Thinking with Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Lawrence Erlbaum Assoc Inc

作者:Lovett, Marsha C. (EDT)/ Shah, Priti (EDT)

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2007-5

价格:$ 119.72

装帧:HRD

isbn号码:9780805854213

丛书系列:

图书标签:

数据分析
数据科学
统计学
机器学习
数据可视化
Python
R语言
商业智能
决策分析
数据思维

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具体描述

The chapters in Thinking With Data are based on presentations given at the 33rd Carnegie Symposium on Cognition. The Symposium was motivated by the confluence of three emerging trends: (1) the increasing need for people to think effectively with data at work, at school, and in everyday life, (2) the expanding technologies available to support people as they think with data, and (3) the growing scientific interest in understanding how people think with data. What is thinking with data? It is the set of cognitive processes used to identify, integrate, and communicate the information present in complex numerical, categorical, and graphical data. This book offers a multidisciplinary presentation of recent research on the topic. Contributors represent a variety of disciplines: cognitive and developmental psychology; math, science, and statistics education; and decision science. The methods applied in various chapters similarly reflect a scientific diversity, including qualitative and quantitative analysis, experimentation and classroom observation, computational modeling, and neuroimaging. Throughout the book, research results are presented in a way that connects with both learning theory and instructional application. The book is organized in three sections: Part I focuses on the concepts of uncertainty and variation and on how people understand these ideas in a variety of contexts. Part II focuses on how people work with data to understand its structure and draw conclusions from data either in terms of formal statistical analyses or informal assessments of evidence. Part III focuses on how people learn from data and how they use data to make decisions in daily and professional life.

深入理解数据驱动决策的艺术与实践书名：数据之维：从洞察到行动的完整路径内容简介：在这个信息爆炸的时代，数据已成为组织保持竞争力的核心资产。然而，拥有数据并不等同于拥有洞察力。本书旨在为那些渴望将原始数据转化为有价值的商业决策、驱动业务增长的专业人士和管理者提供一套系统化、可操作的框架。我们聚焦于数据分析的“软技能”与“硬实力”的结合，确保读者不仅理解“如何计算”，更能掌握“为何如此计算”以及“如何利用结果影响决策”。第一部分：奠定基础——数据思维与伦理的基石本书首先深入探讨了构建成功数据实践的哲学基础。我们不仅仅将数据视为数字的集合，而是将其视为一种语言，一种理解世界复杂性的工具。第一章：数据素养的重塑：超越报表阅读本章剖析了当代组织普遍存在的“数据素养鸿沟”。我们将区分“描述性统计”与“诊断性分析”的本质区别，并详细阐述了建立正确数据思维模型的重要性。成功的决策者必须能够识别数据的局限性、理解测量误差的来源，并学会提出更具穿透力的商业问题，而不是简单地要求“给我最新的销售数字”。我们将引入“最小有效数据集（MED）”的概念，强调在资源有限的情况下，如何快速确定对决策影响最大的数据子集。第二章：数据的伦理、偏见与治理：构建信任的框架在数据驱动的时代，信任是比算法更宝贵的资源。本章将全面审视数据采集、存储和使用过程中涉及的伦理困境。我们将深入分析常见的算法偏见（如历史偏见、选择性偏见）是如何潜移默化地影响商业决策的，尤其是在招聘、信贷审批和客户细分等敏感领域。此外，本书提供了一套实用的数据治理路线图，涵盖了数据所有权、质量保证协议（SLA）的制定，以及如何建立跨部门的数据伦理审查委员会，确保所有数据活动都符合合规性和道德标准。第二部分：从原始数据到可操作的洞察本部分是本书的核心，它指导读者如何运用严谨的方法论，将杂乱无章的数据转化为清晰、可信的商业叙事。第三章：数据的清洗、转换与特征工程的艺术数据准备工作往往占据了分析项目80%的时间，但却是最常被低估的环节。本章聚焦于超越基础缺失值处理，探讨高级的特征工程技术。我们将详细解析如何构造交互特征、多项式特征，以及如何利用时间序列数据（如滞后变量、移动平均）来捕捉业务动态。我们将重点讨论在不引入数据泄露的前提下，如何高效地处理分类变量（如目标编码、特征哈希），并提供了一套基于业务场景的“脏数据诊断清单”。第四章：选择恰当的分析工具：回归与分类的实际应用本书避免了冗长的数学推导，而是专注于何时、何地以及如何应用主流的预测模型。我们对比了线性模型、逻辑回归、决策树以及集成方法（如随机森林和梯度提升）的优缺点。关键在于，本章强调模型的可解释性。我们将教授如何利用SHAP值和LIME等技术，将复杂的“黑箱”模型转化为管理层可以理解和信任的因果关系解释，从而推动行动。第五章：实验设计与因果推断：区分相关性与影响力这是将分析提升到战略层面的一大步。本书详细阐述了如何设计严谨的A/B测试（或多变量测试），包括样本量计算、最小可检测效应（MDE）的设定，以及如何处理测试期间可能出现的“海盗指标”干扰。对于无法进行随机对照实验的场景，本章将介绍准实验方法，如倾向得分匹配（PSM）和断点回归（RDD），帮助读者在复杂业务环境中识别真实的因果效应，避免基于相关性的错误投资。第三部分：数据转化为行动：叙事、可视化与组织变革最完美的分析如果没有有效的沟通，其价值也将趋近于零。本部分关注如何将数据洞察融入决策流程。第六章：构建有说服力的数据叙事：从报告到故事一个优秀的数据分析师必须是一位出色的故事讲述者。本章提供了一个“数据故事板”框架，指导读者如何围绕“情境-冲突-发现-行动”的结构来构建演示文稿。我们将详细讨论如何选择恰当的量化指标来支撑论点，如何有效地管理听众的预期，以及如何处理对分析结果持怀疑态度的利益相关者。重点讨论了“决策行动点（Actionable Insights）”与“有趣的观察（Interesting Observations）”之间的关键区别。第七章：高级可视化技巧：揭示隐藏的模式本书超越了基础的柱状图和饼图，深入探讨了针对特定业务问题的可视化技术。例如，如何使用桑基图展示用户旅程的流失点，如何利用热力图揭示季节性或地理位置上的密集模式，以及如何构建互动式仪表板（Dashboard）以支持实时监控。我们提供了一套“可视化反模式清单”，帮助读者避免那些会误导观众的图形设计陷阱。第八章：在组织中落地数据驱动：文化与流程的整合最终，数据分析的成功取决于组织是否愿意采纳其建议。本章探讨了数据文化建设的实操步骤。这包括建立清晰的反馈回路，确保分析建议能够被快速部署和测试；如何将数据指标（KPIs）与高层战略目标（OKRs）进行对齐；以及如何建立一个跨职能的“数据赋能团队”，而不是将分析工作孤立于业务部门之外。本书总结了如何通过小规模的成功案例，逐步建立高层对数据驱动决策的信心，实现组织层面的持续学习和优化。总结：《数据之维》是一本面向实践者的指南，它聚焦于将数据科学的严谨性与商业敏锐度相结合，确保读者能够系统地将数据转化为可衡量的、有影响力的商业成果。阅读本书后，您将不再只是一个数据处理者，而是一个能够利用数据武装自身、影响战略方向的决策加速器。