具体描述
這本內容完整深入，但又不至於太技術性的指南介紹了資料科學的基礎原則，並引導你了解從資料中抽出有用知識與商業價值所需的「數據分析思維」。透過資料科學原則的學習，你會了解今日常用的許多資料採礦技術。更重要的是，這些原則奠定了經由資料採礦技術解決商業問題所需之程序與策略的基礎。
「這本書超越了數據分析入門手冊的層次，它是我們這些以無所不在的數據商機及新的數據導向決策任務為事業基礎者（所有人？）的必備指南。」
－Tom Phillips，Media6Degrees首席執行長，前Google搜尋與分析主管
「兩位作者都是在資料科學有名氣之前就已聲譽卓著的專家，他們將複雜的主題處理得淺顯易懂，讓所有人都能輕鬆閱讀。這是第一本談論資料科學觀念之商業問題實際應用的著作。本書藉由羅各種引人入勝的真實案例，點出商業上大家所熟悉、常見的問題，像顧客流失、目標市場行銷，甚至是威士忌分析！
本書獨特的地方在於，它不是直接提供你各種演算法，而是幫助讀者了解數據科學背後的基礎概念，以及最重要的，如何處理並成功地解決問題。無論你想要的是綜合性的數據科學概論，或者你是個需要打好基礎的新手數據科學家，這都是一本必讀好書。」
－Chris Volinsky，AT&T實驗室統計研究總監，為Netflix所舉辦的百萬美元挑戰賽的優勝團隊成員之一
「資料數據是產能增長、創新與更豐富之顧客洞察等新浪潮的基礎，直到最近才被廣泛視為競爭優勢來源，妥善處理數據正迅速成為不被淘汰的籌碼。作者們深度的應用經驗讓此書成為必讀經典，讓你能窺見競爭對手的策略。」
－Alan Murray，連續創業家，Coriolis Ventures合夥人
作者简介
Foster Provost
紐約大學史登商學院的教授兼NEC教職研究員，他在該校講授商業分析、資料科學，以及許多MBA課程。其得獎研究廣獲閱讀及引用。而在加入紐約大學之前，他以研究資料科學家的身分，為今日Verizon的前身工作了五年。在過去十年間，Provost教授已與其他人共同創辦了數個成功的資料科學導向公司。
Tom Fawcett
擁有機器學習領域的博士學位，已在業界擔任研發工作超過二十年（GTE實驗室、NYNEX/Verizon的實驗室，以及HP的實驗室等）。其發表作品，不論是方法論方面的（例如評估資料採礦結果）還是應用方面的（例如詐欺檢測與垃圾郵件過濾），皆已成為資料科學界的標準讀物。
目录信息
第二章 商業問題與資料科學解決方案
第三章 預測性建模入門：從關聯性到監督式區隔
第四章 將模型配適於數據資料
第五章 過適與避免過適
第六章 相似性、鄰近及聚類
第七章 決策分析思維I：怎樣的模型才是好模型？
第八章 將模型效果視覺化
第九章 證據與機率
第十章 文本的表述與文字採礦
第十一章 決策分析思維II：關於分析設計
第十二章 其他的資料科學任務與技術
第十三章 資料科學與商業策略
第十四章 總結
附錄A 提案審查指南
附錄B 另一個提案範例
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读后感
评分
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用户评价
拿到《资料科学的商业应用》这本书，我怀着一种对商业智慧和技术力量融合的极度好奇心。我深知，在这个数据驱动的时代，企业若想保持竞争力，就必须学会如何从海量数据中挖掘出洞察，并转化为实际的商业行动。然而，数据科学对我而言，常常如同一个充满奥秘的黑匣子，我渴望打开它，了解其中运作的逻辑和方法。我非常期待这本书能够系统地讲解数据科学的核心理念，并将其与丰富的商业应用场景相结合。例如，在客户细分和精准营销方面，数据科学是如何帮助企业识别不同的客户群体，并针对他们的特定需求和偏好，制定出更加有效的营销策略，从而提高客户的转化率和复购率？在风险管理和欺诈检测方面，它又能如何通过分析大量的交易数据和行为模式，来识别潜在的风险，并采取预防措施，以保护企业的资产和声誉？我希望这本书不仅能提供理论知识，更能通过生动形象的案例分析，让我看到数据科学在解决实际商业问题时的强大力量，并为我提供一些可供借鉴的实践经验和方法论，从而能够将这些知识融会贯通，应用于我自己的工作，为企业带来切实的价值。
评分《资料科学的商业应用》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术类书籍，它更像是一扇通往未知商业机遇的大门。我始终认为，在这个信息时代，数据本身并没有价值，真正有价值的是从数据中提取的洞察，以及基于这些洞察所采取的有效行动。我一直在寻找一种能够系统化地理解和应用数据科学的方法，从而在激烈的市场竞争中获得优势。这本书的标题，完美地契合了我内心的需求。我非常期待它能够深入浅出地讲解数据科学在不同商业领域内的实际应用，例如，在风险管理方面，数据科学是如何通过分析大量的交易数据和历史模式，来识别潜在的欺诈行为，并建立有效的风险预警机制的？在产品定价策略上，它又如何通过对市场需求、竞争对手定价以及消费者心理的深度分析，来制定最优的定价方案，以实现利润最大化？我希望这本书能够提供一些清晰的步骤和指南，帮助我理解如何从一个商业问题出发，逐步构建起一个完整的数据分析流程，并最终将分析结果转化为 actionable insights。我渴望通过阅读这本书，能够真正掌握运用数据科学来赋能商业决策的能力，从而在我的职业生涯中创造出更大的价值。
评分《资料科学的商业应用》这本书，就如同一个充满魅力的向导，带领我踏上了一场探索数据价值的奇妙旅程。我一直认为，在这个日新月异的商业环境中，能够熟练运用数据分析技能的企业，无疑拥有了领先于同行的巨大优势。然而，我常常感到自己对数据科学的理解还停留在表层，无法深入挖掘其中蕴含的巨大潜力。这本书的出版，对我而言，就像是为我点亮了一盏指路明灯。我最期待的是，它能够为我提供一套系统性的知识体系，帮助我构建起完整的商业数据分析思维框架。我希望它能详细阐述数据科学在不同商业职能中的具体应用，例如，在市场营销领域，它是如何帮助企业实现精准用户画像、个性化推荐以及优化广告投放策略的？在产品研发方面，它又如何通过分析用户行为数据，为产品创新和迭代提供有力的支撑？甚至在人力资源管理方面，数据科学是否也能帮助企业更有效地进行人才招聘、绩效评估和员工发展规划？我尤其关注的是，这本书是否能够提供一些经过实践检验的“最佳实践”，让我在学习理论知识的同时，也能了解到在实际操作中可能遇到的各种陷阱和解决方案。这本书的标题就暗示了它的实用性和落地性，我希望能从中找到切实可行的工具和方法，让我能够将数据科学的理念融入到日常的业务决策中，从而提升工作效率，创造更大的商业价值。
评分《资料科学的商业应用》这本书，在我手中，仿佛是一份开启商业新篇章的藏宝图。我一直认为，数据是现代商业世界中最宝贵的资产之一，但如何有效地解锁这些资产的价值，却是一门深奥的学问。我希望这本书能够为我提供一个清晰的指引，让我能够系统地理解和运用数据科学的力量。我特别关注的是，这本书能否深入浅出地阐述数据科学在不同商业职能中的具体应用。例如，在优化产品定价策略方面，数据科学是如何通过分析市场供需、竞争对手定价以及消费者心理等多种因素，来制定出能够最大化利润和市场份额的最优定价方案的？在提升客户服务效率方面，它又如何通过分析客户的咨询记录、问题类型以及解决时间等数据，来识别服务瓶颈，改进服务流程，从而提升客户满意度？我希望这本书不仅仅停留在理论层面，更能提供一些实操性的指导，包括如何选择合适的数据分析工具，如何构建有效的数据模型，以及如何将分析结果有效地传达给决策者。我期待通过阅读这本书，能够真正掌握运用数据科学来驱动业务增长和提升运营效率的本领，从而在商业竞争中获得持久的优势。
评分《资料科学的商业应用》这本书，对我而言，是一次对商业世界中“数据魔法”的深度探索。我一直坚信，在这个信息泛滥的时代，数据的价值潜力是无限的，但如何将这些冰冷的数据转化为温暖的商业成果，则需要一套系统性的方法和工具。我希望这本书能够为我提供这样的钥匙。我最看重的是，它能否清晰地勾勒出数据科学在不同商业场景下的应用蓝图。比如，在提升客户体验方面，数据科学是如何通过分析用户的浏览、点击、购买路径等行为数据，来预测用户的偏好，从而提供更加个性化的产品推荐和互动体验的？在优化供应链管理方面，它又能如何通过对需求预测、库存水平、物流效率等数据的分析，来降低成本、减少浪费，并提高整体运营的响应速度？我希望这本书不仅仅停留在理论的讲解，更能通过丰富的案例研究，让我看到数据科学是如何在现实的商业世界中发挥巨大作用的，以及这些实践的成功之处和可能的挑战。我期待这本书能够帮助我建立起一套完整的商业数据分析思维，让我能够更好地理解数据、运用数据，并最终利用数据驱动业务增长，实现可持续的竞争优势。
评分《资料科学的商业应用》这本书，在我眼中，是一份关于如何“驾驭数据”的精深指南。我一直认为，数据本身是中立的，其价值的体现，完全取决于我们如何去理解、分析和应用它。我渴望在这本书中找到一种系统性的方法，去揭示数据科学如何在复杂的商业环境中，转化成实实在在的竞争优势。我特别想知道，在提升客户满意度和忠诚度方面，数据科学是如何通过分析客户的购买历史、服务互动以及社交媒体评论，来预测客户的未来需求，并提供个性化的解决方案的？在优化企业运营效率方面，数据科学又如何通过对生产流程、物流环节以及人力资源数据的分析，来识别效率瓶颈，减少资源浪费，并提升整体的产出和利润？我希望这本书能够提供一些具有前瞻性的洞察，展示数据科学在塑造未来商业模式中的潜在作用，以及企业应该如何主动拥抱这些变化。我期待这本书能够帮助我提升对数据驱动决策的理解和能力，让我在面对瞬息万变的商业格局时，能够更加游刃有余，并为所在组织带来切实的价值提升。
评分当我翻开《资料科学的商业应用》这本书时，我的脑海中浮现出无数个与商业决策息息相关的数据场景。在这个数据驱动的时代，我深信掌握数据分析能力是每一个商业人士必备的技能。然而，我常常在实际工作中遇到这样的困境：虽然我能接触到大量的数据，但我不知道如何有效地清洗、整理和分析这些数据，更不知道如何从这些复杂的数据中提取出有价值的商业洞察。因此，我对这本书充满了高度的期待，希望它能够为我揭示数据科学在商业实践中的奥秘。我非常希望这本书能够系统地介绍数据科学的核心概念，并且将这些概念与具体的商业应用场景紧密结合起来。例如，在提升客户满意度方面，数据科学是如何通过分析客户的购买行为、反馈信息以及社交媒体上的互动，来预测客户流失的可能性，并提出相应的挽留策略的？在优化运营效率方面，它又能如何帮助企业识别生产过程中的瓶颈，预测设备故障，从而减少停机时间，降低运营成本？我更渴望的是，这本书能够提供一些具有前瞻性的分析方法和工具，让我在面对不断变化的商业环境时，能够更加自信地做出明智的决策。我希望这本书能够成为我手中一把锋利的“数据之剑”，帮助我披荆斩棘，在商业竞争中取得胜利。
评分这本书的标题《资料科学的商业应用》本身就足够吸引人，它承诺了一个将复杂的技术概念与实际商业决策相结合的旅程。我一直对数据如何驱动业务增长和优化运营充满好奇，而“资料科学”这个词汇，在我看来，就如同一个通往未知宝藏的地图，标记着无限的可能性。当我拿到这本书时，我最期待的就是它能为我揭示那些隐藏在海量数据背后的商业洞察，那些能够转化为切实可行策略的知识。我想知道，那些成功运用数据分析的企业，是如何做到在激烈的市场竞争中脱颖而出的？它们是否运用了某种“秘密武器”？这本书能否为我提供一套系统的框架，让我理解如何从零开始构建一个数据驱动的业务模式？我更希望它能通过鲜活的案例分析，让我看到数据科学不仅仅是算法和模型的堆砌，更是能够解决真实世界问题的强大工具。例如，在客户关系管理方面，数据科学是如何帮助企业更精准地理解客户需求，从而提升客户满意度和忠诚度的？在市场营销领域，它又如何助力企业制定更具针对性的推广活动，最大化营销ROI？甚至在供应链管理、风险控制等领域，数据科学又能扮演怎样的角色？我希望这本书能够提供详实的解答，并且不仅仅停留在理论层面，更能引导我思考如何在自己的工作场景中落地这些应用。这本书的封面设计也给我留下了深刻印象，简洁而又不失专业感，仿佛在告诉我，里面蕴含着的是沉甸甸的智慧。我对这本书的内容充满期待，希望能从中获得启发，为我的职业发展打开新的视野，甚至为我所在的组织带来切实的价值。
评分捧读《资料科学的商业应用》这本书，我的内心充满了对知识渴望的悸动，同时也带着一丝对技术落地应用的审慎。我深知，在这个数据爆炸的时代，谁能掌握数据，谁就能在商业战场上占据先机。但我常常感到，自己对数据科学的理解，还停留在“知道有用”的阶段，而不知道“如何用”以及“用在哪里”才最有效。我希望能在这本书中找到答案。我非常期待它能深入剖析数据科学在企业运营各个层面的具体应用。例如，在市场营销领域，数据科学是否能够帮助企业更精准地识别潜在客户群体，并为其量身定制营销内容，从而提高转化率和客户忠诚度？在产品开发方面，通过分析用户的使用习惯、反馈意见以及市场趋势，数据科学又如何指导产品创新，推出更符合市场需求的新功能或新产品？我更看重的是，这本书是否能够提供一些关于数据科学项目管理和团队协作的经验分享，毕竟，技术再强大，也需要有效的组织和执行来落地。我希望这本书能够为我提供一套可执行的行动指南，让我能够将数据科学的力量，切实地运用到我的工作和事业中，从而在激烈的商业竞争中脱颖而出。
评分拿到《资料科学的商业应用》这本书，我怀着既期待又略带审慎的心情翻开了第一页。我一直觉得，在当今这个信息爆炸的时代，数据已经不再仅仅是冰冷的数字，它们是企业宝贵的资产，是决策的基石。然而，如何有效地从这些数据中挖掘出有价值的信息，并将其转化为驱动业务增长的动力，这对我来说一直是一个巨大的挑战。这本书的名字，恰恰触及了我内心深处最渴望解决的问题。我希望它不仅仅是一本技术手册，更是一本能够引导我理解“为什么”和“怎么做”的指南。我期待它能解答诸如：在不同行业背景下，数据科学的应用场景有哪些共性与差异？企业在进行数据科学项目时，通常会遇到哪些关键的挑战，又有哪些有效的应对策略？例如，数据采集的质量问题、数据清洗的复杂性、模型的可解释性等等，这本书是否能为我提供一些实用的方法论？我更关注的是，这本书如何将复杂的统计学、机器学习等技术概念，以一种易于商业人士理解和接受的方式呈现出来。它是否会包含一些生动形象的图表和比喻，帮助我快速掌握核心要义？当然，最重要的还是，它能否提供一些具体的、可操作的步骤，让我能够将学到的知识应用到实际工作中，比如如何进行一次有效的数据分析项目，如何与技术团队进行有效的沟通，以及如何将数据分析结果转化为商业决策。我对这本书的期望很高，希望它能成为我理解和实践数据科学在商业世界中的强大力量的敲门砖。
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