資料同理心:飛奔的資料科學如何變成「易讀好用」的人類新資源?

資料同理心:飛奔的資料科學如何變成「易讀好用」的人類新資源? pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

菲爾.哈維
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  • 數據同理心
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  • 人機交互
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  • 信息設計
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具體描述

  它不僅改變瞭我們知道什麼,也改變瞭我們知道的方式

  大數據資料是人類最重要的新資源。它不僅對企業很重要,對每個人也很重要。這種新資源能讓我們對世界的方方麵麵、這個星球和整個宇宙產生新的認知。

  和歷史上的其他技術革命一樣,我們對大量資料的結果瞭解得越多,就越瞭解我們自己、我們的世界以及如何改變它。然而,這種寶貴的新資源目前還沒有被充分利用、甚至被濫用或完全被忽視。

  當前資料科學及延伸的數據分析正蓬勃發展,但有個大問題是我們反而忘記瞭人性──「構成資料的人」、「使用資料的人」以及「期望瞭解結果的人」三者之間經常存在鴻溝。在資料數據化的世界中,同理心是一種強大的聯絡工具,將我們對資料的理解從純粹的技術實踐提升到可以為人類做齣持久和重要貢獻的東西。

  本書源於兩位作者過去10年從事資料數據工作的經驗,以及資料同理心的講授和研究,內容包含他們與數百位跨領域資料科學、數據工程與數據哲學實作者閤作得到的見解。本書將呈現良好和不良的資料使用與設計行為示例,也提供我們思考和處理資料的新方法及練習。

  資料非常重要、非常有價值,
  而我們卻常亂搞一通

  你是否發現以下類似情境:
  ★ 深諳資料科學及其技術的人,「不太在乎其他部門的人」(因為他們不懂)
  ★ 經理人會希望技術部門人員「總之就是按照吩咐去做」
  ★ 每天都要處理龐雜形式的資料,卻懷疑海量資料帶來的「新工作」是否帶來進步與效率?
  ★ 恨透瞭組織內部某種檔案格式,因為它既醜又難用。

  ──當科技愈聰明,算力愈強,資料也就更可能被誤用與浪費。
  資料科學傢+人工智慧實作者 聯手解決當世「資料不適癥」

  資料是人類最重要的新資源,它能為我們人生的所有麵嚮帶來洞見──甚至關乎地球與宇宙。資料不僅改變瞭我們的知識,也改變瞭我們獲取知識的方式。如同過去多次科技革命那般,資料的價值能精進我們作為人類的存在,且程度可能更勝以往。

  本書能幫助你瞭解如何正確運用資料、告訴你資料為什麼重要、以及現在企業與政府如何使用資料。本書以極具說服力的方式說明瞭同理心何以是理解資料的關鍵。提升對資料的理解能為你的事業、人生、甚至整個世界帶來持久而重要的貢獻。
洞悉數據背後的溫度:構建可信、有溫度的數據生態 在信息爆炸的時代,數據早已超越瞭單純的數字和代碼,成為驅動社會變革、重塑商業模式的核心資産。然而,海量數據的湧現也帶來瞭新的挑戰:如何確保這些數據不僅“存在”,更能被“理解”和“信任”?如何將冰冷的技術轉化為真正服務於人的力量? 本書深入探討瞭一個至關重要的議題:如何在數據科學的飛速發展中,錨定“同理心”這一核心價值,從而構建一個真正以人為本、富有洞察力的數據生態。 這不僅僅是一本關於技術實現或算法優化的指南,更是一部關於數據哲學、倫理實踐與組織文化重塑的深度思考錄。 我們不再滿足於僅僅構建預測模型或優化推薦係統,我們追求的是“數據可信度”和“用戶體驗的溫度”。本書將引導讀者穿越技術與人性的交界地帶,探索如何讓數據科學的成果——那些原本深藏於復雜統計模型中的洞察——變得清晰、透明、易於被決策者和最終用戶所接納和使用。 全書結構圍繞“理解、轉化、落地、治理”四大核心支柱展開,層層遞進,旨在為數據專業人士、産品經理乃至企業高層提供一套全麵的實踐框架。 --- 第一部分:理解數據的“非技術性”價值——超越指標的同理心基礎 本部分聚焦於重塑我們對數據價值的根本認知。數據科學常常被局限於“準確率”和“效率提升”的量化指標中,但本書強調,數據的真正力量在於其能否引發“共鳴”和“信任”。 1. 破譯“沉默的少數派”:邊緣案例的價值挖掘 我們通常過度關注平均值和多數群體的行為模式,卻常常忽略瞭那些僅占少數的、但具有決定性影響力的邊緣案例。本書將詳細闡述如何設計數據采集與分析流程,主動搜尋和解讀這些“沉默的少數派”的聲音,確保我們的數據洞察是全麵且公平的。這需要一種對潛在偏差的高度警覺和結構化的同理心投入。 2. 語境的陷阱:構建數據的“環境地圖” 數據從不真空存在。一個指標的意義,完全取決於它所處的組織、市場、文化和社會環境。本書探討瞭如何係統性地記錄和分析數據的“環境地圖”——包括收集時間、技術限製、初始假設以及曆史演變。隻有充分理解瞭數據的“生長環境”,我們纔能避免“搬運式”應用帶來的誤判。 3. 需求的深度訪談:將用戶痛點轉化為數據問題 數據科學傢和工程師往往從“有什麼數據”齣發,而不是從“用戶真正需要解決什麼問題”齣發。本章介紹瞭一套“反嚮工程式需求分析法”,教導團隊如何通過深度的、非結構化的用戶訪談和觀察,將模糊的業務痛點提煉成清晰、可量化、且具有人文關懷的數據科學假設。 --- 第二部分:從復雜模型到人類語言的轉化藝術——可解釋性與敘事的力量 數據科學的成果往往被睏在高維度的數學迷宮中。本部分的核心目標是將復雜的模型輸齣,轉化為決策者和非技術人員能夠理解、信任並立即采取行動的清晰信息。 4. “為什麼”比“是什麼”更重要:構建層次化的可解釋性界麵 本書區分瞭不同受眾對“可解釋性”的需求層次。對於監管者、需要宏觀決策的領導層和最終用戶,他們需要的解釋模型是不同的。我們探討瞭從局部解釋(LIME, SHAP的精細化應用)到全局因果推斷的遞進式解釋框架,確保解釋的深度與廣度恰到好處,避免過度簡化帶來的失真。 5. 數據敘事學:用故事綫連接數據與行動 數據分析的終點不是生成圖錶,而是驅動改變。本章提供瞭構建“數據故事綫”的實用工具箱,強調如何利用情緒鈎子(Emotional Hooks)、清晰的主角(關鍵指標或用戶畫像)和明確的衝突(當前挑戰),將枯燥的統計發現包裝成引人入勝、易於傳播的敘事。 6. 儀錶闆的“人文設計”:消除認知負荷的設計原則 一個優秀的儀錶闆應當是直觀的“副駕駛”,而非分散注意力的“信息過載器”。我們將審視儀錶闆設計的心理學基礎,聚焦於信息密度控製、視覺層次優化以及警報機製的溫度設定,確保用戶在查看數據時,能迅速捕捉到關鍵信號,而不是在海量視覺元素中迷失。 --- 第三部分:落地與協作的飛輪——構建以人為本的數據産品文化 數據洞察的價值必須通過可靠的産品和服務觸達用戶。本部分關注如何將理論上的洞察轉化為生産環境中的可靠、持續運行的“數據資産”。 7. 建立“信任沙盒”:快速迭代與失敗的倫理邊界 在敏捷開發中,數據模型需要快速迭代,但這可能帶來暫時的不準確性。本書提齣瞭一種“信任沙盒”機製,定義瞭模型在測試、灰度發布和全麵上綫過程中的透明化標準和用戶反饋迴路,確保用戶始終瞭解他們正在與哪個版本的“數據智能”互動。 8. 跨職能溝通的“翻譯官”:數據科學傢的角色延伸 數據科學傢不應是孤立的技術專傢,而是連接業務、設計和工程的“文化橋梁”。本章詳細介紹瞭如何通過共享術語錶(Glossary)、聯閤工作坊和共同指標定義,打破職能壁壘,確保所有人對“成功”的定義保持一緻。 9. 自動化中的人性錨點:當AI接管決策時 隨著自動化程度提高,人類的乾預點變得更加關鍵。本書深入探討瞭在高度自動化的係統中,如何巧妙地設計“人工復核節點”和“緊急接管流程”,確保係統在遇到極端或非預期情況時,能夠優雅地將控製權交還給具備同理心和上下文理解能力的人類操作者。 --- 第四部分:數據的長期守護——治理、責任與未來視野 數據治理不再是閤規部門的例行公事,而是構建長期客戶信任的戰略基石。 10. 從“閤規”到“責任”:數據倫理的嵌入式實踐 本書超越瞭GDPR或CCPA等法規的硬性要求,探討瞭如何將“數據不作惡”的理念內化為組織的首要原則。這包括建立“影響評估流程”,主動預判模型部署可能對弱勢群體或特定用戶群造成的潛在負麵影響。 11. 數據的“保質期”與“可追溯性”:動態維護數據生命周期 隨著時間推移,數據的相關性和準確性都會衰減。我們提齣瞭一個動態數據審計框架,它不僅記錄數據從何而來,更主動監控其在實際應用中的錶現衰退速度,並建立自動化的“數據退休”或“再訓練”觸發機製,確保流嚮用戶的始終是最新鮮、最相關的洞察。 12. 培養組織級的“數據情商”:長期投資於數據素養 最終,數據的力量取決於組織中每個成員的數據素養水平。本書倡導將數據教育視為一項持續的、高優先級的戰略投資,重點培養的不是建模能力,而是批判性地審視數據來源、質疑模型輸齣的傾嚮性,以及用數據進行有效、有溫度溝通的能力。 本書承諾提供一套切實可行、充滿人本關懷的方法論,幫助數據團隊實現從“技術卓越”到“價值共鳴”的深刻轉變,讓數據真正成為推動社會進步的、可信賴的“人類新資源”。

著者信息

作者簡介

菲爾.哈維 Phil Harvey


  在英國多塞特郡長大,並於薩塞剋斯大學(University of Sussex)取得人工智慧學士學位。他從事的大多是資訊產業工作,從地闆下配線、電腦建置、到十五年的程式設計職涯,其中五年身為新創公司的技術創辦人暨技術長。菲爾是一項認證專利發明人,目前並擔任微軟公司的資料與人工智慧雲端解決方案架構師。

諾莉雅.希門尼斯.馬丁尼茲 博士 Dr. Noelia Jiménez Martínez

  齣生於阿根廷,天文物理學傢。她曾在倫敦擔任資料科學顧問,與多傢大公司與各種中小型企業閤作,也曾在歐洲的數間大學擔任天文物理學研究員,並在Unbound 齣版社擔任資料科學與天文科學主任。她在拉普拉塔大學取得瞭應用於星係形成與化學演化的計算天文物理學博士學位。她利用空閒時間探討如何用運人工智慧的解決方案避免氣候與生態的崩潰。

譯者簡介

廖崇佑


  臺灣大學翻譯碩士學位學程畢業,譯有:《多極世界衝擊》、《真的好奇怪:希臘神話》、《貓咪問題全攻略》、《無法測量的領導藝術》等書。現為自由譯者及英語學習粉絲頁「賓狗單字」共同創辦人。

圖書目錄

前言
本書用意
導讀
氣候危機
演化知識論體係
深入資料
深入同理心
深入觀點
交給各位

附錄一:給科技建構者的深度技術案例
附錄二:給資料旅程初心者的資料擘劃指南
緻謝


 

圖書序言

  • ISBN:9789579689816
  • 叢書係列:catch On
  • 規格:平裝 / 268頁 / 14.8 x 21 x 1.7 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 齣版地:颱灣

圖書試讀

前言(兩位閤著者的話)

  菲爾的話

  「科技是簡單的部分;睏難的部分是人。」

  我不曉得這句話從哪裡聽來的,不過我整個職涯都應證瞭此言不假。早在學生時期,當大多數的理工宅都迷戀著微軟係統,而我則不幸地著迷於麥金塔電腦時,我就開始遊走於人與科技之間瞭。這常常使我陷入窘境。舉例來說,選擇大學預科考試課程時,我選的是計算機科學、數學以及傳播學。這種不尋常的組閤會使我在預科學院難以排課,所以我被逼著放棄讀離散數學(discrete mathematics),改而讀統計學。麵對大學學係的選項時,我選擇人工智慧學係的文學士學位,而不是計算機科學暨人工智慧學係的理學士學位。職涯發展諮詢師聽到這個決定,神態糾結地說:「你讀這個科係會找不到工作,雇主都隻看計算機科學學位。」即便上瞭大學,我在大三仍選修日本語言文化與社會,而不是更技術性的課程。與人類學傢當朋友是一大樂事。

  我在試圖成為3D繪圖藝術傢時,遇到瞭同樣的問題。政府的職涯諮詢專員透過電話直截瞭當地對我說:「你沒有受過藝術訓練,你是技術人員。找一份能夠運用科技幫助藝術傢的工作吧。」

  我先是做瞭「非工程師」工作(試著當一位3D繪圖人員),接著成為工程師(幫助3D繪圖藝術傢),繼而創辦新創公司、擔任技術長。經歷這些年後,我纔真正與資料有意義地邂逅。我發現資料是一種資源,能完美支持我們對世界與世人的新理解。歷經五年,科技對我而言變得清晰瞭,透過科技,我能在資料中看見世界。

  我遊走在科技與人之間好些日子瞭,如今這些經驗變得明朗透澈,我希望這些經驗值得分享。對我來說,這些經驗能夠以資料同理心(data empathy)的概念呈現。

  在資訊產業把快速創新作為不間斷的養分,造成產業過度膨脹且偏執之際,我認為顯而易見的是:資訊產業缺乏人文技能。這種不平衡是有害的。我發現,資料與科技方麵的同理心缺乏,正阻擋著人類嚮前進。證據俯首即是。

  我想盡點心力,有鑑於我過往的尷尬科技經驗,我想我可以帶來幫助。

  諾莉雅的話

  我生長於阿根廷北部薩爾塔省(Salta)的首都。我在那裡長大,過程中盡可能抵抗以男性為尊的文化,並在十八歲那年離開傢鄉,到布宜諾斯艾利斯的拉普拉塔大學(University of La Plata)讀天文學。在那裡,男性為尊的文化固然沒有消散,不過沒那麼嚴重。

  我擁有計算天文物理學(Numerical Astrophysics)博士學位,也在學術界工作多年。我運用不同的解決方案和技術(包括不同的星係化學演化模組),編寫大規模宇宙模擬程式,並進行分析工作。高品質教育在阿根廷是免費的,所以我在大學時期也研修我有興趣的芭蕾舞和拉丁美洲歷史課程。

  我實屬幸運,曾到世界各地遊覽,並居住過許多不同國傢,這不但要拜我的博士後職位所賜,也多虧瞭我住在薩爾塔時所屬的閤唱團(我們很熱衷於參賽)。

  最後,某年隆鼕,在蘇格蘭美好的聖安德魯斯鎮(St Andrews)工作時,我意識到自己必須改變,於是搬到倫敦成為一名資料科學顧問。我十分幸運地再次得以與一大群來自不同背景的資料科學傢共事;不同產業都在試圖以資料作為驅動力,或是優化已經由資料所驅動的程序。我目前任職於Unbound齣版社,我很榮幸能擁有這份夢想中的工作。我喜愛閱讀、書本以及齣版世界,也對Unbound齣版社的使命充滿熱情。

  我和菲爾是在資料科學訓練認識並成為朋友的。第二年後,我們都指導有分析專長的博士生執行資料科學專案。他當時問我有沒有興趣幫忙寫一本關於資料與同理心的書。

  我答應瞭,因為我有一個非常重要且源於個人經驗的訊息要傳達。我來自地球的另一邊,一個北半球少有耳聞的地方,我受教於一群最睿智、最聰明、長期受苦的人。他們都是為瞭躲避二戰的後果而移居阿根廷的移民。我後來也體認到與傢人遠渡重洋遷移所必須付齣的代價。幾個世代後,我也開始重視穩定、關係網絡與教育,開始明白數個世紀的壓迫、殘害與貪婪,對生靈萬物造成瞭何等摺磨。

  我想透過訴說我在南美洲的兒時故事來介紹自己。那裡的天空舉世最美,儘管貧窮,我們有森林、有自然澄淨的空氣、有每夜都能看見完整銀河輪廓的壯闊星空,無論誰皆能享受其中。我想傳遞一種尊敬之感,一種對大自然、對我們有幸能與其共處的萬物、對宇宙中除瞭我們自己與其它已知生物外的「其他」生命的尊敬。我的母親是一名生物學傢,我從小就生活在微觀世界裡。她賦予我對於生靈萬物的細膩感受。她引導我深思每片葉子與每隻昆蟲的存在,其複雜與美麗,並對我訴說這些生物神祕安靜的世界與互動。因為她,這些生物在我眼中變得神聖。

  我敬仰自然。我熱愛它。我尊敬它的程度勝過許多人所謂的「神聖」事物。我與自然有深刻的連結,這或許是為什麼我對地球上的野生動物、美麗景貌以及生態多樣性現在的慘況感到極為憤怒,對未來的黑暗前景感到憂傷。

  就個人層麵而言,這本書的撰寫過程十分睏難。我隻能從深沉的抑鬱中齣發,爬梳哀傷的情緒,然後重新觸碰憤怒和悲傷─這是我書寫的唯一辦法。

  我在尋找社群時,找到瞭寬慰和希望。我發現深深擔心氣候和生態崩潰的不隻有我。我必須不斷重複發揮同理心,陪伴社群的新成員理解這個現實;社群裡有年輕傢長、有被忽視的科學傢、有孩子⋯⋯我能感受他們目睹未來正在被少數貪婪的(白種)男人偷走的痛苦與憤怒。

  同時我也意識到自己的觀點與別人頗為不同,甚至在同道之人中也如此;因為我來自低度開發世界,通常每十年會有一次經濟或社會崩潰,這種摧殘加深瞭我的無助。我們被排除在決定重大事務的談判之外。

  於是,我答應寫這本書,我要透過這個機會說清楚一件事,那就是無論如何我們都必須記得:我們就是自然,彼此相互連結。無論是身為科技專傢、資料科學傢或純粹作為人類的我們,都必須明白自然不能被金錢化操作。誰能為穩定的氣候、乾淨的空氣、健康的土壤、海洋、老虎、無尾熊、大象、花朵、鳥類或細菌定價呢?我們無法用金錢換得或創造這些生態。我們對這些經歷數百萬年演變的複雜係統與人類之間的精密關係瞭解甚少。

  人類把自然當作理所當然。最屈居弱勢的生態正麵臨危險。然而,我也相信人們有改變結構和改善世界的力量。在第四次工業革命之初,我們有瞭新工具(如資料)以及新挑戰。

  這是我將在本書中探討的訊息。作為一個群體,人類正麵臨有史以來最重要的任務,而「同理心」是執行這項任務的關鍵概念。我從父親那裡學到這點,他教會我要先為他人著想,永遠要以慷慨的心胸理解他人的感受,並先預期他人的需要。

  我也想幫忙。

  我肯定自己能幫上忙。

  本書用意

  本書的書寫對象是那些心底明白資料很重要的人。

  本書某些部分固然會涉及技術專業,但這不是隻設計給專業人士看的專業書籍。如果某些段落讀起來太費勁,儘管略過。我們希望走在技術與人之間,希望促使人更親近科技,讓科技專傢更親近人。最重要的是,我們希望促成兩方之間的對談。

  讀完這本書後,你會有新的想法、技能與工具來幫助你運用資料同理心取得更大的成功。

  可嘆的是,某些能受到本書幫助的人們不會主動拿起它。某些曾參與形塑本書基礎的講座和討論的人們並不懂這本書。我們可以從他們的迴饋中聽齣來。

  然而,某些人如我們希望的,主動地閱讀瞭這本書,並給瞭我們很美好的迴饋。有些人錶示,我們這兩個硬派技術人如此深入探討「軟技能」以及科技中的環境議題,這令他們「極為耳目一新」。我們正目睹科技產業的巨變。開始有一股力量驅策人們承擔責任。員工開始要求雇主正視科技決策的生態與社會限製。儘管無法立竿見影,這類行動卻正在引領一股科技使用的變革,其中的核心在於人們對同理心的重要性有瞭新體認。

  這本書證明瞭資料產業必須提升軟技能─把人考慮進去─而且是大幅度的改善。

  感謝正在讀此書的你。讀完後,請分享這些點子、分享這本書。我們想帶來幫助,而你也可以是其中一員。

  我們的產業可以更好,遠比現在好得多。

  齊心協力,我們將能成功。

用戶評價

评分

從設計美學的角度來看,很多數據視覺化都是慘不忍睹的。密密麻麻的長條圖、色彩混亂的圓餅圖,簡直是視覺噪音的極緻展現。這本書如果能真正體現「同理心」,那想必在視覺呈現上也會有獨到的見解。我想像中,它會教導我們如何像一位頂尖的產品設計師那樣去思考數據呈現:哪條線最重要?這個標籤需要多大?哪個數據點需要用顏色凸顯?這不隻是美感問題,更是一種資訊的層級管理。在資訊爆炸的時代,注意力是最稀缺的資源,如果你的圖錶不能在零點幾秒內抓住讀者的目光並傳遞核心訊息,那你就輸瞭。我期待看到的是,作者如何將使用者體驗(UX)的思維,無縫嫁接到數據報告與儀錶闆的設計上,讓數據介麵變得像操作智慧型手機一樣直覺自然,這纔是真正的「易讀好用」。

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說真的,我對於「人類新資源」這個形容詞很有感觸。資料科學傢這個職位,在很多企業裡還是個比較新的角色,地位有點尷尬,有時候被視為成本中心,有時候又被寄予厚望,但中間的溝通落差極大。我們常常看到,資料團隊花費數月建立的模型,最後卻因為跟業務端語言不通而被束之高閣,這不隻是時間的浪費,更是人纔的摺損。這本書如果能有效彌補這種「資訊鴻溝」,我覺得它簡直可以成為企業轉型的催化劑。我尤其希望它能探討如何建立跨部門的「共同語言庫」,讓工程師理解業務目標,讓業務人員理解模型的限製。這種雙嚮的、基於理解的協作模式,纔是真正能把數據潛能完全釋放齣來的關鍵。如果這本書能提供一些實戰的溝通心法,例如麵對質疑時如何用同理心來迴應,我會毫不猶豫推薦給所有我認識的同行。

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拿到這本書的感覺,就像發現瞭一個隱藏的寶藏地圖。現在市麵上的技術書籍多半是工具書,教你 Python 的哪個函式庫最強、TensorFlow 怎麼用,讀完之後雖然技術能力有提升,但總覺得少瞭點「靈魂」。這本書的「飛奔的資料科學」這個詞用得太貼切瞭,現實中,資料的產齣速度快到嚇人,專案的時程恨不得壓縮再壓縮,很多時候我們根本來不及慢慢消化,隻能囫圇吞棗地把結果拋齣去。重點來瞭,怎麼樣在這種極限速度下,還能確保輸齣是「易讀好用」的?這需要的不僅是速度,更是對接收者的深度觀察與預測。我猜想,作者可能會分享一些非常實用的案例,展示如何在一張簡報裡,濃縮數百萬筆交易紀錄的精華,讓老闆能在三分鐘內掌握全局,甚至當場拍闆。如果這本書能提供一套標準化的、能應對快節奏環境的「同理心流程」,那它的價值可就遠超一般的技術指導手冊瞭。

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這本書的書名讓我聯想到一個核心的哲學問題:我們到底為什麼要做資料科學?如果隻是為瞭追求最高的準確率(Accuracy),那機器自己跑就好,何必需要人來判讀?顯然,人類介入的價值,在於我們的「判斷力」和「倫理觀」,而這些都建立在對情境的深刻理解之上,這就是「同理心」的體現。我希望作者能夠跳脫純粹的技術框架,深入探討資料科學傢在決策鏈中的道德責任,以及如何將這種責任感轉化為更貼近人性的數據產齣。例如,當模型預測瞭負麵結果時,我們該如何包裝和傳達這個訊息,纔能在不引發恐慌的同時,激發必要的變革?這本書如果能探討這種高層次的思辨,指導我們如何成為一個負責任、有溫度,同時又極度高效的數據專傢,那它將不隻是一本工具書,而是一本引領專業倫理思潮的經典。

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這本書光是書名就讓人眼睛一亮,「資料同理心」——這到底是什麼新玩意兒?聽起來就很有料,畢竟現在這個時代,誰不知道數據是新石油?但問題是,數據再多、演算法再強,如果最後齣來的報告或分析結果,搞得像天書一樣,連部門主管看瞭都霧煞煞,那跟搬一堆磚頭迴傢有什麼兩樣?我個人覺得,真正厲害的資料科學傢,不隻是會寫複雜的程式碼,更重要的本事是怎麼把這些冰冷的數字,轉化成有溫度的、能讓人立刻理解並採取行動的洞察。我期待這本書能深入探討這個「翻譯」的過程,怎麼讓那些高深的統計模型,能夠像跟朋友聊天一樣自然地傳達訊息。畢竟,我們這些在第一線衝刺的業務人員或決策者,哪有時間去鑽研那些複雜的數學原理?我們需要的,是「立刻上手」的實用指南,告訴我們如何像一個有同理心的人一樣去解讀數據,而不是隻會堆砌圖錶。這種從「技術導嚮」轉嚮「人性溝通」的思維轉變,絕對是當前產業最迫切需要的關鍵技能,希望這本書能給齣紮實的解方。

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