具体描述
数据科学领域元老级学者倾力打造
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畅销九个国家和地区，被20余所大学作为教科书
数据科学商业应用的入门指南
现代企业科学经营手册
在现代社会中，数据即商业，它是提升生产力、促进创新和获取用户洞见的基础，数据思维和分析方法可谓是新时代的商战孙子兵法，只有善用数据者才能在这个数据驱动的环境中获得竞争优势。本书通过大量真实的商业问题案例，介绍数据科学的基本原理和各种数据挖掘技术，阐释如何从数据中提取出有用信息，进而用数据科学方法解决商业问题，做出精准的决策。
作者简介
作者简介：
福斯特•普罗沃斯特（Foster Provost）
纽约大学斯特恩商学院教授，教授商业分析、数据科学与MBA课程。他曾是Verizon公司研究型数据科学家，参与创建过多家成功的数据科学驱动企业。
汤姆•福西特（Tom Fawcett）
机器学习博士，Data Science LLC首席数据科学家，从事应用机器学习研究和数据挖掘20余年，发表过大量机器学习文章。
目录信息
第1章 绪论：数据分析式思维 1
1.1 数据机遇无处不在 1
1.2 案例：飓风 Frances 2
1.3 案例：预测用户流失 3
1.4 数据科学、数据工程和数据驱动型决策 4
1.5 数据处理和“大数据” 6
1.6 从大数据 1.0 到大数据 2.0 6
1.7 数据与数据科学能力：一种战略性资产 7
1.8 数据分析式思维 9
1.9 关于本书 10
1.10 重新审视数据挖掘和数据科学 11
1.11 数据科学：一门新兴的实验性学科 12
1.12 小结 12
第2章 商业问题及其数据科学解决方案 14
2.1 从商业问题到数据挖掘任务 14
2.2 有监督方法与无监督方法 17
2.3 数据挖掘及其结果 18
2.4 数据挖掘流程 19
2.4.1 业务理解环节 20
2.4.2 数据理解环节 21
2.4.3 数据准备环节 22
2.4.4 建模环节 22
2.4.5 评估环节 23
2.4.6 部署环节 24
2.5 管理数据科学团队的含义 25
2.6 其他分析技巧与技术 26
2.6.1 统计 26
2.6.2 数据库查询 27
2.6.3 数据仓库 28
2.6.4 回归分析 28
2.6.5 机器学习与数据挖掘 28
2.6.6 运用以上技术解决商业问题 29
2.7 小结 30
第3章 预测建模导论：从相关性到有监督的划分 31
3.1 建模、归纳与预测 32
3.2 有监督的划分 35
3.2.1 选取富信息属性 36
3.2.2 示例：基于信息增益进行属性选择 42
3.2.3 使用树形结构模型进行有监督的划分 46
3.3 划分的可视化 52
3.4 把树视作规则组 53
3.5 概率估计 54
3.6 示例：用树型归纳解决用户流失问题 56
3.7 小结 59
第4章 用模型拟合数据 61
4.1 根据数学函数分类 62
4.1.1 线性判别函数 64
4.1.2 目标函数的最优化 66
4.1.3 示例：基于数据挖掘线性判别式 67
4.1.4 用线性判别函数对实例进行评分和排序 68
4.1.5 支持向量机简介 69
4.2 通过数学函数进行回归 71
4.3 类概率估计和逻辑“回归” 73
4.4 示例：对比逻辑回归和树型归纳 77
4.5 非线性方程、支持向量机和神经网络 81
4.6 小结 83
第5章 避免过拟合 84
5.1 泛化能力 84
5.2 过拟合 85
5.3 过拟合检验 86
5.3.1 保留数据和拟合图 86
5.3.2 树型归纳的过拟合问题 88
5.3.3 数值函数的过拟合问题 89
5.4 示例：线性函数的过拟合 90
5.5 * 示例：过拟合为何有害 95
5.6 从保留评估到交叉验证 96
5.7 用户流失数据集回顾 99
5.8 学习曲线 100
5.9 避免过拟合与控制复杂度 101
5.9.1 树型归纳中的过拟合规避 102
5.9.2 避免过拟合的一般方法 102
5.9.3 * 参数优化中的过拟合规避 104
5.10 小结 106
第6章 相似性、近邻和簇 107
6.1 相似性和距离 108
6.2 最近邻推理 109
6.2.1 示例：威士忌分析 110
6.2.2 用最近邻来进行预测建模 111
6.2.3 近邻的数量及其影响 113
6.2.4 几何解释、过拟合和复杂度控制 115
6.2.5 最近邻方法的问题 118
6.3 与相似性和最近邻相关的一些重要技术细节 119
6.3.1 混合属性 119
6.3.2 * 其他距离函数 120
6.3.3 * 组合函数：计算近邻的评分 122
6.4 聚类 124
6.4.1 示例：威士忌分析回顾 124
6.4.2 层次聚类 125
6.4.3 最近邻回顾：根据形心的聚类 128
6.4.4 示例：对商业新闻报道进行聚类 132
6.4.5 理解聚类结果 135
6.4.6 * 用有监督学习产生簇描述 136
6.5 退一步：解决业务问题与数据探索 139
6.6 小结 140
第7章 决策分析思维（一）：如何评估一个模型 142
7.1 对分类器的评估 143
7.1.1 简单准确率的问题 143
7.1.2 混淆矩阵 144
7.1.3 样本类别不均衡的问题 144
7.1.4 成本收益不均衡的问题 147
7.2 分类问题的推广 147
7.3 一个重要的分析框架：期望值 148
7.3.1 用期望值规范分类器的使用 148
7.3.2 用期望值规范分类器的评估 149
7.4 评估、基线性能以及对数据投资的意义 155
7.5 小结 157
第8章 模型性能的可视化 159
8.1 排序，而不是分类 159
8.2 利润曲线 161
8.3 ROC 图像和曲线 163
8.4 ROC 曲线下面积 168
8.5 累积响应曲线和提升曲线 168
8.6 示例：用户流失模型的性能分析 171
8.7 小结 177
第9章 证据和概率 179
9.1 示例：向线上目标用户投放广告 179
9.2 根据概率合并证据 181
9.2.1 联合概率与独立性 181
9.2.2 贝叶斯法则 182
9.3 将贝叶斯法则应用到数据科学中 183
9.3.1 条件独立和朴素贝叶斯 184
9.3.2 朴素贝叶斯的优劣势 186
9.4 证据“提升度”的模型 187
9.5 示例：Facebook“点赞”的证据提升度 188
9.6 小结 190
第10章 文本的表示和挖掘 191
10.1 为什么文本很重要 192
10.2 为什么文本很难处理 192
10.3 表示法 193
10.3.1 词袋模型 193
10.3.2 词频 193
10.3.3 度量稀疏度：逆文档频率 195
10.3.4 TFIDF 196
10.4 示例：爵士音乐家 197
10.5 *IDF 和熵的关系 200
10.6 词袋模型之外的方法 202
10.6.1 n-grams 序列 202
10.6.2 命名实体提取 202
10.6.3 主题模型 203
10.7 示例：通过挖掘新闻报道预测股价变动 204
10.7.1 任务 204
10.7.2 数据 205
10.7.3 数据处理 207
10.7.4 结果 208
10.8 小结 211
第11章 决策分析思维（二）：面向分析工程 212
11.1 为慈善机构寻找最佳捐赠人 213
11.1.1 期望值框架：分解商业问题，重组解决方案 213
11.1.2 简短的题外话：选择性偏差 214
11.2 更复杂的用户流失示例回顾 215
11.2.1 期望值框架：构建更复杂的商业问题 215
11.2.2 评估激励的影响 216
11.2.3 从期望值分解到数据科学解决方案 217
11.3 小结 219
第12章 其他数据科学任务与技术 220
12.1 共现和关联：寻找匹配项 221
12.1.1 度量意外：提升度和杠杆率 221
12.1.2 示例：啤酒和彩票 222
12.1.3 Facebook 点赞的关联 223
12.2 用户画像：寻找典型行为 225
12.3 链路预测和社交推荐 229
12.4 数据约简、潜在信息和电影推荐 230
12.5 偏差、方差和集成方法 233
12.6 数据驱动的因果解释和一个病毒式营销示例 235
12.7 小结 236
第13章 数据科学和经营战略 237
13.1 数据分析式思维，终极版 237
13.2 用数据科学取得竞争优势 238
13.3 用数据科学保持竞争优势 239
13.3.1 令人敬畏的历史优势 240
13.3.2 独一无二的知识产权 240
13.3.3 独一无二的无形抵押资产 240
13.3.4 优秀的数据科学家 241
13.3.5 优秀的数据科学管理 242
13.4 吸引和培养数据科学家及其团队 243
13.5 检验数据科学案例分析 244
13.6 做好准备，接受来源各异的创意 245
13.7 做好准备，评估数据科学项目提案 245
13.7.1 数据挖掘提案示例 246
13.7.2 Big Red 提案中的缺陷 246
13.8 企业的数据科学成熟度 247
第14章 总结 250
14.1 数据科学的基本概念 250
14.1.1 将基本概念应用于新问题：挖掘移动设备数据 252
14.1.2 改变对商业问题解决方案的思考方式 253
14.2 数据做不到的：圈中人回顾 254
14.3 隐私、道德和挖掘个人数据 256
14.4 数据科学是否还有更多内容 257
14.5 最后一例：从众包到云包 257
14.6 最后的话 258
附录 A 提案评估指南 259
附录 B 另一个提案示例 262
参考文献 265
术语表 273
关于作者 278
· · · · · · (收起)
1.1 数据机遇无处不在 1
1.2 案例：飓风 Frances 2
1.3 案例：预测用户流失 3
1.4 数据科学、数据工程和数据驱动型决策 4
1.5 数据处理和“大数据” 6
1.6 从大数据 1.0 到大数据 2.0 6
1.7 数据与数据科学能力：一种战略性资产 7
1.8 数据分析式思维 9
1.9 关于本书 10
1.10 重新审视数据挖掘和数据科学 11
1.11 数据科学：一门新兴的实验性学科 12
1.12 小结 12
第2章 商业问题及其数据科学解决方案 14
2.1 从商业问题到数据挖掘任务 14
2.2 有监督方法与无监督方法 17
2.3 数据挖掘及其结果 18
2.4 数据挖掘流程 19
2.4.1 业务理解环节 20
2.4.2 数据理解环节 21
2.4.3 数据准备环节 22
2.4.4 建模环节 22
2.4.5 评估环节 23
2.4.6 部署环节 24
2.5 管理数据科学团队的含义 25
2.6 其他分析技巧与技术 26
2.6.1 统计 26
2.6.2 数据库查询 27
2.6.3 数据仓库 28
2.6.4 回归分析 28
2.6.5 机器学习与数据挖掘 28
2.6.6 运用以上技术解决商业问题 29
2.7 小结 30
第3章 预测建模导论：从相关性到有监督的划分 31
3.1 建模、归纳与预测 32
3.2 有监督的划分 35
3.2.1 选取富信息属性 36
3.2.2 示例：基于信息增益进行属性选择 42
3.2.3 使用树形结构模型进行有监督的划分 46
3.3 划分的可视化 52
3.4 把树视作规则组 53
3.5 概率估计 54
3.6 示例：用树型归纳解决用户流失问题 56
3.7 小结 59
第4章 用模型拟合数据 61
4.1 根据数学函数分类 62
4.1.1 线性判别函数 64
4.1.2 目标函数的最优化 66
4.1.3 示例：基于数据挖掘线性判别式 67
4.1.4 用线性判别函数对实例进行评分和排序 68
4.1.5 支持向量机简介 69
4.2 通过数学函数进行回归 71
4.3 类概率估计和逻辑“回归” 73
4.4 示例：对比逻辑回归和树型归纳 77
4.5 非线性方程、支持向量机和神经网络 81
4.6 小结 83
第5章 避免过拟合 84
5.1 泛化能力 84
5.2 过拟合 85
5.3 过拟合检验 86
5.3.1 保留数据和拟合图 86
5.3.2 树型归纳的过拟合问题 88
5.3.3 数值函数的过拟合问题 89
5.4 示例：线性函数的过拟合 90
5.5 * 示例：过拟合为何有害 95
5.6 从保留评估到交叉验证 96
5.7 用户流失数据集回顾 99
5.8 学习曲线 100
5.9 避免过拟合与控制复杂度 101
5.9.1 树型归纳中的过拟合规避 102
5.9.2 避免过拟合的一般方法 102
5.9.3 * 参数优化中的过拟合规避 104
5.10 小结 106
第6章 相似性、近邻和簇 107
6.1 相似性和距离 108
6.2 最近邻推理 109
6.2.1 示例：威士忌分析 110
6.2.2 用最近邻来进行预测建模 111
6.2.3 近邻的数量及其影响 113
6.2.4 几何解释、过拟合和复杂度控制 115
6.2.5 最近邻方法的问题 118
6.3 与相似性和最近邻相关的一些重要技术细节 119
6.3.1 混合属性 119
6.3.2 * 其他距离函数 120
6.3.3 * 组合函数：计算近邻的评分 122
6.4 聚类 124
6.4.1 示例：威士忌分析回顾 124
6.4.2 层次聚类 125
6.4.3 最近邻回顾：根据形心的聚类 128
6.4.4 示例：对商业新闻报道进行聚类 132
6.4.5 理解聚类结果 135
6.4.6 * 用有监督学习产生簇描述 136
6.5 退一步：解决业务问题与数据探索 139
6.6 小结 140
第7章 决策分析思维（一）：如何评估一个模型 142
7.1 对分类器的评估 143
7.1.1 简单准确率的问题 143
7.1.2 混淆矩阵 144
7.1.3 样本类别不均衡的问题 144
7.1.4 成本收益不均衡的问题 147
7.2 分类问题的推广 147
7.3 一个重要的分析框架：期望值 148
7.3.1 用期望值规范分类器的使用 148
7.3.2 用期望值规范分类器的评估 149
7.4 评估、基线性能以及对数据投资的意义 155
7.5 小结 157
第8章 模型性能的可视化 159
8.1 排序，而不是分类 159
8.2 利润曲线 161
8.3 ROC 图像和曲线 163
8.4 ROC 曲线下面积 168
8.5 累积响应曲线和提升曲线 168
8.6 示例：用户流失模型的性能分析 171
8.7 小结 177
第9章 证据和概率 179
9.1 示例：向线上目标用户投放广告 179
9.2 根据概率合并证据 181
9.2.1 联合概率与独立性 181
9.2.2 贝叶斯法则 182
9.3 将贝叶斯法则应用到数据科学中 183
9.3.1 条件独立和朴素贝叶斯 184
9.3.2 朴素贝叶斯的优劣势 186
9.4 证据“提升度”的模型 187
9.5 示例：Facebook“点赞”的证据提升度 188
9.6 小结 190
第10章 文本的表示和挖掘 191
10.1 为什么文本很重要 192
10.2 为什么文本很难处理 192
10.3 表示法 193
10.3.1 词袋模型 193
10.3.2 词频 193
10.3.3 度量稀疏度：逆文档频率 195
10.3.4 TFIDF 196
10.4 示例：爵士音乐家 197
10.5 *IDF 和熵的关系 200
10.6 词袋模型之外的方法 202
10.6.1 n-grams 序列 202
10.6.2 命名实体提取 202
10.6.3 主题模型 203
10.7 示例：通过挖掘新闻报道预测股价变动 204
10.7.1 任务 204
10.7.2 数据 205
10.7.3 数据处理 207
10.7.4 结果 208
10.8 小结 211
第11章 决策分析思维（二）：面向分析工程 212
11.1 为慈善机构寻找最佳捐赠人 213
11.1.1 期望值框架：分解商业问题，重组解决方案 213
11.1.2 简短的题外话：选择性偏差 214
11.2 更复杂的用户流失示例回顾 215
11.2.1 期望值框架：构建更复杂的商业问题 215
11.2.2 评估激励的影响 216
11.2.3 从期望值分解到数据科学解决方案 217
11.3 小结 219
第12章 其他数据科学任务与技术 220
12.1 共现和关联：寻找匹配项 221
12.1.1 度量意外：提升度和杠杆率 221
12.1.2 示例：啤酒和彩票 222
12.1.3 Facebook 点赞的关联 223
12.2 用户画像：寻找典型行为 225
12.3 链路预测和社交推荐 229
12.4 数据约简、潜在信息和电影推荐 230
12.5 偏差、方差和集成方法 233
12.6 数据驱动的因果解释和一个病毒式营销示例 235
12.7 小结 236
第13章 数据科学和经营战略 237
13.1 数据分析式思维，终极版 237
13.2 用数据科学取得竞争优势 238
13.3 用数据科学保持竞争优势 239
13.3.1 令人敬畏的历史优势 240
13.3.2 独一无二的知识产权 240
13.3.3 独一无二的无形抵押资产 240
13.3.4 优秀的数据科学家 241
13.3.5 优秀的数据科学管理 242
13.4 吸引和培养数据科学家及其团队 243
13.5 检验数据科学案例分析 244
13.6 做好准备，接受来源各异的创意 245
13.7 做好准备，评估数据科学项目提案 245
13.7.1 数据挖掘提案示例 246
13.7.2 Big Red 提案中的缺陷 246
13.8 企业的数据科学成熟度 247
第14章 总结 250
14.1 数据科学的基本概念 250
14.1.1 将基本概念应用于新问题：挖掘移动设备数据 252
14.1.2 改变对商业问题解决方案的思考方式 253
14.2 数据做不到的：圈中人回顾 254
14.3 隐私、道德和挖掘个人数据 256
14.4 数据科学是否还有更多内容 257
14.5 最后一例：从众包到云包 257
14.6 最后的话 258
附录 A 提案评估指南 259
附录 B 另一个提案示例 262
参考文献 265
术语表 273
关于作者 278
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