數(shù)據(jù)驅(qū)動力企業(yè)數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)

定　價(jià)：￥99.00

作　者：	卡爾·安德森（Carl Anderson）著，張奎，郭鵬程，管晨譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	程序設(shè)計(jì) 計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)

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ISBN：	9787115560179	出版時(shí)間：	2021-04-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	192	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　面對大數(shù)據(jù)這一勢不可擋的時(shí)代潮流，所有企業(yè)都需要思考如何在實(shí)際工作中挖掘數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)分析師的才能，進(jìn)而有效地利用數(shù)據(jù)完成商業(yè)決策。本書首先講解數(shù)據(jù)本身，重點(diǎn)介紹如何選擇正確的數(shù)據(jù)源，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，然后討論數(shù)據(jù)分析，組織需要獲取擁有必備技術(shù)和工具并能洞察數(shù)據(jù)變化的人才。接下來幾章介紹具體的分析工作，包括性能分析、設(shè)計(jì)指標(biāo)、A/B測試和原型講解等，隨之深入到分析價(jià)值鏈的下一環(huán)節(jié) ：利用分析結(jié)果和數(shù)據(jù)見解做出決策。

作者簡介

　　卡爾.安德森（Carl Anderson），數(shù)據(jù)科學(xué)家，擅長利用統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決商業(yè)問題。紐約WW公司數(shù)據(jù)副總裁，領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品和制定數(shù)據(jù)策略。曾任紐約Warby Parker公司數(shù)據(jù)科學(xué)總監(jiān)，在創(chuàng)建數(shù)據(jù)驅(qū)動組織方面擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)。

圖書目錄

版權(quán)聲明
O'Reilly　Media， Inc．介紹
前言　xi
第　1章數(shù)據(jù)驅(qū)動意味著什么　1
1．1　數(shù)據(jù)收集　1
1．2　數(shù)據(jù)訪問　2
1．3　報(bào)表　3
1．4　報(bào)警　4
1．5　從報(bào)表和報(bào)警到分析　5
1．6　數(shù)據(jù)驅(qū)動的特征　7
1．7　分析成熟度　8
1．8　小結(jié)　12
第　2章數(shù)據(jù)質(zhì)量　13
2．1　數(shù)據(jù)質(zhì)量的各個(gè)方面　14
2．2　臟數(shù)據(jù)　15
2．2．1　數(shù)據(jù)生成　16
2．2．2　數(shù)據(jù)錄入　16
2．2．3　缺失數(shù)據(jù)　22
2．2．4　多重記錄　24
2．2．5　截尾數(shù)據(jù)　24
2．2．6　計(jì)量單位　25
2．2．7　默認(rèn)值　25
2．3　數(shù)據(jù)世系　26
2．4　數(shù)據(jù)質(zhì)量是共同承擔(dān)的責(zé)任　26
第3章　數(shù)據(jù)收集　29
3．1　全量收集　29
3．2　數(shù)據(jù)源的優(yōu)先級　31
3．3　關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)　33
3．4　數(shù)據(jù)收集　34
3．5　購買數(shù)據(jù)　36
3．6　數(shù)據(jù)留存　39
第4章　分析組織　41
4．1　分析師類型　41
4．1．1　數(shù)據(jù)分析師　42
4．1．2　數(shù)據(jù)工程師和分析工程師　42
4．1．3　商業(yè)分析師　43
4．1．4　數(shù)據(jù)科學(xué)家　43
4．1．5　統(tǒng)計(jì)學(xué)家　43
4．1．6　金融工程師　44
4．1．7　會計(jì)和財(cái)務(wù)分析師　44
4．1．8　數(shù)據(jù)可視化專家　45
4．2　分析需要團(tuán)隊(duì)協(xié)作　45
4．3　技能和素質(zhì)　48
4．4　輔助工具　50
4．4．1　探索性數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)建?！?0
4．4．2　數(shù)據(jù)庫查詢　51
4．4．3　文件審查和操作　52
4．5　分析組織結(jié)構(gòu)　54
4．5．1　集中型　54
4．5．2　分散型　55
第5章　數(shù)據(jù)分析　58
5．1　什么是分析　59
5．2　分析的類型　60
5．2．1　描述性分析　63
5．2．2　探索性分析　65
5．2．3　推斷分析　71
5．2．4　預(yù)測分析　73
5．2．5　因果分析　76
第6章　指標(biāo)設(shè)計(jì)　78
6．1　指標(biāo)設(shè)計(jì)　79
6．1．1　簡單　79
6．1．2　標(biāo)準(zhǔn)化　79
6．1．3　準(zhǔn)確　80
6．1．4　精確　81
6．1．5　相對和絕對　81
6．1．6　穩(wěn)健　82
6．1．7　直接　83
6．2　KPI　84
6．2．1　KPI案例　85
6．2．2　多少個(gè)KPI　86
6．2．3　KPI的定義和目標(biāo)　87
第7章　用數(shù)據(jù)講故事　89
7．1　講故事　89
7．2　第一步　92
7．2．1　想達(dá)到什么目的　92
7．2．2　受眾是誰　92
7．2．3　使用什么媒介　93
7．3　大力推銷　93
7．4　數(shù)據(jù)可視化　94
7．4．1　選擇圖表　94
7．4．2　設(shè)計(jì)圖表元素　97
7．5　傳達(dá)　101
7．5．1　信息圖　101
7．5．2　儀表板　103
7．6　小結(jié)　106
第8章　A/B測試　108
8．1　為何要做A/B測試　111
8．2　怎么做：A/B測試中的最佳實(shí)踐　112
8．2．1　實(shí)驗(yàn)之前　112
8．2．2　運(yùn)行實(shí)驗(yàn)　117
8．3　其他方法　119
8．3．1　多變量測試　119
8．3．2　貝葉斯定理的“強(qiáng)盜”　120
8．4　文化內(nèi)涵　121
第9章　決策　123
9．1　決策制定得如何　124
9．2　是什么讓決策變得困難　127
9．2．1　數(shù)據(jù)　128
9．2．2　文化　129
9．2．3　認(rèn)知障礙　130
9．2．4　直覺會在何處奏效　133
9．3　解決方案　134
9．3．1　動機(jī)　135
9．3．2　能力　136
9．3．3　觸發(fā)器　139
9．4　小結(jié)　139
第　10章數(shù)據(jù)驅(qū)動型文化　141
10．1　開放、信任的文化　142
10．2　廣泛的數(shù)據(jù)通識　144
10．3　目標(biāo)優(yōu)先的文化　145
10．4　求知好問的文化　146
10．5　迭代、學(xué)習(xí)型的文化　147
10．6　反HiPPO文化　149
10．7　數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)　149
第　11章數(shù)據(jù)驅(qū)動型的首席高管　151
11．1　首席數(shù)據(jù)官　152
11．1．1　首席數(shù)據(jù)官的職責(zé)　153
11．1．2　成功的秘密　155
11．1．3　首席數(shù)據(jù)官的未來　158
11．2　首席分析官　159
11．3　小結(jié)　162
第　12章隱私、道德和風(fēng)險(xiǎn)　164
12．1　尊重隱私　165
12．2　要有同理心　168
12．3　數(shù)據(jù)質(zhì)量　172
12．4　安全　173
12．5　執(zhí)行　174
12．6　小結(jié)　174
第　13章結(jié)論　176
擴(kuò)展閱讀　181
附錄A　關(guān)于數(shù)據(jù)不合理的有效性：為什么數(shù)據(jù)越多越好　183
附錄B　愿景聲明　189
關(guān)于作者　192
關(guān)于封面　192