資料科學的商業運用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數據科學
• 商業分析
• 商業智能
• 數據挖掘
• 機器學習
• 人工智能
• 決策支持
• 商業策略
• 數據驅動
• 行業應用

這本內容完整深入，但又不至於太技術性的指南介紹瞭數據科學的基礎原則，並引導你瞭解從資料中抽齣有用知識與商業價值所需的「數據分析思維」。透過數據科學原則的學習，你會瞭解今日常用的許多資料採礦技術。更重要的是，這些原則鞏固瞭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。

名人推薦

　　「這本書超越瞭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嚮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

　　「兩位作者都是在數據科學有名氣之前就已聲譽卓著的專傢，他們將復雜的主題處理得淺顯易懂，讓所有人都能輕鬆閱讀。這是第一本談論數據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，點齣商業上大傢所熟悉、常見的問題，像顧客流失、目標市場行銷，甚至是威士忌分析！
　　此書獨特的地方在於，它不是直接提供你各種演算法，而是幫助讀者瞭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。無論你想要的是綜閤性的數據科學概論，或者你是個需要打好基礎的新手數據科學傢，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

　　「資料數據是産能增長、創新與更豐富之顧客洞察等新浪潮的基礎，直到最近纔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，連續創業傢，Coriolis Ventures閤夥人

好的，這是一本關於數據分析和人工智能在企業中實際應用的圖書簡介，不涉及“資料科學的商業運用”這一具體書名或其內容。 --- 《洞察未來：企業數據驅動的戰略轉型》 內容簡介 在當今這個信息爆炸的時代，企業麵臨著前所未有的挑戰與機遇。數據不再僅僅是記錄過去的工具，而是驅動商業決策、重塑市場格局的核心資産。然而，如何有效地從海量、多源、異構的數據中提取有價值的洞察，並將其轉化為可執行的商業戰略，是擺在每一位管理者麵前的難題。 《洞察未來：企業數據驅動的戰略轉型》深入探討瞭現代企業如何構建、管理和利用數據資産，以實現從運營優化到顛覆性創新的全麵升級。本書旨在為企業高管、數據分析師以及渴望瞭解數據價值鏈的專業人士提供一套清晰的路綫圖。 第一部分：數據時代的戰略基石 本書的開篇聚焦於構建堅實的數據戰略。我們首先剖析瞭數據治理的核心原則——確保數據的準確性、完整性和安全性，這是任何高級分析工作得以開展的前提。傳統的數據倉庫模式正麵臨敏捷性挑戰，因此，我們詳細介紹瞭現代數據湖、數據湖倉一體化（Lakehouse）架構的構建思路，以及如何在雲原生環境中實現彈性、可擴展的數據基礎設施。 同時，我們將探討“數據素養”在組織中的重要性。數據驅動的文化並非僅僅意味著擁有技術，更關鍵的是培養員工以數據為依據進行思考和決策的能力。本書提供瞭建立數據治理委員會、定義關鍵指標（KPIs）以及確保數據閤規性（如GDPR、CCPA等）的實用框架。 第二部分：高級分析與決策優化 本部分是本書的核心，側重於如何運用先進的分析技術來解決實際的商業問題。我們摒棄瞭晦澀的理論模型，轉而強調落地應用。 預測性維護與供應鏈韌性： 介紹如何利用時間序列分析和機器學習模型預測設備故障，從而大幅減少非計劃停機時間。在供應鏈管理中，我們展示瞭如何通過需求預測模型，優化庫存水平，降低物流成本，並增強麵對突發事件時的反應能力。 客戶生命周期價值（CLV）與精準營銷： 深入解析瞭如何通過RFM（近期、頻率、金額）分析、聚類算法（如K-means）和迴歸模型來細分客戶群體。重點闡述瞭如何設計個性化的營銷活動，實現資源的最佳分配，最大化客戶的終身價值。 運營效率的深度挖掘： 針對製造、零售和服務業，本書提供瞭流程挖掘（Process Mining）的應用案例。通過分析係統日誌和事件數據，識彆流程瓶頸、非標準操作和潛在的浪費點，實現運營的精益化管理。 第三部分：人工智能賦能的業務創新 人工智能（AI）正在從實驗室走嚮一綫業務場景。本書清晰地梳理瞭企業部署AI能力的關鍵步驟，並提供瞭多個高影響力的用例。 自然語言處理（NLP）在客戶服務中的革新： 探討瞭情感分析在監測社交媒體和客戶反饋中的應用，以及如何利用對話式AI（Chatbots和Voicebots）提升客戶支持的效率和滿意度。 計算機視覺的應用前景： 側重於零售業中的貨架分析、安全監控，以及工業質檢中的缺陷識彆。強調瞭在部署視覺AI時，需要解決的數據標注、模型偏差和邊緣計算的挑戰。 自動化決策與強化學習的初步探索： 對於復雜的、動態調整的業務環境（如動態定價、資源調度），本書介紹瞭強化學習的基本概念，並討論瞭如何在受控環境下測試和部署能自主學習的決策係統。 第四部分：組織敏捷與數據驅動的未來 成功的技術實施，歸根結底是人的問題。本書的最後一部分關注於構建一個能夠持續從數據中學習和適應的組織結構。 我們討論瞭如何構建高效的“分析工廠”，將數據科學項目從試點階段推嚮規模化部署。這包括DevOps與MLOps的結閤，確保模型可以快速迭代、監控和維護，避免“模型漂移”。此外，本書還涵蓋瞭數據倫理和可解釋性AI（XAI）的重要性，強調在追求效率的同時，必須確保決策的公平性和透明度，建立利益相關者對自動化係統的信任。 《洞察未來》不僅僅是一本技術指南，更是一本關於變革管理的實戰手冊。它引導讀者超越“收集數據”的階段，邁嚮“通過數據驅動業務的根本性變革”的徵程。無論您的企業處於哪個發展階段，本書都將為您提供清晰的戰略指導和可立即實施的戰術工具，助您在競爭激烈的市場中贏得先機。

作者簡介

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。其得奬研究廣獲閱讀及引用。而在加入紐約大學之前，他以研究資料科學傢的身分，為今日Verizon的前身工作瞭五年。在過去十年間，Provost教授已與其他人共同創辦瞭數個成功的資料科學導嚮公司。

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）。其發錶作品，不論是方法論方麵的（例如評估資料採礦結果）還是應用方麵的（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。

第一章 序論：數據分析思維
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：怎樣的模型纔是好模型？
第八章 將模型效果視覺化
第九章 證據與機率
第十章 文本的錶述與文字採礦
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

序

　　這不是一本介紹演算法的書，也不打算取代介紹演算法的書。我們刻意避開瞭以演算法為中心的做法。我們相信，在從資料中抽取有用知識的技術背後，存在有相對更精簡的一組基本概念或原則。這些概念是許多知名資料採礦演算法的基礎，也是以數據為中心之商業問題分析、資料科學解決方案之創立與評估，還有一般資料科學策略及提案之評估等的基礎。因此，我們的說明都圍繞著這些一般性的原則，而非特定的演算法。在需要解說程序細節時，本書採取以文字搭配圖錶的方式呈現，因為我們認為這樣會比詳盡的演算步驟條列更容易理解。

　　閱讀本書不需要有高深的數學背景，但此書本身還是有一定程度的技術性質－目標是要讓讀者確實理解資料科學，而不是隻提供整體概述。基本上我們已盡量努力縮減數學部分，並使說明內容盡可能「概念化」。

　　同行們都說，這本書非常寶貴，可協助經營、技術/開發及資料科學等團隊達成一緻的理解。不過此觀察結果是基於相當小的樣本，所以我們很好奇地想知道這實際上有多普遍（請見第5章）。理想上，我們希望這是一本會讓每個資料科學傢想遞給來自開發或經營團隊的閤作夥伴的書，以藉此有效錶達：若你真的想針對商業上的問題，設計/實行頂尖的資料科學解決方案，我們就需要對此題材有共通的理解。同行們還說，此書有個意料之外的用途，那就是：可用於為麵試資料科學工作應徵者做準備。企業對雇用資料科學傢的需求相當強烈，且與日俱增。因應此現況，也有越來越多的求職者以資料科學傢自居。而每個資料科學工作的應徵者都該瞭解本書所介紹的基礎知識（我們的業界同仁透露，他們很驚訝地發現其實很多人都不懂這些基礎。因此，我們還曾半開玩笑地討論要再齣一本「資料科學工作麵試手冊」呢）。

過去15 年來，我們已看見人們對商業基礎設施的大量投資，而這提升瞭人們在整個企業中收集數據、資料的能力。現在幾乎每個商業環節（例如營運、生産製造、供應鏈管理、顧客行為、行銷活動效果、工作流程程序⋯等等）都可能進行數據收集，甚至往往已有工具、設備可實際進行數據收集。在此同時，外部狀況的資訊（像是市場趨勢、業界動態及競爭對手動嚮等）也已變得相當廣泛易得。資料數據的這種普遍可得性，造成大傢對於從數據中抽取有用資訊與知識的方法越來越有興趣－而這正是資料科學的領域。
 
無所不在的數據商機
 
在能夠取得大量數據的現在，幾乎每個行業的各傢公司都很重視利用數據來取得競爭優勢。過去，企業可雇用統計人員、建模人員及分析人員的團隊，以手動方式探索資料集，但現在數據的量與種類都已遠遠超齣人工分析所能應付的範圍。同時由於電腦效能已變得更強大，網路已然無遠弗屆，也已經有許多演算法被開發齣來，所以我們能夠連結資料集，並達成比以往更廣泛且深入的分析。這種種現象，讓資料科學原理與資料採礦技術的商業應用日益普及。
 
資料採礦技術最廣泛的應用，大概就是用在目標市場行銷、網路廣告及共同行銷（crossselling，也稱交叉銷售）的建議等行銷工作上瞭。資料採礦可用於一般的顧客關係管理，用來分析顧客行為，以管理顧客價值的損耗與最大化期待。金融業將資料採礦應用於信用評分與交易，而在經營麵則用於詐欺檢測和勞動力管理。從Walmart 到Amazon等大型零售商都將資料採礦全麵應用於其事業，不論是行銷還是供應鏈管理。許多公司已經策略性地利用資料科學，成功將自己區隔齣來，有些甚至就這樣發展成瞭專門的資料採礦公司。
 
本書的主要目標，是要幫助你從資料、數據的角度來看商業問題，並幫助你瞭解從數據中抽取有用知識的原理。數據分析思維有其基礎結構以及基本原則是你該要理解的。另外也有一些特定部分是需要同時具備直覺、創造力、常識以及專業知識的。數據觀點提供瞭結構和原理，可給你一個架構來係統化地分析這些問題。而隨著你的數據分析思維越來越好，你便會發展齣一種直覺，知道該在何處、又該如何應用創造力與專業知識。在本書的前兩章中，我們將詳細討論各種與資料科學及資料採礦有關的主題和技術。

评分☆☆☆☆☆

《資料科學的商業運用》這個書名，勾起瞭我對於如何讓數據“說話”的好奇心。我總覺得，我們每天都在産生海量的數據，但大部分都靜靜地躺在那裏，沒有被充分利用。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越數據的迷宮，找到那些隱藏在數據背後的商業機會。我會想象書中會介紹一些經典的數據分析方法，例如聚類分析、關聯規則挖掘、時間序列分析等等，並且會詳細講解它們在不同商業場景下的應用。我特彆想知道，它是否會探討如何通過數據來理解和預測消費者的行為？比如，如何根據用戶的購買曆史來推薦商品，如何分析用戶的社交媒體數據來洞察他們的偏好，甚至如何預測一個新産品的市場接受度。如果書中能包含一些關於如何將數據分析結果轉化為具體的商業策略的指導，那這本書的價值就更大瞭。我希望它能讓我明白，如何將那些冰冷的數據，轉化為溫暖的客戶體驗，以及切實的商業增長。

评分☆☆☆☆☆

這本書的名字是《資料科學的商業運用》，一本很有吸引力的書名，光看書名就讓人聯想到許多有趣的可能性。我平時就對數據分析和商業策略的結閤很有興趣，所以拿到這本書的時候，我其實滿懷期待。我設想它應該會深入探討如何利用大數據、機器學習等資料科學的工具，來解決實際的商業難題，比如提升銷售額、優化客戶體驗、預測市場趨勢，甚至發現新的商業模式。我特彆好奇它會舉齣哪些真實的案例，是那些大傢耳熟能詳的大公司，還是那些隱藏在行業角落裏，卻因為數據科學而脫穎而齣的“黑馬”？書裏會不會講解一些實用的數據分析方法，比如如何構建預測模型，如何進行用戶畫像分析，或者如何運用A/B測試來驗證商業決策？我腦海中浮現的畫麵是，這本書就像一本操作手冊，詳細指導我如何一步步地將理論轉化為實踐，讓數據真正成為驅動企業增長的強大引擎。我甚至希望它能包含一些關於數據倫理和隱私保護的內容，畢竟在當今時代，這方麵的意識是必不可少的。總的來說，我預期的這本書，應該是一本能夠為我打開新視野，提供實在乾貨，並且激發我創新思維的寶藏。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到《資料科學的商業運用》這本書，我第一反應是：“終於等到一本接地氣的書瞭！” 畢竟，現在“資料科學”這個詞聽起來高大上，但真正能把這東西跟我們每天在做的生意聯係起來的書，還真不多。我一直在思考，那些成功的公司，他們究竟是怎麼運用數據的？是真的有神奇的算法，還是我們以為的那麼復雜？這本書會不會揭秘一些商業背後隱藏的數據邏輯？我希望它能用最直白的語言，講清楚那些高深的理論。比如，它會不會講到，怎麼從一堆看似雜亂的數據裏，找齣那個能帶來巨大效益的“金礦”？會不會提供一些可以直接套用的模型或框架？我個人比較關注的是，它會不會舉齣一些在颱灣本地的商業案例？畢竟，我們這裏的市場環境、消費習慣都很有特色，如果能看到本土企業是如何運用資料科學取得成功的，那會讓我覺得特彆親切，也更有藉鑒意義。我更希望這本書能給我一種“原來如此”的頓悟感，讓我覺得資料科學不再是遙不可及的象牙塔，而是我們 everyday business 都可以觸及的工具。

评分☆☆☆☆☆

這本《資料科學的商業運用》，光聽名字我就覺得它充滿瞭智慧和力量。我一直相信，在現代商業環境中，數據是新的石油，而資料科學就是提煉這些石油，將其轉化為驅動企業前進的動力的技術。我希望這本書能夠幫助我理解，如何將龐雜的數據轉化為有價值的商業洞察。我特彆想知道，它是否會提供一些關於如何建立數據收集和分析體係的指南？比如，我們公司目前的數據收集可能還比較零散，這本書會不會教我們如何係統地整閤和管理數據？另外，我對於機器學習在商業預測方麵的應用非常感興趣，比如如何預測客戶流失，如何預測産品銷量，如何識彆潛在的欺詐行為等等。我希望書中能有這方麵的深入講解，並且最好能提供一些實際操作的建議，而不是空泛的理論。我期待這本書能讓我對“數據驅動”這個概念有更深刻的理解，並真正學會如何將這種理念融入到日常的商業運營中，讓我們的決策更加科學、精準，從而在激烈的市場競爭中占據優勢。

评分☆☆☆☆☆

《資料科學的商業運用》這個書名，讓我立刻聯想到那些能為企業帶來實打實效益的解決方案。我一直覺得，數據本身並不可怕，可怕的是不懂得如何駕馭它。這本書，我希望它能夠成為一個橋梁，連接起那些枯燥的數據和我們日復一日的商業決策。我設想書中會包含大量的案例分析，從零售業的精準營銷，到金融業的風險控製，再到製造業的生産優化，每一個行業都能找到數據的應用場景。特彆期待它能深入剖析幾個成功的商業轉型案例，詳細介紹他們在數據科學方麵的投入、遇到的挑戰以及最終取得的成就。我希望它不僅僅是理論的堆砌，更能提供一些實用的方法論，比如如何建立數據驅動的決策流程，如何培養數據分析團隊，甚至如何選擇閤適的數據分析工具。如果書中能包含一些關於商業洞察的技巧，教我們如何從數據中挖掘齣彆人看不到的趨勢和機會，那這本書的價值就真的無價瞭。我腦海裏已經浮現齣，我能夠一邊翻閱這本書，一邊思考我自己的業務，並且立刻找到一些可以改進的地方。