本書告訴你如何用Excel，從一堆數字中找齣提升業績的秘密
不騙你，但資料科學傢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，隻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，不過是是試算錶而已。
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、混閤方法與「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
．用濛地卡羅模擬，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瞭！」—Patrick Crosby，StatHat創始人，OkCupid首任技術長
「佛爾曼先生來我公司麵談時，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，他解釋瞭要怎樣解決我公司的『大數據』問題，隻用瞭簡單的試算錶。不用搞伺服器叢集、大型主機或Hadoop之類的昂貴軟體。隻用瞭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錶公式改善你的業務，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
具體描述
洞悉數字時代的全新視角：數據驅動的決策與創新 一、 導論：信息洪流中的導航 在當代社會，數據已不再僅僅是記錄過去的工具，而是塑造未來的核心資産。隨著信息技術的飛速發展，我們正以前所未有的速度積纍著海量數據。然而，單純的數據堆砌並不能自動帶來價值。真正的挑戰在於，如何有效地從這些龐雜的“信息礦藏”中提煉齣洞察力、預測能力乃至創新的火花。 本書旨在為那些身處信息爆炸時代，渴望將現有信息轉化為實際生産力的專業人士、管理者和研究人員提供一套係統化的思維框架與實踐指南。我們探討的重點，是如何構建一套成熟的“數據智慧化”流程，它超越瞭基礎的數據分析範疇，深入到如何將數據能力深度嵌入到組織的戰略決策、運營優化乃至産品創新的每一個環節。 二、 基礎構建：數據素養與治理的基石 任何高效的數據應用都建立在堅實的基礎之上。本部分將聚焦於數據素養的培養和高質量數據環境的構建。 2.1 數據素養的跨界需求： 我們不再局限於數據科學傢的小圈子。從市場營銷人員到運營主管，每個人都需要具備解讀數據、提齣正確問題的能力。本書將詳細闡述，在不同業務場景下，所需具備的關鍵數據思維模式，例如相關性與因果性的區分、統計顯著性的理解，以及如何批判性地評估數據模型的結果。 2.2 構建可信賴的數據生態： 數據的質量直接決定瞭決策的質量。我們將深入探討數據治理的必要性。這包括：元數據管理（理解數據“是什麼”和“從哪裏來”）、數據標準化的建立、數據安全與隱私的閤規性框架（如GDPR、CCPA等全球性法規的應對策略），以及如何建立跨部門的數據共享機製，打破“數據孤島”。構建一個透明、可審計、易於訪問的數據倉庫或數據湖，是實現數據智慧化的前提。 2.3 數據采集與清洗的藝術： 原始數據往往是“髒”的。本章將介紹從傳感器數據、網絡日誌、文本記錄到多媒體文件等不同來源的數據采集技術。重點在於高效的數據預處理技術，包括缺失值處理、異常值檢測、數據轉換與集成，確保輸入模型的原材料具備高標準。 三、 核心驅動：數據科學方法的實戰應用 本部分將探討如何運用先進的數據科學技術，將數據從描述性（發生瞭什麼）提升到預測性（將發生什麼）和規範性（我們應該做什麼）。 3.1 從描述到預測：機器學習的戰略部署： 傳統的商業智能（BI）側重於曆史報告。本書將引導讀者進入機器學習（ML）領域的核心應用。我們將覆蓋監督學習（如分類、迴歸在客戶流失預測、風險評估中的應用）和無監督學習（如聚類在市場細分、異常檢測中的應用）。關鍵在於，如何選擇最適閤業務問題的算法，而非盲目追求復雜性。 3.2 時間序列分析與因果推斷： 許多業務問題本質上是關於時間序列的。我們將深入探討如何利用ARIMA、Prophet等模型進行精準的需求預測和庫存管理。此外，對於那些需要評估特定乾預措施（如新的營銷活動、價格調整）效果的場景，本書將介紹因果推斷的科學方法，例如A/B測試的設計、雙重差分法（DiD）和傾嚮得分匹配（PSM），確保結論的可靠性。 3.3 文本與非結構化數據的挖掘（NLP）： 電子郵件、社交媒體評論、閤同文件構成瞭企業中尚未被充分利用的巨大資源。我們將介紹自然語言處理（NLP）的基礎技術，包括情感分析、主題建模（LDA）和實體識彆，幫助企業快速理解客戶反饋和市場輿情，將非結構化信息轉化為可操作的洞察。 四、 價值轉化：從洞察到創見的飛躍 數據智慧化的終極目標是將洞察轉化為切實的商業價值和創新。本部分側重於如何將技術成果有效地集成到業務流程中，並培育持續的創新文化。 4.1 模型部署與實時決策： 一個優秀的預測模型如果停留在筆記本上毫無意義。本書詳細闡述瞭模型生命周期管理（MLOps）的關鍵環節，包括模型版本控製、自動化再訓練管道的建立，以及如何將模型API化，嵌入到生産係統（如實時推薦引擎、欺詐監測係統）中，實現閉環反饋。 4.2 可視化與敘事的力量： 復雜的數據分析結果需要以直觀、引人入勝的方式傳達給決策者。我們探討的不僅僅是儀錶闆的製作，更側重於“數據敘事”（Data Storytelling）。如何構建一個邏輯清晰的敘事結構，利用可視化手段突齣關鍵的“So What?”，促使聽眾從理解數據轉變為采取行動。 4.3 驅動業務創新的數據策略： 真正的智慧化在於創造新的可能性。我們將分析如何利用數據挖掘齣的客戶行為模式和市場空白，孵化全新的産品綫或服務模式。這涉及到構建“數據驅動的實驗文化”，鼓勵快速試錯，並將實驗結果快速反饋到模型優化和産品迭代中，形成自我強化的創新飛輪。 五、 麵嚮未來：倫理、風險與持續演進 隨著數據能力的增強，相關的倫理和社會責任也日益重要。 5.1 數據倫理與算法公平性： 算法偏見（Algorithmic Bias）是一個不容忽視的風險。本書將探討如何識彆和減輕模型中的偏見，確保決策的公平性。內容包括對模型可解釋性（XAI）工具（如SHAP、LIME）的應用，以及在敏感決策場景中對模型透明度的要求。 5.2 應對數據復雜性的組織變革： 數據智慧化不僅僅是工具的升級，更是組織思維和工作流程的重塑。我們將提供一套組織變革的路綫圖，指導企業如何建立跨職能的“數據卓越中心”（CoE），培養數據領導力，並確保數據戰略與企業長期目標保持一緻。 本書的最終目標是幫助讀者建立起一套從數據采集、分析、建模、部署到價值實現的完整閉環係統，確保組織在任何時代都能站在信息的最前沿，將數據轉化為清晰、可靠且具有前瞻性的創見。
著者信息
作者簡介
John W. Foreman
MailChimp.com的首席資料科學傢。服務過的客戶包括可口可樂、戴爾電腦、皇傢加勒比國際郵輪、Intercontinental Hotels與美國國防部、國稅局、國土安全部、FBI。
John W. Foreman
MailChimp.com的首席資料科學傢。服務過的客戶包括可口可樂、戴爾電腦、皇傢加勒比國際郵輪、Intercontinental Hotels與美國國防部、國稅局、國土安全部、FBI。
圖書目錄
chapter 01 關於試算錶，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 組閤模型：三個臭皮匠
chapter 08 預測：放輕鬆；你贏不瞭的
chapter 09 異常偵測：他們怪怪的，不錶示他們無足輕重
chapter 10 從試算錶到 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 組閤模型：三個臭皮匠
chapter 08 預測：放輕鬆；你贏不瞭的
chapter 09 異常偵測：他們怪怪的，不錶示他們無足輕重
chapter 10 從試算錶到 R
圖書試讀
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，可以找齣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。
資料科學傢，這門藝術的精銳專傢，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迴事。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！」
離題瞭。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瞭壓力。如果你不去搞一搞資料科學，你就會喪失競爭力。一定會有人跑齣來，弄個叫什麼「宇宙霹靂無敵超強大數據圖錶化我最強」的產品齣來，徹底毀瞭你。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，你就可以輕鬆淩駕這些小醜，你會學到資料科學的技術到底是什麼、要怎麼利用。等到製訂計畫、徵人與採購的時候，你已經學會該怎樣找齣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，可以找齣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。
資料科學傢，這門藝術的精銳專傢，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迴事。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！」
離題瞭。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瞭壓力。如果你不去搞一搞資料科學，你就會喪失競爭力。一定會有人跑齣來，弄個叫什麼「宇宙霹靂無敵超強大數據圖錶化我最強」的產品齣來，徹底毀瞭你。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，你就可以輕鬆淩駕這些小醜，你會學到資料科學的技術到底是什麼、要怎麼利用。等到製訂計畫、徵人與採購的時候，你已經學會該怎樣找齣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。
用戶評價
评分
坦白說，我對市麵上很多強調「人工智慧」和「機器學習」的書籍都有點審美疲勞瞭，總覺得它們把複雜度過度簡化，彷彿隻要裝上模型，公司營運就會自動優化。我真正感興趣的是，這本書如何處理資料科學專案的「人」的層麵？也就是說，如何有效地與業務部門溝通，確保我們建立的模型能夠解決他們真正關切的問題，而不是在技術上炫耀但業務上無感的「玩具」。書中對於「資料治理」和「資料文化」的探討是否足夠深入？如果能分享一些在組織內部推動資料素養（Data Literacy）的實用技巧，例如如何設計有效的內部研討會，或是如何建立跨部門的資料共享機製，那將會是極具價值的補充。畢竟，再好的演算法，如果缺乏組織的支持和正確的資料文化，最終也隻會躺在伺服器裡積灰塵。我希望這本書能告訴我，如何從技術實踐者轉變為推動企業資料轉型的「橋樑建造者」。
评分這本書光是書名就讓人忍不住想翻開，畢竟在這個數據爆炸的時代，誰不希望能把手邊那些看似零散的資訊，真正轉化成有用的見解和創新的點子呢？我最近剛好在研究如何優化我們公司的客戶關係管理係統，總覺得現有的分析工具隻能告訴我們「發生瞭什麼事」，卻沒辦法深入挖掘「為什麼會這樣」以及「接下來該怎麼做」。這本書如果能提供一套清晰的架構，教我們如何從海量資料中，像淘金一樣，篩選齣真正有價值的「金塊」，那就太棒瞭。我特別期待它能深入探討資料清洗和特徵工程的實戰技巧，畢竟這是許多數據專案卡關的痛點。書中若能輔以不同產業的真實案例，像是金融業的風險評估或是零售業的庫存預測，那就更具說服力瞭。如果作者能將複雜的機器學習模型，用更貼近業務人員的語言來解釋，讓非技術背景的決策者也能理解背後的邏輯和潛力，那這本書的實用價值就更上一層樓瞭。總之，我對它能否真正實現「化資訊為創見」這個承諾抱持著高度的期待，希望能從中汲取能直接應用到工作場景的策略。
评分說真的，現在坊間許多關於大數據的書籍，講的都是十年前的技術或概念，讓人感覺已經跟不上時代的脈動瞭。我關注的焦點比較偏嚮於如何將「非結構化資料」——像是社群媒體的評論、客服的文字紀錄、甚至是影片內容——有效地納入決策流程中。畢竟，我們公司有大量的文字資料亟待處理，但目前團隊在自然語言處理（NLP）的應用上還處於非常初階的階段。我非常好奇，這本書有沒有提供從文本中提取情感趨勢、識別潛在市場痛點的具體方法論？更進一步來說，它是否探討瞭如何將這些非結構化的洞察，與傳統的結構化營運數據（例如銷售報錶）進行交叉比對，從而產生更全麵的業務圖像？我對於那些能有效整閤多模態資料並產齣預測模型的章節特別感興趣。如果書中能提供一些開源工具的整閤建議，例如如何將 Python 的 Pandas、Scikit-learn 與某些視覺化套件（如 Tableau 或 Power BI）無縫接軌，讓整個資料到洞見的流程更順暢，那我絕對會毫不猶豫地推薦給所有同事。
评分哎呀，最近手邊堆瞭好幾本科技類的書，但很多都停留在理論層麵，讀起來讓人昏昏欲睡，總覺得缺瞭點「火花」。我特別希望這本《資料智慧化》能跳脫那種老生常談的數據價值論，而是真正切入到「如何做」的細節裡。舉例來說，現在大傢都在談 A/B 測試，但真正有效的測試設計、樣本量的計算，以及如何避免統計上的偏差，這些細節纔是決定專案成敗的關鍵。如果書中能提供一些關於實驗設計（Design of Experiments, DOE）的實戰心法，並且強調在快速迭代的商業環境中，如何平衡精確度和速度，那就太貼心瞭。我還想知道，作者對於資料倫理和隱私保護的看法，畢竟在利用個人數據進行商業洞察的同時，如何建立起使用者信任，也是現代資料科學傢不可迴避的課題。我比較偏好那種有點「硬核」但又充滿實戰精神的內容，而不是空泛地鼓吹資料多重要。如果能看到一些作者親身經歷的「翻車」案例，然後分析如何透過數據智慧化來「救火」或「避免重蹈覆轍」，那絕對會是極佳的學習材料。
评分最近開會時，老闆總是在問：「我們的資料到底能為下一季的產品線開發提供什麼新的靈感？」這讓我意識到，資料科學不該隻是後勤支援的角色，更應該是推動策略發展的核心引擎。這本書如果能著重在「策略性」的資料應用，而非僅僅是「技術性」的演算法介紹，那對我來說價值就非凡瞭。我希望看到的是，如何建立一個能夠持續不斷地從營運數據中挖掘齣「未被滿足的需求」的機製。例如，書中是否提到瞭如何利用時間序列分析來預測未來幾個月的供應鏈瓶頸，或者如何透過群聚分析來定義齣我們過去忽略的小眾高價值客戶群？我對那種能夠建立「可重複、可規模化」的資料洞察流程的章節特別有興趣，因為建立一套標準化的流程，遠比單靠幾個天纔工程師的臨時報告要可靠得多。期待看到如何將這些「創見」係統性地整閤到公司的季度目標設定（OKR）中，真正讓資料成為驅動公司成長的燃料，而不僅僅是冷冰冰的報錶。
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