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出版者:机械工业出版社

作者:华诚科技

出品人:

页数:390

译者:

出版时间:2010-5

价格:49.80元

装帧:

isbn号码:9787111300977

丛书系列:

图书标签:

• Excel2010
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《数据之舞：驾驭现代商业智能的艺术与实践》 内容简介 第一部分：数据驱动的思维转型——从信息到洞察的飞跃 在信息爆炸的时代，数据已不再是单纯的记录，而是驱动决策、重塑行业的关键资产。《数据之舞》并非一本软件操作手册，而是一部深入探讨如何将原始数据转化为可执行商业智慧的理论与实战指南。本书旨在培养读者一种“数据驱动型思维”，这种思维模式是现代商业领袖和分析师必备的核心素养。 第一章：商业智能的哲学基石 本章首先剖析了“数据”、“信息”、“知识”和“智慧”的递进关系。我们探讨了大数据时代下，企业面临的挑战不再是数据的缺乏，而是如何有效提炼价值。内容涵盖了从描述性分析（发生了什么）到预测性分析（将发生什么）再到规范性分析（我们应该做什么）的分析层次结构。重点阐述了构建健全数据治理框架的必要性，包括数据质量管理、元数据管理和数据伦理规范。 第二章：数据采集与整合的复杂交响 现代商业决策依赖于跨部门、多源头的数据流。本章深入讲解了构建稳健数据管道的关键步骤。我们详细分析了不同类型数据源的特点及其采集策略，包括关系型数据库（SQL）、NoSQL数据库、流数据（如传感器和社交媒体反馈）以及非结构化数据（如文本和图像）。重点探讨了ETL（抽取、转换、加载）和ELT流程的设计原则，强调在数据整合过程中如何处理数据孤岛问题，确保数据视图的一致性与准确性。此外，本部分也对新兴的“数据湖”和“数据仓库”架构进行了深入对比和选型分析。 第二部分：深度探索——数据分析的理论模型与方法论 本部分是本书的核心，专注于教授读者如何运用科学的方法论来解析数据背后的规律。我们摒弃了针对特定工具的繁琐按键指导，转而聚焦于分析模型背后的逻辑推导。 第三章：统计思维与假设检验的实践 高质量的分析始于严谨的统计学基础。本章涵盖了描述性统计（集中趋势、离散程度）和推断性统计（抽样、置信区间）。重点讲解了假设检验的流程，如何构建零假设与备择假设，以及如何正确解读P值和效应量，避免常见的统计陷阱。我们通过实际的商业案例，演示如何利用统计学工具来评估营销活动的效果、优化库存水平或识别流程瓶颈。 第四章：预测建模的艺术 预测是商业智能的终极目标之一。本章系统介绍了主流的预测建模技术。在线性回归和逻辑回归的基础上，深入探讨了时间序列分析（如ARIMA模型）在需求预测中的应用。对于更复杂的场景，本书引入了决策树、随机森林以及基础的神经网络模型，重点解释了模型选择的标准（如偏差-方差权衡、交叉验证）以及如何评估模型的泛化能力。我们将侧重于解释模型的可解释性（Explainable AI/XAI）在商业决策中的重要性，强调“为什么”比“是什么”更关键。 第五章：非结构化数据的挖掘与文本分析 在文本、语音和图像数据日益增长的今天，挖掘非结构化信息的价值至关重要。本章详细介绍了自然语言处理（NLP）的基础技术，包括文本清洗、词频-逆文档频率（TF-IDF）的计算，以及情感分析（Sentiment Analysis）的应用。我们通过分析客户评论、工单记录和市场报告的实例，展示如何通过主题建模（如LDA）自动发现潜在的客户痛点和市场趋势，从而为产品开发和危机公关提供前瞻性指导。 第三部分：可视化与叙事——驱动行动的桥梁 再强大的分析结果，如果无法清晰有效地传达给决策者，其价值也将大打折扣。本部分关注如何将冰冷的数据转化为有温度、有说服力的商业故事。 第六章：数据叙事学：构建逻辑严密的报告结构 本章的核心在于“叙事”。我们讲解了如何根据受众（高管、运营经理、技术人员）调整分析的深度和侧重点。内容包括：如何设计一个有效的执行摘要（Executive Summary）、如何构建“背景-发现-建议”的标准叙事框架，以及如何使用“数据三段论”来强化论点的说服力。我们强调，好的数据报告不是数据的堆砌，而是清晰的因果链条。 第七章：信息图表的选择与滥用警示 有效的可视化是叙事中最有力的工具。本书细致地分类和对比了各种图表类型（柱状图、折线图、散点图、热力图等）适用的数据关系和场景。更重要的是，本章专门设立章节，警示读者常见的视觉误导陷阱，如轴线截断、不恰当的颜色使用、误导性的三维效果等，确保读者能够制作出忠实反映数据真相的视觉传达作品。 第八章：交互式仪表板的设计与部署 现代商业决策需要实时洞察。本章讨论了设计高效交互式仪表板（Dashboard）的原则，包括信息密度管理、导航逻辑的合理布局以及筛选器和钻取（Drill-down）功能的最佳实践。重点在于如何平衡美观性与功能性，确保关键绩效指标（KPIs）在用户首次查看时就能被立即识别和理解，从而促进快速响应和运营优化。 结语：数据素养的持续进化 《数据之舞》的终极目标是培养一种持续学习的能力。数据科学领域发展迅猛，本书在最后总结了未来数据分析的趋势，包括自动化机器学习（AutoML）的兴起、对因果推断的深入研究，以及如何在遵守隐私法规（如GDPR/CCPA）的前提下最大化数据价值。本书鼓励读者将所学知识融入日常工作流，真正成为驾驭数据浪潮的商业专家。

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