數(shù)據(jù)思維：從數(shù)據(jù)分析到商業(yè)價值（第2版）

定　價：￥139.00

作　者：	王漢生等
出版社：	中國人民大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787300322674	出版時間：	2024-01-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	128開	頁數(shù)：	376	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書由微信公眾號“狗熊會”（ID： CluBear）創(chuàng)始人王漢生教授（熊大）及其核心團隊聯(lián)合創(chuàng)作完成。本書可以被看作商業(yè)分析領(lǐng)域入門級通俗且有趣的讀物，深入淺出，雅俗共賞，適合數(shù)據(jù)分析師、工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、銷售人員、商務(wù)拓展人員以及數(shù)據(jù)企業(yè)高管閱讀。本書主要由六章組成。第一章介紹了熊大樸素的數(shù)據(jù)價值觀，解讀數(shù)據(jù)與價值的邏輯關(guān)系；第二章介紹了最基本的數(shù)據(jù)可視化方法（統(tǒng)計圖表）的規(guī)范與有趣應(yīng)用；第三章介紹了回歸分析，通過精彩案例展示了如何將一個業(yè)務(wù)問題定義成一個數(shù)據(jù)可分析問題；第四章介紹了機器學習，可以看作對第三章技術(shù)上的一個重要補充；第五章展示了各種常見的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文本、圖像）分析的有趣案例；第六章介紹了數(shù)據(jù)合規(guī)的相關(guān)內(nèi)容。

作者簡介

　　王漢生，北京大學光華管理學院商務(wù)統(tǒng)計與經(jīng)濟計量系教授、博士生導師。曾獲國家杰出青年科學基金項目資助。“長江學者”特聘教授，全國工業(yè)統(tǒng)計學教學研究會青年統(tǒng)計學家協(xié)會創(chuàng)始會長，美國數(shù)理統(tǒng)計學會（IMS）會員，美國統(tǒng)計協(xié)會（ASA）會員，國際統(tǒng)計學會（ISI）當選會員。歷任9種國際學術(shù)期刊副主編。在國內(nèi)外各種專業(yè)刊物上發(fā)表文章100余篇，與人合著英文專著1本，與人合著中文教材4本。愛思唯爾中國高被引學者（數(shù)學類，2014—2019年；應(yīng)用經(jīng)濟學類，2020年；統(tǒng)計學類，2021—2022年）。主要研究領(lǐng)域為變量選擇、數(shù)據(jù)降維、高維數(shù)據(jù)分析以及復雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析，所有這些研究都以大規(guī)模、復雜、超高維數(shù)據(jù)分析為核心，其相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域包括但不局限于中文文本、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、位置軌跡。曾擔任博雅立方科技有限公司首席科學家（2009—2015年）、百分點首席統(tǒng)計學家（2015年至今）。此外，和量邦科技、考拉征信、彩虹無線、蓬景數(shù)字、西門子、三一重工、格靈深瞳、天罡儀表、廣聯(lián)達等眾多企業(yè)有聯(lián)合研究工作，涉及量化投資、互聯(lián)網(wǎng)征信、車聯(lián)網(wǎng)、移動設(shè)備廣告實時競價、搜索引擎營銷、電子商務(wù)、重裝制造業(yè)等多個重要行業(yè)。

圖書目錄

緒論大數(shù)據(jù)時代之“皇帝的新裝”
第一章　樸素的數(shù)據(jù)價值觀
什么是數(shù)據(jù)？　
數(shù)據(jù)的商業(yè)價值
數(shù)據(jù)到價值的轉(zhuǎn)化：回歸分析的道與術(shù)
弄清客戶需求
關(guān)于p值的爭論與思考
第二章　數(shù)據(jù)可視化
實力派：準確有效
偶像派：簡潔美觀
柱狀圖
堆積柱狀圖
柱狀圖之妙用
餅　圖
直方圖
折線圖
散點圖
箱線圖
莖葉圖
統(tǒng)計表
第三章　回歸分析
什么是回歸分析?
線性回歸：北京市二手房房價影響因素分析
線性回歸：電影票房影響因素分析
線性回歸：數(shù)據(jù)分析崗位招聘情況解析
0-1回歸：某移動通信公司客戶流失預(yù)警分析
0-1回歸：車險數(shù)據(jù)分析與商業(yè)價值
0-1回歸：點擊率預(yù)測在RTB廣告投放中的應(yīng)用
定序回歸：信用卡逾期數(shù)據(jù)分析
計數(shù)回歸：英超進球誰最強
生存回歸：新產(chǎn)品在架時長研究
第四章　機器學習
樸素貝葉斯：政府熱線電話
樸素貝葉斯：基于商品名稱的多分類問題
決策樹：什么因素決定非誠勿擾
決策樹：二手車保值比率
回歸樹與提升算法：旅游產(chǎn)品銷量影響因素
深度學習：圖像自動識別
深度學習：LSTM模型自動作曲
深度學習：打麻將
聚類分析：狗熊牌皮鞋的廣告投放
第五章　非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
文本分析：《瑯琊榜》的小說三要素
文本分析：《倚天屠龍記》
文本分析：從用戶評論看產(chǎn)品改善
文本分析：網(wǎng)易云音樂評論數(shù)據(jù)分析
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)：《甄嬛傳》中的愛恨情仇
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)：統(tǒng)計期刊合作者社區(qū)發(fā)現(xiàn)
圖像數(shù)據(jù)：通過圖片識別PM2.5
第六章　數(shù)據(jù)合規(guī)
我國cookie隱私第一案
“被遺忘權(quán)”第一案
數(shù)據(jù)安全第一案