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出版者:机械工业出版社作者:（美）Hector Cuesta 出品人: 页数:0 译者:刁晓纯出版时间:2014-9 价格:59.00 装帧: isbn号码:9787111476238 丛书系列:大数据技术丛书

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具体描述

【编辑推荐】

资深数据分析咨询师多年经验结晶，通过大量典型数据分析案例，全面而深入地讲解分类分析、聚类分析、数据可视化及预测方面的各种技术和方法，为快速掌握并灵活运用数据分析技术提供最佳实践指南。

【内容简介】

本书共14章：第1章探讨数据分析的基本原理和数据分析步骤；第2章解释如何清洗并准备好数据；第3章展示了在JavaScript可视化框架下应用D3.js来实现各类数据的可视化方法；第4章介绍如何应用朴素贝叶斯算法来区分垃圾邮件；第5章讲解应用动态时间规整方法寻找图像间的相似性；第6章介绍使用随机游走算法和可视化的D3.js动画技术模拟股票价格；第7章介绍核岭回归（KRR）的原理以及应用；第8章描述如何使用支持向量机方法进行分类分析；第9章介绍应用细胞自动机方法对传染病进行建模；第10章解释如何应用Gephi从Facebook获取社会化媒体图谱并使之实现可视化；第11章介绍如何应用Twitter数据进行情感分析；第12章介绍如何使用MongoDB进行数据处理和聚合；第13章详细介绍如何在MongoDB数据库中应用MapReduce编程模型；第14章介绍如何应用IPython和Wakari开展线上数据分析。

通过阅读本书，你将学到：

从数据分析项目中得到有意义的结果

可视化你的数据，找出趋势和相关性

建立你自己的图像相似性搜索引擎

了解如何从时间序列数据中预测数值

在MongoDB中探索MapReduce框架

创建D3.js互动式模拟

《数据驱动的决策艺术》简介在这个信息爆炸的时代，数据已然成为企业生存和发展的关键驱动力。然而，仅仅拥有大量数据并不能带来竞争优势，真正的挑战在于如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为切实可行的商业策略。《数据驱动的决策艺术》并非一本枯燥的技术手册，它是一次深入探索数据价值的旅程，一本帮助你掌握从数据中发现智慧、引领变革的实用指南。本书将引导你走出数据分析的误区，摆脱“只看数字，不解其意”的困境，让你真正学会“读懂”数据，并将其转化为驱动业务增长的强大引擎。我们相信，数据分析的终极目标并非复杂模型的搭建，而是清晰、有力的决策支持。本书摒弃了晦涩难懂的数学公式和高深莫测的算法细节，而是将重点放在数据分析的思维模式、实操技巧以及如何将分析结果有效地传达给决策者。无论你是初涉数据领域的新手，还是希望提升数据分析能力的从业者，本书都能为你提供宝贵的启示和实用的工具。本书内容梗概：第一部分：数据思维的基石——看见数据的价值数据的世界，远比你想象的更精彩：本章将为你揭示数据在我们日常生活和商业活动中的广泛应用，从个性化推荐到精准营销，从产品优化到风险控制，数据无处不在，无时无刻不在影响着我们的决策。我们将通过生动的案例，让你深刻理解数据分析的强大潜力和无限可能。你的数据，真的“懂”你吗？——理解数据质量的重要性：许多分析项目之所以失败，并非技术问题，而是源于对数据质量的忽视。本书将深入剖析影响数据质量的常见因素，如数据不准确、不完整、不一致等，并提供一套行之有效的“数据体检”方法，帮助你识别和解决数据中的潜在问题。只有拥有干净、可靠的数据，我们才能进行有意义的分析。从“我有数据”到“我能用数据”——数据收集与整理的艺术：如何有效地收集、清洗和整理数据是数据分析的第一步，也是至关重要的一步。本书将详细介绍各种数据收集渠道和方法，并重点讲解数据清洗和预处理的实用技巧，包括处理缺失值、异常值、数据转换等。我们将强调“少即是多”的原则，教你如何在有限的时间内，最高效地将原始数据转化为分析就绪的状态。数据的语言，如何解读？——基础统计学的智慧：尽管本书不强调复杂的数学公式，但理解一些基础的统计学概念对于解读数据至关重要。我们将用通俗易懂的语言，讲解均值、中位数、方差、标准差、相关性等核心统计量，并演示如何在实际业务场景中应用这些概念来理解数据的分布、趋势和关系。可视化的力量——让数据“说话”：枯燥的数字难以直观地传达信息，而可视化则能将数据转化为一目了然的图表。本书将重点介绍各种常用的数据可视化图表类型，如柱状图、折线图、散点图、饼图等，并教授你如何根据不同的分析目的选择最合适的图表，以及如何设计清晰、美观、富有表现力的图表，让你的数据洞察更加生动有力。第二部分：洞察的实践——解锁数据价值的核心用户画像构建：了解你的客户，才能赢得市场：深入理解你的目标客户是所有营销和产品策略的基础。本书将引导你如何从用户行为数据、交易数据、社交媒体数据等多维度构建详尽的用户画像，从而更精准地定位目标群体，制定个性化的营销活动和产品服务。用户行为分析：预测未来，驱动增长：用户在产品或服务中的行为轨迹蕴含着丰富的商业价值。我们将介绍如何分析用户的点击流、转化路径、留存率等关键指标，识别用户痛点和偏好，发现潜在的增长机会，并优化用户体验，提升用户满意度和忠诚度。 A/B 测试与实验设计：用数据说话，验证策略有效性：在快速变化的商业环境中，不断尝试和验证是成功的关键。本书将详细讲解A/B测试的设计原理、执行步骤以及结果解读，帮助你科学地评估不同策略、功能或设计的优劣，从而做出更明智的决策，避免盲目投入。关联分析与市场篮子：发现隐藏的销售机会： “购买了尿布的顾客，也常常会购买啤酒。” 这种看似随机的关联背后，往往隐藏着巨大的商业价值。本书将介绍关联分析的方法，帮助你发现产品之间的隐藏联系，优化产品陈列、捆绑销售和交叉推广策略，最大化销售额。预测性分析入门：预见趋势，领先一步：预测能力是企业竞争力的重要体现。本书将为你揭示预测性分析的基本原理，并介绍一些入门级的预测模型，例如时间序列分析、简单回归分析等，帮助你预测销售趋势、用户流失概率、设备故障等，从而提前布局，规避风险。文本数据分析：挖掘非结构化信息中的宝藏：在社交媒体、评论、客服记录等非结构化数据中，蕴藏着海量的用户反馈和市场信息。本书将介绍一些基本的文本分析方法，如情感分析、关键词提取等，帮助你从海量文本中快速提取有价值的洞察，理解用户情绪，发现新的市场机会。第三部分：决策的转化——让数据洞察落地数据故事讲述：将复杂洞察转化为引人入胜的故事：数据分析的最终目的是为了驱动决策，而清晰、有说服力的沟通至关重要。本书将教授你如何将枯燥的数据分析结果，通过数据故事的形式，生动形象地呈现给决策者，让他们能够快速理解关键信息，并做出正确的判断。构建数据报告与仪表盘：让数据可视化成为你的“第二大脑”：如何有效地呈现数据分析结果，让决策者能够随时随地了解业务现状和关键指标？本书将指导你如何设计清晰、直观、交互式的数据报告和仪表盘，将关键洞察可视化，为日常决策提供便利。跨部门协作的数据文化：打破信息孤岛，实现数据共享：数据分析并非IT部门的专属任务，它需要融入到整个组织的血液中。本书将探讨如何构建跨部门的数据协作文化，促进信息共享，让更多人参与到数据驱动的决策过程中，充分发挥数据的集体智慧。数据伦理与隐私保护：在数据价值挖掘中坚守底线：随着数据应用的深入，数据伦理和隐私保护变得日益重要。本书将强调在数据分析过程中，必须遵守相关的法律法规和道德规范，保护用户隐私，建立负责任的数据使用机制。持续学习与工具选择：在数据领域不断前行：数据分析领域日新月异，新的工具和方法层出不穷。本书将为你提供一些持续学习的建议，并介绍一些主流的数据分析工具，帮助你根据自身需求选择合适的工具，不断提升数据分析能力。《数据驱动的决策艺术》是一本为你量身打造的指南，它将帮助你：摆脱数据迷雾，看清数据背后的真正意义。掌握实用的数据分析技巧，将抽象概念转化为具体行动。提升数据沟通能力，让你的分析结果得到重视和采纳。构建数据驱动的决策体系，在竞争激烈的市场中脱颖而出。无论你身处哪个行业，无论你的角色如何，掌握数据分析的能力都将为你打开新的视野，赋予你更强大的决策力量。翻开《数据驱动的决策艺术》，让我们一起踏上这场激动人心的探索之旅，用数据点亮你的商业未来！

作者简介

Hector Cuesta 资深数据分析咨询师，为金融服务、社会化网络、在线学习和人力资源等多个行业提供软件工程与数据分析方面的咨询服务。他是墨西哥州自治大学计算机科学系的讲师，主要研究领域涉及计算流行病学、机器学习、计算机视觉、高性能计算、大数据、模拟和数据可视化。他是《Software Guru》杂志的专栏作家，并且在一些国际期刊和会议中发表多篇科学论文。业余时间，他是乐高机器人和树莓派的狂热爱好者。

目录信息

译者序
序
前言
评审者简介
致谢
第1章　开始 1
1.1　计算机科学 1
1.2　人工智能 1
1.3　机器学习 2
1.4　统计学 2
1.5　数学 2
1.6　专业领域知识 2
1.7　数据、信息和知识 3
1.8　数据的本质 3
1.9　数据分析过程 4
1.9.1　问题 5
1.9.2　数据准备 5
1.9.3　数据探索 5
1.9.4　预测建模 6
1.9.5　结果可视化 6
1.10　定量与定性数据分析 7
1.11　数据可视化的重要性 7
1.12　大数据 8
1.12.1　传感器和摄像头 9
1.12.2　社会化网络分析 10
1.12.3　本书的工具和练习 11
1.12.4　为什么使用Python 11
1.12.5　为什么使用mlpy 11
1.12.6　为什么使用D3.js 12
1.12.7　为什么使用MongoDB 12
1.13　小结 12
第2章　数据准备与处理 13
2.1　数据源 13
2.1.1　开源数据 14
2.1.2　文本文件 14
2.1.3　Excel文件 15
2.1.4　SQL数据库 15
2.1.5　NoSQL数据库 16
2.1.6　多媒体 17
2.1.7　网页检索 17
2.2　数据清洗 19
2.2.1　统计方法 20
2.2.2　文本解析 20
2.2.3　数据转化 21
2.3　数据格式 22
2.3.1　CSV 22
2.3.2　JSON 24
2.3.3　XML 25
2.3.4　YAML 26
2.4　开始使用OpenRefine工具 27
2.4.1　Text facet 27
2.4.2　聚类 27
2.4.3　文件过滤器 28
2.4.4　numeric facet 29
2.4.5　数据转化 29
2.4.6　数据输出 30
2.4.7　处理历史 31
2.5　小结 31
第3章　数据可视化 32
3.1　数据导向文件 32
3.1.1　HTML 33
3.1.2　DOM 33
3.1.3　CSS 34
3.1.4　JavaScript 34
3.1.5　SVG 34
3.2　开始使用D3.js 34
3.2.1　柱状图 35
3.2.2　饼图 39
3.2.3　散点图 41
3.2.4　单线图 43
3.2.5　多线图 46
3.3　交互与动画 49
3.4　小结 52
第4章　文本分类 53
4.1　学习和分类 53
4.2　贝叶斯分类 54
4.3　E-mail主题测试器 55
4.4　数据 56
4.5　算法 57
4.6　分类器的准确性 61
4.7　小结 62
第5章　基于相似性的图像检索 63
5.1　图像相似性搜索 63
5.2　动态时间规整 64
5.3　处理图像数据集 65
5.4　执行DTW 66
5.5　结果分析 68
5.6　小结 70
第6章　模拟股票价格 71
6.1　金融时间序列 71
6.2　随机游走模拟 72
6.3　蒙特•卡罗方法 73
6.4　生成随机数 73
6.5　用D3.js实现 74
6.6　小结 80
第7章　预测黄金价格 82
7.1　处理时间序列数据 82
7.2　平滑时间序列 85
7.3　数据——历史黄金价格 87
7.4　非线性回归 88
7.4.1　核岭回归 88
7.4.2　平滑黄金价格时间序列 90
7.4.3　平滑时间序列的预测 91
7.4.4　对比预测值 92
7.5　小结 93
第8章　使用支持向量机的方法进行分析 94
8.1　理解多变量数据集 94
8.2　降维 97
8.2.1　线性无差别分析 98
8.2.2　主成分分析 98
8.3　使用支持向量机 100
8.3.1　核函数 101
8.3.2　双螺旋问题 101
8.3.3　在mlpy中执行SVM 102
8.4　小结 105
第9章　应用细胞自动机的方法对传染病进行建模 106
9.1　流行病学简介 106
9.2　流行病模型 108
9.2.1　SIR模型 108
9.2.2　使用SciPy来解决SIR模型的常微分方程 108
9.2.3　SIRS模型 110
9.3　对细胞自动机进行建模 111
9.3.1　细胞、状态、网格和邻域 111
9.3.2　整体随机访问模型 111
9.4　通过D3.js模拟CA中的SIRS模型 112
9.5　小结 120
第10章　应用社会化图谱 121
10.1　图谱的结构 121
10.1.1　间接图谱 121
10.1.2　直接图谱 122
10.2　社会化网络分析 122
10.3　捕获Facebook图谱 123
10.4　使用Gephi对图谱进行再现 126
10.5　统计分析 128
10.6　度的分布 129
10.6.1　图谱直方图 130
10.6.2　集中度 131
10.7　将GDF转化为JSON 133
10.8　在D3.js环境下进行图谱可视化 135
10.9　小结 139
第11章　对Twitter数据进行情感分析 140
11.1　解析Twitter数据 140
11.1.1　tweet 140
11.1.2　粉丝 141
11.1.3　热门话题 141
11.2　使用OAuth访问API 142
11.3　开始使用Twython 143
11.3.1　简单查询 144
11.3.2　处理时间表 147
11.3.3　处理粉丝 149
11.3.4　处理地点和趋势信息 151
11.4　情感分类 153
11.4.1　ANEW 154
11.4.2　语料库 154
11.5　使用NLTK 155
11.5.1　单词包 156
11.5.2　朴素贝叶斯 156
11.5.3　tweet的情感分析 158
11.6　小结 159
第12章　使用MongoDB进行数据处理和聚合 160
12.1　开始使用MongoDB 160
12.1.1　数据库 161
12.1.2　集合 161
12.1.3　文件 162
12.1.4　Mongo shell 162
12.1.5　Insert/Update/Delete 163
12.1.6　Queries查询 163
12.2　数据准备 165
12.2.1　使用OpenRefine进行数据转换 165
12.2.2　通过PyMongo来插入文件 167
12.3　分组 169
12.4　聚合框架 172
12.4.1　流水线 173
12.4.2　表达式 174
12.5　小结 175
第13章　使用MapReduce方法 176
13.1　MapReduce概述 176
13.2　编程模型 177
13.3　在MongoDB中使用MapReduce 178
13.3.1　map函数 178
13.3.2　reduce函数 178
13.3.3　使用Mongo shell 179
13.3.4　使用UMongo 180
13.3.5　使用PyMongo 182
13.4　过滤输入集合 184
13.5　分组和聚合 184
13.6　文字云对tweet中最常见的积极词汇进行可视化 186
13.7　小结 191
第14章　使用IPython和Wakari进行在线数据分析 192
14.1　开始使用Wakari 192
14.2　开始使用IPython记事本 195
14.3　通过PIL进行图像处理简介 197
14.3.1　打开一个图像 197
14.3.2　图像直方图 198
14.3.3　过滤 198
14.3.4　操作 200
14.3.5　转化 201
14.4　使用Pandas 202
14.4.1　处理时间序列 202
14.4.2　通过数据框架来操作多变量数据集 206
14.4.3　分组、聚合和相关 208
14.5　使用IPython进行多机处理 211
14.6　分享你的记事本 212
14.7　小结 214
附录　环境搭建 215
· · · · · · (收起)

读后感

☆☆☆☆☆

用户评价

☆☆☆☆☆

这本书的排版简直是灾难，印刷质量也让人不敢恭维。拿到手的时候，我就感觉到一股廉价油墨的味道，内页纸张薄得跟餐巾纸似的，稍不留神就可能撕坏。更要命的是，里面的图表和代码示例，字体小得可怜，而且排版混乱不堪，很多地方的逻辑跳跃得让人摸不着头脑。作者似乎根本没有经过任何校对，错别字和语法错误随处可见，让人严重怀疑其专业性。我尝试着跟着书中的步骤走，结果很多地方的示例代码根本跑不起来，需要自己去猜想作者到底想表达什么，这简直是在浪费读者的时间。对于想认真学习某个技能的人来说，这样的书籍不仅没有帮助，反而会带来极大的挫败感。我花了大量时间去修正书中的明显错误，而不是真正去理解内容本身。如果你期望从一本印刷精良、内容严谨的教材中学习，这本书绝对会让你失望透顶。它的装帧设计毫无美感可言，封面设计平庸至极，仿佛是十几年前的盗版书水平。

☆☆☆☆☆

我花了整整一个下午的时间试图理解其中关于时间序列模型的描述，结果简直是一头雾水。作者似乎默认读者已经具备了深厚的统计学背景，一上来就抛出了一大堆高深晦涩的术语，完全没有进行循序渐进的解释。那些被冠以“入门”之名的章节，实际上更像是给专业人士的快速参考手册。举个例子，在讲解某一特定算法的推导过程时，关键的数学步骤被完全省略了，直接跳到了结论，这对于初学者来说是致命的。我不得不去查阅其他更专业的教科书来填补这些知识空白，这完全违背了我购买这本书的初衷——我希望它能自成体系地解决我的学习需求。此外，书中的案例分析也显得过于理想化和脱离实际，数据来源含糊不清，得出的结论缺乏足够的论证支撑。如果要用一个词来形容这本书的深度，那就是“肤浅的堆砌”，它罗列了很多名词，但从未真正深入到“如何做”和“为什么这样做”的核心。对于那些渴望掌握扎实理论基础的读者，这本书提供的帮助微乎其微，更像是零散知识点的集合，缺乏一条清晰的主线来串联。

☆☆☆☆☆

这本书的章节结构简直是随机拼凑起来的，完全看不出任何精心设计的学习路径。读起来感觉就像在翻阅一本厚厚的文档集锦，主题之间转换得生硬而突兀。比如，前一章还在讨论数据清洗的基础操作，下一章就突然跳到了高维数据可视化的高级技巧，中间完全没有过渡性的内容来帮助读者平稳过渡和建立联系。我最不能忍受的是，很多基础概念的解释分散在不同的章节中，导致我需要不停地翻阅前后章节来拼凑一个完整的概念画像，极大地破坏了阅读的连贯性和沉浸感。一个好的教程应该像引导者，逐步带领你深入，但这本书更像是把你扔进一个信息迷宫，让你自己去寻找出口。很多本应在早期就介绍的必备工具和环境配置，居然被零散地放在了最后几章，这使得初期尝试跟随实践的读者会遇到不必要的障碍。这种组织方式不仅低效，还严重考验读者的耐心和信息整合能力。

☆☆☆☆☆

这本书的作者的写作语气过于傲慢和居高临下，读起来让人感到很不舒服。他似乎在用一种“我比你知道得多”的姿态来陈述观点，而不是以一种平等的、教育性的口吻来引导读者。很多地方，作者习惯于使用带有强烈主观色彩的断言，比如“任何有常识的人都会知道……”或者“显而易见的是……”，这种表达方式完全没有顾及到读者的知识差异，反而让人觉得作者在贬低读者的理解能力。此外，书中对新技术的介绍也显得非常滞后，似乎是基于几年前的知识框架编写的。在如今这个技术迭代飞快的领域，一本不包含最新最佳实践的书籍，其参考价值会大打折扣。我希望一本“实用”的书籍能够紧跟前沿，提供当前社区公认的、效率最高的方法论，而不是重复一些已经被更优解取代的陈旧模式。整体而言，这本书给我的感觉是：内容陈旧，态度傲慢，结构混乱，阅读体验极差，完全不值这个价钱。

☆☆☆☆☆

我尝试在书中寻找任何与实际工作场景接轨的、能够立刻上手解决问题的方案，但发现它在这方面做得非常欠缺。书中的代码块虽然存在，但往往是孤立的、不完整的片段，缺乏将它们集成到一个完整项目流程中的指导。例如，它展示了如何调用某个库函数，但没有解释在真实数据项目中，你需要以何种频率和在哪个阶段调用它，以及调用后如何进行后续的错误处理和结果验证。这种“说明书式”的介绍，对于需要快速将理论转化为生产力的专业人士来说，价值大打折扣。我希望看到的是一个端到端（end-to-end）的案例，从原始数据的获取、预处理、模型构建，到最终的部署和报告生成，但这本书几乎没有提供任何这样的深度指导。它停留在对工具的介绍层面，而未能触及将这些工具系统化地应用于复杂业务问题的精髓。与其说是“实用”，不如说它只是对市面上各种工具的“目录式”罗列。

☆☆☆☆☆

看到以上的书评，我翻白眼，我才不想要参考这样的书评。统计学、数学基础、以及python基础不好的同学，这本书不适合你们。原因一、整本书对基础原理的讲解不深入；原因二、书里的代码很多bug，比如第四章里定义的training函数，有一个for循环少了一个缩进，导致的结果就是，运行结束只对一条数据进行训练。总的来说，这是一本译者、编者、校对十分不负责任的书

☆☆☆☆☆

还凑合

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2017看过，入门……

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介绍了不同的应用场景下的不同分析模型，但是例子比较简单，介绍也不够深入，适合初学者了解数据分析的基础过程。

☆☆☆☆☆

本书提供了一系列现实中将数据转化为洞察力的案例。书中覆盖了广泛的数据分析工具和算法，用于进行分类分析、聚类分析、数据可视化、数据模拟以及预测。本书的目标是帮助你了解数据从而找到相应的模式、趋势、相互关系以及洞察力。书中所包括的实用项目充分利用了MongoDB、D3.js和Python语言并采用代码片段和详细描述的方式向读者呈现本书的核心概念。