数据思维：从数据分析到商业价值 王汉生 著 贸易经济 经济书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王汉生 著

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• 王汉生

店铺： 聚五缘图书音像旗舰店

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300248561

商品编码：20517104027

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-09-01

产品特色

内容简介

本书由微信公众号：狗熊会创始人王汉生教授（熊大），及其核心团队联合创作完成。本书可以被看作商业分析（business analytics）领域入门级通俗且有趣的读物，深入浅出，雅俗共赏。适合数据分析师、工程师、产品经理、销售、BD、以及数据企业中高管阅读。 
本书主要由五章组成。第一章介绍了熊大朴素的数据价值观，解读数据与价值的逻辑关系；第二章介绍了基本的数据可视化方法（统计图表）的规范与有趣应用；第三章介绍了回归分析，通过精彩案例展示了如何将一个业务问题定义成为一个数据可分析问题；第四章介绍了机器学习，可以看作是第三章技术上的一个重要补充；第五章展示了各种常见的非结构化数据分析（文本、图像）的有趣案例。本 
书所有案例内容的原始版本、相关数据资源，都可以从微信公众号狗熊会（ID： CluBear）获得。

作者简介

王汉生，北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系系主任,教授，博士生导师。现兼任北京大学商务智能研究中心主任，曾任嘉茂荣聘教授（2014-2015），蓝天环保讲席教授（2015-2016）。他还是微信公众号“狗熊会”创始人、美国统计学会Fellow（2014）、国家杰出青年基金获得者(2016)。 
他主要研究同移动互联网以及量化投资相关的数据分析，包括但不局限于中文文本、网络结构、位置轨迹等；在业界实践方面，他是国内较早从统计数据分析角度关注并研究搜索引擎营销，社交网络数据，以及位置轨迹数据分析的学者。曾担任博雅立方科技有限公司首席科学家（2009—2015），百分点首席统计学家（2015—现在）。此外，与量帮科技、考拉征信、彩虹无线、蓬景数字等众多企业有深度学术合作，合作领域涉及量化投资、互联网征信、车联网、移动设备RTB广告竞价、搜索引擎营销、电子商务等多个重要行业。此外，王汉生教授同腾讯、百度、阿里、奇虎、奥迪、京东、联通等众多企业有短期项目或者培训会议合作。

目录

绪论 大数据时代之“皇帝的新装” 
第一章 朴素的数据价值观 
什么是数据？ 
数据的商业价值 
数据到价值的转化：回归分析的“道”与“术” 
搞清客户需求 
中国数据科学的风口 
第二章 数据可视化 
实力派：准确+有效 
偶像派：简洁+美观 
柱状图 
堆积柱状图 
柱状图之妙用 
饼图 
直方图 
折线图 
散点图 
箱线图 
茎叶图 
第三章回归分析 
什么是回归分析？ 
线性回归——北京市二手房房价 
线性回归——中国电影票房 
线性回归——线上女装销量预测 
线性回归——股票投资中的均线策略 
01回归——某移动通信公司客户流失预警分析 
01回归——车险数据分析与商业价值 
01回归——点击率预测在RTB广告投放中的应用 
定序回归——信用卡逾期数据分析 
计数回归——英超进球谁强 
生存回归——新产品在架时长研究 
第四章 机器学习 
朴素贝叶斯——12345，有事找政府 
决策树——非诚勿扰 
决策树——二手车保值比率那些事儿 
回归树与提升算法——世界这么大，想去哪儿看看？ 
深度学习——图像自动识别 
深度学习——打麻将 
K均值聚类——狗熊皮鞋的百度广告投放 
第五章 非结构化数据 
中文文本——小说的三要素：以《琅琊榜》为例 
中文文本——从用户评论看产品改善 
中文文本——空气净化器的好评率影响因素分析 
中文文本——数据分析岗位招聘情况的影响因素分析 
中文文本——张无忌爱谁 
网络结构数据——《甄嬛传》中的爱恨情仇 
图像数据——通过图片识别PM2．5 
刷卡数据——互联网征信

洞察商业前沿：现代企业决策与战略蓝图 本书聚焦于在信息爆炸时代，企业如何通过深度挖掘和有效利用数据资产，构建起前瞻性的商业洞察力，并将这种洞察转化为可量化的商业价值和持续的竞争优势。 这不仅仅是一本关于技术工具或统计方法的指南，而是一部面向企业高层管理者、战略规划师、市场运营专家以及所有致力于在数字化浪潮中乘风破浪的商业人士的实战手册。 在当今瞬息万变的商业环境中，信息已不再是稀缺资源，真正的挑战在于如何将海量数据转化为“洞察力”，进而形成驱动企业增长的“行动力”。本书系统性地梳理了从数据采集、清洗、建模到最终决策支持的全流程，强调在商业语境下理解数据的核心价值。 第一部分：重塑数据观——从信息到战略资产的蜕变 本部分旨在为读者建立一个全新的数据认知框架，理解数据不再仅仅是IT部门的“副产品”，而是企业最核心的战略资产之一。 1. 商业驱动的数据视角： 我们将探讨如何跳出技术术语的窠臼，将数据分析的需求与企业最核心的战略目标——如市场份额增长、客户终身价值提升、运营效率优化——紧密结合。讲解“数据指标”与“商业目标”之间的映射关系，确保每一次数据投入都能带来清晰的商业回报预期。 2. 数据的生命周期管理： 详细阐述一个健康的数据生态系统应如何构建。这包括数据治理的基础原则（准确性、一致性、及时性），跨部门数据孤岛的打破策略，以及确保数据安全与合规性的前瞻性布局。重点分析了“数据血缘”追踪在确保分析结果可信度方面的重要性。 3. 案例剖析：失败的数据驱动尝试： 通过对多个知名企业转型失败案例的深入分析，揭示单纯依赖技术、缺乏商业理解或组织文化不配合时，数据项目如何陷入“高投入、低产出”的困境。这部分内容侧重于组织层面的变革，而非技术层面的修补。 第二部分：核心分析技术与商业场景应用 本部分深入浅出地介绍了现代商业分析中最关键的技术分支及其在不同业务场景下的落地应用，强调工具的“选择”而非“炫耀”。 1. 描述性、诊断性分析的商业价值深化： 细致讲解如何通过精妙的可视化（不仅仅是图表堆砌，而是叙事性的数据呈现），将复杂的运营数据转化为高管层一目了然的决策信号。例如，如何构建一个能够实时预警供应链风险的仪表板，以及如何通过A/B测试的严谨设计来量化营销活动的真实效果。 2. 预测性建模的精准化： 探讨回归分析、时间序列预测、以及基础机器学习模型（如决策树、随机森林）在商业预测中的应用。重点不在于复杂的数学推导，而在于如何选择最适合业务问题的模型，并科学地评估模型的泛化能力和业务风险。特别关注需求预测、客户流失预测的实战技巧。 3. 规范性分析：通往自动化决策之路： 介绍了如何利用优化算法和强化学习的初步概念，将“应该做什么”转化为系统级的自动执行指令。例如，动态定价策略的制定、库存分配的最优解寻找，以及个性化推荐系统的迭代逻辑。 第三部分：驱动价值的组织与文化建设 数据分析的真正壁垒往往不在技术，而在人与流程。本部分致力于指导企业如何构建一个能够持续产出商业价值的“数据驱动型组织”。 1. 搭建高效的数据团队结构： 分析不同组织模型（集中式、分散式、联邦式）的优劣，并提供构建“数据翻译官”（Data Translator）角色的指导。强调数据科学家、业务专家和IT架构师之间如何建立高效、无摩擦的沟通机制。 2. 赋能业务用户：数据素养的普及： 介绍如何通过内部培训、简化工具和建立清晰的分析标准，将数据分析能力下沉到一线业务部门。讨论如何设计用户友好的自助式分析平台，确保业务人员能够基于数据进行日常操作，而非仅仅依赖中央分析团队的报告。 3. 衡量数据投资回报率（ROI）： 提供了评估数据项目价值的实用框架。不同于传统的IT项目评估，数据项目的ROI往往是间接且长期显现的。本书提出了一套多维度评估体系，包括效率提升、风险规避、收入增长等多个维度，确保数据战略的持续投入获得管理层的认可与支持。 结论：数据驱动的未来战略布局 本书最后将视角拉高，探讨在人工智能和大数据技术日益融合的背景下，企业应如何布局未来的数据战略，以应对可能出现的颠覆性竞争。这包括对“数据伦理”的重视，以及如何构建能够快速适应新数据源和新技术范式的敏捷数据架构。 通过本书的阅读，读者将能够掌握一套系统化的方法论，确保企业的数据投入不再是孤立的技术支出，而是转化为清晰、可衡量、并能持续驱动商业增长的战略引擎。 它为所有希望在复杂市场中保持清晰视野、制定果断决策的商业领袖提供了一份坚实的行动指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一本沉甸甸的宝藏，让我有机会窥探到数据背后隐藏的巨大能量。我一直觉得数据分析只是一个技术活，枯燥乏味，但读了这本书，我才明白它远不止如此。作者通过生动有趣的案例，将抽象的数据概念变得触手可及，仿佛在我眼前勾勒出一幅幅商业图景。我尤其喜欢其中关于“数据驱动决策”的部分，书中不仅列举了各种分析方法，更重要的是引导读者思考如何将分析结果转化为切实可行的商业策略。那种从数据中挖掘出潜在机会，然后用数据来验证和优化决策的过程，充满了智慧和挑战。我尝试着将书中的一些理念应用到我日常的工作中，虽然过程有些磕磕绊绊，但我能感受到数据正在一点点改变我看待问题的方式，让我变得更加理性、更加有条理。这本书不仅仅是提供了一套方法论，更像是在我脑海中种下了一颗“数据思维”的种子，让我开始思考，如何让数据成为我的得力助手，而不是一个遥不可及的科学概念。它让我意识到，无论身处哪个行业，掌握数据思维都是在这个快速变化的时代保持竞争力的关键。

评分☆☆☆☆☆

我一直对商业运作充满好奇，但常常感觉自己像是站在门外，不得其法。这本《数据思维》就像一把钥匙，为我打开了通往商业决策核心的大门。作者的叙述风格非常亲切，没有那种高高在上的说教感，而是像一位老友在分享自己的经验。我特别欣赏书中关于“数据可视化”的讲解，它将枯燥的数字转化为直观的图表，让复杂的趋势和关系一目了然。这对于我这种不擅长处理数字的人来说，简直是福音。而且，作者还深入探讨了如何选择合适的可视化工具和方法，以达到最佳的沟通效果。更重要的是，这本书不仅仅停留在“如何做”的层面，更深入地探讨了“为什么要做”。它强调了数据分析的最终目的是为了驱动商业增长，无论是提升效率、降低成本，还是开拓新市场，都离不开数据的支撑。读完这本书，我感觉自己对商业的理解更加深刻了，也更有信心去面对未来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

《数据思维：从数据分析到商业价值》这本书，给我的感觉就像是在一个繁杂的市场里，作者像一个经验丰富的向导，指引我拨开迷雾，找到最有价值的摊位。书中的案例讲解非常到位，不是那种空洞的理论堆砌，而是真正将复杂的商业场景与数据分析巧妙地结合起来。我印象最深刻的是关于用户行为分析的那一部分，作者通过对不同用户群体的行为模式进行细致的拆解，展示了如何从中洞察出用户的需求，进而为产品设计和市场营销提供精准的指导。这种“以用户为中心”的数据应用思路，让我茅塞顿开。以前总觉得用户调研就是问卷和访谈，但这本书让我看到了更深层次的挖掘方式。而且，作者在书中反复强调的“价值导向”，也让我警醒。很多时候，我们埋头做分析，却忘了最初的目的。这本书教会我，每一个数据分析项目都应该有清晰的商业目标，并最终服务于创造商业价值。它让我从一个“数据工具使用者”转变为一个“数据价值创造者”。

评分☆☆☆☆☆

对于我这个在金融领域摸爬滚打多年的从业者来说，这本书带来了一种全新的视角。我一直习惯于用传统的财务指标来衡量业务表现，但这本书让我看到了数据在更广阔的商业维度上的应用潜力。作者对“因果推断”的阐述，给我留下了深刻的印象。在金融领域，我们经常需要预测市场走向，但很多时候，我们只是在寻找相关性，而不是真正理解其中的因果关系。这本书提供了系统性的方法，帮助我们区分这两者，从而做出更明智的投资和风险管理决策。它让我意识到，数据不仅仅是用来描述过去的，更是用来预测和影响未来的。而且，书中关于“数据治理”和“数据伦理”的讨论，也让我看到了数据应用背后更深层次的考量。在追求商业价值的同时，如何确保数据的合规性和安全性，也是至关重要的一环。这本书让我对“数据”这两个字有了更全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑是我近期阅读体验中最令人兴奋的一次。我一直对“创新”和“增长”这两个词有着强烈的追求，而作者的观点恰好与我的想法不谋而合。书中对“A/B测试”的详尽介绍，为我提供了大量可操作的优化思路。我一直认为，好的产品或服务需要不断地迭代和改进，但如何有效地进行这种改进，却是一个难题。A/B测试就像一个科学的实验方法，让我们可以在不冒太大风险的情况下，验证不同的想法，找到最能带来增长的方案。书中列举的许多关于电商、内容推荐等场景的案例，让我看到了A/B测试在实际应用中的巨大威力。而且，作者在书中还强调了“数据驱动的文化”的重要性，这让我意识到，仅仅掌握了技术和方法是不够的，还需要整个组织都拥抱数据思维。这本书让我对如何通过数据实现业务的持续增长，有了更清晰的规划和更坚定的信心。

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