【世界發生劇變！銷售 AI 化勢在必行！】
AI 議題已經講瞭好多年，然而絕大多數的企業仍然沿用老路子做生意，亂槍打鳥式的銷售方式也沒甚麼進步。然而時代不同瞭，既然有 AI 這個好工具為何不用？因為不懂不會所以不知該如何開始？眼睜睜看著 Google、Facebook 靠著 AI 化的銷售技術大賺特賺！
其實，AI 不是大企業纔能作，中小企業也可以，但不是全麵做，而是挑選適閤的做。最容易做到且很快就能換成實績的就是行銷、業務的銷售工作，隻要利用自身纍積的銷售與客戶等資料就行，讓 AI 自動找齣其中隱藏的銷售密碼，並直接運用在工作中驗證，這就是本書的主軸：銷售 AI 化，讓機器學習來幫忙。
【AI 不是打高空，要落實在工作中】
許多工程師學瞭 AI 技術，卻不知道如何讓技術落地！其實開發以銷售為目的的 AI 並不需要高深的技術，隻要用機器學習就能辦到。書中範例使用的都是真實企業產生的工作資料，例如要預測潛在客戶時，可讓 AI 從客戶職業、年齡與過去的銷售實績等資料自動學習，找齣資料間的關係建齣模型並做齣預測，我們就可以對商品或客戶擬定策略去執行計畫。也可以依據過去幾年的每日銷量，考慮節假日的影響，利用 Facebook 提供的時間序列套件去預測未來一段時間的銷量等等。
重要的商用實作範例包括：
●銷售成交預測
●銷量或來客數預測
●季節週期性變化預測
●推薦商品提案
●根據客群製定銷售策略
本書由世界 500 大企業 Accenture (埃森哲) 公司的 AI 集團資深總監親自執筆，規劃齣開發 AI 專案的標準流程，從選擇適閤引入工作中的 AI 開始，一路到訓練資料的取得、資料加工、選擇演算法及建立 AI 模型之後的評估與調整等 9 大步驟。即使沒有開發過 AI 專案經驗的人也不用擔心，隻要跟著動手做，就能看到成果。
書中的案例會實作監督式學習與非監督式學習中「分類」、「迴歸」、「時間序列」、「關聯分析」、「分群」、「降維」等各種演算法，讓讀者依照問題的類型選擇適用的處理模式。而且每個專案都不馬虎，從頭做到尾一遍一遍演練 SOP，將流程深深印入腦海，熟悉每個步驟之後纔能順利應用到自己的專案。
【邁嚮資料科學傢之路】
書中提供的所有 Python 程式都是可以運用在實務工作上的原型，每個人都可以利用這些原型建齣自己想要的機器學習模型。瞭解如何從實務觀點建立 AI，藉由本書瞭解整個專案的開發流程以及 Python 程式的實作方式，也等於邁齣成為資料科學傢的第一步。
許多書籍在教導讀者建齣 AI 模型後就結束瞭，但資料科學傢最有價值之處就在於建齣預測模型後該如何因應提齣的需求做調整，本書也會詳細介紹數種調整模型的方法與策略。
【適閤的讀者程度】
無論是 MIS、程式設計師、業務或行銷主管、隻要具備 Python 程式基礎就可以開始。AI 專案常用的 NumPy、Pandas 與 Matplotlib 等必備 Python 套件，也會在書附講座中一一介紹供讀者練習。開發環境是雲端的 Google Colaboratory，隻要能上網就能用，省去在自己電腦安裝軟體的麻煩。
本書特色
1. 世界 500 大 Accenture (埃森哲) 公司 AI 集團資深總監親自執筆
2. 實用性最高！能實際運用在提高公司的銷售績效。
3. 一點都不難！隻要具備 Python 語言基礎就能上手。
4. 由施威銘研究室監修，在適當的地方補充說明幫助讀者理解。
具體描述
探尋未來商業藍圖：商業智能與數據驅動決策的深度解析 本書聚焦於當代企業在數字化轉型浪潮中，如何利用前沿的數據科學工具和商業智能（BI）策略，實現從數據洞察到高效執行的無縫轉化。我們深入探討企業級數據架構的搭建、數據治理的關鍵環節，以及如何構建一套穩健的數據文化，以支持高層管理者的戰略決策。 在信息爆炸的時代，數據不再僅僅是記錄業務活動的副産品，而是驅動企業增長和創新的核心資産。本書旨在為企業管理者、數據分析師以及渴望理解商業智能全貌的專業人士提供一套係統且實用的方法論。我們不僅僅關注技術實現，更側重於如何將冰冷的數據轉化為具有可操作性的商業價值。 第一部分：重塑數據基礎——構建企業級數據生態係統 本部分將帶領讀者審視現代企業數據環境的復雜性，並提供構建彈性、可擴展數據基礎設施的藍圖。 1.1 數據戰略與業務目標對齊： 成功的數字化轉型始於清晰的戰略目標。我們將分析如何自上而下地定義關鍵績效指標（KPIs），並確保數據采集、存儲和分析的活動都緊密服務於這些戰略目標。討論如何識彆“高價值數據源”，避免無效的數據收集和冗餘存儲。內容將涵蓋價值鏈分析中的數據需求識彆，以及如何建立數據與業務成果之間的清晰映射關係。 1.2 數據架構的演進與選擇： 從傳統的集中式數據倉庫到現代化的數據湖、數據湖倉一體（Lakehouse）架構，企業麵臨著復雜的技術選型。本書將詳細比較不同架構的優地與局限，重點分析雲原生數據平颱（如AWS Redshift, Snowflake, Google BigQuery）在彈性、成本控製和數據新鮮度方麵的優勢。討論實時數據流處理（如Kafka）在需要即時決策場景中的應用，以及如何設計麵嚮服務的（Service-Oriented）數據訪問層，確保業務部門能夠便捷、安全地獲取所需數據。 1.3 數據治理：從閤規到信任的橋梁： 數據質量和數據治理是商業智能項目成功的基石。本章將深入探討建立有效數據治理框架的實踐步驟，包括元數據管理、數據血緣追蹤和數據質量監控體係的建立。特彆關注GDPR、CCPA等全球數據隱私法規對數據處理流程的約束，以及如何在遵守法規的前提下最大化數據的使用價值。我們將展示如何通過自動化工具來持續審計數據準確性和一緻性，從而建立起組織內部對數據資産的絕對信任。 第二部分：洞察的藝術——高級商業分析與可視化實踐 數據隻有被理解，纔有價值。本部分緻力於提升數據解讀能力，並介紹如何設計齣能夠驅動行動的分析報告和儀錶闆。 2.1 描述性、診斷性與預測性分析的融閤： 企業級分析不再局限於“發生瞭什麼”（描述性分析）。本書將重點介紹如何深入挖掘“為什麼發生”（診斷性分析），並通過構建先進的統計模型和時間序列分析，實現“將要發生什麼”（預測性分析）。內容將涵蓋迴歸分析、聚類分析在客戶細分中的應用，以及如何量化不確定性，為決策者提供風險評估的視角。 2.2 商業智能（BI）工具的精選與深度應用： 市場上的BI工具琳琅滿目，本書將提供一個客觀的評估框架，幫助企業根據自身規模、技術棧和用戶需求選擇最閤適的工具（如Tableau, Power BI, Looker）。重點不在於工具的簡單操作，而在於如何利用這些工具構建“故事驅動型”的儀錶闆。討論如何避免信息過載，通過有效的視覺設計原則（如顔色、布局、交互性）引導用戶關注關鍵的業務信號。 2.3 提升數據素養與數據文化建設： 技術是工具，人纔是核心。本章闡述如何係統性地提升整個組織的數據素養。這包括為不同角色的員工設計定製化的數據培訓模塊，並建立內部社區，鼓勵跨部門的數據分享與協作。探討如何激勵員工主動使用數據進行日常工作，而不是僅僅依賴數據團隊提供固定報告。成功的案例研究將展示如何將數據思維融入日常會議和績效評估體係中。 第三部分：從洞察到行動——數據驅動的決策流程與組織變革 本部分關注數據科學成果如何轉化為實際的商業決策和流程優化，實現真正的投資迴報率（ROI）。 3.1 決策支持係統（DSS）的設計與實施： 有效的DSS能夠自動化或半自動化關鍵業務決策。我們將分析如何將預測模型的結果嵌入到運營流程中，例如動態定價係統、庫存優化算法或個性化推薦引擎的部署流程。討論A/B測試框架的設計，確保任何基於數據的決策都能通過科學實驗得到驗證。 3.2 案例研究：特定行業的深度應用： 本書將選取零售、金融服務和製造業等不同行業的典型商業挑戰，展示數據驅動解決方案的實際落地過程。 零售業： 如何利用關聯規則挖掘和客戶生命周期價值（CLV）模型，優化營銷預算分配。 金融服務： 欺詐檢測模型的集成、信用風險評估流程的自動化與閤規性管理。 製造業： 預測性維護（PdM）如何減少意外停機時間，優化供應鏈的韌性。 3.3 衡量數據項目的商業影響： 數據項目往往投資巨大，如何量化其帶來的價值至關重要。本書提供瞭一套實用的框架，用於追蹤和報告數據科學和BI項目的ROI，包括成本節約、收入增長、效率提升等多個維度。討論如何建立數據項目後評估機製，確保項目成果能夠持續地為企業帶來價值，並為下一輪數據投入提供決策依據。 本書的最終目標是，幫助讀者超越對“數據技術”的盲目追逐，建立起一種以數據為核心的商業思考模式，從而在日益激烈的市場競爭中，構築起可持續的競爭優勢。
著者信息
作者簡介
Masanori Akaishi
世界 500 大 Accenture 公司商業諮詢總部 AI 集團資深總監。
1985 年畢業於東京大學工學院數值工程係。1987 年在同一研究所完成碩士課程。 同年加入日本 IBM 至 2020 年 12 月。2021 年 3 月加入 Accenture 公司，負責人工智慧人力資源開發相關工作。
學校講師
京都情報學大學院客座教授
著作
《銷售 AI 化！看資料科學傢如何思考, 用 Python 打造能賺錢的機器學習模型》、《深度學習的數學地圖–用 Python 實作神經網路的數學模型》(旗標科技)、《實用 Python 自然語言處理入門》(日本翔泳社)、《機器學習與深度學習從 Watson Studio 開始》(日本 RIC Telcom)。此外，也在許多雜誌執筆。
LinkedIn：www.linkedin.com/in/makaishi2/
qiita：qiita.com/makaishi2
Masanori Akaishi
世界 500 大 Accenture 公司商業諮詢總部 AI 集團資深總監。
1985 年畢業於東京大學工學院數值工程係。1987 年在同一研究所完成碩士課程。 同年加入日本 IBM 至 2020 年 12 月。2021 年 3 月加入 Accenture 公司，負責人工智慧人力資源開發相關工作。
學校講師
京都情報學大學院客座教授
著作
《銷售 AI 化！看資料科學傢如何思考, 用 Python 打造能賺錢的機器學習模型》、《深度學習的數學地圖–用 Python 實作神經網路的數學模型》(旗標科技)、《實用 Python 自然語言處理入門》(日本翔泳社)、《機器學習與深度學習從 Watson Studio 開始》(日本 RIC Telcom)。此外，也在許多雜誌執筆。
LinkedIn：www.linkedin.com/in/makaishi2/
qiita：qiita.com/makaishi2
圖書目錄
第 1 章 實務的機器學習應用
1.1 本書目的
1.2 參與機器學習專案的人員
1.3 機器學習開發流程
1.4 未來實務專傢需具備的技能
1.5 本書架構
第 2 章 解決問題的處理模式
2.1 AI 與機器學習的關係
2.2 機器學習的三種學習方式
2.3 監督式學習的處理模式
2.3.1 分類（Classification）
2.3.2 迴歸（Regression）
2.3.3 時間序列（Time series）
2.4 非監督式學習的處理模式
2.4.1 關聯分析（Association analysis）
2.4.2 分群（Clustering）
2.4.3 降維（Dimension reduction）
2.5 選擇正確的處理模式
2.6 深度學習與結構化、非結構化資料
第 3 章 機器學習模型的開發流程
3.1 模型開發流程
3.2 範例資料與目的說明
3.2.1 範例資料說明
3.2.2 模型的目的
3.3 模型的實作
3.3.1 （1）載入資料
3.3.2 （2）確認資料
3.3.3 （3）預處理資料
3.3.4 （4）分割資料
3.3.5 （5）選擇演算法
3.3.6 （6）訓練
3.3.7 （7）預測
3.3.8 （8）評估
3.3.9 （9）調整
專欄 關於公開資料集
第 4 章 開發流程的深入探討
4.1 確認資料
4.1.1 以數值或統計方式進行分析
4.1.2 視覺化的分析與確認方法
4.2 預處理資料
4.2.1 刪除多餘的資料欄位
4.2.2 處理缺失值
4.2.3 將二元資料數值化
4.2.4 多元資料數值化
4.2.5 資料標準化
4.2.6 其它預處理資料的做法
4.3 選擇演算法
4.3.1 分類模型的代錶性演算法與其特色
4.3.2 範例程式碼使用的資料
4.3.3 邏輯斯迴歸（Logistic regression）
4.3.4 支援嚮量機（SVM）- Kernel method
4.3.5 神經網路演算法（Neural network）
4.3.6 決策樹（Decision tree）
4.3.7 隨機森林（Random forests）
4.3.8 XGBoost
4.3.9 如何選擇演算法
4.4 評估
4.4.1 混淆矩陣（confusion matrix）
4.4.2 正確率、精確性、召迴率、F 分數
4.4.3 機率值與閾值
4.4.4 PR 麯線與 ROC 麯線
4.4.5 輸入特徵（資料欄位）的重要性
4.4.6 迴歸模型的評估方法
4.5 調整
4.5.1 多試幾種演算法
4.5.2 演算法參數最佳化
4.5.3 交叉驗證
4.5.4 網格搜尋
第 5 章 銷售 AI 化的案例實作
5.1 銷售成交預測 － 分類模型
5.1.1 問題類型與實務工作場景
5.1.2 範例資料說明與使用案例
5.1.3 模型的概要
5.1.4 從載入資料到確認資料
5.1.5 預處理資料與分割資料
5.1.6 選擇演算法
5.1.7 訓練、預測、評估
5.1.8 調整
5.1.9 重要性分析
專欄 瑕疵與疾病判定模型
5.2 銷量或來客數預測 － 迴歸模型
5.2.1 問題類型與實務工作場景
5.2.2 範例資料說明與使用案例
5.2.3 模型的概要
5.2.4 從載入資料到確認資料
5.2.5 預處理資料與分割資料
5.2.6 選擇演算法
5.2.7 訓練與預測
5.2.8 評估
5.2.9 調整
5.2.10 重要性分析
5.3 季節週期性變化預測 － 時間序列模型
5.3.1 問題類型與實務工作場景
5.3.2 範例資料說明與使用案例
5.3.3 模型的概要
5.3.4 從載入資料到確認資料
5.3.5 預處理資料與分割資料
5.3.6 選擇演算法
5.3.7 訓練與預測
5.3.8 評估
5.3.9 調整（1）
5.3.10 調整（2）
5.3.11 迴歸與時間序列模型的選擇
專欄 「冰淇淋消費預測」的時間序列模型
5.4 推薦商品提案 － 關聯分析模型
5.4.1 問題類型與實務工作場景
5.4.2 範例資料說明與使用案例
5.4.3 模型的概要
5.4.4 從載入資料到確認資料
5.4.5 預處理資料
5.4.6 選擇演算法與分析
5.4.7 調整
5.4.8 關係圖的視覺化
5.4.9 更高階的分析 – 協同過濾
專欄 「尿布與啤酒」僅是都市傳說
5.5 根據客群製定銷售策略 － 分群、降維模型
5.5.1 問題類型與實務工作場景
5.5.2 範例資料說明與使用案例
5.5.3 模型的概要
5.5.4 從載入資料到確認資料
5.5.5 執行分群
5.5.6 分析分群結果
5.5.7 執行降維
5.5.8 降維的運用方式
第 6 章 AI 專案成敗的重要關鍵
6.1 選擇機器學習的適用問題
6.1.1 選擇適閤解決問題的模型
6.1.2 取得標準答案是監督式學習的首要工作
6.1.3 勿對 AI 抱持 100% 的期待
6.2 取得並確認工作資料
6.2.1 確認資料來源
6.2.2 跨部門資料整閤問題
6.2.3 資料的品質
6.2.4 One-Hot 編碼的問題
專欄 機器學習模型的自動建構工具 AutoML
講座 1 Google Colaboratory 基本操作
講座 2 機器學習的 Python 常用套件
講座 2.1 NumPy 入門
講座 2.2 Pandas 入門
講座 2.3 Matplotlib 入門
1.1 本書目的
1.2 參與機器學習專案的人員
1.3 機器學習開發流程
1.4 未來實務專傢需具備的技能
1.5 本書架構
第 2 章 解決問題的處理模式
2.1 AI 與機器學習的關係
2.2 機器學習的三種學習方式
2.3 監督式學習的處理模式
2.3.1 分類（Classification）
2.3.2 迴歸（Regression）
2.3.3 時間序列（Time series）
2.4 非監督式學習的處理模式
2.4.1 關聯分析（Association analysis）
2.4.2 分群（Clustering）
2.4.3 降維（Dimension reduction）
2.5 選擇正確的處理模式
2.6 深度學習與結構化、非結構化資料
第 3 章 機器學習模型的開發流程
3.1 模型開發流程
3.2 範例資料與目的說明
3.2.1 範例資料說明
3.2.2 模型的目的
3.3 模型的實作
3.3.1 （1）載入資料
3.3.2 （2）確認資料
3.3.3 （3）預處理資料
3.3.4 （4）分割資料
3.3.5 （5）選擇演算法
3.3.6 （6）訓練
3.3.7 （7）預測
3.3.8 （8）評估
3.3.9 （9）調整
專欄 關於公開資料集
第 4 章 開發流程的深入探討
4.1 確認資料
4.1.1 以數值或統計方式進行分析
4.1.2 視覺化的分析與確認方法
4.2 預處理資料
4.2.1 刪除多餘的資料欄位
4.2.2 處理缺失值
4.2.3 將二元資料數值化
4.2.4 多元資料數值化
4.2.5 資料標準化
4.2.6 其它預處理資料的做法
4.3 選擇演算法
4.3.1 分類模型的代錶性演算法與其特色
4.3.2 範例程式碼使用的資料
4.3.3 邏輯斯迴歸（Logistic regression）
4.3.4 支援嚮量機（SVM）- Kernel method
4.3.5 神經網路演算法（Neural network）
4.3.6 決策樹（Decision tree）
4.3.7 隨機森林（Random forests）
4.3.8 XGBoost
4.3.9 如何選擇演算法
4.4 評估
4.4.1 混淆矩陣（confusion matrix）
4.4.2 正確率、精確性、召迴率、F 分數
4.4.3 機率值與閾值
4.4.4 PR 麯線與 ROC 麯線
4.4.5 輸入特徵（資料欄位）的重要性
4.4.6 迴歸模型的評估方法
4.5 調整
4.5.1 多試幾種演算法
4.5.2 演算法參數最佳化
4.5.3 交叉驗證
4.5.4 網格搜尋
第 5 章 銷售 AI 化的案例實作
5.1 銷售成交預測 － 分類模型
5.1.1 問題類型與實務工作場景
5.1.2 範例資料說明與使用案例
5.1.3 模型的概要
5.1.4 從載入資料到確認資料
5.1.5 預處理資料與分割資料
5.1.6 選擇演算法
5.1.7 訓練、預測、評估
5.1.8 調整
5.1.9 重要性分析
專欄 瑕疵與疾病判定模型
5.2 銷量或來客數預測 － 迴歸模型
5.2.1 問題類型與實務工作場景
5.2.2 範例資料說明與使用案例
5.2.3 模型的概要
5.2.4 從載入資料到確認資料
5.2.5 預處理資料與分割資料
5.2.6 選擇演算法
5.2.7 訓練與預測
5.2.8 評估
5.2.9 調整
5.2.10 重要性分析
5.3 季節週期性變化預測 － 時間序列模型
5.3.1 問題類型與實務工作場景
5.3.2 範例資料說明與使用案例
5.3.3 模型的概要
5.3.4 從載入資料到確認資料
5.3.5 預處理資料與分割資料
5.3.6 選擇演算法
5.3.7 訓練與預測
5.3.8 評估
5.3.9 調整（1）
5.3.10 調整（2）
5.3.11 迴歸與時間序列模型的選擇
專欄 「冰淇淋消費預測」的時間序列模型
5.4 推薦商品提案 － 關聯分析模型
5.4.1 問題類型與實務工作場景
5.4.2 範例資料說明與使用案例
5.4.3 模型的概要
5.4.4 從載入資料到確認資料
5.4.5 預處理資料
5.4.6 選擇演算法與分析
5.4.7 調整
5.4.8 關係圖的視覺化
5.4.9 更高階的分析 – 協同過濾
專欄 「尿布與啤酒」僅是都市傳說
5.5 根據客群製定銷售策略 － 分群、降維模型
5.5.1 問題類型與實務工作場景
5.5.2 範例資料說明與使用案例
5.5.3 模型的概要
5.5.4 從載入資料到確認資料
5.5.5 執行分群
5.5.6 分析分群結果
5.5.7 執行降維
5.5.8 降維的運用方式
第 6 章 AI 專案成敗的重要關鍵
6.1 選擇機器學習的適用問題
6.1.1 選擇適閤解決問題的模型
6.1.2 取得標準答案是監督式學習的首要工作
6.1.3 勿對 AI 抱持 100% 的期待
6.2 取得並確認工作資料
6.2.1 確認資料來源
6.2.2 跨部門資料整閤問題
6.2.3 資料的品質
6.2.4 One-Hot 編碼的問題
專欄 機器學習模型的自動建構工具 AutoML
講座 1 Google Colaboratory 基本操作
講座 2 機器學習的 Python 常用套件
講座 2.1 NumPy 入門
講座 2.2 Pandas 入門
講座 2.3 Matplotlib 入門
圖書試讀
用戶評價
评分
從書名的語氣來看，這本書似乎帶有一種鼓勵「主動齣擊」的態度，而不是被動地等待需求。這點我很欣賞。現在的資料科學團隊，不應該隻是被視為一個「報錶產生器」或是「模型建置部門」，而應該是企業內部的策略夥伴，主動去尋找數據中潛藏的機會點，並提齣可執行的AI解決方案。我好奇作者是如何在書中闡述這種「主動發掘商業機會」的思維模式。例如，如何利用現有數據，預測齣一個連公司自己都沒想過的市場缺口？如何透過數據分析，重新定義產品的使用者旅程？這種從「被動響應」到「主動創造」的轉變，是所有想讓數據團隊發揮最大效益的領導者和實踐者都需要學習的。如果這本書能提供一套清晰的框架，指導我們如何從一個數據集裡，係統性地提煉齣具備市場潛力的AI產品概念，那它絕對值得我花時間深入研究。
评分說真的，現在市麵上關於機器學習的書籍多到讓人眼花撩亂，大部分不外乎是Pandas、Scikit-learn的教學，然後帶你跑個Titanic或Iris分類問題，讀完後總覺得好像懂瞭點皮毛，但真要自己麵對一個全新的、沒有標準答案的業務問題時，腦袋還是會一片空白。我特別在乎的是「思考」這兩個字在書名裡佔據的位置。這代錶作者不是在販賣工具，而是在傳授一種解決問題的「心法」。我個人認為，資料科學傢真正的價值，在於他們能把模糊不清的商業需求，轉化成可以量化、可以被模型優化的數學問題。這中間的轉換過程，需要極強的領域知識和對商業邏輯的敏銳度。我希望這本書能深入剖析這個「轉譯」的過程，例如，當業務端說「我們想提高客戶留存率」時，一個高手的資料科學傢會如何拆解這個目標，定義齣哪些關鍵指標（KPIs）是模型應該去優化的，以及哪些數據是真正有用的。如果能看到一些實際案例中，決策者是如何根據模型輸齣的結果，做齣重大的策略調整，那這本書的價值就非同小可瞭。
评分這本書光看書名就讓人眼睛一亮，尤其是對於我們這些在產業裡摸爬滾打的工程師來說。「銷售AI化」這個詞彙簡直是打到瞭心坎裡。現在這個時代，不懂點機器學習，好像跟不上時代的腳步，但光是會寫程式、跑模型，跟真正能帶來商業價值之間，那道鴻溝真的非常巨大。我一直在想，那些頂尖的資料科學傢，他們到底是用什麼樣的思維在運作？他們看到的數據跟我們有什麼不同？這本書的切入點，似乎不隻是在教你怎麼用Python寫齣漂亮的演算法，更重要的是，它在談論「如何將這些技術轉化成真金白銀」。我期待看到的是那些關於商業洞察力、問題定義的深刻見解，而不是那些教科書上冷冰冰的數學公式。畢竟，在真實的商業戰場上，一個簡單但能解決痛點的模型，遠勝過一個複雜到無人能理解的「黑盒子」。希望作者能分享一些實戰經驗，教我們如何避開那些看似很美、但實際上根本無法落地建構的AI專案陷阱。光是從書名預期的內容來看，這本書已經成功吸引瞭我這個對實用主義有極高要求的讀者。
评分對於長期在IT或數據分析領域打滾的人來說，「Python打造能賺錢的模型」這塊是最具誘惑力的。我們都聽過太多科技巨頭利用數據和AI創造驚人營收的故事，但對我們這些中小企業或新創團隊來說，如何用有限的資源，做齣能快速看到投資迴報（ROI）的模型，纔是王道。太多時候，我們花費瞭三個月的時間，建立瞭一個準確率高達98%的模型，結果上線後發現，因為延遲太高或是整閤太複雜，最終根本沒人願意使用，或者它帶來的實際營收增長微乎其微。這本書如果能提供一些關於「最小可行模型」（MVP-ML）的建構思路，或者是在選擇模型複雜度與推理速度之間權衡的實戰經驗，那將是極具參考價值的。畢竟，「賺錢」是最終的驗收標準，再華麗的深度學習架構，如果不能實實在在地反映在財務報錶上，那它就隻是學術上的展示品，而不是商業工具。我非常期待能從中找到那些高效能、快上線的實用技巧。
评分翻開市麵上許多強調技術的書籍，常常會陷入一種「技術炫技」的窠臼，似乎誰用的框架最新、誰的模型最深層次，誰就是厲害。但真正進入企業內部，你會發現，很多時候，資料清理、特徵工程（Feature Engineering）佔瞭專案進度的八成，而模型訓練可能隻佔兩成。這本書如果能更著重於「資料準備」和「特徵工程」在驅動商業價值上的核心地位，我會給予極高的評價。畢竟，沒有好的「原料」，再好的「廚師」也煮不齣美味的佳餚。我希望看到的是，當麵對結構化或非結構化數據時，高手是如何「想像」齣那些能有效區分目標變數的特徵。特別是那些在商業邏輯中隱藏很深，但一旦被挖掘齣來就能帶來巨大效益的隱性特徵。這種從業務理解到特徵建構的鏈條，纔是區分一般工程師與頂尖科學傢的關鍵分水嶺。
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