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出版者:陕西西安交通大学

作者:凌永祥，陈明逵编

出品人:

页数:353

译者:

出版时间:2005-4

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787560519562

丛书系列:

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《精炼数据：数据驱动的业务洞察与增长策略》 书籍简介 在这个信息爆炸的时代，数据已不再是冰冷的数字，而是驱动业务决策、洞察市场趋势、实现个性化营销乃至重塑商业模式的强大引擎。然而，海量数据的价值往往被淹没在噪音之中，许多企业和个人依旧难以有效地从数据中挖掘出有价值的洞察，进而将其转化为切实可行的商业策略。 《精炼数据》应运而生，它并非一本纯粹的技术手册，也非枯燥的统计学理论堆砌。这本书聚焦于“数据如何服务于业务”，旨在为各行各业的决策者、产品经理、市场营销人员、数据分析师以及任何希望在数据时代脱颖而出的个体，提供一套系统性、实操性强且充满智慧的数据应用框架。 本书以“精炼”为核心理念，强调从原始、杂乱的数据中提炼出最精华、最具洞察力的信息。我们相信，数据的价值不在于量，而在于质；不在于拥有多少，而在于如何运用。因此，《精炼数据》将带领读者穿越数据迷雾，掌握从数据采集、清洗、分析到可视化，再到最终驱动业务增长的全流程方法。 核心内容概览 第一部分：数据思维的基石——看见数据的价值 在这一部分，我们首先要打破对数据的固有认知。许多人将数据视为技术人员的专属工具，或者仅仅是报表上的数字。然而，《精炼数据》将带你领略数据作为战略资产的真正力量。我们将探讨： 数据驱动的商业范式： 深入分析不同行业（如电商、金融、零售、内容平台、制造业等）如何通过数据驱动实现核心业务的优化与创新。我们将通过大量真实案例，展示数据如何帮助企业理解客户、预测趋势、管理风险、提升效率。 构建数据驱动的文化： 数据分析的成功，离不开企业内部的数据素养和协同机制。本章将探讨如何培养团队的数据敏感度，建立跨部门的数据协作流程，以及如何让数据洞察融入日常决策。 明确业务问题，驱动数据探索： 数据分析不应是盲目的技术实践，而是为了解决具体的业务痛点。我们将学习如何从业务目标出发，识别关键问题，并将其转化为可度量、可分析的数据指标。例如，如何通过分析用户行为数据来理解客户流失原因，如何通过销售数据来预测市场需求，如何通过运营数据来优化供应链。 第二部分：数据的精炼之道——从原始到洞察 这一部分是本书的核心技术与方法论所在，我们将深入浅出地介绍数据处理与分析的关键环节，并辅以易于理解的案例说明。 数据采集的智慧： 了解不同类型数据的来源（如用户行为日志、交易记录、社交媒体数据、第三方数据等），掌握数据采集的策略和技术，以及在采集过程中需要注意的数据质量和合规性问题。 数据清洗与预处理的艺术： 真实世界的数据往往是“脏”的。本章将重点讲解如何处理缺失值、异常值、重复值、格式不一致等常见数据问题。我们将介绍常用的数据清洗技术，并强调数据清洗过程的严谨性和可重复性，这是确保后续分析结果准确性的关键。 数据探索性分析（EDA）的深度挖掘： 在正式建模之前，EDA是理解数据特征、发现潜在模式的重要步骤。我们将介绍如何运用统计学方法、可视化工具等，对数据进行初步的探索，发现数据之间的关系、分布特征以及潜在的异常点。例如，通过散点图、箱线图、直方图等了解变量间的关系和数据的分布。 核心分析模型与方法论： 本章将精选最实用、最能直接转化为商业价值的数据分析模型。我们不会陷入晦涩的数学推导，而是聚焦于模型的核心思想、应用场景和结果解读。 用户画像构建： 如何基于用户的属性、行为、兴趣等多维度数据，构建精细化的用户画像，为精准营销和个性化推荐奠定基础。 用户分群（Segmentation）： 掌握RFM模型、K-Means聚类等方法，将用户划分为不同的群体，针对不同群体制定差异化的运营策略。 流失预测模型： 学习如何构建模型，识别具有流失倾向的用户，并提前进行干预，降低客户流失率。 转化率优化（CRO）分析： 如何通过分析用户在产品或服务流程中的行为数据，找出转化漏斗中的瓶颈，并提出优化建议。 关联规则挖掘： 揭示商品、服务或内容之间的潜在关联，为交叉销售、推荐系统提供依据（例如“购买了A的顾客也常常购买B”）。 时间序列分析与趋势预测： 掌握预测销售额、用户活跃度等指标的常用方法，帮助企业做出前瞻性的规划。 数据可视化的力量： “一图胜千言”。本章将强调如何将复杂的分析结果通过直观、易懂的可视化图表呈现出来。我们将介绍不同类型图表的适用场景，以及如何设计有效的仪表盘（Dashboard），帮助决策者快速掌握核心信息，并支持即时决策。 第三部分：数据驱动的商业实践——实现价值落地 数据分析的最终目的在于驱动业务增长和提升效率。《精炼数据》的这部分内容将聚焦于如何将数据洞察转化为可执行的商业策略，并衡量其成效。 个性化营销与用户体验优化： 探讨如何利用用户画像和行为数据，实现千人千面的内容推荐、广告投放和产品服务。我们将分析如何通过A/B测试等方法，持续优化用户在产品或服务过程中的每一个触点，提升用户满意度和忠诚度。 产品策略的迭代与创新： 如何利用用户反馈、使用数据等，发现产品的潜在需求和痛点，指导产品功能的迭代升级和新功能的开发。 运营效率的提升与风险控制： 阐述如何通过数据分析优化供应链管理、库存管理、人力资源配置等运营环节，实现降本增效。同时，也将介绍如何利用数据进行欺诈检测、信用评估等风险管理。 构建数据驱动的决策流程： 整合前面各部分内容，探讨如何将数据分析融入日常的业务决策流程中，形成“分析-洞察-行动-复盘”的闭环。我们将强调数据科学家、产品经理、市场人员等不同角色之间如何协同工作，最大化数据价值。 衡量与迭代： 如何设定清晰的业务目标和数据指标（KPIs），并持续跟踪数据分析和策略执行的效果，不断进行优化和调整。 本书特色 实操导向： 每一项技术和方法论都配有清晰的案例说明，强调“能用、好用”。 业务视角： 始终围绕“数据如何服务于业务”展开，避免陷入纯粹的技术理论。 前沿洞察： 融合了当前数据应用领域的最新趋势和最佳实践。 逻辑清晰： 从基础思维到具体方法，再到落地实践，层层递进，结构严谨。 语言通俗： 避免使用过多的专业术语，力求让非技术背景的读者也能轻松理解。 《精炼数据》是一本帮助您在数据洪流中找到航向的指南，它将赋能您以全新的视角审视业务，以数据为罗盘，精准定位市场机会，制定明智的决策，最终实现可持续的业务增长。无论您身处哪个行业，从事何种岗位，只要您渴望在日新月异的商业环境中保持竞争力，这本书都将是您不可或缺的伙伴。

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这本《计算方法教程》实在是让人眼前一亮，尤其是对于我这种数学基础还算扎实，但一到实际编程应用就感觉力不从心的读者来说，简直是打开了一扇新世界的大门。作者在讲解理论概念时，没有像很多教科书那样堆砌复杂的数学符号，而是非常巧妙地结合了直观的例子和清晰的逻辑推导。举个例子，在讲到牛顿迭代法求根时，书中不仅详细阐述了公式的由来，更深入地剖析了其收敛速度的几何意义，让我一下子明白了为什么它在某些情况下会比二分法高效得多。更让我欣赏的是，书中对于算法的稳定性和误差分析部分的处理。很多教程往往一笔带过，但这本书却花了大量的篇幅去讨论浮点数运算带来的精度损失问题，并提供了诸如病态问题识别和求解策略的实用建议。这种注重工程实践的写作风格，使得我感觉手中的不仅仅是一本理论书，更像是一份实用的工具手册。每次遇到复杂的数值问题，我都会翻开它，总能找到启发性的思路和可靠的实现框架。

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这本书带给我的最大价值，在于它提供了一个完整且自洽的数值计算知识体系。许多市面上的书籍要么只讲理论，要么只关注编程实现，缺乏将两者有效结合的桥梁。而《计算方法教程》成功地架起了这座桥。它在介绍每一个方法时，都会自然而然地引出在实际计算中需要注意的工程问题。比如，在处理特征值问题时，它不仅讲解了幂法和反幂法，还提到了如何处理大规模矩阵时的迭代策略。这种从理论到实践，再从实践中反哺理论理解的循环结构，让知识的吸收变得非常扎实。读完此书，我感觉自己不再是那个只会调用库函数的“调包侠”，而是真正理解了计算背后的逻辑和限制。对于任何希望在工程、金融或科学研究领域中深度使用数值方法的专业人士来说，这本书都是一本值得反复研读的经典之作，它的价值远超其售价。

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我通常对“教程”类的书籍抱有谨慎的态度，因为很多作者倾向于将大量的习题和标准答案堆砌起来，变成一本“题解大全”。然而，《计算方法教程》完全颠覆了我的这种刻板印象。这本书的重点在于“理解”和“构建”，而非简单的“记忆”。它非常注重算法背后的数学原理，但又不会陷入纯粹的数学证明泥潭。例如，在讲解最小二乘法拟合时，它不仅仅给出了正规方程的解法，还详细对比了正规方程、QR分解和SVD分解在数值稳定性和计算效率上的差异，这对于选择合适的工具至关重要。我尤其欣赏书中穿插的“小结”和“思考题”，这些思考题往往不是直接让你套公式计算，而是让你去设计一个更鲁棒的算法，或者分析特定数据下的潜在陷阱。这种引导性的设计，极大地锻炼了我的批判性思维和问题解决能力，让我真正学会了如何“思考”计算方法，而不是仅仅“使用”它。

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读完这本《计算方法教程》，我最大的感受是它在广度和深度上的完美平衡。它的覆盖面很广，从基础的插值、数值积分，到更高级的线性方程组求解（如LU分解、共轭梯度法），再到常微分方程的数值解法（Runge-Kutta方法），几乎涵盖了计算数学的核心领域。但更难能可贵的是，它并没有为了追求广度而牺牲深度。对于每一个核心算法，书中都提供了详尽的算法步骤、伪代码描述，以及最重要的——复杂度分析。我特别喜欢它在介绍迭代法时，对收敛性条件和迭代步数预估的分析，这对于大型科学计算任务中的资源规划至关重要。相比我之前看的几本国外原版教材，这本书的行文更加流畅和贴近东方的思维习惯，很多晦涩的数学概念被用更生活化的语言重新阐述，极大地降低了初学者的入门门槛。虽然有些高级的偏微分方程数值方法没有深入展开，但对于一本教程而言，它提供的基础框架已经足够坚实，足以支撑后续的专业学习和研究。

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坦率地说，我对很多偏理工科的教材都有“阅读疲劳症”，因为它们往往枯燥乏味，排版死板。但《计算方法教程》在视觉呈现上做得非常出色，这让我愿意花更多时间去阅读它。书中的图表绘制得极其清晰专业，特别是那些二维和三维的几何解释图，比如在描述插值多项式的振荡现象时，配的图形比我听过的任何一次讲座都要直观易懂。此外，作者在代码示例的选择上也颇具匠心。他们没有使用过于复杂的特定语言特性，而是采用了简洁明了的伪代码结构，或者使用C/Fortran风格的清晰表达，这使得读者可以非常容易地将算法思想映射到自己熟悉的编程环境中去实现。这种对读者体验的关注，让这本书在众多学术著作中脱颖而出，它不仅是知识的载体，也是一个友好的学习伙伴。

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一个星期看完了这本书，重新审视了newton和gauss等一类人，下周考试，要跪的节奏。讲课老师叫马军，带着一个导游带的那种扩音器，印象最深的是最后一节课下课，全体学生鼓掌。老师很好。

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一个星期看完了这本书，重新审视了newton和gauss等一类人，下周考试，要跪的节奏。讲课老师叫马军，带着一个导游带的那种扩音器，印象最深的是最后一节课下课，全体学生鼓掌。老师很好。

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西安交大的教材。认真读过的书，最后总会发现这是本好书。

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明明是研究生教程老师还给我们用。。。这课一直在找matlab的bug花了好多时间啊。最不水的一门选修。老师对我们寄予了厚望可惜我们还是视它为选修。

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明明是研究生教程老师还给我们用。。。这课一直在找matlab的bug花了好多时间啊。最不水的一门选修。老师对我们寄予了厚望可惜我们还是视它为选修。