Data Analysis & Decision Making With Infotrac pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson Learning

作者:Albright, S. Christian/ Winston, Wayne L./ Zappe, Christopher

出品人:

页数:1084

译者:

出版时间:

价格:2421.23元

装帧:HRD

isbn号码:9780324400823

丛书系列:

图书标签:

• 数据分析
• 决策制定
• Infotrac
• 商业智能
• 统计学
• 管理学
• 数据挖掘
• 信息技术
• 高等教育
• 教材

揭示模式，驱动洞察：一本关于从海量数据中提炼价值的指南 在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。然而，仅仅拥有大量数据本身并不能带来竞争优势。真正的力量在于能否有效地分析这些数据，从中挖掘出隐藏的模式、趋势和洞察，并以此为基础做出明智的决策。这本书并非仅仅提供一套孤立的技术或工具，它是一份全面而实用的指南，旨在帮助读者掌握一套系统性的方法论，将原始数据转化为可操作的知识，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现业务增长与创新。 本书的出发点是认识到，数据分析不仅仅是关于数学和统计学，它更是一种思维模式，一种解决问题的框架。它鼓励读者跳出传统思维的束缚，以一种更具批判性和探索性的视角来审视数据。我们将从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的技术和应用。读者将了解到，数据分析的整个生命周期是如何运作的，从数据的收集、清洗、预处理，到探索性数据分析（EDA），再到模型的构建、评估和部署，以及最终的决策制定和结果解读。 第一部分：奠定坚实基础——理解数据与分析的本质 在开始任何分析之前，理解数据的本质至关重要。本书的第一部分将带领读者深入探索不同类型的数据，例如结构化数据（如数据库中的表格）、非结构化数据（如文本、图像、音频）和半结构化数据（如XML、JSON）。我们将讨论数据的来源、数据质量的重要性以及常见的脏数据问题（如缺失值、异常值、不一致性）。在此基础上，我们会介绍数据清洗和预处理的技术，这些技术是后续分析成功的关键。读者将学习如何有效地处理缺失数据、识别和处理异常值、进行数据转换（如归一化、标准化）以及如何处理分类变量和时间序列数据。 接着，我们将引入探索性数据分析（EDA）的概念。EDA是理解数据特性、发现潜在模式和假设的基石。我们将介绍各种可视化技术，如直方图、散点图、箱线图、热力图等，以及如何利用这些图表来揭示数据中的分布、关系和聚类。此外，我们还将介绍描述性统计方法，包括均值、中位数、方差、标准差、相关系数等，帮助读者量化地理解数据的基本特征。通过EDA，读者将学会如何提出有意义的问题，并初步回答这些问题，从而为更深入的建模奠定基础。 第二部分：解锁数据的力量——核心分析技术与方法 在掌握了数据基础之后，本书将进入核心的分析技术。我们将涵盖一系列广泛应用的统计学和机器学习方法，并强调它们的理论基础以及在实际场景中的应用。 统计建模将作为数据分析的重要组成部分。读者将学习回归分析，包括线性回归和逻辑回归，理解如何建立模型来预测连续变量和二元结果。我们将探讨模型评估的指标，如R平方、均方误差（MSE）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数，并教授读者如何解释模型系数的含义。此外，我们还将介绍假设检验的概念，学习如何根据样本数据对总体参数做出推断，以及如何理解p值和置信区间。 机器学习领域将是本书的另一大重点。我们将从监督学习开始，介绍决策树、随机森林、支持向量机（SVM）以及集成学习等算法。读者将理解这些算法的工作原理，以及它们在分类和回归任务中的应用。我们将探讨模型的超参数调优和交叉验证等技术，以提高模型的泛化能力。 接下来，我们将深入无监督学习。聚类分析，如K-Means和层次聚类，将帮助读者发现数据中的自然分组。降维技术，如主成分分析（PCA），将用于简化高维数据，便于可视化和进一步分析。我们还将介绍关联规则挖掘，例如Apriori算法，用于发现数据项之间的有趣关系，这在购物篮分析等领域有着广泛的应用。 时间序列分析也将被重点关注。读者将学习如何分析具有时间依赖性的数据，识别趋势、季节性和周期性。我们将介绍ARIMA模型等经典方法，以及如何进行时间序列预测。 第三部分：从数据到决策——实践应用与战略考量 数据分析的最终目的是驱动有效的决策。本书的第三部分将致力于将分析结果转化为实际的商业价值。 数据可视化在沟通分析结果方面起着至关重要的作用。我们将探讨高级可视化技术，以及如何创建引人入胜且信息量丰富的图表和仪表板。读者将学习如何根据目标受众和分析目的选择最合适的视觉呈现方式，从而有效地传达洞察。 商业智能（BI）将作为一种整体性的方法被介绍。我们将讨论如何利用BI工具来整合、分析和展示业务数据，从而支持战略规划和运营管理。读者将了解仪表板设计原则、数据仓库的概念以及OLAP（联机分析处理）技术。 决策科学将是本书的升华。我们将探讨如何将定量分析的结果与定性知识相结合，以做出更全面的决策。读者将学习风险评估、不确定性下的决策以及成本效益分析等概念。我们将强调模型的可解释性和透明度，以及如何建立一套流程来确保分析结果能够真正指导实践。 此外，本书还将探讨案例研究，通过真实的商业场景来展示数据分析的应用。读者将看到企业如何利用数据分析来优化营销策略、提升客户体验、改进运营效率、识别欺诈行为以及开发新产品。这些案例将涵盖不同行业，包括零售、金融、医疗保健、制造业等，帮助读者理解数据分析的普适性和强大影响力。 第四部分：面向未来——新兴趋势与持续发展 数据分析领域正在不断发展，本书也将展望未来。我们将探讨大数据技术，如Hadoop和Spark，以及它们如何处理海量数据的能力。人工智能（AI）和机器学习的最新进展，如深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉，也将被触及，揭示它们为数据分析带来的新机遇。 最后，本书将强调伦理和社会责任的重要性。在数据分析过程中，保护用户隐私、避免算法偏见以及确保数据的公平性和透明度是至关重要的。我们将讨论数据治理、合规性以及如何在追求数据价值的同时，维护社会信任。 总而言之，本书旨在成为您在数据分析和决策制定领域的可靠伙伴。无论您是学生、研究人员还是商业专业人士，这本书都将为您提供一套坚实的理论基础、丰富的实践工具和深刻的洞察，帮助您驾驭数据，解锁其无限潜能，最终做出更明智、更有效的决策，从而在快速变化的商业环境中取得成功。它不仅仅是一本书，更是一扇通往数据驱动未来的大门。

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