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☆☆☆☆☆

出版者:O'Reilly Media

作者:Philipp K. Janert

出品人:

页数:540

译者:

出版时间:2010-11-25

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780596802356

丛书系列:

图书标签:

数据分析
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具体描述

Description

Real World Data Analysis shows you how you think about data and the results you want to achieve with it. Author Philipp Janert teaches you how to effectively approach data analysis problems, and how to extract all the available information from your data. Many people can apply a data analysis formula. This book shows you how to look at the results and know whether they're meaningful.

These days it seems like everyone is collecting data. But all of that data is just raw information -- to make that information meaningful, it has to be organized, filtered, and analyzed. Anyone can apply data analysis tools and get results, but without the right approach those results may be useless.

In Real World Data Analysis, author Philipp Janert teaches you how to think about data: how to effectively approach data analysis problems, and how to extract all of the available information from your data. Janert covers univariate data, data in multiple dimensions, time series data, graphical techniques, data mining, machine learning, and many other topics. He also reveals how seat-of-the-pants knowledge can lead you to the best approach right from the start, and how to assess results to determine if they're meaningful.

数据科学的基石：现代商业决策与洞察力一部关于如何利用新兴技术驱动商业价值、优化运营效率、并构建前瞻性战略的综合性指南。在当今这个信息洪流的时代，数据不再仅仅是记录过去的档案，它已然成为驱动未来增长和竞争优势的核心燃料。企业面临的挑战不再是获取数据，而是如何从海量、异构的数据集中快速、准确地提取可操作的见解。本书深入探讨了从数据采集、清洗、建模到最终可视化的全流程，聚焦于那些能够立竿见影地提升决策质量和业务敏捷性的关键技术与方法论。第一部分：商业智能的重塑——从数据到战略本部分奠定了现代数据驱动型组织的基础。我们摒弃了传统的、反应式的报告模式，转而拥抱主动式的、预测性的分析框架。第1章：数据战略的定位与组织架构的革新成功的数字化转型始于清晰的战略定位。本章详细剖析了如何将数据分析能力嵌入企业核心价值链。我们将探讨构建高效能数据团队的组织模型（中央集权、分布式、混合模式），以及如何定义清晰的度量指标（KPIs）以确保分析工作与最高层的业务目标保持一致。重点讨论了“数据素养”在非技术部门的普及策略，确保每一层级的管理者都能自信地使用数据支持决策。第2章：数据治理、质量与合规性的“护城河” 数据质量是分析可靠性的生命线。本章深入探讨了构建稳健的数据治理框架，包括元数据管理、数据血缘追踪（Lineage Tracking）以及建立跨部门的数据所有权机制。此外，鉴于全球范围内日益严格的隐私法规（如GDPR、CCPA），我们将详细阐述如何设计“隐私至上”（Privacy by Design）的数据架构，确保数据在使用过程中的安全性和合规性，将合规性视为创新的驱动力而非阻力。第3章：现代数据基础设施选型与架构演进本章对比分析了当前主流的数据基础设施技术栈。我们审视了数据仓库（Data Warehousing）、数据湖（Data Lakes）和数据湖仓一体（Data Lakehouse）的架构优势与适用场景。重点在于如何选择能够灵活应对结构化、半结构化乃至非结构化数据需求的弹性平台，并探讨了云原生解决方案（如按需扩展的计算和存储服务）在降低TCO（总体拥有成本）和提升敏捷性方面的关键作用。第二部分：洞察的挖掘——先进分析技术与建模实践这一部分聚焦于如何运用复杂的分析技术，将原始数据转化为具有预测性和规范性的商业智慧。第4章：探索性数据分析（EDA）的艺术与科学在深入复杂的模型之前，强大的EDA是必不可少的。本章强调了如何通过可视化技术揭示数据背后的隐藏模式、异常值和潜在偏差。我们将学习如何使用多维度的视角审视数据集，识别变量间的相互关系，并利用统计摘要来指导后续的特征工程方向，避免“垃圾进，垃圾出”的风险。第5章：因果推断与实验设计：超越相关性相关性不等于因果性。本章系统介绍了如何设计严谨的A/B测试、多变量测试以及准实验方法（如倾向性得分匹配、双重差分法），以准确量化特定干预措施（如营销活动、产品改动）对业务结果的真实影响。掌握因果推断是实现精确资源分配和避免错误归因的关键技能。第6章：预测性建模：构建商业预测引擎本章深入探讨构建高精度预测模型的流程。内容涵盖了时间序列分析（如ARIMA、Prophet模型）在需求预测和库存管理中的应用，以及回归和分类模型（如梯度提升机、随机森林）在客户流失预测、信用风险评估中的实战部署。关键在于模型的解释性（Explainability）——如何让业务用户理解模型决策背后的逻辑，从而建立信任。第7章：深度学习在非结构化数据中的应用潜力虽然本书主要侧重于传统商业数据，但本章提供了对下一代分析工具的概览。我们将探讨自然语言处理（NLP）如何从客户反馈、社交媒体评论中提取情感和主题，以及计算机视觉技术如何应用于质量控制和资产监控，展示深度学习如何扩展分析能力的边界。第三部分：价值的实现——分析结果的转化与落地再好的模型也需要有效的落地才能产生商业价值。本部分关注分析结果的传达、集成和自动化。第8章：叙事驱动的可视化：影响决策的关键数据可视化不仅仅是图表的堆砌，它是一种强有力的沟通工具。本章着重于“叙事式报告”（Data Storytelling）的原则：选择正确的图表类型、强调关键的发现、以及设计最小认知负荷的仪表板。我们将讨论如何针对不同的受众（执行层、操作层、技术层）定制信息，确保数据洞察能够直接转化为行动指令。第9章：分析流程的自动化与M LOps基础将一次性的分析转化为持续、可信赖的系统是现代企业的标志。本章介绍了构建数据管道（Pipelines）的实践，涵盖数据抽取、转换、加载（ETL/ELT）的自动化脚本编写。此外，我们引入了机器学习运维（MLOps）的基础概念，包括模型版本控制、持续集成/持续部署（CI/CD）以及模型漂移的监控，确保生产环境中的模型性能不会随时间衰减。第10章：将洞察集成到业务流程中：实时决策本章探讨如何打破分析团队与业务应用之间的壁垒。内容包括嵌入式分析（Embedded Analytics）的设计，即将关键指标和预测直接放置在CRM、ERP或运营系统的用户界面中。重点讨论了如何利用流处理技术（Stream Processing）实现对实时事件的快速响应，例如在交易发生时立即触发风险警报或个性化推荐。结语：面向未来的持续学习与适应数据科学领域日新月异，本书提供的知识体系旨在培养读者应对未来变化的能力。真正的价值在于建立一套系统性的思考框架和快速学习新技术的能力，确保企业能够在不断变化的技术格局中保持分析的前沿性与商业的敏锐性。

作者简介

Philipp K. Janert

After previous careers in physics and software development, Philipp K. Janert currently provides consulting services for data analysis, algorithm development, and mathematical modeling. He has worked for small start-ups and in large corporate environments, both in the U.S. and overseas. He prefers simple solutions that work to complicated ones that don't, and thinks that purpose is more important than process. Philipp is the author of "Gnuplot in Action - Understanding Data with Graphs" (Manning Publications), and has written for the O'Reilly Network, IBM developerWorks, and IEEE Software. He is named inventor on a handful of patents, and is an occasional contributor to CPAN. He holds a Ph.D. in theoretical physics from the University of Washington. Visit his company website at www.principal-value.com.

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

Don’t let “data” get in the way of ethical decisions. The most important things in life can’t be measured. It is a fallacy to believe that, just because something can’t be measured, it doesn’t matter or doesn’t even exist. And a pretty tragic fallacy...

评分☆☆☆☆☆

我统计学没学扎实的还有点搞不懂里面的说的那些理论，上网搜索英文的的更是很难搞懂了，加上里面的里面例子有没有提供数据来源，没有告诉图形是怎么做出来的，所以书的内容和标题有点南辕北辙啊。但是作者提供了一种系统的思路的做数据分析，这可以提供一些思路去学习更细节的...

评分☆☆☆☆☆

书的理论性较强至少对我我这种不是学统计和学数学出身的人来讲很多分析和图例没有给出实际的操作过程。不是很推荐。感觉作者很专业，讲的也很系统，但是觉得并不是一个入门级的书要我写多少字才可以啊？

评分☆☆☆☆☆

对于有一些数据分析经验的人来说，这本书读起来饶有风趣。作者主要通过实例展示通过分析数据我们可以了解什么信息，如何解释分析结果，以及在这过程之中会有什么陷阱，重点关注的是分析数据时的思想方法，但是对于实际操作的具体方法以及其深层的理论基础则只是简单带...

评分☆☆☆☆☆