内容简介 · · · · · ·
本书由微信公众号:狗熊会创始人王汉生教授(熊大),及其核心团队联合创作完成。本书可以被看作商业分析(business analytics)领域入门级通俗且有趣的读物,深入浅出,雅俗共赏。适合数据分析师、工程师、产品经理、销售、BD、以及数据企业中高管阅读。
本书主要由五章组成。*章介绍了熊大朴素的数据价值观,解读数据与价值的逻辑关系;第二章介绍了*基本的数据可视化方法(统计图表)的规范与有趣应用;第三章介绍了回归分析,通过精彩案例展示了如何将一个业务问题定义成为一个数据可分析问题;第四章介绍了机器学习,可以看作是第三章技术上的一个重要补充;第五章展示了各种常见的非结构化数据分析(文本、图像)的有趣案例。本
书所有案例内容的原始版本、相关数据资源,都可以从微信公众号狗熊会(ID: CluBear)获得。
数据思维的创作者
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王汉生 作者
作者简介 · · · · · ·
王汉生 北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系系主任,教授,博士生导师。现兼任北京大学商务智能研究中心主任,曾任嘉茂荣聘教授(2014-2015),蓝天环保讲席教授(2015-2016)。他还是微信公众号“狗熊会”创始人、美国统计学会Fellow(2014)、国家杰出青年基金获得者(2016)。
他主要研究同移动互联网以及量化投资相关的数据分析,包括但不局限于中文文本、网络结构、位置轨迹等;在业界实践方面,他是国内较早从统计数据分析角度关注并研究搜索引擎营销,社交网络数据,以及位置轨迹数据分析的学者。曾担任博雅立方科技有限公司首席科学家(2009—2015),百分点首席统计学家(2015—现在)。此外,与量帮科技、考拉征信、彩虹无线、蓬景数字等众多企业有深度学术合作,合作领域涉及量化投资、互联网征信、车联网、移动设备RTB广告竞价、搜索引擎营销、电...
王汉生 北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系系主任,教授,博士生导师。现兼任北京大学商务智能研究中心主任,曾任嘉茂荣聘教授(2014-2015),蓝天环保讲席教授(2015-2016)。他还是微信公众号“狗熊会”创始人、美国统计学会Fellow(2014)、国家杰出青年基金获得者(2016)。
他主要研究同移动互联网以及量化投资相关的数据分析,包括但不局限于中文文本、网络结构、位置轨迹等;在业界实践方面,他是国内较早从统计数据分析角度关注并研究搜索引擎营销,社交网络数据,以及位置轨迹数据分析的学者。曾担任博雅立方科技有限公司首席科学家(2009—2015),百分点首席统计学家(2015—现在)。此外,与量帮科技、考拉征信、彩虹无线、蓬景数字等众多企业有深度学术合作,合作领域涉及量化投资、互联网征信、车联网、移动设备RTB广告竞价、搜索引擎营销、电子商务等多个重要行业。此外,王汉生教授同腾讯、百度、阿里、奇虎、奥迪、、联通等众多企业有短期项目或者培训会议合作。
目录 · · · · · ·
章 朴素的数据价值观
什么是数据?
数据的商业价值
数据到价值的转化:回归分析的“道”与“术”
搞清客户需求
中国数据科学的风口
第二章 数据可视化
实力派:准确 有效
偶像派:简洁 美观
柱状图
堆积柱状图
柱状图之妙用
饼图
直方图
折线图
散点图
箱线图
茎叶图
第三章回归分析
什么是回归分析?
线性回归——北京市二手房房价
线性回归——中国电影票房
线性回归——线上女装销量预测
线性回归——股票投资中的均线策略
01回归——某移动通信公司客户流失预警分析
01回归——车险数据分析与商业价值
01回归——点击率预测在RTB广告投放中的应用
定序回归——信用卡逾期数据分析
计数回归——英超进球谁强
生存回归——新产品在架时长研究
第四章 机器学习
朴素贝叶斯——12345,有事找政府
决策树——非诚勿扰
决策树——二手车保值比率那些事儿
回归树与提升算法——世界这么大,想去哪儿看看?
深度学习——图像自动识别
深度学习——打麻将
K均值聚类——狗熊皮鞋的百度广告投放
第五章 非结构化数据
中文文本——小说的三要素:以《琅琊榜》为例
中文文本——从用户评论看产品改善
中文文本——空气净化器的好评率影响因素分析
中文文本——数据分析岗位招聘情况的影响因素分析
中文文本——张无忌爱谁
网络结构数据——《甄嬛传》中的爱恨情仇
图像数据——通过图片识别PM2.5
刷卡数据——互联网征信
· · · · · · (收起)
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1 有用 salyu*懒人一只 2020-06-15 18:26:02
一开始:废话很多,这也能出书?后来:看不懂,这都是些什么?
6 有用 7SSeconds 2020-08-13 21:43:52
这本书对基础薄弱或零基础想获得科普的读者来说非常不友好,作者几乎默认读者懂得书中所有名词的含义,直接开门见山举出实例,虽然例子都很新颖,但是个人感觉该讲精细的地方马虎略过,不该精细的地方又自以为幽默的扩充细节,抓不住思路,感觉有点浪费时间。 另外我不大喜欢这种全篇都是例子的书,因为经常既抓不住需要了解的概念,也无法生成自己的思路,还看得非常艰难。
0 有用 当归 2024-04-15 11:34:54 广东
没有基础有点看不懂,但是有些制表的知识又很浅显…搞不懂作者的目标人群。不过看完后意识到自己对数据不感兴趣也是收获之一了😰
0 有用 年糕爸爸 2022-02-17 23:49:13
1. 能被电子记录的才是数据 2. 能形成具体动作、产品化的才有价值 3. 数据思维就是了解数据到价值的过程,找到业务中的因变量找到,并指出x变量的方向然后让专业人士作回归分析,找到相关关系,找出新的价值
0 有用 chalice! 2020-06-07 01:15:59
案例很多,但都是浅尝辄止,很多案例讲的不清楚