具体描述
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
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「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
著者信息
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。
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。
图书目录
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
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
图书序言
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。
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。
图书试读
None
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