具体描述
在大数据时代的背景下，商业分析能力显得尤为重要，具有商业分析能力的人才供不应求。不同于其他经典的统计学教科书，本书是一本非常实用的数据分析实战指导手册。
本书的灵感来源于狗熊会“人才计划”，全书框架也沿用人才计划，以一系列TASK的形式构建。全书涵盖数据分析的选题与背景、数据的获取与描述、模型的建立、表达与沟通和实战案例收录五大核心模块，具体内容为：第1章主要介绍数据分析中选题的确定方法，以及数据分析报告中背景介绍部分的撰写思路；第2章主要介绍数据的获取方式，以及数据介绍与描述分析部分的撰写、展示方法；第3章主要介绍数据建模的基本思路，以及常用模型方法；第4章主要介绍数据分析报告的撰写及展示分享时的表达与沟通技巧，以及代码规范的一系列问题；第5章主要分享一些优秀的数据分析报告案例，供读者学习参考。
本书适合数据分析入门者、对商业分析感兴趣的或正在从事相关工作的读者，可以帮助读者建立系统的数据分析框架，提高利用数据分析工具进行业务分析的能力，从而成为一位具有商业分析能力的数据科学人才。
作者简介
潘蕊
中央财经大学统计与数学学院副教授，硕士生导师。北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系博士。狗熊会联合创始人，狗熊会“人才计划”项目发起人。研究兴趣为高维数据分析、社交网络统计建模等。在JASA、Annals等统计学期刊发表论文十余篇，主持国家自然科学基金1项。
狗熊会，数据产业高端智库，使命是“聚数据英才，助产业振兴”！关注数据科学基础教育，希望通过生产优质的数据科学教学内容，提供卓越的研究、实践和就业机会，帮助相关专业教师、学生及从业者充分享受数据分析的快乐，促进个人职业的发展。本书的其他作者均为狗熊会的核心团队成员，名单如下。
北京大学王汉生教授
西安交通大学常象宇副教授
厦门大学刘婧媛副教授
中央财经大学关蓉讲师
中国人民大学周静讲师
中国人民大学王菲菲讲师
北京大学陈昱博士
目录信息
1.1TASK概述
1.2确定选题
1.2.1选题的思考路径
1.2.2可能的选题方向
1.2.3补充材料
1.2.4课后作业
1.3学写背景介绍
1.3.1如何写背景介绍
1.3.2背景介绍经常出现的问题
1.3.3课后作业
1.4范例与点评
1.4.1范例一
1.4.2范例二
1.4.3范例三
第2章数据的获取与描述
2.1数据的获取
2.1.1搭建框架
2.1.2确定问题形式
2.1.3选措辞、排结构
2.1.4评估、预测试
2.1.5课后作业
2.2数据介绍与说明
2.2.1数据变量说明表
2.2.2用PPT介绍数据
2.2.3常见的问题
2.2.4课后作业
2.3数据的描述——外表美
2.3.1描述分析简介
2.3.2描述分析的整体规范
2.3.3统计图的规范
2.3.4课后作业
2.4数据的描述——内在美
2.4.1准确使用统计图
2.4.2写好描述性文字
2.4.3扩展阅读材料
2.4.4课后作业
2.5范例与点评
2.5.1范例一
2.5.2范例二
2.5.3范例三
第3章模型的建立
3.1建模的流程
3.1.1建模前的准备
3.1.2模型的选择与建立
3.1.3模型的解读与评价
3.1.4课后作业
3.2无监督学习：数据降维
3.2.1主成分分析
3.2.2因子分析
3.2.3课后作业
3.3无监督学习：聚类分析
3.3.1聚类分析概述
3.3.2层次聚类法
3.3.3K均值聚类法
3.3.4课后作业
3.4有监督的学习：连续型因变量
3.4.1模型的建立与估计
3.4.2结果的整理与解读
3.4.3模型诊断与改进技巧
3.4.4模型选择：准则和步骤
3.4.5课后作业
3.5有监督的学习：离散型因变量
3.5.1逻辑回归模型
3.5.2模型的评价
3.5.3决策树
3.5.4课后作业
3.6文本分析
3.6.1文本分析可以干什么
3.6.2文本分析的主要内容
3.6.3文本分析基本流程
3.6.4文本分析示例
3.6.5课后作业
第4章表达与沟通
4.1报告的撰写
4.1.1报告概述
4.1.2报告的核心要素
4.1.3如何撰写优秀的报告
4.1.4课后作业
4.2PPT的制作
4.2.1PPT的特点
4.2.2制作PPT的步骤
4.2.3示范与点评
4.2.4课后作业
4.3以PPT为核心的表达与沟通
4.3.1从“表达与沟通”的角度看PPT制作的问题
4.3.2表达与沟通的注意事项
4.3.3课后作业
4.4代码规范
4.4.1代码注释
4.4.2代码命名规则
4.4.3代码模块化
4.4.4代码调试
4.4.5代码效率优化
4.4.6课后作业
第5章实战案例
5.1案例一
5.2案例二
5.3案例三
5.4案例四
5.5案例五
5.6案例六
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
图书馆看到这本书的封面就借了过来，花了近一个小时的时间粗略翻了一遍。个人感觉三颗星，题目起得有点大，说得是数据思维实际上本书说的是数据分析论文的写作指导。从某种意义上来说是一本工具书，内容较浅，适合数据分析报告入门人士。 本书从报告开题的选择和论述开始，到数...
评分图书馆看到这本书的封面就借了过来，花了近一个小时的时间粗略翻了一遍。个人感觉三颗星，题目起得有点大，说得是数据思维实际上本书说的是数据分析论文的写作指导。从某种意义上来说是一本工具书，内容较浅，适合数据分析报告入门人士。 本书从报告开题的选择和论述开始，到数...
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评分图书馆看到这本书的封面就借了过来，花了近一个小时的时间粗略翻了一遍。个人感觉三颗星，题目起得有点大，说得是数据思维实际上本书说的是数据分析论文的写作指导。从某种意义上来说是一本工具书，内容较浅，适合数据分析报告入门人士。 本书从报告开题的选择和论述开始，到数...
用户评价
坦白说，我一开始对这本书的期待并没有那么高，以为只是又一本市面上常见的“数据分析入门”之类的书籍。然而，当我翻开第一页，就被作者的笔触深深吸引住了。他并没有采用那种“大牛”般的口吻，而是像一位经验丰富的伙伴，娓娓道来，分享他多年在数据领域摸爬滚打的心得体会。书中没有华丽辞藻，没有艰涩术语，但字里行间却充满了智慧的光芒。我特别欣赏作者在讲解过程中，那种循序渐进的引导方式，他总是能恰到好处地抛出问题，激发读者的思考，然后引导大家一步步找到答案。我记得其中有一个章节，探讨了如何从零开始构建一个数据驱动的决策流程，从目标设定，到数据采集，再到分析和应用，每一个环节都讲得非常到位。这本书让我意识到，数据分析并非遥不可及，关键在于是否拥有正确的思维方式。它像是一场启蒙，让我重新认识了数据在我们工作和生活中的重要性。
评分这本书的出现，简直就像在数据洪流中给我点亮了一盏明灯。我一直觉得自己对数据分析有些基础，也看过不少相关的书籍，但总觉得停留在“知其然”的层面，对于“所以然”的深层思考总感觉隔靴搔痒。这本书恰恰填补了我的这个空白。它不是那种枯燥的算法堆砌，也不是纯粹的概念罗列，而是将“数据思维”这个抽象的概念，通过一系列生动的案例和深入浅出的讲解，变得触手可及。我尤其喜欢作者在分析每一个案例时，那种抽丝剥茧般的逻辑推理过程，以及他如何引导读者从数据的表象背后，挖掘出更深层次的业务洞察。读完这本书，我感觉自己看待问题的方式发生了根本性的转变，不再是简单地接收数据，而是学会了如何主动地去“审视”数据，“质疑”数据，并最终“驾驭”数据。那种感觉，就像是拥有了一副全新的眼镜，能看清事物更本质的联系。书中关于数据伦理和责任的探讨也让我受益匪浅，这在当下信息爆炸的时代尤为重要，提醒我们在追求数据价值的同时，不能忽视其潜在的风险和影响。
评分这本书的阅读体验，远超出了我的预期。它不是一本可以速成的“秘籍”，而是一本需要反复品味、深入思考的书。我发现，每当我遇到一个棘手的数据问题，或者在分析过程中感到迷茫时，都会不自觉地翻开这本书，总能从中找到新的启发。作者的讲解非常细致，而且总是能够站在读者的角度去思考，用最清晰、最准确的语言来解释复杂的概念。我尤其喜欢书中关于“反事实思考”的讨论，这让我明白，在分析问题时，除了关注已经发生的事情，更应该去思考“如果……会怎样”。这种思维方式，极大地拓展了我解决问题的思路。而且，书中还提供了一些关于“数据故事”的构建技巧，这对我来说非常宝贵，因为我经常需要将复杂的分析结果呈现给非技术人员，如何讲好一个数据故事，至关重要。这本书真的让我受益匪浅，它不仅提升了我的数据分析能力，更重要的是，它改变了我看待世界的方式。
评分这本书给我带来的最大改变，是一种“敢于质疑”的勇气。过去，我总是习惯于接受现成的数据报告，或者按照既定的流程进行分析。但读完这本书，我开始学会反思，学会问“为什么”。为什么这些数据是这样的？这些数据背后隐藏着什么？有没有其他可能性？书中关于“数据噪声”和“异常值”的处理方式，让我学到了很多实用的技巧，但更重要的是，它培养了我一种对数据保持警惕的习惯。我发现，很多时候，我们会被数据的表面现象所迷惑，而这本书则教会我如何透过现象看本质，如何用批判性的眼光去审视每一个数据点。而且，书中关于“数据可视化”的章节也给我留下了深刻的印象。它不仅仅是教我如何制作图表，更是教我如何通过可视化来更有效地沟通数据洞察，如何让数据“说话”。我感觉自己现在的分析报告，比以前更有说服力了。
评分这本书的价值，在于它提供了一种全新的思考框架，帮助我突破了固有的思维模式。在此之前，我习惯于将数据分析视为一种纯粹的技术活，需要掌握各种复杂的工具和模型。而这本书则强调，技术只是实现数据价值的手段，真正核心的在于“思维”。它教会我如何将业务问题转化为数据问题，又如何将数据洞察转化为 actionable insights。书中关于“因果推断”和“相关性”的辨析，让我受益匪浅。我过去常常容易混淆两者，导致分析结论出现偏差。这本书用通俗易懂的语言，结合实际场景，清晰地解释了它们之间的区别和联系，以及如何在实际应用中避免误区。我发现，很多时候，我们看似找到了数据之间的规律，实际上可能只是巧合，而这本书帮助我培养了一种审慎的态度，去探究数据背后真正的驱动因素。而且，它不仅仅局限于理论，还提供了很多实操性的建议，例如如何构建有效的数据指标体系，如何进行A/B测试的设计和分析等，这些都让我觉得非常实用。
评分大数据时代背景下非常贴合潮流的一本经管佳作！！已经推荐给我的老师和同学。
评分真心不好
评分非统计学但需要运用统计方法的读者最适用，可以作为导读或快速上手的指南，但系统学习不可少????
评分非统计学但需要运用统计方法的读者最适用，可以作为导读或快速上手的指南，但系统学习不可少????
评分浅浅浅。别浪费时间，想学东西老老实实找国外的教材。国内真是阿猫阿狗都可以出版
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