數據思維：從數據分析到商業價值 王漢生 著 貿易經濟 經濟書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王漢生 著

圖書標籤:

• 數據思維
• 數據分析
• 商業價值
• 經濟學
• 貿易經濟
• 商業模式
• 決策分析
• 數據驅動
• 管理學
• 王漢生

店鋪： 聚五緣圖書音像旗艦店

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300248561

商品編碼：20517104027

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2017-09-01

産品特色

內容簡介

本書由微信公眾號：狗熊會創始人王漢生教授（熊大），及其核心團隊聯閤創作完成。本書可以被看作商業分析（business analytics）領域入門級通俗且有趣的讀物，深入淺齣，雅俗共賞。適閤數據分析師、工程師、産品經理、銷售、BD、以及數據企業中高管閱讀。 
本書主要由五章組成。第一章介紹瞭熊大樸素的數據價值觀，解讀數據與價值的邏輯關係；第二章介紹瞭基本的數據可視化方法（統計圖錶）的規範與有趣應用；第三章介紹瞭迴歸分析，通過精彩案例展示瞭如何將一個業務問題定義成為一個數據可分析問題；第四章介紹瞭機器學習，可以看作是第三章技術上的一個重要補充；第五章展示瞭各種常見的非結構化數據分析（文本、圖像）的有趣案例。本 
書所有案例內容的原始版本、相關數據資源，都可以從微信公眾號狗熊會（ID： CluBear）獲得。

作者簡介

王漢生，北京大學光華管理學院商務統計與經濟計量係係主任,教授，博士生導師。現兼任北京大學商務智能研究中心主任，曾任嘉茂榮聘教授（2014-2015），藍天環保講席教授（2015-2016）。他還是微信公眾號“狗熊會”創始人、美國統計學會Fellow（2014）、國傢傑齣青年基金獲得者(2016)。 
他主要研究同移動互聯網以及量化投資相關的數據分析，包括但不局限於中文文本、網絡結構、位置軌跡等；在業界實踐方麵，他是國內較早從統計數據分析角度關注並研究搜索引擎營銷，社交網絡數據，以及位置軌跡數據分析的學者。曾擔任博雅立方科技有限公司首席科學傢（2009—2015），百分點首席統計學傢（2015—現在）。此外，與量幫科技、考拉徵信、彩虹無綫、蓬景數字等眾多企業有深度學術閤作，閤作領域涉及量化投資、互聯網徵信、車聯網、移動設備RTB廣告競價、搜索引擎營銷、電子商務等多個重要行業。此外，王漢生教授同騰訊、百度、阿裏、奇虎、奧迪、京東、聯通等眾多企業有短期項目或者培訓會議閤作。

目錄

緒論 大數據時代之“皇帝的新裝” 
第一章 樸素的數據價值觀 
什麼是數據？ 
數據的商業價值 
數據到價值的轉化：迴歸分析的“道”與“術” 
搞清客戶需求 
中國數據科學的風口 
第二章 數據可視化 
實力派：準確+有效 
偶像派：簡潔+美觀 
柱狀圖 
堆積柱狀圖 
柱狀圖之妙用 
餅圖 
直方圖 
摺綫圖 
散點圖 
箱綫圖 
莖葉圖 
第三章迴歸分析 
什麼是迴歸分析？ 
綫性迴歸——北京市二手房房價 
綫性迴歸——中國電影票房 
綫性迴歸——綫上女裝銷量預測 
綫性迴歸——股票投資中的均綫策略 
01迴歸——某移動通信公司客戶流失預警分析 
01迴歸——車險數據分析與商業價值 
01迴歸——點擊率預測在RTB廣告投放中的應用 
定序迴歸——信用卡逾期數據分析 
計數迴歸——英超進球誰強 
生存迴歸——新産品在架時長研究 
第四章 機器學習 
樸素貝葉斯——12345，有事找政府 
決策樹——非誠勿擾 
決策樹——二手車保值比率那些事兒 
迴歸樹與提升算法——世界這麼大，想去哪兒看看？ 
深度學習——圖像自動識彆 
深度學習——打麻將 
K均值聚類——狗熊皮鞋的百度廣告投放 
第五章 非結構化數據 
中文文本——小說的三要素：以《琅琊榜》為例 
中文文本——從用戶評論看産品改善 
中文文本——空氣淨化器的好評率影響因素分析 
中文文本——數據分析崗位招聘情況的影響因素分析 
中文文本——張無忌愛誰 
網絡結構數據——《甄嬛傳》中的愛恨情仇 
圖像數據——通過圖片識彆PM2．5 
刷卡數據——互聯網徵信

洞察商業前沿：現代企業決策與戰略藍圖 本書聚焦於在信息爆炸時代，企業如何通過深度挖掘和有效利用數據資産，構建起前瞻性的商業洞察力，並將這種洞察轉化為可量化的商業價值和持續的競爭優勢。 這不僅僅是一本關於技術工具或統計方法的指南，而是一部麵嚮企業高層管理者、戰略規劃師、市場運營專傢以及所有緻力於在數字化浪潮中乘風破浪的商業人士的實戰手冊。 在當今瞬息萬變的商業環境中，信息已不再是稀缺資源，真正的挑戰在於如何將海量數據轉化為“洞察力”，進而形成驅動企業增長的“行動力”。本書係統性地梳理瞭從數據采集、清洗、建模到最終決策支持的全流程，強調在商業語境下理解數據的核心價值。 第一部分：重塑數據觀——從信息到戰略資産的蛻變 本部分旨在為讀者建立一個全新的數據認知框架，理解數據不再僅僅是IT部門的“副産品”，而是企業最核心的戰略資産之一。 1. 商業驅動的數據視角： 我們將探討如何跳齣技術術語的窠臼，將數據分析的需求與企業最核心的戰略目標——如市場份額增長、客戶終身價值提升、運營效率優化——緊密結閤。講解“數據指標”與“商業目標”之間的映射關係，確保每一次數據投入都能帶來清晰的商業迴報預期。 2. 數據的生命周期管理： 詳細闡述一個健康的數據生態係統應如何構建。這包括數據治理的基礎原則（準確性、一緻性、及時性），跨部門數據孤島的打破策略，以及確保數據安全與閤規性的前瞻性布局。重點分析瞭“數據血緣”追蹤在確保分析結果可信度方麵的重要性。 3. 案例剖析：失敗的數據驅動嘗試： 通過對多個知名企業轉型失敗案例的深入分析，揭示單純依賴技術、缺乏商業理解或組織文化不配閤時，數據項目如何陷入“高投入、低産齣”的睏境。這部分內容側重於組織層麵的變革，而非技術層麵的修補。 第二部分：核心分析技術與商業場景應用 本部分深入淺齣地介紹瞭現代商業分析中最關鍵的技術分支及其在不同業務場景下的落地應用，強調工具的“選擇”而非“炫耀”。 1. 描述性、診斷性分析的商業價值深化： 細緻講解如何通過精妙的可視化（不僅僅是圖錶堆砌，而是敘事性的數據呈現），將復雜的運營數據轉化為高管層一目瞭然的決策信號。例如，如何構建一個能夠實時預警供應鏈風險的儀錶闆，以及如何通過A/B測試的嚴謹設計來量化營銷活動的真實效果。 2. 預測性建模的精準化： 探討迴歸分析、時間序列預測、以及基礎機器學習模型（如決策樹、隨機森林）在商業預測中的應用。重點不在於復雜的數學推導，而在於如何選擇最適閤業務問題的模型，並科學地評估模型的泛化能力和業務風險。特彆關注需求預測、客戶流失預測的實戰技巧。 3. 規範性分析：通往自動化決策之路： 介紹瞭如何利用優化算法和強化學習的初步概念，將“應該做什麼”轉化為係統級的自動執行指令。例如，動態定價策略的製定、庫存分配的最優解尋找，以及個性化推薦係統的迭代邏輯。 第三部分：驅動價值的組織與文化建設 數據分析的真正壁壘往往不在技術，而在人與流程。本部分緻力於指導企業如何構建一個能夠持續産齣商業價值的“數據驅動型組織”。 1. 搭建高效的數據團隊結構： 分析不同組織模型（集中式、分散式、聯邦式）的優劣，並提供構建“數據翻譯官”（Data Translator）角色的指導。強調數據科學傢、業務專傢和IT架構師之間如何建立高效、無摩擦的溝通機製。 2. 賦能業務用戶：數據素養的普及： 介紹如何通過內部培訓、簡化工具和建立清晰的分析標準，將數據分析能力下沉到一綫業務部門。討論如何設計用戶友好的自助式分析平颱，確保業務人員能夠基於數據進行日常操作，而非僅僅依賴中央分析團隊的報告。 3. 衡量數據投資迴報率（ROI）： 提供瞭評估數據項目價值的實用框架。不同於傳統的IT項目評估，數據項目的ROI往往是間接且長期顯現的。本書提齣瞭一套多維度評估體係，包括效率提升、風險規避、收入增長等多個維度，確保數據戰略的持續投入獲得管理層的認可與支持。 結論：數據驅動的未來戰略布局 本書最後將視角拉高，探討在人工智能和大數據技術日益融閤的背景下，企業應如何布局未來的數據戰略，以應對可能齣現的顛覆性競爭。這包括對“數據倫理”的重視，以及如何構建能夠快速適應新數據源和新技術範式的敏捷數據架構。 通過本書的閱讀，讀者將能夠掌握一套係統化的方法論，確保企業的數據投入不再是孤立的技術支齣，而是轉化為清晰、可衡量、並能持續驅動商業增長的戰略引擎。 它為所有希望在復雜市場中保持清晰視野、製定果斷決策的商業領袖提供瞭一份堅實的行動指南。

評分☆☆☆☆☆

《數據思維：從數據分析到商業價值》這本書，給我的感覺就像是在一個繁雜的市場裏，作者像一個經驗豐富的嚮導，指引我撥開迷霧，找到最有價值的攤位。書中的案例講解非常到位，不是那種空洞的理論堆砌，而是真正將復雜的商業場景與數據分析巧妙地結閤起來。我印象最深刻的是關於用戶行為分析的那一部分，作者通過對不同用戶群體的行為模式進行細緻的拆解，展示瞭如何從中洞察齣用戶的需求，進而為産品設計和市場營銷提供精準的指導。這種“以用戶為中心”的數據應用思路，讓我茅塞頓開。以前總覺得用戶調研就是問捲和訪談，但這本書讓我看到瞭更深層次的挖掘方式。而且，作者在書中反復強調的“價值導嚮”，也讓我警醒。很多時候，我們埋頭做分析，卻忘瞭最初的目的。這本書教會我，每一個數據分析項目都應該有清晰的商業目標，並最終服務於創造商業價值。它讓我從一個“數據工具使用者”轉變為一個“數據價值創造者”。

評分☆☆☆☆☆

我一直對商業運作充滿好奇，但常常感覺自己像是站在門外，不得其法。這本《數據思維》就像一把鑰匙，為我打開瞭通往商業決策核心的大門。作者的敘述風格非常親切，沒有那種高高在上的說教感，而是像一位老友在分享自己的經驗。我特彆欣賞書中關於“數據可視化”的講解，它將枯燥的數字轉化為直觀的圖錶，讓復雜的趨勢和關係一目瞭然。這對於我這種不擅長處理數字的人來說，簡直是福音。而且，作者還深入探討瞭如何選擇閤適的可視化工具和方法，以達到最佳的溝通效果。更重要的是，這本書不僅僅停留在“如何做”的層麵，更深入地探討瞭“為什麼要做”。它強調瞭數據分析的最終目的是為瞭驅動商業增長，無論是提升效率、降低成本，還是開拓新市場，都離不開數據的支撐。讀完這本書，我感覺自己對商業的理解更加深刻瞭，也更有信心去麵對未來的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑是我近期閱讀體驗中最令人興奮的一次。我一直對“創新”和“增長”這兩個詞有著強烈的追求，而作者的觀點恰好與我的想法不謀而閤。書中對“A/B測試”的詳盡介紹，為我提供瞭大量可操作的優化思路。我一直認為，好的産品或服務需要不斷地迭代和改進，但如何有效地進行這種改進，卻是一個難題。A/B測試就像一個科學的實驗方法，讓我們可以在不冒太大風險的情況下，驗證不同的想法，找到最能帶來增長的方案。書中列舉的許多關於電商、內容推薦等場景的案例，讓我看到瞭A/B測試在實際應用中的巨大威力。而且，作者在書中還強調瞭“數據驅動的文化”的重要性，這讓我意識到，僅僅掌握瞭技術和方法是不夠的，還需要整個組織都擁抱數據思維。這本書讓我對如何通過數據實現業務的持續增長，有瞭更清晰的規劃和更堅定的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一本沉甸甸的寶藏，讓我有機會窺探到數據背後隱藏的巨大能量。我一直覺得數據分析隻是一個技術活，枯燥乏味，但讀瞭這本書，我纔明白它遠不止如此。作者通過生動有趣的案例，將抽象的數據概念變得觸手可及，仿佛在我眼前勾勒齣一幅幅商業圖景。我尤其喜歡其中關於“數據驅動決策”的部分，書中不僅列舉瞭各種分析方法，更重要的是引導讀者思考如何將分析結果轉化為切實可行的商業策略。那種從數據中挖掘齣潛在機會，然後用數據來驗證和優化決策的過程，充滿瞭智慧和挑戰。我嘗試著將書中的一些理念應用到我日常的工作中，雖然過程有些磕磕絆絆，但我能感受到數據正在一點點改變我看待問題的方式，讓我變得更加理性、更加有條理。這本書不僅僅是提供瞭一套方法論，更像是在我腦海中種下瞭一顆“數據思維”的種子，讓我開始思考，如何讓數據成為我的得力助手，而不是一個遙不可及的科學概念。它讓我意識到，無論身處哪個行業，掌握數據思維都是在這個快速變化的時代保持競爭力的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

對於我這個在金融領域摸爬滾打多年的從業者來說，這本書帶來瞭一種全新的視角。我一直習慣於用傳統的財務指標來衡量業務錶現，但這本書讓我看到瞭數據在更廣闊的商業維度上的應用潛力。作者對“因果推斷”的闡述，給我留下瞭深刻的印象。在金融領域，我們經常需要預測市場走嚮，但很多時候，我們隻是在尋找相關性，而不是真正理解其中的因果關係。這本書提供瞭係統性的方法，幫助我們區分這兩者，從而做齣更明智的投資和風險管理決策。它讓我意識到，數據不僅僅是用來描述過去的，更是用來預測和影響未來的。而且，書中關於“數據治理”和“數據倫理”的討論，也讓我看到瞭數據應用背後更深層次的考量。在追求商業價值的同時，如何確保數據的閤規性和安全性，也是至關重要的一環。這本書讓我對“數據”這兩個字有瞭更全麵的認識。

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