商业数据科学(影印版)(英文版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:东南大学

作者:(美)福斯特·普罗沃斯特

出品人:

页数:386

译者:

出版时间:2018-02-01

价格:98.0

装帧:

isbn号码:9787564175283

丛书系列:

图书标签:

• 数据科学
• 商业分析
• 机器学习
• 产品经理
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• 商业分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 统计学
• 商业智能
• Python
• R语言
• 数据可视化
• 商业决策

《商业数据科学》(影印版)(英文版) 这本书籍是一本关于商业领域数据科学应用的综合性指南。它深入探讨了如何利用数据驱动的洞察力来解决复杂的商业问题，优化决策流程，并最终提升企业绩效。本书旨在为读者提供一套扎实的数据科学理论基础，并将其巧妙地融入到商业实践的方方面面。 核心内容概述： 全书围绕着“如何将数据转化为有价值的商业洞察”这一核心主线展开。它不仅仅是技术层面的讲解，更强调了数据科学在商业战略、市场营销、运营管理、风险控制等多个维度上的实际应用价值。 1. 数据科学基础与商业思维的融合： 本书首先会介绍数据科学的基本概念，包括数据挖掘、机器学习、统计建模、数据可视化等关键技术。但不同于纯粹的技术手册，它会时刻强调这些技术在商业场景中的意义和作用。例如，在讲解回归分析时，会结合客户流失预测、销售额预测等具体商业案例，说明模型如何帮助企业识别高风险客户或预测未来市场趋势。 它会引导读者建立一种“商业数据思维”，即在接触任何数据问题时，首先思考“这个问题对业务有什么影响？”，其次是“我们需要解决什么商业问题？”，最后才是“哪些数据和技术可以帮助我们解决这个问题？”。 2. 数据驱动的决策与战略制定： 本书会详细阐述如何构建数据驱动的决策框架。从业务问题的定义、数据的收集与清洗，到模型的选择与构建，再到结果的解读与应用，提供了一整套系统性的方法论。 它会强调数据在战略制定中的关键作用，例如如何通过分析市场数据来发现新的商机，如何通过用户行为分析来优化产品策略，如何通过竞争对手数据分析来制定竞争优势。 3. 关键商业领域的应用场景： 市场营销： 详细介绍如何利用数据进行客户细分、精准营销、广告效果评估、营销活动优化。例如，讲解如何构建客户画像，预测客户购买意愿，实现个性化推荐，从而提升营销ROI。 产品开发与创新： 探讨如何通过用户反馈、使用数据、市场趋势分析来指导产品迭代和新产品开发。例如，通过A/B测试来优化产品功能，通过用户行为分析来理解产品痛点，发现潜在的产品创新方向。 运营管理： 讲解如何利用数据优化供应链、库存管理、生产流程、客户服务。例如，预测设备故障，优化配送路线，提高服务效率，降低运营成本。 金融与风险管理： 介绍如何利用数据进行信用评分、欺诈检测、交易风险评估、投资组合优化。例如，构建欺诈模型来识别可疑交易，利用历史数据预测市场波动。 人力资源： 探讨如何通过数据分析来优化招聘流程、员工绩效管理、人才流失预测。 4. 数据可视化与沟通： 本书非常重视数据可视化在商业沟通中的作用。它会介绍各种图表类型及其适用场景，以及如何利用可视化工具清晰、有效地传达复杂的分析结果给非技术背景的商业决策者。强调“讲好数据故事”的重要性。 5. 技术实现与工具介绍（侧重于理论与应用）： 虽然是英文原版，但本书在技术实现部分会以清晰易懂的方式讲解核心算法和模型。它会提及常用的数据科学工具和编程语言（如Python、R等），但重点在于这些工具如何在实际商业问题中被应用，而不是提供详细的编程教程。其目的是让读者理解背后的逻辑和方法。 本书的价值所在： 理论与实践的高度结合： 既有扎实的数据科学理论基础，又有丰富的商业应用案例，帮助读者将知识落地。 面向商业问题： 始终以解决商业问题为导向，而非孤立的技术讲解。 培养数据驱动思维： 帮助读者建立用数据思考、用数据决策的习惯。 提升职场竞争力： 对于希望在数据科学领域发展或在传统商业领域提升数据分析能力的专业人士来说，本书提供了宝贵的知识和技能。 总而言之，这本书是一份不可多得的资源，它能够帮助读者构建起一套完整的商业数据科学知识体系，并具备将数据转化为实际商业价值的能力。它不仅是一本书，更是一条通往数据驱动商业时代的桥梁。

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总而言之，这本书给我的感觉是“扎实”和“全面”，它不仅仅是一本工具书，更像是一本关于数据驱动决策哲学的深度探讨。它覆盖的广度令人印象深刻，从数据采集、清洗的基础工作，到高级的预测建模和结果解释，几乎构成了一个完整的商业数据科学工作流。它教会的不仅仅是“做什么”，更重要的是“为什么这样做是正确的，以及这种正确性如何影响商业价值的实现”。对于任何希望建立坚实数据科学基础，并希望将技术能力转化为商业影响力的读者而言，这本书无疑是一个极佳的起点或重要的参考资源，其内容的深度和广度都足以支撑长期的学习和实践。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏作者在处理理论与实践结合时的平衡感。这本书没有陷入纯粹的数学推导泥潭，也没有流于空洞的案例堆砌。它巧妙地在每一个关键技术点之后，都穿插了精心挑选的、具有代表性的商业场景分析。这些分析不仅仅是展示“如何使用某个工具”，更深层次地探讨了“在特定商业约束下，选择A方法而非B方法的深层原因和权衡”。这种对决策背景的强调，极大地提升了这本书的实用价值。对于身处业界，需要将所学迅速转化为生产力的专业人士来说，这种贴近实战的讲解方式，远比单纯的教科书式的叙述来得有效得多。

评分☆☆☆☆☆

从语言风格上来说，这本英文原著的行文流畅且极具洞察力，即便涉及到晦涩的统计学概念，作者也能用一种非常清晰、甚至略带幽默感的笔触来阐述，这极大地降低了阅读的门槛。我发现自己很少需要频繁地停下来查阅生词或复杂的长句，这让我能够保持阅读的连贯性，从而更好地把握知识点的内在联系。这种优秀的文字功底，使得原本严肃的技术内容变得生动有趣，让人愿意主动地深入探索下去，而不是被动地应付。能够接触到如此高水准的英文表达，本身也是一种宝贵的学习体验，有助于提升我对专业英语的理解和应用能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量确实让人眼前一亮，纸张厚实，触感温润，翻阅起来非常舒适。虽然内容本身是影印版的英文原著，但排版设计得相当用心，字迹清晰锐利，间距适中，即便长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。尤其是那些图表和公式的呈现，在影印版中往往容易出现模糊不清的问题，但这本书的处理得相当到位，线条和阴影保留得很好，使得复杂的概念也能一目了然。装订也很牢固，预期这本书能经受住我未来频繁查阅的考验。从物理层面上来说，这绝对是一本值得收藏的资料，那种厚重感和纸张的质感，是纯电子版无法比拟的体验，让人更能沉浸在知识的海洋中，每一次翻阅都像是在与原作者进行一次面对面的交流。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节逻辑安排得非常具有启发性，它似乎遵循了一种从宏观概念构建到具体技术细节深化的路径。初读时，我感觉作者并没有急于抛出复杂的模型，而是花了大量的篇幅来铺垫“为什么”需要数据科学思维，这对我们这些刚接触这个领域的学习者来说，至关重要。这种循序渐进的教学方式，使得原本看似高不可攀的“商业数据科学”变得平易近人。它不只是罗列算法，更像是在教授一套解决商业问题的系统性思维框架，每一步都有清晰的商业目标导向。读完前几章，我感觉自己看待商业案例的视角都有了微妙但显著的提升，不再只是关注结果，而是开始主动去拆解数据如何支撑决策的过程。

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Data Science for Business 1、属于讲数据科学在商业应用的方法论，其实就是简单介绍一下做一个数据项目需要的变量准备、模型选择和优化、验证和校验标准，最后讲数据科学团队组建、文化氛围 2、因为不是数据科学技术书，所以没有什么公式，但还是有一点，例如讲贝叶斯定律和回归，对了解这些技术但不常用的人来说可以温习，又不用深入，各取所需 3、有些方法或图形，如lift curve，在纯技术书里面讲的很少，也算是另一个视角 4、总体而言平平无奇，有一点少见内容但肯定不是新东西

评分☆☆☆☆☆

看过的最好的机器学习入门读物，内容浅显易懂，图文并茂，尽管没有涉及太多数学推理，但是把基础概念解释得很清楚

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Data Science for Business 1、属于讲数据科学在商业应用的方法论，其实就是简单介绍一下做一个数据项目需要的变量准备、模型选择和优化、验证和校验标准，最后讲数据科学团队组建、文化氛围 2、因为不是数据科学技术书，所以没有什么公式，但还是有一点，例如讲贝叶斯定律和回归，对了解这些技术但不常用的人来说可以温习，又不用深入，各取所需 3、有些方法或图形，如lift curve，在纯技术书里面讲的很少，也算是另一个视角 4、总体而言平平无奇，有一点少见内容但肯定不是新东西

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看过的最好的机器学习入门读物，内容浅显易懂，图文并茂，尽管没有涉及太多数学推理，但是把基础概念解释得很清楚