院主任，美国知名商学院巴布森学院教授。 l流程再造、知识管理、注意力经济三大运动发起者，多次预见商业未来，《财富》全球500强企业争相咨询的企业顾问。 l畅销书作家，出版了近20本管理类畅销书，被多个国家引进出版，享誉全球。 金镇浩 l沃顿商学院博士。韩国国防大学商业学及统计学教授、分析研究实验室总监。在韩国已出版6本著作，其中包括《100个统计常识》（100 Common Senses inStatistics）和《怪诞统计学》（Freak Statistics）。他研究并主持一门教育课程，帮助个人培养分析技能；他也潜行钻研如何以量化分析解决各种商业和社会问题。

目录

编辑推荐

l 《成为数据分析师》是全球杰出商业思想家托马斯·达文波特智能商业五部曲之三。6步练就数据思维，清楚沟通，有力说服，精准决策！ l 在这个数据铺天盖地的大数据时代，《成为数据分析师》是大家进入分析领域的入门书。 l 麻省理工斯隆管理学院教授、畅销书《第二次机器革命》作者埃里克? 布莱恩约弗森，休斯敦火箭队总经理达里尔 ? 莫雷，凯撒娱乐集团董事长兼CEO加里 ? 拉夫曼集体盛赞！ l 湛庐文化出品。

文摘

序言

成为数据分析师：解锁洞察力，驱动价值 在这个数据爆炸的时代，信息如同奔腾不息的河流，而数据分析师正是驾驭这股洪流、从中提炼宝贵黄金的关键人物。他们不仅是数字的解读者，更是业务策略的制定者，是将零散数据转化为驱动企业增长和创新动力的核心力量。 本书并非一本枯燥的教科书，而是一本通往数据分析领域专业殿堂的实践指南，是一次深度探索数据世界奥秘的旅程。它旨在为渴望进入或正在数据分析领域深耕的读者提供一套系统、全面且极具操作性的知识体系与能力模型。我们将从最基础的逻辑思维训练开始，逐步构建起坚实的分析基石，再深入到数据收集、清洗、处理、可视化以及模型构建等核心环节，最终带领读者掌握如何将分析结果有效传达，并将其转化为切实可行的商业洞察和决策。 第一部分：数据分析师的思维罗盘——洞察本质，解决问题 在着手任何技术操作之前，我们首先需要具备的是数据分析师的核心思维模式。这包括： 问题导向的思维： 任何分析的起点都源于一个清晰、具体的问题。我们学习如何从模糊的业务需求中抽丝剥茧，提炼出能够通过数据解决的关键问题。理解“为什么要做这个分析”比“怎么做这个分析”更为重要。我们将通过案例分析，深入探讨如何与业务方有效沟通，精准定义分析目标。 逻辑推理与批判性思维： 数据分析不是简单的套公式，而是需要严谨的逻辑推理和对结果的深刻反思。我们将学习如何构建分析框架，运用演绎和归纳等逻辑方法，逐步逼近真相。同时，培养批判性思维，质疑数据来源的可靠性、分析方法的合理性以及结论的普适性，避免陷入数据陷阱。 数据敏感度与探索性： 优秀的数据分析师对数据有着天然的敏感度，能够从看似杂乱的数据中发现潜在的规律和异常。我们将引导读者掌握探索性数据分析（EDA）的方法，通过可视化和统计描述，初步了解数据的分布、特征和关系，从而发现新的分析视角和潜在的业务机会。 系统化思维与全局观： 数据分析往往服务于更宏大的业务目标。我们需要培养系统化思维，理解数据在整个业务流程中的位置和作用，以及分析结果可能对其他环节产生的影响。建立全局观，将局部的数据洞察融入到整体的业务战略中。 第二部分：数据分析的精密工艺——从源头到洞察的完整流程 掌握了分析思维，我们将进入数据分析的实操层面，这也是本书内容的核心所在。我们将系统性地讲解从数据获取到最终交付的每一个关键步骤。 数据获取与理解： 数据源的多样性： 了解不同类型的数据源，包括关系型数据库（SQL）、NoSQL数据库、API接口、日志文件、Excel/CSV文件、爬虫数据等，并掌握适用于不同场景的数据提取方法。 SQL基础与进阶： 深入讲解SQL语言，这是绝大多数数据分析师的必备技能。从基本的SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、ORDER BY，到JOIN、子查询、窗口函数等高级用法，确保读者能够熟练地从数据库中抽取所需数据。 API接口与数据爬取： 介绍如何通过API接口获取第三方数据，以及在合规的前提下，利用Python等工具进行网络爬取，丰富数据来源。 数据清洗与预处理——让数据“干净”起来： 缺失值处理： 识别不同类型的缺失值，并学习多种处理策略，如删除、插补（均值、中位数、模型预测等），以及如何评估不同策略的影响。 异常值检测与处理： 掌握箱线图、Z-score、IQR等方法检测异常值，并学习如何根据业务场景决定是保留、修正还是删除异常值。 数据格式转换与标准化： 处理日期格式、文本编码、单位统一等问题，将数据转化为统一、规范的格式。 重复值处理： 识别并删除重复数据，避免数据分析中的偏差。 数据一致性校验： 确保不同数据源之间的一致性，建立可靠的数据基础。 数据探索与统计分析——揭示数据背后故事： 描述性统计： 计算均值、中位数、方差、标准差、分位数等，全面了解数据的中心趋势、离散程度和分布形态。 相关性分析： 理解Pearson、Spearman等相关系数的含义，分析变量之间的线性或单调关系，为后续建模提供依据。 假设检验： 学习t检验、卡方检验、ANOVA等基本假设检验方法，判断样本数据是否支持某个统计学上的假设，例如A/B测试中的显著性判断。 分布分析： 识别数据是否服从正态分布、泊松分布等常见分布，了解数据分布特性。 数据可视化——让数据“说话”： 选择合适的图表类型： 掌握折线图、柱状图、散点图、饼图、热力图、箱线图等常见图表的适用场景，并学习如何根据分析目的选择最有效的可视化方式。 常用可视化工具： 深入讲解Python中的Matplotlib、Seaborn、Plotly等库，以及Tableau、Power BI等专业可视化工具的使用技巧。 制作清晰、有洞察力的图表： 学习如何通过图表设计，突出关键信息，简化复杂数据，引发观众的思考，而非仅仅是数据的堆砌。 交互式可视化： 探索如何创建交互式仪表盘，允许用户自行探索数据，发现更多细节。 建模与预测——预见未来，驱动决策： 机器学习入门： 介绍监督学习（回归、分类）和无监督学习（聚类）的基本概念，以及常用的算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、K-Means等。 模型选择与训练： 学习如何根据问题类型选择合适的模型，并掌握数据集划分（训练集、验证集、测试集）、模型训练、参数调优等过程。 模型评估与优化： 理解准确率、召回率、F1-score、RMSE、MAE等评估指标，学习如何诊断模型表现，并采取相应的优化措施，如特征工程、集成学习等。 预测与推断： 应用训练好的模型进行预测，并理解预测结果的置信区间和局限性。 特征工程： 学习如何从原始数据中提取、构建出对模型更有价值的特征，这是提升模型性能的关键。 业务洞察与报告呈现——让分析产生价值： 将分析结果转化为业务洞察： 学习如何站在业务角度思考，将数据分析结果与业务目标相结合，提炼出 actionable insights（可行动的洞察）。 结构化的报告撰写： 掌握清晰、有逻辑的报告撰写框架，包括背景、方法、发现、结论和建议。 高效的沟通与演示： 学习如何用通俗易懂的语言向不同背景的听众（技术和非技术人员）解释复杂的分析结果，并通过有效的演示技巧，说服决策者采纳建议。 构建数据驱动的文化： 探讨如何通过自身的工作，推动组织内部形成数据驱动的决策文化。 第三部分：数据分析师的成长之路——持续学习与职业发展 成为一名优秀的数据分析师，并非一蹴而就。本书还将引导读者关注长期的职业发展和持续学习。 工具栈的精进： 除了SQL和Python，还将介绍R语言、Spark、Hadoop等大数据处理工具，以及云计算平台（AWS, Azure, GCP）在数据分析中的应用。 领域知识的重要性： 强调深入理解所处行业的业务逻辑和业务问题，是做出有价值分析的前提。 软技能的培养： 沟通、协作、项目管理、解决冲突等软技能，在数据分析工作中同样至关重要。 学习资源与社区： 提供获取最新知识、参与行业交流的渠道和建议。 职业路径探索： 介绍数据分析师可能发展的不同方向，如数据科学家、商业智能分析师、机器学习工程师等。 本书内容丰富，理论与实践相结合，案例分析贯穿其中。我们力求让每一位读者都能在阅读过程中，如同亲身经历一场数据分析的实践演练，最终掌握一套能够应对复杂数据挑战、创造实际价值的核心能力。翻开本书，您将开启一段发现数据潜能、驱动商业成功的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书给我带来的最大价值，在于它不仅仅是一本关于“如何成为数据分析师”的书，更是一本关于“如何培养数据分析思维”的书。它教会我如何看待数据，如何提炼问题，以及如何用数据来支撑我的决策。书中提供的不仅是知识，更是一种解决问题的方法论。我之前对数据分析的认知比较模糊，甚至有些畏惧，但读完这本书后，我感觉自己对这个领域有了更清晰的认识，也更有信心去深入学习和实践。书中的一些案例分析，也让我开始思考自己身边所遇到的各种问题，是否可以用数据分析的方法去解决。这本书就像一把钥匙，为我打开了数据分析的大门，让我看到了一个充满机遇的新世界，我对未来充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，主色调采用了沉稳的蓝色，搭配着简洁而富有科技感的字体，一眼就能看出它与数据领域紧密相关。封面上“成为数据分析师”几个大字醒目有力，仿佛在向每一个渴望在这个行业有所作为的人发出邀请。而“湖北新华书店”的标识，则增添了一份亲切感和专业度，让人觉得这本书的来源可靠，品质有保障。我拿到这本书的时候，就对它产生了浓厚的兴趣。我一直在思考如何将我对数字和逻辑的爱好，转化为一项真正有价值的职业技能，数据分析师这个方向一直在我考虑的范围内，但总觉得缺乏一个清晰的指引，不知道从何下手。这本书的出现，让我觉得这是一个绝佳的起点，它不仅仅是一本书，更像是一个通往新职业道路的地图，为我勾勒出了清晰的前进方向。我期待它能帮助我理解这个职业的本质，掌握必要的工具和方法，最终实现我的职业转型目标。

评分☆☆☆☆☆

翻开书页，首先映入眼帘的是序言部分，作者以一种非常接地气的方式，分享了自己成为一名优秀数据分析师的心路历程，以及对这个行业未来发展的洞察。他没有回避其中的挑战，但也充满了对未来的乐观和对读者的鼓励。这种坦诚的叙述方式，让我感觉作者就像一位经验丰富的引路人，而不是高高在上的理论家。他强调的不是死记硬背公式，而是如何培养一种“数据思维”，如何从海量的数据中发现有价值的洞察，并将其转化为可执行的商业策略。这让我意识到，数据分析不仅仅是技术层面的操作，更是一种解决问题的能力。我尤其对作者提到的“好奇心”和“批判性思维”印象深刻，他认为这两点是优秀数据分析师不可或缺的特质。这和我一直以来对知识的追求不谋而合，让我对接下来的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

在内容方面，这本书给我的整体感觉是系统而深入的。它并非浅尝辄止，而是从最基础的概念入手，循序渐进地引导读者进入数据分析的世界。从数据收集、清洗、处理，到数据可视化和模型构建，每一个环节都进行了详尽的阐述。我特别喜欢其中关于数据可视化部分的讲解，作者用了大量的图表和案例来演示如何通过直观的图形来呈现数据，这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。很多时候，枯燥的数据通过精美的图表立刻变得生动起来，隐藏的趋势和模式也一目了然。此外，书中还涉及了一些常用的数据分析工具和编程语言的介绍，比如Python和SQL，并且配有相应的代码示例，这对于想要实践的读者来说，无疑提供了极大的便利。我感觉这本书既有理论的高度，又有实践的落脚点，是一本非常扎实的学习教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书在逻辑结构上也做得非常出色，每一章节之间衔接自然，层层递进。它并没有一开始就抛出过于复杂的概念，而是从数据分析的价值和应用场景入手，激发读者的兴趣，然后逐步深入到具体的分析方法和技术。我注意到作者在讲解每一个概念时，都会引用实际的商业案例，比如如何利用用户行为数据来优化产品，或者如何通过市场调研数据来预测销售趋势。这些鲜活的例子，让我能够更直观地理解抽象的理论，也让我看到了数据分析在各个行业的广泛应用前景。这种“理论与实践相结合”的教学方式，不仅提升了我的学习效率，也让我对未来可能从事的工作充满了信心。我感觉这本书的设计者非常了解初学者的困惑，并且巧妙地设计了学习路径，让学习过程不再枯燥乏味。