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美 杰弗里D 坎姆Jeffrey D 著，耿修林 宋哲 译

图书标签:

• 商业分析
• 数据分析
• 数据挖掘
• 商业智能
• 数据可视化
• 统计分析
• Python
• R语言
• Excel
• 数据报告

店铺： 互动创新图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111562818

商品编码：27151197051

丛书名： 数据科学与商务智能系列

出版时间：2017-03-01

书名：	商业数据分析|5386914
图书定价：	99元
图书作者：	（美）杰弗里D.坎姆（Jeffrey D. Camm）
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2017/3/1 0:00:00
ISBN号：	9787111562818
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

商业数据分析：从理论到实践的深度指南 第一部分：数据驱动决策的基石 在当今快速变化的商业环境中，数据已成为企业最宝贵的资产。它不再仅仅是记录业务活动的副产品，而是驱动战略决策、优化运营效率和创造竞争优势的核心动力。《商业数据分析：从理论到实践的深度指南》旨在为读者构建一个全面、系统的知识框架，帮助他们理解数据分析在现代企业管理中的关键作用，并掌握将原始数据转化为可执行洞察的实用技能。 本书首先深入探讨了商业数据分析的核心理念和战略意义。我们将剖析数据驱动文化（Data-Driven Culture）的构建要素，阐述数据分析如何支持市场细分、客户生命周期管理、供应链优化及风险评估等关键业务职能。理解“为什么做”是成功应用分析技术的前提。我们不会停留在空泛的理论层面，而是通过对真实商业案例的剖析，展示数据分析如何直接影响企业的盈利能力和长期发展。 第二部分：数据准备与探索性分析（EDA） 任何高质量的分析成果都建立在高质量的数据之上。本部分是本书的实践核心，详细介绍了数据获取、清洗、转换和探索的全过程。 数据源整合与ETL流程： 探讨如何从异构数据源（如关系型数据库、NoSQL数据库、API接口、日志文件乃至非结构化文本）中抽取数据，并构建可靠的提取、转换和加载（ETL）流程。重点讲解数据治理的基本原则，确保数据的一致性、准确性和完整性。 数据清洗与预处理技术： 识别并处理缺失值、异常值、重复记录和格式不一致问题。我们将介绍多种插补方法（均值、中位数、回归预测）的适用场景及其优副作用。此外，数据标准化和归一化技术在不同分析模型中的重要性也将被详述。 探索性数据分析（EDA）： 这是数据分析师的“侦探工作”。通过可视化和统计摘要来揭示数据背后的模式、趋势和潜在关系。读者将学习如何有效地使用直方图、散点图矩阵、箱线图等工具，快速形成对数据集的直观理解，并识别出需要进一步深入建模的变量。 第三部分：统计推断与建模基础 本章将读者从描述性统计带入到推断性统计的领域，为后续的预测分析打下坚实的理论基础。 概率论与统计推断： 回顾核心的统计概念，包括概率分布（正态分布、泊松分布等）、抽样理论和中心极限定理。重点讲解假设检验的逻辑框架，如何设定原假设和备择假设，以及如何基于P值和置信区间做出科学的商业决策。 回归分析的深度应用： 线性回归是商业预测的基石。本书不仅教授如何构建和解释简单及多元线性回归模型，更关注模型诊断，包括残差分析、多重共线性（VIF）检测和异方差性处理。此外，逻辑回归在分类问题（如客户流失预测）中的应用也将被详细阐述。 方差分析（ANOVA）与实验设计： 在市场活动效果评估和A/B测试中，ANOVA提供了强大的工具。我们将探讨单因素和多因素方差分析的应用场景，以及如何设计科学的实验来隔离特定因素对业务结果的影响。 第四部分：高级分析技术与机器学习实践 随着数据维度的增加和复杂度的提升，我们需要更强大的工具。本部分聚焦于将先进的分析技术融入商业决策流程。 时间序列分析： 针对库存预测、销售趋势预估等具有时间依赖性的问题，我们将介绍平稳性检验（ADF检验）、分解方法（趋势、季节性、随机波动）以及经典模型如ARIMA、SARIMA及其在实际业务中的应用与局限性。 聚类与分类： 无监督学习（聚类）： 深入讲解K-均值、层次聚类以及DBSCAN算法，并提供如何根据业务目标（如客户分群）选择最佳聚类数的方法。 监督学习（分类）： 介绍决策树、随机森林和梯度提升机（如XGBoost）在预测客户行为（购买倾向、信用风险）中的应用。重点讲解如何评估分类模型的性能，包括混淆矩阵、精确率、召回率和ROC曲线的商业解读。 关联规则挖掘： 探讨如何利用Apriori算法发现购物篮中的关联性，优化产品陈列和交叉销售策略。 第五部分：数据可视化与报告的艺术 再复杂的分析，如果不能被清晰地传达给决策者，其价值也将大打折扣。本部分关注分析结果的有效沟通。 叙事性数据可视化： 不仅仅是绘制图表，而是讲述一个基于数据的“故事”。学习如何选择最能传达核心信息的图表类型（避免“信息噪音”）。 交互式仪表板构建： 介绍构建动态、响应迅速的商业智能（BI）仪表板的原则和技术栈。重点讲解关键绩效指标（KPI）的选择、指标的层级结构设计，以及如何使用交互元素引导用户进行自主探索。 分析报告的结构与要点： 掌握将技术分析转化为商业建议的转化过程。报告应清晰界定问题、简洁呈现方法、突出关键发现，并提出明确、可执行的下一步行动建议。 第六部分：数据分析的伦理与未来趋势 数据分析的影响力与日俱增，随之而来的是对数据隐私、公平性和透明度的更高要求。 数据伦理与合规性： 讨论偏见（Bias）在数据和模型中的来源及影响，讲解GDPR等法规对数据处理的要求，确保分析活动符合最高的道德标准。 前沿技术展望： 简要介绍文本挖掘、自然语言处理（NLP）在情感分析中的应用，以及大数据生态系统（如Hadoop/Spark）对商业分析流程的革新。 本书以实践驱动，理论支撑，旨在培养读者不仅是数据的“使用者”，更是数据价值的“创造者”和“驱动者”。通过系统学习，读者将具备独立构建、实施和解释复杂商业分析项目的能力，从而在竞争激烈的市场中占据先机。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《包邮 商业数据分析|5386914》后，我立刻被它详实的内容所吸引。尽管我是一名在行业内摸爬滚打多年的老兵，但总觉得理论知识需要不断更新，尤其是面对如今日新月异的商业环境。这本书的讲解方式非常地道，不是那种枯燥的说教，而是通过大量的真实案例，将复杂的概念解释得通俗易懂。比如，书中关于A/B测试在电商平台优化中的应用，就举了一个非常具体的例子，从实验设计到结果解读，一步步地展示了如何通过数据驱动决策，有效地提升转化率。这一点对于我来说非常有启发性，因为我们公司在产品迭代过程中，常常会纠结于一些功能是否上线，而这本书提供的分析方法，无疑能为我们提供更科学的决策依据。此外，书中对各种数据可视化工具的介绍也十分到位，不仅讲解了如何使用，还强调了如何根据不同的分析目的选择最合适的可视化方式，这一点非常重要，因为好的可视化能让数据说话，直击问题核心。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我是被“包邮”两个字吸引来的，觉得这本书价格可能很亲民，内容大概也是走马观花那种。但拿到手翻了翻，感觉完全不是那么回事。书的纸质不错，摸起来挺有分量的，而且印刷很清晰，字体大小也合适，长时间阅读也不会觉得眼睛累。最让我意外的是，这本书的内容真的挺扎实的。我之前看过一些关于数据分析的书，要么讲得太理论，要么就是一些简单的操作教程，感觉用处不大。但这本《包邮 商业数据分析|5386914》不一样，它从一些最基础的概念讲起，比如什么是有效数据、如何清洗数据，然后逐步深入到一些更复杂的分析模型。我尤其喜欢它在讲解一些模型的时候，会结合实际的商业场景，告诉你这个模型能解决什么样的问题，以及在实际应用中需要注意哪些坑。这比单纯的理论讲解要有用得多，让我觉得学到的东西是真正能够应用到工作中的，而不是停留在纸面上。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，简约大气，封面上“包邮”两个字在现在这个强调性价比的时代，确实是个不错的卖点。书名“商业数据分析|5386914”虽然直接明了，但后面那个数字总让我有点好奇，是版本号还是某种内部编码？我拿到书的时候，整体感觉不错，纸张的质感还可以，印刷清晰，排版也很规整，翻阅起来没有那种廉价感。拿到手之后，我就迫不及待地翻看了目录，大概了解了一下整体的章节安排。从目录上看，这本书似乎涵盖了从数据基础知识、常用的分析工具，到具体的商业场景应用，脉络比较清晰。我特别关注了几个章节，比如关于用户行为分析和市场营销效果评估的部分，这正是我目前工作中最需要提升的技能。书的厚度适中，既不会让人觉得内容过于浅薄，也不会厚重到让人望而却步。总的来说，初印象是比较正面的，对这本书的实用性和内容深度还是有所期待的。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据分析抱有浓厚的兴趣，尤其是在数字化转型的浪潮下，掌握数据分析技能已经成为一项必备的职业素养。这本《包邮 商业数据分析|5386914》恰好满足了我对系统性学习的需求。它的内容编排非常合理，从宏观的商业分析框架，到微观的数据挖掘技术，都进行了详细的阐述。书中的案例分析环节尤其精彩，作者选取了不同行业、不同规模的企业案例，深入剖析了数据分析在这些企业中扮演的角色，以及如何利用数据解决实际业务问题。我印象最深的是关于客户细分的那一部分，书中提供的多种细分模型和应用场景，让我茅塞顿开，原来一直以来对客户的理解还可以更精细化。而且，书中还提到了不少最新的数据分析工具和技术，让我有机会接触到行业前沿的知识，这对于保持职业竞争力非常关键。

评分☆☆☆☆☆

这本《包邮 商业数据分析|5386914》给了我一些惊喜。一开始我只是想找一本入门级的商业数据分析书籍，没想到这本书的内容比我预期的要丰富得多。它在讲解基础概念的时候，并没有过于简化，而是用了一些生动的比喻和图示，让我这个初学者也能很快理解。比如，在解释“相关性”和“因果性”的区别时，作者用了一个非常贴切的生活化例子，一下子就点醒了我。更重要的是，这本书不仅仅是教你“做什么”，更强调“为什么这么做”。在介绍各种分析方法时，它都会解释这些方法背后的逻辑原理，以及它们适用的场景。我特别喜欢它关于数据驱动决策的部分，书中反复强调了数据分析的最终目的是为了驱动业务增长，这让我在学习过程中始终保持着清晰的目标感，知道自己学习这些知识是为了解决实际问题。