本書告訴你如何用Excel，從一堆數字中找出提升業績的秘密
不騙你，但資料科學家可不是什麼神秘的魔法師。資料科學是人人都能玩的。
真的！本書會示範最重要的資料科學技術、運作原理、使用方式，以及對業務的成效。
本書不寫程式、不談資料庫技術，只是採用最迅速無痛的方式，把原始資料變成你可以處理的東西。
捲起袖子，一起來動手吧！
別緊張，不過是是試算表而已。
本書提供範例檔案可供下載練習。您可以學到：
．使用一般線性模型、混合方法與「單純貝式」，建立人工智慧
．用 k-means、球形k-means與網路圖模組化來建立叢集
．數學最佳化，包括非線性規劃與一般演算法
．用指數平滑法，處理時間序列資料與展望
．用蒙地卡羅模擬，計算風險並量化
．在單一維度或多維度進行異常偵測
．初探資料科學專用的R程式語言
名人推薦
「本書把現代統計方法與演算法解釋得易懂易做。你再也不用被教科書與論文荼毒了！」—Patrick Crosby，StatHat創始人，OkCupid首任技術長
「佛爾曼先生來我公司面談時，穿著『肯德基上校』式的西裝，鬼扯一堆烤肉、雷射和柳橙汁之類的無關話題。然後，他解釋了要怎樣解決我公司的『大數據』問題，只用了簡單的試算表。不用搞伺服器叢集、大型主機或Hadoop之類的昂貴軟體。只用了Excel。我馬上決定聘請他。讀完本書後，你也會學到如何用數學方法與基礎試算表公式改善你的業務，或者至少可以騙到某位高級主管聘請你當資料分析師。」— Ben Chestnut， MailChimp創始人兼執行長
「約翰佛爾曼是分析團隊的必備成員，如果你搶不到他，乖乖讀本書也勉強可以啦。」— Patrick Lennon，可口可樂公司分析總監
具体描述
洞悉数字时代的全新视角：数据驱动的决策与创新 一、 导论：信息洪流中的导航 在当代社会，数据已不再仅仅是记录过去的工具，而是塑造未来的核心资产。随着信息技术的飞速发展，我们正以前所未有的速度积累着海量数据。然而，单纯的数据堆砌并不能自动带来价值。真正的挑战在于，如何有效地从这些庞杂的“信息矿藏”中提炼出洞察力、预测能力乃至创新的火花。 本书旨在为那些身处信息爆炸时代，渴望将现有信息转化为实际生产力的专业人士、管理者和研究人员提供一套系统化的思维框架与实践指南。我们探讨的重点，是如何构建一套成熟的“数据智慧化”流程，它超越了基础的数据分析范畴，深入到如何将数据能力深度嵌入到组织的战略决策、运营优化乃至产品创新的每一个环节。 二、 基础构建：数据素养与治理的基石 任何高效的数据应用都建立在坚实的基础之上。本部分将聚焦于数据素养的培养和高质量数据环境的构建。 2.1 数据素养的跨界需求： 我们不再局限于数据科学家的小圈子。从市场营销人员到运营主管，每个人都需要具备解读数据、提出正确问题的能力。本书将详细阐述，在不同业务场景下，所需具备的关键数据思维模式，例如相关性与因果性的区分、统计显著性的理解，以及如何批判性地评估数据模型的结果。 2.2 构建可信赖的数据生态： 数据的质量直接决定了决策的质量。我们将深入探讨数据治理的必要性。这包括：元数据管理（理解数据“是什么”和“从哪里来”）、数据标准化的建立、数据安全与隐私的合规性框架（如GDPR、CCPA等全球性法规的应对策略），以及如何建立跨部门的数据共享机制，打破“数据孤岛”。构建一个透明、可审计、易于访问的数据仓库或数据湖，是实现数据智慧化的前提。 2.3 数据采集与清洗的艺术： 原始数据往往是“脏”的。本章将介绍从传感器数据、网络日志、文本记录到多媒体文件等不同来源的数据采集技术。重点在于高效的数据预处理技术，包括缺失值处理、异常值检测、数据转换与集成，确保输入模型的原材料具备高标准。 三、 核心驱动：数据科学方法的实战应用 本部分将探讨如何运用先进的数据科学技术，将数据从描述性（发生了什么）提升到预测性（将发生什么）和规范性（我们应该做什么）。 3.1 从描述到预测：机器学习的战略部署： 传统的商业智能（BI）侧重于历史报告。本书将引导读者进入机器学习（ML）领域的核心应用。我们将覆盖监督学习（如分类、回归在客户流失预测、风险评估中的应用）和无监督学习（如聚类在市场细分、异常检测中的应用）。关键在于，如何选择最适合业务问题的算法，而非盲目追求复杂性。 3.2 时间序列分析与因果推断： 许多业务问题本质上是关于时间序列的。我们将深入探讨如何利用ARIMA、Prophet等模型进行精准的需求预测和库存管理。此外，对于那些需要评估特定干预措施（如新的营销活动、价格调整）效果的场景，本书将介绍因果推断的科学方法，例如A/B测试的设计、双重差分法（DiD）和倾向得分匹配（PSM），确保结论的可靠性。 3.3 文本与非结构化数据的挖掘（NLP）： 电子邮件、社交媒体评论、合同文件构成了企业中尚未被充分利用的巨大资源。我们将介绍自然语言处理（NLP）的基础技术，包括情感分析、主题建模（LDA）和实体识别，帮助企业快速理解客户反馈和市场舆情，将非结构化信息转化为可操作的洞察。 四、 价值转化：从洞察到创见的飞跃 数据智慧化的终极目标是将洞察转化为切实的商业价值和创新。本部分侧重于如何将技术成果有效地集成到业务流程中，并培育持续的创新文化。 4.1 模型部署与实时决策： 一个优秀的预测模型如果停留在笔记本上毫无意义。本书详细阐述了模型生命周期管理（MLOps）的关键环节，包括模型版本控制、自动化再训练管道的建立，以及如何将模型API化，嵌入到生产系统（如实时推荐引擎、欺诈监测系统）中，实现闭环反馈。 4.2 可视化与叙事的力量： 复杂的数据分析结果需要以直观、引人入胜的方式传达给决策者。我们探讨的不仅仅是仪表板的制作，更侧重于“数据叙事”（Data Storytelling）。如何构建一个逻辑清晰的叙事结构，利用可视化手段突出关键的“So What?”，促使听众从理解数据转变为采取行动。 4.3 驱动业务创新的数据策略： 真正的智慧化在于创造新的可能性。我们将分析如何利用数据挖掘出的客户行为模式和市场空白，孵化全新的产品线或服务模式。这涉及到构建“数据驱动的实验文化”，鼓励快速试错，并将实验结果快速反馈到模型优化和产品迭代中，形成自我强化的创新飞轮。 五、 面向未来：伦理、风险与持续演进 随着数据能力的增强，相关的伦理和社会责任也日益重要。 5.1 数据伦理与算法公平性： 算法偏见（Algorithmic Bias）是一个不容忽视的风险。本书将探讨如何识别和减轻模型中的偏见，确保决策的公平性。内容包括对模型可解释性（XAI）工具（如SHAP、LIME）的应用，以及在敏感决策场景中对模型透明度的要求。 5.2 应对数据复杂性的组织变革： 数据智慧化不仅仅是工具的升级，更是组织思维和工作流程的重塑。我们将提供一套组织变革的路线图，指导企业如何建立跨职能的“数据卓越中心”（CoE），培养数据领导力，并确保数据战略与企业长期目标保持一致。 本书的最终目标是帮助读者建立起一套从数据采集、分析、建模、部署到价值实现的完整闭环系统，确保组织在任何时代都能站在信息的最前沿，将数据转化为清晰、可靠且具有前瞻性的创见。
著者信息
作者簡介
John W. Foreman
MailChimp.com的首席資料科學家。服務過的客戶包括可口可樂、戴爾電腦、皇家加勒比國際郵輪、Intercontinental Hotels與美國國防部、國稅局、國土安全部、FBI。
John W. Foreman
MailChimp.com的首席資料科學家。服務過的客戶包括可口可樂、戴爾電腦、皇家加勒比國際郵輪、Intercontinental Hotels與美國國防部、國稅局、國土安全部、FBI。
图书目录
chapter 01 關於試算表，你應該要知道但卻不好意思問的一切
chapter 02 叢集分析第一篇：使用 K-means 分割顧客群
chapter 03 單純貝氏與單純笨蛋
chapter 04 最佳化模型：「現榨」果汁，不一定就好喝
chapter 05 叢集分析第二篇：網路圖與社群偵測
chapter 06 受監督人工智慧的老祖宗 - 迴歸
chapter 07 組合模型：三個臭皮匠
chapter 08 預測：放輕鬆；你贏不了的
chapter 09 異常偵測：他們怪怪的，不表示他們無足輕重
chapter 10 從試算表到 R
chapter 02 叢集分析第一篇：使用 K-means 分割顧客群
chapter 03 單純貝氏與單純笨蛋
chapter 04 最佳化模型：「現榨」果汁，不一定就好喝
chapter 05 叢集分析第二篇：網路圖與社群偵測
chapter 06 受監督人工智慧的老祖宗 - 迴歸
chapter 07 組合模型：三個臭皮匠
chapter 08 預測：放輕鬆；你贏不了的
chapter 09 異常偵測：他們怪怪的，不表示他們無足輕重
chapter 10 從試算表到 R
图书试读
序
你可能聽過「資料科學」（data science）這個字眼兒，在媒體上、在商務書籍與期刊，以及在各種研討會上跑來跑去。資料科學可以預測總統大選結果，可以找出你不敢告訴媽媽的購物習慣，還可以預測你正在吃的垃圾食物會讓你少活幾年。
資料科學家，這門藝術的精銳專家，近來甚至在一篇《哈佛商業評鑑》的文章中被貼上「性感」的標籤，雖說這種性感和我們平常所想的性感是兩回事。這樣的說法無可證實，然而如果你見過我滿臉鬍渣、紅著雙眼打字，旁邊還有三個小鬼在搗亂，你一定會覺得：「這性感個頭啊！」
離題了。重點在於近來關於資料科學的關注太多，這些關注對許多產業造成了壓力。如果你不去搞一搞資料科學，你就會喪失競爭力。一定會有人跑出來，弄個叫什麼「宇宙霹靂無敵超強大數據圖表化我最強」的產品出來，徹底毀了你。別緊張。真相是大部分的人對資料科學的想法都大錯特錯。他們迫不及待購買各種工具、聘請顧問。他們還沒搞清楚自己要什麼就急著花錢，這年頭，許多企業花錢沒在手軟的。
讀過本書，你就可以輕鬆凌駕這些小丑，你會學到資料科學的技術到底是什麼、要怎麼利用。等到制訂計畫、徵人與採購的時候，你已經學會該怎樣找出企業內部的資料科學問題所在。本書的用意是以親切舒適的方式，帶你認識資料科學。讀完本書，我希望你對於資料科學的擔憂可以化為期待，並且知道你要怎樣利用資料改善業務。
你可能聽過「資料科學」（data science）這個字眼兒，在媒體上、在商務書籍與期刊，以及在各種研討會上跑來跑去。資料科學可以預測總統大選結果，可以找出你不敢告訴媽媽的購物習慣，還可以預測你正在吃的垃圾食物會讓你少活幾年。
資料科學家，這門藝術的精銳專家，近來甚至在一篇《哈佛商業評鑑》的文章中被貼上「性感」的標籤，雖說這種性感和我們平常所想的性感是兩回事。這樣的說法無可證實，然而如果你見過我滿臉鬍渣、紅著雙眼打字，旁邊還有三個小鬼在搗亂，你一定會覺得：「這性感個頭啊！」
離題了。重點在於近來關於資料科學的關注太多，這些關注對許多產業造成了壓力。如果你不去搞一搞資料科學，你就會喪失競爭力。一定會有人跑出來，弄個叫什麼「宇宙霹靂無敵超強大數據圖表化我最強」的產品出來，徹底毀了你。別緊張。真相是大部分的人對資料科學的想法都大錯特錯。他們迫不及待購買各種工具、聘請顧問。他們還沒搞清楚自己要什麼就急著花錢，這年頭，許多企業花錢沒在手軟的。
讀過本書，你就可以輕鬆凌駕這些小丑，你會學到資料科學的技術到底是什麼、要怎麼利用。等到制訂計畫、徵人與採購的時候，你已經學會該怎樣找出企業內部的資料科學問題所在。本書的用意是以親切舒適的方式，帶你認識資料科學。讀完本書，我希望你對於資料科學的擔憂可以化為期待，並且知道你要怎樣利用資料改善業務。
用户评价
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版权所有