【想深入了解大數據、資料探勘的讀者請進！！】
什麼是資料前處理？
電信業者跟資料探勘有什麼關係？
神經網路具體到底是什麼？
集群分析的演算法有哪些？
◎資料探勘的「十大經典演算法」你都認識嗎？
國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining （Ic dM）評出了資料探勘領域的十大經典演算法：C4.5、K-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、KNN、Naive Bayes和CART。
1．C4.5演算法
C4.5是一種用在機器學習和資料探勘領域的分類問題中的演算法。它基於以下假設：給定一個資料集，其中的每一個元組都能用一組屬性值來描述，每一個元組屬於一個互斥的類別中的某一類。C4.5的目標是透過學習，找到一個從屬性值到類別的映射關係，並且這個映射能用於對新的類別未知的實體進行分類。
2．The K-Means Algorithm （K-Means演算法）
K-MeansAlgorithm是一種聚類演算法，它把n個對象根據他們的屬性分為k個分割，k
◎結構化／半結構化／非結構化資料有什麼不同？
（一）結構化資料：能夠用數據或統一的結構加以表示的資料，如數字、符號。傳統的關係資料模型，儲存於資料庫，通常可用二維表結構表示。
（二）非結構化資料：是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重複或不可重複的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化資料（如數字、符號等資訊）而且更適合處理非結構化資料（全文文字、圖像、聲音、影視、超媒體等資訊）。
（三）半結構化資料： XML、HTML文檔就屬於半結構化資料。它一般是自描述的，資料結構和內容混在一起，沒有明顯的區分。
◎如何設計神經網路的拓撲結構？
在開始訓練之前，用戶必須確定網路拓撲，說明輸入層的單元數、隱藏層數（如果多於一層）、每個隱藏層的單元數和輸出層的單元數。
對訓練元組中每個屬性的輸入測量值進行規範化將有助於加快學習過程。通常，對輸入值規範化，使得它們落入0.0和1.0之間。離散值屬性可以重新編碼，使得每個域值有一個輸入單元。例如，如果屬性A有3個可能的或已知的值{a0，a1，a2}則可以分配三個輸入單元表示A，即我們可以用I0，I1，I2作為輸入單元。每個單元都初始化為0。如果A=a0，則I0置為1，其餘為0；如果A=a1，則I1置1，其餘為0；諸如此類。
神經網路可以用於分類（預測給定元組的類標號）和數值預測（預測連續值輸出）。對於分類，一個輸出單元可以用來表示兩個類（其中值1代表一個類，而值0代表另一個類）。如果多於兩個類，則每個類使用一個輸出單元。
★全書特色
全書分為九章，內容包括：大資料探勘與智慧營運的概念，資料前處理，資料探勘中的四種主流演算法：集群分析、分類分析、迴歸分析、關聯分析，增強型資料探勘演算法，資料探勘在營運商智慧營運中的應用案例，未來大資料探勘的發展趨勢等。主要提供給電信業者及其他高科技企業員工、大專院校學生和研究生，以及其他對資料探勘與精準行銷感興趣的讀者。
具体描述
著者信息
梁棟，電機博士，碩士研究生導師，曾主持和參加多項自然科學基金項目，主要研究方向為大數據、資料探勘與智慧營運，所帶領的研究團隊在包括IEEE Internet of things Journal、IEEE International Conference on Data Mining等知名學術期刊和會議上發表學術論文二十多篇，並且長期與電信業進行科技產業化合作。
張兆靜，任職於知名電信業，大數據分析專家，曾在IEEE等著名會議上發表論文十篇，主持多項大數據與智慧營運案，曾獲公司頒發的最佳培訓實踐獎。
彭木根，電機博士，畢業後留校任教，博士生導師，擔任IET、IJCS、IJDSN、IJAP等國際SCI學術期刊論文的專刊編委、助理編委或特邀主編。曾擔任Wicon 2010、PlanNet等國際學術會議技術專題合作主席。長期擔任ICC、Globecom、WCNC、PIMRC等多個國際學術會議的技術委員。一直從事TDD無線網路資訊理論、協同網路編碼、無線網路自組織技術、TDD高效能無線傳輸與組網技術、TD-Sc dMA及增強演進系統的傳輸，與增強組網技術的研發工作。
图书目录
內容簡介
前言
第1章 大數據、資料探勘與智慧營運綜述
1.1 資料探勘的發展史
1.1.1 資料探勘的定義與起源
1.1.2 資料探勘的早期發展
1.1.3 資料探勘的演算法前傳
1.1.4 資料探勘的第一個里程碑
1.1.5 最近十年的發展與應用
1.2 資料探勘的主要流程與金字塔模型
1.2.1 資料探勘的任務
1.2.2 資料探勘的基本步驟
1.2.3 資料探勘的架構——雲端運算
1.2.4 「金字塔」模型
1.3 資料探勘對智慧營運的意義
1.3.1 「互聯網+」時代的來臨及其對營運商的衝擊和挑戰
1.3.2 大數據時代的來臨及其對營運商的挑戰和機遇
1.3.3 電信業者營運發展面臨的主要瓶頸
1.3.4 電信業者發展的「三條曲線」
1.3.5 智慧營運與大數據變現
1.3.6 資料探勘對於提升智慧營運效率的意義
1.4 大數據時代已經來臨
1.4.1 大數據的定義
1.4.2 大數據的「4V」特徵
1.4.3 結構化資料與非結構化資料
1.5 非結構化資料探勘的研究進展
1.5.1 文字探勘
1.5.2 模式識別
1.5.2.1 模式識別概述
1.5.2.2 模式識別方法
1.5.2.3 模式識別的應用
1.5.3 語音辨識
1.5.3.1 語音辨識技術的發展
1.5.3.2 語音辨識基礎
1.5.3.3 語音辨識基本原理
1.5.3.4 聲學建模方法
1.5.3.5 語音辨識的應用
1.5.4 影片識別
1.5.4.1 影片分析方法概述
1.5.4.2 基於深度學習的影片技術
1.5.4.3 結語
1.5.5 其他非結構化資料探勘
1.5.5.1 Web資料探勘
1.5.5.2 空間群資料探勘
1.6 資料探勘與機器學習、深度學習、人工智慧及雲端運算
1.6.1 機器學習
1.6.2 深度學習
1.6.3 人工智慧
1.6.4 雲端運算
1.7 現有資料探勘的主要分析軟體與系統
1.7.1 Hadoop
1.7.2 Storm
1.7.3 Spark
1.7.4 SPASS（SPSS）
1.7.5 SAS
參考文獻
第2章 數據統計與資料前處理
2.1 資料屬性類型
2.1.1 資料屬性定義
2.1.2 離散屬性
2.1.3 連續屬性
2.2 數據的統計特性
2.2.1 中心趨勢度量
2.2.2 數據散布度量
2.2.2.1 等分位數
2.2.2.2 均值
2.2.2.3 變異數與標準差
2.2.2.4 高階統計特性
2.2.3 數據相關性
2.2.3.1 卡方相關性
2.2.3.2 雙變數相關
2.2.3.3 偏相關
2.3 資料前處理
2.3.1 資料前處理概述
2.3.2 資料前處理的主要任務
2.3.3 資料淨化
2.3.3.1 缺失值
2.3.3.2 雜訊資料
2.3.4 資料整合
2.3.4.1 資料冗餘
2.3.4.2 重複元組
2.3.5 資料縮減
2.3.5.1 主成分分析
2.3.5.2 小波變換
2.3.5.3 屬性子集選擇
2.3.6 資料變換和離散化
2.3.6.1 資料正規化／標準化的主要方法
2.3.6.2 資料離散化的主要方法
2.4 資料欄位的衍生
2.4.1 資料欄位的拆分
2.4.2 統計特徵的構造
2.4.3 資料區的變換
2.5 SPSS軟體中的資料前處理案例
2.5.1 缺失值的實際處理
2.5.2 雜訊資料的實際處理
2.5.3 主成分分析的實際處理
參考文獻
第3章 集群分析
3.1 概述
3.2 聚類演算法的評估
3.3 基於劃分的聚類：K-means
3.3.1 基於劃分的聚類演算法概述
3.3.2 K-means聚類演算法原理
3.3.3 K-means演算法的優勢與劣勢
3.3.4 K-means演算法優化
3.3.5 SPSS軟體中的K-means演算法應用案例
3.4 基於層次化的聚類：BIRCH
3.4.1 基於層次化的聚類演算法概述
3.4.2 BIRCH演算法的基本原理
3.4.3 BIRCH演算法的優勢與劣勢
3.5 基於密度的聚類：DBSCAN
3.5.1 基於密度的聚類演算法概述
3.5.2 DBSCAN演算法的基本原理
3.5.3 DBSCAN演算法的優勢與劣勢
3.6 基於網格的聚類：CLIQUE
3.6.1 基於網格的聚類演算法概述
3.6.2 CLIQUE演算法的基本原理
3.6.3 CLIQUE演算法的優勢與劣勢
參考文獻
第4章 分類分析
4.1 分類分析概述
4.2 分類分析的評估
4.3 決策樹分析
4.3.1 決策樹演算法的基本原理
4.3.2 CHAID決策樹
4.3.2.1 CHAID演算法簡介
4.3.2.2 CHAID演算法原理
4.3.2.3 CHIAD演算法實例分析
4.3.3 ID3決策樹
4.3.3.1 ID3演算法原理
4.3.3.2 熵和資訊增益
4.3.3.3 ID3演算法偽程式碼
4.3.3.4 ID3演算法的特點
4.3.3.5 ID3演算法的案例分析
4.3.4 C4.5決策樹
4.3.4.1 C4.5演算法原理
4.3.4.2 C4.5演算法的偽程式碼
4.3.4.3 C4.5演算法的特點
4.3.4.4 C4.5演算法案例分析
4.3.5 CART決策樹
4.3.5.1 CART決策樹原理介紹
4.3.5.2 Gini係數
4.3.5.3 使用基尼係數進行決策樹分析案例
4.3.6 決策樹中的剪枝問題
4.3.7 決策樹在SPSS中的應用
4.4 最近鄰分析（KNN）
4.4.1 KNN演算法的基本原理
4.4.2 KNN演算法流程
4.4.3 KNN演算法的若干問題
4.4.4 KNN分類器的特徵
4.4.5 KNN演算法在SPSS中的應用
4.4.5.1 用KNN演算法預測用戶是否流失
4.4.5.2 用KNN演算法填充缺失值
4.5 貝氏分析
4.5.1 貝氏定理
4.5.2 單純貝氏分類
4.5.2.1 條件獨立性
4.5.2.2 單純貝氏分類的工作過程
4.5.2.3 單純貝氏分類的特徵
4.5.2.4 單純貝氏分類實例分析
4.5.3 貝氏網路
4.5.3.1 貝氏網路原理
4.5.3.2 模型表示
4.5.3.3 貝氏網路實例分析
4.5.3.4 BBN的特點
4.6 神經網路
4.6.1 感知器
4.6.2 多重人工神經網路
4.6.2.1 多重人工神經網路介紹
4.6.2.2 多層前饋神經網路
4.6.2.3 定義網路拓撲
4.6.3 人工神經網路的特點
4.7 支援向量機
4.7.1 支援向量機簡介
4.7.2 最大邊緣超平面
4.7.3 數據線性可分的情況
4.7.4 數據非線性可分的情況
4.7.5 支援向量機的特徵
參考文獻
第5章 迴歸分析
5.1 迴歸分析概述
5.2 一元線性迴歸
5.2.1 一元線性迴歸的基本原理
5.2.1.1 最小平方法
5.2.1.2 迴歸係數
5.2.2 一元線性迴歸效能評估
5.2.3 SPSS軟體中一元線性迴歸應用案例
5.2.3.1 一元線性迴歸分析的操作步驟
5.2.3.2 一元線性迴歸分析的結果解讀
5.3 多元線性迴歸
5.3.1 多元線性迴歸基本原理
5.3.2 自變數選擇方法
5.3.2.1 雙變數相關
5.3.3 SPSS軟體中的多元線性迴歸應用案例
5.3.3.1 多元線性迴歸預測用戶信用等級
5.3.3.2 多元線性迴歸預測用戶是否流失
5.4 非線性迴歸
5.4.1 非線性迴歸基本原理
5.4.2 冪函數迴歸分析
5.4.3 指數迴歸分析
5.4.4 對數迴歸分析
5.4.5 多項式迴歸分析
5.4.6 非線性模型線性化和曲線迴歸
5.5 邏輯迴歸
5.5.1 邏輯迴歸基本原理
5.5.1.1 Logistic函數
5.5.1.2 損失函數
5.5.1.3 梯度下降法
5.5.2 二元邏輯迴歸
5.5.3 多元邏輯迴歸
5.5.4 SPSS軟體中的邏輯迴歸應用案例
參考文獻
第6章 關聯分析
6.1 關聯分析概述
6.2 關聯分析的評估指標
6.2.1 支持度
6.2.2 信賴度
6.2.3 演算法複雜度
6.3 Apriori演算法
6.3.1 頻繁項集的定義與產生
6.3.2 先驗原理
6.3.3 基於支持度的計數與剪枝
6.3.4 候選項集生成
6.3.5 基於信賴度的剪枝
6.3.6 Apriori演算法規則生成
6.4 FP-tree演算法
6.4.1 頻繁模式樹
6.4.2 FP-tree演算法頻繁項集的產生
6.4.3 FP-tree演算法規則生成
6.4.4 演算法效能對比與評估
6.5 SPSS Modeler關聯分析實例
參考文獻
第7章 增強型資料探勘演算法
7.1 增強型資料探勘演算法概述
7.1.1 組合方法的優勢
7.1.2 構建組合分類器的方法
7.2 隨機森林
7.2.1 隨機森林的原理
7.2.2 隨機森林的優缺點
7.2.3 隨機森林的泛化誤差
7.2.4 輸入特徵的選擇方法
7.3 Bagging演算法
7.4 AdaBoost演算法
7.4.1 AdaBoost演算法簡介
7.4.2 AdaBoost演算法原理
7.4.3 AdaBoost演算法的優缺點
7.5 提高不平衡資料的分類準確率
7.5.1 不平衡資料
7.5.1.1 不平衡資料的介紹
7.5.1.2 不平衡資料分類問題的難點
7.5.2 不平衡資料的處理方法——資料層面
7.5.2.1 過抽樣
7.5.2.2 欠抽樣
7.5.3 不平衡資料的處理方法——演算法層面
7.6 遷移學習
7.6.1 遷移學習的基本原理
7.6.2 遷移學習的分類
7.6.3 遷移學習與資料探勘
7.6.4 遷移學習的發展
參考文獻
第8章 資料探勘在營運商智慧營運中的應用
8.1 概述
8.2 單個業務的精準行銷——合約機外呼行銷
8.2.1 總結歷史行銷規律
8.2.2 預測潛在客戶群體
8.2.3 客戶群體細分
8.2.4 制定層次化、個性化精準行銷方案
8.3 多種互聯網業務的精準推送
8.3.1 根據歷史行銷規律總結單個業務的歷史行銷規律
8.3.2 預測潛在客戶群體、預測單個業務的潛在客戶群體及多個業務的聯合建模
8.3.3 制定多業務層次化個性化聯合精準行銷方案
8.3.4 應用效果評估
8.4 套餐精準適配
8.4.1 痛點
8.4.2 資訊潛在客戶群體
8.4.3 探尋強相關欄位
8.4.4 多元線性迴歸建模
8.4.5 制定層次化、個性化精準行銷方案
8.4.6 應用效果評估與模型調優
8.5 客戶保有
8.5.1 總結客戶流失的歷史規律
8.5.2 細分潛在流失客戶群體
8.5.3 客戶保有效益建模與最優決策
8.5.4 應用效果評估
8.6 投訴預警
8.6.1 客戶投訴現象分析
8.6.2 資訊潛在客戶群體
8.6.3 制定個性化關懷方案
8.7 網路品質柵格化呈現
8.7.1 柵格化呈現的基本原理
8.7.2 覆蓋柵格化
8.7.3 基於流量聚叢集的網路優化策略
8.8 無線室內定位
8.8.1 傳統室內定位方法
8.8.2 基於Wi-Fi信號的指紋定位演算法
8.8.3 基於資料探勘演算法的改進定位方法
8.8.3.1 基於主成分分析和聚類的定位演算法
8.8.3.2 基於四叉樹的定位演算法
參考文獻
第9章 面向未來大數據的資料探勘與機器學習發展趨勢
9.1 大數據時代資料探勘與機器學習面臨的新挑戰
9.2 IEEE Ic dM會議資料探勘與機器學習的最新研究進展
9.3 「電腦奧運」——Sort Benchmark
參考文獻
图书试读
前言
資料探勘（Data Mining），是指從資料中發現知識的過程（Knowledge Discovery in Databases， KDD）。狹義的資料探勘一般指從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用知識的過程。自從電腦發明之後，科學家們先後提出了許多優秀的資料探勘演算法。2006年12月，在資料探勘領域的權威學術會議the IEEE International Conference on Data Mining（Ic dM）上，科學家們評選出了該領域的十大經典演算法：C4.5、K-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、Naive Bayes和CART。這是資料探勘學科的一個重要里程碑，從此資料探勘在理論研究和實際應用兩方面均進入飛速發展時期，並得到廣泛關注。
在實際生產活動中，許多問題都可以用資料探勘方法來建立模型，從而提升營運效率。例如，某企業在其行動終端應用（App）上售賣各種商品，它希望向不同的客戶群體精準推送差異化的產品和服務，從而提升銷售業績。在這個案例中，如何將千萬量級的客戶劃分為不同的客戶群體，可以由資料探勘中的集群分析演算法來完成；針對某個客戶群體，如何判斷某個產品是否是他們感興趣的，可以由資料探勘中的分類分析演算法來完成；如何發現某個客戶群體感興趣的各種產品之間的關聯性，應該把哪些產品打包為方案，可以由資料探勘中的關聯分析演算法來完成；如何發現某個客戶群體的興趣愛好的長期趨勢，可以由資料探勘中的迴歸演算法來完成；如何綜合考慮公司的KPI指標、行銷政策和App頁面限制等條件，制訂最終的應用行銷方案，可以基於資料探勘中的ROC曲線建立數學模型求得最優解法來解決。
當前，許多企業正面臨前所未有的競爭壓力。以營運商企業為例，從政策層面看，當各個國家對網路提出了「提速降費」的策略：一方面要提高網路連接速度、提供更好的服務，這意味著公司成本的提高；另一方面要降低資費標準，這意味著單一產品收入的下降，營運商該如何化解這對矛盾？從營運商內部數據統計看，傳統的語音和簡訊、及其他業務收入占比正不斷下降，傳統的利潤點已經風光不再；流量收入目前已占據主要位置並保持上漲趨勢，但單純的流量經營又將面臨「管道化」壓力；未來的利潤增長點要讓位於被稱為「第三條曲線」的數位化服務。電信業者該如何經營這一新鮮事物？從外部環境看，互聯網和電子商務企業借助其在各方面的優勢，已經對營運商形成了巨大的壓力，特別是在數位化服務行銷領域，傳統營運商企業已經不再具備優勢，又該如何應對互聯網企業的全面競爭？
隨著移動互聯網和物聯網時代的來臨，人和萬事萬物被廣泛地聯繫在一起。人們在聯繫的過程產生了大量的數據，例如用戶基礎資訊、網頁瀏覽記錄、歷史消費記錄、影片監控影像，等等。據此，以Google為首的互聯網公司提出了「大數據」（Big Data）的概念，並聲稱人類已經脫離了資訊時代（Information Time， IT），進入了大數據時代（Data Time，DT）。顯然，大量數據包含了非常豐富的淺層次資訊和深層次知識。對於同一競爭領域的企業，誰能獲取最大量的數據，展開最精準的資料探勘與模組建立分析，並加以細緻化的具體實施，誰便能在行業競爭中取得優勢。對於營運商企業而言，其具備的一個顯著優勢便是手握大量數據資源。如果能運用先進的資料探勘技術找出客戶的行為規律，從傳統的經驗式、粗放式、「一刀切」式的營運決策向數據化、精細化、個性化的營運決策轉型，營運商將迎來新的騰飛。上述營運模式轉型的目標，便是所謂的「智慧營運」。
目前，人類對大數據尚沒有統一的、公認的定義，但幾乎所有學者和企業都認同大數據具備四大特徵（四大挑戰）：體積巨大（Volume）、類型繁多（Variety）、價值密度低（Value）、需求即時處理（Velocity）。這其中最重要的一點是類型繁多，即過去人類的資料儲備以結構化資料為主，而未來將以非結構化資料為主。回到之前提到的App行銷案例，企業基於用戶的基礎資訊、歷史消費資訊、簡單的網路行為資訊等結構化資料展開資訊建模，被認為是傳統的「基於資料探勘的智慧營運」。隨著時代的發展，企業還掌握了用戶觀看在線影片的內容數據、在營業網點接受營業員推薦的表情資訊和語言交流數據、用戶在客服熱線中的語音諮詢數據等，這些被統稱為非結構化資料，隨著語音辨識、人臉識別、語義識別等新技術的發展成熟，對非結構化資料的分析資訊已成為可能，並將獲得廣闊的商業應用空間。基於非結構化資料的資訊建模又被稱為「基於人工智慧的智慧營運」。考慮當前大部分企業的實際營運現狀，本書將主要圍繞「基於資料探勘的智慧營運」展開討論，「基於人工智慧的智慧營運」將在後續書籍中展開討論。
本書共分為九章：第1章大數據、資料探勘與智慧營運綜述，講述資料探勘的基本概念和發展史、大數據的時代特徵、當前結構化資料探勘進展、非結構化資料探勘與人工技能進展、資料探勘的主流軟體等；第2章數據統計與資料前處理，講述在資料探勘之前的資料整合、資料淨化、數據衍生、數據統計等；第3章集群分析，重點講述K-means、BIRCH、DBSCAN、CLIQUE等幾種主流經典聚類演算法；第4章分類分析，重點講述決策樹、KNN、貝氏、神經網路、SVM等幾種主流分類演算法；第5章迴歸分析，重點講述線性迴歸、非線性迴歸、邏輯迴歸等幾種主流迴歸演算法；第6章關聯分析，重點講述Apriori、FP-tree等幾種主流關聯演算法；第7章增強型資料探勘演算法，重點講述隨機森林、Bagging、Boosting等幾種主流增強演算法；第8章資料探勘在營運商智慧營運中的應用，展開講述資料探勘方法在外呼行銷、精準推送、方案適配、客戶保有、投訴預警、網路品質監控、室內定位中的應用；第9章面向未來大數據的資料探勘與機器學習發展趨勢，簡要講述資料探勘領域的前沿研究進展。
全書以運用大資料探勘方法提升企業營運業績與效率為主線。第3章至第7章組成本書的理論知識部分，在講述理論知識的同時，這部分每章都配套列舉了大量實際應用案例，及其在SPSS等分析軟體中的具體操作流程。此外，第8章從營運商實際工作中選取了大量營運和銷售案例，詳細講述了數據採集、資訊建模、模型應用與精準行銷的全部過程。
本書基於作者所帶領的研究團隊多年研究積累和在營運商企業廣泛應用應用的基礎上提煉而成。全書由曾麗麗博士組織並統稿，梁棟、張兆靜和彭木根撰寫了主要章節，研究團隊中的謝花花、柯聯興、張笑凱、魯晨、李子凡等在讀研究生參與了部分章節的寫作，胡林、唐糖等團隊外專家參與了部分章節的寫作並給出了寶貴的意見。在此對有關人員一併表示誠摯的感謝！
由於作者能力所限，疏漏之處在所難免，希望各位讀者海涵，並批評指正。
（註：本書中所提「數據」即「資料」)
作 者
用户评价
如果以我過去翻閱類似主題書籍的經驗來看，這本書的編排結構算是相當有條理的。它不像某些教科書那樣，把所有東西揉在一起，讓你搞不清楚哪個是基礎、哪個是進階。它很清楚地劃分了不同階段的目標。比如說，剛開始談資料的「清洗」和「預處理」，這部分常常是所有資料專案中最耗時也最枯燥的部分，但這本書處理得很有技巧，它把這些步驟變成了解決實際問題的必要環節，而不是單純的技術操作清單。接著，當進入到更進階的「智慧營運」層面時，它的銜接非常自然。你會感覺到，你不是在學一套獨立的工具，而是在建構一個完整的系統。例如，當你學會了如何從客戶交易紀錄中找出潛在流失風險時，書裡也會順帶提到，下一步該怎麼利用這些資訊去設計挽留方案，這就超越了單純的技術探討，進入到真正的營運管理層面了。這種前後呼應的設計，讓讀者不容易在中途迷失方向，一直能清楚知道自己在哪個環節，以及這個環節對最終目標有什麼貢獻。
评分坦白講，要找到一本能把「大數據」這個宏大概念，拆解成大家都能理解的步驟和工具的書，真的不容易。很多書只會把資料探勘包裝得神祕兮兮，好像只有頂尖的資料科學家才能碰。但這本的厲害之處，在於它很努力地去「翻譯」這些專業術語。它不會只丟出「機器學習」四個字就沒事了，而是會花時間去說明，在這個商業情境下，我們到底需要什麼樣的模型，以及模型跑出來的結果，我們該怎麼解讀它背後的商業意義。我特別喜歡它在描述不同探勘技術時，那種循序漸進的感覺，像是搭電梯一樣，一層一層往上走，每到一層都會讓你對整個風景有更全面的認識。它沒有急著要你變成程式碼高手，而是讓你先建立起一個穩固的「決策思維框架」。我覺得這才是現代企業真正需要的——不是會寫程式的人，而是懂得如何運用程式和數據來做更好決策的領導者或經理人。這本書在這方面，算是給了我一把不錯的鑰匙。
评分整體來說，這本書給我的感覺是「實戰導向、邏輯清晰」。我不會把它當成那種讀完就可以馬上變成大師的速成手冊，畢竟資料科學領域的變化太快了。但它絕對是一本很好的「入門與思維建立指南」。對於非技術背景的人來說，它提供了一個強大的認知地圖，讓你清楚知道資料從哪裡來、會經歷什麼處理過程，最後如何轉化為商業價值。對於已經在相關領域工作的人，它也能提供一個反思的平台，讓你重新審視自己目前的工作流程是否夠有效率，或者是否遺漏了某些可以優化的環節。我個人覺得，它最成功的地方，就是將「技術」與「營運策略」這兩個看似遙遠的領域，用非常務實的方式串聯了起來。它讓你體會到，數據本身不會說話，是我們賦予了它語言和方向，最終才能讓企業的營運變得更智慧、更有效率。這本書，的確是值得在辦公室的書架上留個位置的。
评分說實話，當我把這本書讀到關於「資料治理」和「倫理規範」的那幾章時，內心是蠻有感觸的。現在大家都在瘋搶數據，恨不得把所有使用者的行為都摸透透，但隨之而來的隱私、公平性問題也越來越被重視。很多技術書籍很樂於談論「如何挖掘數據的潛力」，卻很少會深入探討「數據使用的界線在哪裡」。這本書在這方面展現了相當成熟的視角。它沒有把這些議題當作附錄或補充說明，而是把它們內嵌在整個營運思維中，強調數據的價值必須建立在合法、透明和負責任的基礎上。這對於正在規劃導入數據驅動決策的公司來說，是非常重要的警示和指導。在快速迭代的科技時代，只顧著跑得快而忘了抬頭看路是很危險的，這本書提醒了我們，永續的成功絕對不是靠「鑽漏洞」得來的，而是要建立在穩固的信任基礎上，這點我覺得作者的格局相當大。
评分這本書拿到手的時候，其實有點抱著懷疑的態度啦，畢竟現在市面上談大數據、資料探勘的書多到爆炸，很多都搞得超級學術化，一堆看不懂的公式和理論，讀起來比在工地搬磚還累。我一開始翻開這本的時候，心想「慘了，又是那套路」。不過，它的開頭其實還蠻親切的，不像有些書直接就給你拋出一大堆名詞解釋。這本比較像是拉著你的手，跟你解釋現在企業界到底在玩什麼把戲，為什麼那些老闆突然都對「數據」兩個字這麼熱衷。它沒有一開始就鑽進去那些複雜的演算法細節，反而著重在「為什麼要做這件事」的脈絡上，這一點對我這種非科班出身，但又想在職場上搭上這班列車的業務或行銷人員來說，真的很有幫助。它會用很多實際的商業情境來舉例，比方說，電商網站怎麼用數據來決定你下次會看到什麼廣告，或者傳統製造業怎麼透過分析機台數據來預測維修時間，避免生產線停擺。這種「落地性」讓我感覺這本書不是在寫給圖書館裡的教授看的，而是真的在跟我們這些每天要面對業績壓力的人對話，蠻實在的。
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