Data Mining for Design and Marketing (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Chapman & Hall

作者:Ohsawa, Yukio/ Yada, Katsutoshi

出品人:

页数:319

译者:

出版时间:2009-01-26

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781420070194

丛书系列:Data Mining and Knowledge Discovery Series

图书标签:

数据挖掘
数据挖掘
市场营销
设计
商业智能
数据分析
机器学习
消费者行为
预测建模
决策支持系统
数据科学

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

市场调研与数据驱动决策：面向商业洞察的进阶指南图书名称：市场调研与数据驱动决策：面向商业洞察的进阶指南 (Market Research and Data-Driven Decision Making: An Advanced Guide for Business Insights) 作者： [此处留空，模拟专业作者署名] 出版社： [此处留空，模拟专业出版社名称] 系列：商业分析与策略前沿丛书 (Frontiers in Business Analytics and Strategy Series) --- 内容简介在当今信息爆炸的商业环境中，企业对深入洞察的渴求从未如此迫切。传统的市场调研方法，尽管仍有其价值，已不足以应对复杂、多维且快速变化的市场动态。本书旨在为数据分析师、市场战略家、产品经理以及寻求提升决策质量的高级管理人员，提供一套全面、实用的框架，用于整合、分析和转化海量商业数据，最终实现精准的市场定位和高效的商业决策。本书的核心聚焦于如何系统性地构建一个从原始数据采集到可执行商业策略的闭环系统，强调的是数据的“驱动力”而非仅仅是“展示性”。我们跳出了对单一技术或工具的简单介绍，转而深入探讨一套整合了定性洞察、定量分析和预测建模的综合方法论。第一部分：现代市场信息生态系统的重构本部分奠定了理解现代商业数据景观的基础。我们首先剖析了当前数据来源的复杂性——从传统的调研问卷、焦点小组，到新兴的社交媒体数据流、传感器数据、交易记录和供应链反馈。章节聚焦： 1. 多源异构数据的整合挑战：探讨如何利用数据湖、数据仓库和数据虚拟化技术，打破信息孤岛，为后续分析创建统一的数据视图。重点讲解数据治理、清洗和标准化在确保分析质量中的关键作用。 2. 量化与质化的桥梁构建：深入阐述如何设计混合研究方案（Mixed-Methods Research），确保定量统计发现能够与深层次的消费者动机和行为叙事相结合。我们详细介绍情感分析（Sentiment Analysis）的进阶应用，以及如何用自然语言处理（NLP）技术从非结构化文本中提炼出可量化的市场信号。 3. 客户旅程的全景绘制（Customer Journey Mapping 2.0）：介绍超越传统接触点分析的动态旅程建模。利用序列分析和时间序列数据，识别关键的“痛点”和“增益点”，并评估不同渠道间的交互效应。第二部分：深度洞察的统计与机器学习应用本部分是本书的方法论核心，侧重于如何运用尖端的统计学和机器学习工具，从数据中挖掘出超越描述性统计的预测性和规范性洞察。章节聚焦： 4. 细分策略的演进：从描述到预测：摒弃简单的K-Means聚类，转而介绍基于行为密度和终身价值（CLV）的动态细分模型。探讨如何使用混合效应模型（Mixed-Effects Models）来解释个体差异与群体趋势的相互作用。 5. 因果推断在市场活动中的实战：商业决策最需要的是“什么导致了什么”。本章详细介绍了反事实分析（Counterfactual Analysis）在评估市场营销活动（如广告支出、价格变动）中的应用。重点讲解倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和双重差分（Difference-in-Differences, DiD）等准实验设计方法的严谨实施。 6. 预测建模与需求弹性分析：讲解如何构建可靠的销售预测模型，并将其应用于库存优化和定价策略。我们深入探讨了利用梯度提升机（Gradient Boosting Machines）和深度学习模型来捕捉复杂非线性需求模式的方法，并强调模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在商业落地中的重要性。第三部分：从洞察到商业执行的闭环管理数据的价值体现在其转化为可操作的策略时。本部分关注如何将复杂的分析结果转化为清晰、有说服力的商业建议，并建立持续优化的反馈机制。章节聚焦： 7. 定价策略的动态优化与实验设计：介绍A/B测试的高级形式——多臂老虎机（Multi-Armed Bandit, MAB）算法在实时价格调整和促销优化中的应用，以实现对市场波动的快速响应。 8. 产品/服务改进的优先排序框架：介绍利用价值-努力矩阵（Value-Effort Matrix）结合贝叶斯信念网络（Bayesian Belief Networks），对大量产品特性请求和用户反馈进行科学的优先级排序，确保研发资源投向投资回报率（ROI）最高的领域。 9. 数据叙事与高层沟通技巧：成功的数据驱动决策依赖于有效的沟通。本章教授如何将复杂的统计输出提炼成简洁、视觉化的故事线。重点讨论如何设计面向不同受众（技术团队、销售团队、执行委员会）的定制化报告和仪表板（Dashboards），确保分析结论能够驱动共识和行动。 10. 构建适应性学习组织：探讨如何建立一个鼓励数据实验、容忍小规模失败并快速迭代的组织文化。这包括流程的标准化、技能的培养以及建立透明的数据问责制。本书特色实践驱动：全书贯穿真实的行业案例（不涉及特定技术或产品的数据挖掘细节），侧重于方法论的选择标准和商业后果的评估。方法论的广度与深度：平衡了经典统计学的严谨性和新兴机器学习技术的实用性，帮助读者跨越“技术栈”的鸿沟。决策导向：每一章节的论述都紧密围绕如何回答关键的商业问题，如“我们应该在哪里投资？”、“这种变化的原因是什么？”以及“我们下一步应该怎么做？”。本书是为那些不满足于表面报告，而渴望掌握数据科学工具箱，以在竞争激烈的市场中建立持久竞争优势的专业人士所撰写。它不是一本软件操作手册，而是一份关于如何思考和利用数据来指导商业航向的战略蓝图。