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这本内容完整深入，但又不至于太技术性的指南介绍了数据科学的基础原则，并引导你了解从资料中抽出有用知识与商业价值所需的「数据分析思维」。透过数据科学原则的学习，你会了解今日常用的许多资料採矿技术。更重要的是，这些原则巩固了经由资料採矿技术解决商业问题所需之程序与策略的基础。

名人推荐

　　「这本书超越了数据分析入门手册的层次，它是我们这些以无所不在的数据商机及新的数据导向决策任务为事业基础者（所有人？）的必备指南。」 －Tom Phillips，Media6Degrees首席执行长，前Google搜寻与分析主管

　　「两位作者都是在数据科学有名气之前就已声誉卓着的专家，他们将复杂的主题处理得浅显易懂，让所有人都能轻松阅读。这是第一本谈论数据科学观念之商业问题实际应用的着作。本书借由罗各种引人入胜的真实案例，点出商业上大家所熟悉、常见的问题，像顾客流失、目标市场行销，甚至是威士忌分析！
　　此书独特的地方在于，它不是直接提供你各种演算法，而是帮助读者了解数据科学背后的基础概念，以及最重要的，如何处理并成功地解决问题。无论你想要的是综合性的数据科学概论，或者你是个需要打好基础的新手数据科学家，这都是一本必读好书。」 －Chris Volinsky，AT&T实验室统计研究总监，为Netflix所举办的百万美元挑战赛的优胜团队成员之一

　　「资料数据是产能增长、创新与更丰富之顾客洞察等新浪潮的基础，直到最近才被广泛视为竞争优势来源，妥善处理数据正迅速成为不被淘汰的筹码。作者们深度的应用经验让此书成为必读经典，让你能窥见竞争对手的策略。」 －Alan Murray，连续创业家，Coriolis Ventures合伙人

好的，这是一本关于数据分析和人工智能在企业中实际应用的图书简介，不涉及“资料科学的商业运用”这一具体书名或其内容。 --- 《洞察未来：企业数据驱动的战略转型》 内容简介 在当今这个信息爆炸的时代，企业面临着前所未有的挑战与机遇。数据不再仅仅是记录过去的工具，而是驱动商业决策、重塑市场格局的核心资产。然而，如何有效地从海量、多源、异构的数据中提取有价值的洞察，并将其转化为可执行的商业战略，是摆在每一位管理者面前的难题。 《洞察未来：企业数据驱动的战略转型》深入探讨了现代企业如何构建、管理和利用数据资产，以实现从运营优化到颠覆性创新的全面升级。本书旨在为企业高管、数据分析师以及渴望了解数据价值链的专业人士提供一套清晰的路线图。 第一部分：数据时代的战略基石 本书的开篇聚焦于构建坚实的数据战略。我们首先剖析了数据治理的核心原则——确保数据的准确性、完整性和安全性，这是任何高级分析工作得以开展的前提。传统的数据仓库模式正面临敏捷性挑战，因此，我们详细介绍了现代数据湖、数据湖仓一体化（Lakehouse）架构的构建思路，以及如何在云原生环境中实现弹性、可扩展的数据基础设施。 同时，我们将探讨“数据素养”在组织中的重要性。数据驱动的文化并非仅仅意味着拥有技术，更关键的是培养员工以数据为依据进行思考和决策的能力。本书提供了建立数据治理委员会、定义关键指标（KPIs）以及确保数据合规性（如GDPR、CCPA等）的实用框架。 第二部分：高级分析与决策优化 本部分是本书的核心，侧重于如何运用先进的分析技术来解决实际的商业问题。我们摒弃了晦涩的理论模型，转而强调落地应用。 预测性维护与供应链韧性： 介绍如何利用时间序列分析和机器学习模型预测设备故障，从而大幅减少非计划停机时间。在供应链管理中，我们展示了如何通过需求预测模型，优化库存水平，降低物流成本，并增强面对突发事件时的反应能力。 客户生命周期价值（CLV）与精准营销： 深入解析了如何通过RFM（近期、频率、金额）分析、聚类算法（如K-means）和回归模型来细分客户群体。重点阐述了如何设计个性化的营销活动，实现资源的最佳分配，最大化客户的终身价值。 运营效率的深度挖掘： 针对制造、零售和服务业，本书提供了流程挖掘（Process Mining）的应用案例。通过分析系统日志和事件数据，识别流程瓶颈、非标准操作和潜在的浪费点，实现运营的精益化管理。 第三部分：人工智能赋能的业务创新 人工智能（AI）正在从实验室走向一线业务场景。本书清晰地梳理了企业部署AI能力的关键步骤，并提供了多个高影响力的用例。 自然语言处理（NLP）在客户服务中的革新： 探讨了情感分析在监测社交媒体和客户反馈中的应用，以及如何利用对话式AI（Chatbots和Voicebots）提升客户支持的效率和满意度。 计算机视觉的应用前景： 侧重于零售业中的货架分析、安全监控，以及工业质检中的缺陷识别。强调了在部署视觉AI时，需要解决的数据标注、模型偏差和边缘计算的挑战。 自动化决策与强化学习的初步探索： 对于复杂的、动态调整的业务环境（如动态定价、资源调度），本书介绍了强化学习的基本概念，并讨论了如何在受控环境下测试和部署能自主学习的决策系统。 第四部分：组织敏捷与数据驱动的未来 成功的技术实施，归根结底是人的问题。本书的最后一部分关注于构建一个能够持续从数据中学习和适应的组织结构。 我们讨论了如何构建高效的“分析工厂”，将数据科学项目从试点阶段推向规模化部署。这包括DevOps与MLOps的结合，确保模型可以快速迭代、监控和维护，避免“模型漂移”。此外，本书还涵盖了数据伦理和可解释性AI（XAI）的重要性，强调在追求效率的同时，必须确保决策的公平性和透明度，建立利益相关者对自动化系统的信任。 《洞察未来》不仅仅是一本技术指南，更是一本关于变革管理的实战手册。它引导读者超越“收集数据”的阶段，迈向“通过数据驱动业务的根本性变革”的征程。无论您的企业处于哪个发展阶段，本书都将为您提供清晰的战略指导和可立即实施的战术工具，助您在竞争激烈的市场中赢得先机。

作者简介

Foster Provost

　　纽约大学史登商学院的教授兼NEC教职研究员，他在该校讲授商业分析、资料科学，以及许多MBA课程。其得奖研究广获阅读及引用。而在加入纽约大学之前，他以研究资料科学家的身分，为今日Verizon的前身工作了五年。在过去十年间，Provost教授已与其他人共同创办了数个成功的资料科学导向公司。

Tom Fawcett

　　拥有机器学习领域的博士学位，已在业界担任研发工作超过二十年（GTE实验室、NYNEX/Verizon的实验室，以及HP的实验室等）。其发表作品，不论是方法论方面的（例如评估资料採矿结果）还是应用方面的（例如诈欺检测与垃圾邮件过泸），皆已成为资料科学界的标准读物。

第一章 序论：数据分析思维
第二章 商业问题与资料科学解决方案
第三章 预测性建模入门：从关联性到监督式区隔
第四章 将模型配适于数据资料
第五章 过适与避免过适
第六章 相似性、邻近及聚类
第七章 决策分析思维I：怎样的模型才是好模型？
第八章 将模型效果视觉化
第九章 证据与机率
第十章 文本的表述与文字採矿
第十一章 决策分析思维II：关于分析设计
第十二章 其他的资料科学任务与技术
第十三章 资料科学与商业策略
第十四章 总结

附录A 提案审查指南
附录B 另一个提案范例

序

　　这不是一本介绍演算法的书，也不打算取代介绍演算法的书。我们刻意避开了以演算法为中心的做法。我们相信，在从资料中抽取有用知识的技术背后，存在有相对更精简的一组基本概念或原则。这些概念是许多知名资料採矿演算法的基础，也是以数据为中心之商业问题分析、资料科学解决方案之创立与评估，还有一般资料科学策略及提案之评估等的基础。因此，我们的说明都围绕着这些一般性的原则，而非特定的演算法。在需要解说程序细节时，本书採取以文字搭配图表的方式呈现，因为我们认为这样会比详尽的演算步骤条列更容易理解。

　　阅读本书不需要有高深的数学背景，但此书本身还是有一定程度的技术性质－目标是要让读者确实理解资料科学，而不是只提供整体概述。基本上我们已尽量努力缩减数学部分，并使说明内容尽可能「概念化」。

　　同行们都说，这本书非常宝贵，可协助经营、技术/开发及资料科学等团队达成一致的理解。不过此观察结果是基于相当小的样本，所以我们很好奇地想知道这实际上有多普遍（请见第5章）。理想上，我们希望这是一本会让每个资料科学家想递给来自开发或经营团队的合作伙伴的书，以借此有效表达：若你真的想针对商业上的问题，设计/实行顶尖的资料科学解决方案，我们就需要对此题材有共通的理解。同行们还说，此书有个意料之外的用途，那就是：可用于为面试资料科学工作应征者做准备。企业对雇用资料科学家的需求相当强烈，且与日俱增。因应此现况，也有越来越多的求职者以资料科学家自居。而每个资料科学工作的应征者都该了解本书所介绍的基础知识（我们的业界同仁透露，他们很惊讶地发现其实很多人都不懂这些基础。因此，我们还曾半开玩笑地讨论要再出一本「资料科学工作面试手册」呢）。

过去15 年来，我们已看见人们对商业基础设施的大量投资，而这提升了人们在整个企业中收集数据、资料的能力。现在几乎每个商业环节（例如营运、生产制造、供应链管理、顾客行为、行销活动效果、工作流程程序⋯等等）都可能进行数据收集，甚至往往已有工具、设备可实际进行数据收集。在此同时，外部状况的资讯（像是市场趋势、业界动态及竞争对手动向等）也已变得相当广泛易得。资料数据的这种普遍可得性，造成大家对于从数据中抽取有用资讯与知识的方法越来越有兴趣－而这正是资料科学的领域。
 
无所不在的数据商机
 
在能够取得大量数据的现在，几乎每个行业的各家公司都很重视利用数据来取得竞争优势。过去，企业可雇用统计人员、建模人员及分析人员的团队，以手动方式探索资料集，但现在数据的量与种类都已远远超出人工分析所能应付的范围。同时由于电脑效能已变得更强大，网路已然无远弗届，也已经有许多演算法被开发出来，所以我们能够连结资料集，并达成比以往更广泛且深入的分析。这种种现象，让资料科学原理与资料採矿技术的商业应用日益普及。
 
资料採矿技术最广泛的应用，大概就是用在目标市场行销、网路广告及共同行销（crossselling，也称交叉销售）的建议等行销工作上了。资料採矿可用于一般的顾客关系管理，用来分析顾客行为，以管理顾客价值的损耗与最大化期待。金融业将资料採矿应用于信用评分与交易，而在经营面则用于诈欺检测和劳动力管理。从Walmart 到Amazon等大型零售商都将资料採矿全面应用于其事业，不论是行销还是供应链管理。许多公司已经策略性地利用资料科学，成功将自己区隔出来，有些甚至就这样发展成了专门的资料採矿公司。
 
本书的主要目标，是要帮助你从资料、数据的角度来看商业问题，并帮助你了解从数据中抽取有用知识的原理。数据分析思维有其基础结构以及基本原则是你该要理解的。另外也有一些特定部分是需要同时具备直觉、创造力、常识以及专业知识的。数据观点提供了结构和原理，可给你一个架构来系统化地分析这些问题。而随着你的数据分析思维越来越好，你便会发展出一种直觉，知道该在何处、又该如何应用创造力与专业知识。在本书的前两章中，我们将详细讨论各种与资料科学及资料採矿有关的主题和技术。

评分☆☆☆☆☆

这本《资料科学的商业运用》，光听名字我就觉得它充满了智慧和力量。我一直相信，在现代商业环境中，数据是新的石油，而资料科学就是提炼这些石油，将其转化为驱动企业前进的动力的技术。我希望这本书能够帮助我理解，如何将庞杂的数据转化为有价值的商业洞察。我特别想知道，它是否会提供一些关于如何建立数据收集和分析体系的指南？比如，我们公司目前的数据收集可能还比较零散，这本书会不会教我们如何系统地整合和管理数据？另外，我对于机器学习在商业预测方面的应用非常感兴趣，比如如何预测客户流失，如何预测产品销量，如何识别潜在的欺诈行为等等。我希望书中能有这方面的深入讲解，并且最好能提供一些实际操作的建议，而不是空泛的理论。我期待这本书能让我对“数据驱动”这个概念有更深刻的理解，并真正学会如何将这种理念融入到日常的商业运营中，让我们的决策更加科学、精准，从而在激烈的市场竞争中占据优势。

评分☆☆☆☆☆

《资料科学的商业运用》这个书名，让我立刻联想到那些能为企业带来实打实效益的解决方案。我一直觉得，数据本身并不可怕，可怕的是不懂得如何驾驭它。这本书，我希望它能够成为一个桥梁，连接起那些枯燥的数据和我们日复一日的商业决策。我设想书中会包含大量的案例分析，从零售业的精准营销，到金融业的风险控制，再到制造业的生产优化，每一个行业都能找到数据的应用场景。特别期待它能深入剖析几个成功的商业转型案例，详细介绍他们在数据科学方面的投入、遇到的挑战以及最终取得的成就。我希望它不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些实用的方法论，比如如何建立数据驱动的决策流程，如何培养数据分析团队，甚至如何选择合适的数据分析工具。如果书中能包含一些关于商业洞察的技巧，教我们如何从数据中挖掘出别人看不到的趋势和机会，那这本书的价值就真的无价了。我脑海里已经浮现出，我能够一边翻阅这本书，一边思考我自己的业务，并且立刻找到一些可以改进的地方。

评分☆☆☆☆☆

《资料科学的商业运用》这个书名，勾起了我对于如何让数据“说话”的好奇心。我总觉得，我们每天都在产生海量的数据，但大部分都静静地躺在那里，没有被充分利用。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我穿越数据的迷宫，找到那些隐藏在数据背后的商业机会。我会想象书中会介绍一些经典的数据分析方法，例如聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等等，并且会详细讲解它们在不同商业场景下的应用。我特别想知道，它是否会探讨如何通过数据来理解和预测消费者的行为？比如，如何根据用户的购买历史来推荐商品，如何分析用户的社交媒体数据来洞察他们的偏好，甚至如何预测一个新产品的市场接受度。如果书中能包含一些关于如何将数据分析结果转化为具体的商业策略的指导，那这本书的价值就更大了。我希望它能让我明白，如何将那些冰冷的数据，转化为温暖的客户体验，以及切实的商业增长。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到《资料科学的商业运用》这本书，我第一反应是：“终于等到一本接地气的书了！” 毕竟，现在“资料科学”这个词听起来高大上，但真正能把这东西跟我们每天在做的生意联系起来的书，还真不多。我一直在思考，那些成功的公司，他们究竟是怎么运用数据的？是真的有神奇的算法，还是我们以为的那么复杂？这本书会不会揭秘一些商业背后隐藏的数据逻辑？我希望它能用最直白的语言，讲清楚那些高深的理论。比如，它会不会讲到，怎么从一堆看似杂乱的数据里，找出那个能带来巨大效益的“金矿”？会不会提供一些可以直接套用的模型或框架？我个人比较关注的是，它会不会举出一些在台湾本地的商业案例？毕竟，我们这里的市场环境、消费习惯都很有特色，如果能看到本土企业是如何运用资料科学取得成功的，那会让我觉得特别亲切，也更有借鉴意义。我更希望这本书能给我一种“原来如此”的顿悟感，让我觉得资料科学不再是遥不可及的象牙塔，而是我们 everyday business 都可以触及的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字是《资料科学的商业运用》，一本很有吸引力的书名，光看书名就让人联想到许多有趣的可能性。我平时就对数据分析和商业策略的结合很有兴趣，所以拿到这本书的时候，我其实满怀期待。我设想它应该会深入探讨如何利用大数据、机器学习等资料科学的工具，来解决实际的商业难题，比如提升销售额、优化客户体验、预测市场趋势，甚至发现新的商业模式。我特别好奇它会举出哪些真实的案例，是那些大家耳熟能详的大公司，还是那些隐藏在行业角落里，却因为数据科学而脱颖而出的“黑马”？书里会不会讲解一些实用的数据分析方法，比如如何构建预测模型，如何进行用户画像分析，或者如何运用A/B测试来验证商业决策？我脑海中浮现的画面是，这本书就像一本操作手册，详细指导我如何一步步地将理论转化为实践，让数据真正成为驱动企业增长的强大引擎。我甚至希望它能包含一些关于数据伦理和隐私保护的内容，毕竟在当今时代，这方面的意识是必不可少的。总的来说，我预期的这本书，应该是一本能够为我打开新视野，提供实在干货，并且激发我创新思维的宝藏。