Data Mining for Design and Marketing (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series) pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Chapman & Hall

作者:Ohsawa, Yukio/ Yada, Katsutoshi

出品人:

頁數:319

译者:

出版時間:2009-01-26

價格:USD 89.95

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9781420070194

叢書系列:Data Mining and Knowledge Discovery Series

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 數據挖掘
• 市場營銷
• 設計
• 商業智能
• 數據分析
• 機器學習
• 消費者行為
• 預測建模
• 決策支持係統
• 數據科學

市場調研與數據驅動決策：麵嚮商業洞察的進階指南 圖書名稱： 市場調研與數據驅動決策：麵嚮商業洞察的進階指南 (Market Research and Data-Driven Decision Making: An Advanced Guide for Business Insights) 作者： [此處留空，模擬專業作者署名] 齣版社： [此處留空，模擬專業齣版社名稱] 係列： 商業分析與策略前沿叢書 (Frontiers in Business Analytics and Strategy Series) --- 內容簡介 在當今信息爆炸的商業環境中，企業對深入洞察的渴求從未如此迫切。傳統的市場調研方法，盡管仍有其價值，已不足以應對復雜、多維且快速變化的市場動態。本書旨在為數據分析師、市場戰略傢、産品經理以及尋求提升決策質量的高級管理人員，提供一套全麵、實用的框架，用於整閤、分析和轉化海量商業數據，最終實現精準的市場定位和高效的商業決策。 本書的核心聚焦於如何係統性地構建一個從原始數據采集到可執行商業策略的閉環係統，強調的是數據的“驅動力”而非僅僅是“展示性”。我們跳齣瞭對單一技術或工具的簡單介紹，轉而深入探討一套整閤瞭定性洞察、定量分析和預測建模的綜閤方法論。 第一部分：現代市場信息生態係統的重構 本部分奠定瞭理解現代商業數據景觀的基礎。我們首先剖析瞭當前數據來源的復雜性——從傳統的調研問捲、焦點小組，到新興的社交媒體數據流、傳感器數據、交易記錄和供應鏈反饋。 章節聚焦： 1. 多源異構數據的整閤挑戰： 探討如何利用數據湖、數據倉庫和數據虛擬化技術，打破信息孤島，為後續分析創建統一的數據視圖。重點講解數據治理、清洗和標準化在確保分析質量中的關鍵作用。 2. 量化與質化的橋梁構建： 深入闡述如何設計混閤研究方案（Mixed-Methods Research），確保定量統計發現能夠與深層次的消費者動機和行為敘事相結閤。我們詳細介紹情感分析（Sentiment Analysis）的進階應用，以及如何用自然語言處理（NLP）技術從非結構化文本中提煉齣可量化的市場信號。 3. 客戶旅程的全景繪製（Customer Journey Mapping 2.0）： 介紹超越傳統接觸點分析的動態旅程建模。利用序列分析和時間序列數據，識彆關鍵的“痛點”和“增益點”，並評估不同渠道間的交互效應。 第二部分：深度洞察的統計與機器學習應用 本部分是本書的方法論核心，側重於如何運用尖端的統計學和機器學習工具，從數據中挖掘齣超越描述性統計的預測性和規範性洞察。 章節聚焦： 4. 細分策略的演進：從描述到預測： 摒棄簡單的K-Means聚類，轉而介紹基於行為密度和終身價值（CLV）的動態細分模型。探討如何使用混閤效應模型（Mixed-Effects Models）來解釋個體差異與群體趨勢的相互作用。 5. 因果推斷在市場活動中的實戰： 商業決策最需要的是“什麼導緻瞭什麼”。本章詳細介紹瞭反事實分析（Counterfactual Analysis）在評估市場營銷活動（如廣告支齣、價格變動）中的應用。重點講解傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和雙重差分（Difference-in-Differences, DiD）等準實驗設計方法的嚴謹實施。 6. 預測建模與需求彈性分析： 講解如何構建可靠的銷售預測模型，並將其應用於庫存優化和定價策略。我們深入探討瞭利用梯度提升機（Gradient Boosting Machines）和深度學習模型來捕捉復雜非綫性需求模式的方法，並強調模型的可解釋性（Explainable AI, XAI）在商業落地中的重要性。 第三部分：從洞察到商業執行的閉環管理 數據的價值體現在其轉化為可操作的策略時。本部分關注如何將復雜的分析結果轉化為清晰、有說服力的商業建議，並建立持續優化的反饋機製。 章節聚焦： 7. 定價策略的動態優化與實驗設計： 介紹A/B測試的高級形式——多臂老虎機（Multi-Armed Bandit, MAB）算法在實時價格調整和促銷優化中的應用，以實現對市場波動的快速響應。 8. 産品/服務改進的優先排序框架： 介紹利用價值-努力矩陣（Value-Effort Matrix）結閤貝葉斯信念網絡（Bayesian Belief Networks），對大量産品特性請求和用戶反饋進行科學的優先級排序，確保研發資源投嚮投資迴報率（ROI）最高的領域。 9. 數據敘事與高層溝通技巧： 成功的數據驅動決策依賴於有效的溝通。本章教授如何將復雜的統計輸齣提煉成簡潔、視覺化的故事綫。重點討論如何設計麵嚮不同受眾（技術團隊、銷售團隊、執行委員會）的定製化報告和儀錶闆（Dashboards），確保分析結論能夠驅動共識和行動。 10. 構建適應性學習組織： 探討如何建立一個鼓勵數據實驗、容忍小規模失敗並快速迭代的組織文化。這包括流程的標準化、技能的培養以及建立透明的數據問責製。 本書特色 實踐驅動： 全書貫穿真實的行業案例（不涉及特定技術或産品的數據挖掘細節），側重於方法論的選擇標準和商業後果的評估。 方法論的廣度與深度： 平衡瞭經典統計學的嚴謹性和新興機器學習技術的實用性，幫助讀者跨越“技術棧”的鴻溝。 決策導嚮： 每一章節的論述都緊密圍繞如何迴答關鍵的商業問題，如“我們應該在哪裏投資？”、“這種變化的原因是什麼？”以及“我們下一步應該怎麼做？”。 本書是為那些不滿足於錶麵報告，而渴望掌握數據科學工具箱，以在競爭激烈的市場中建立持久競爭優勢的專業人士所撰寫。它不是一本軟件操作手冊，而是一份關於如何思考和利用數據來指導商業航嚮的戰略藍圖。

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