数据思维:从数据剖析到商业价值

数据思维:从数据剖析到商业价值是一份商业剖析和数据科学范围基础知识级趣味读物，本书可以被看作商业剖析（business analytics）范围基础知识级通俗且有趣的读物，深入浅出，雅俗共赏。

文档说明

主要由五章组成。第一章介绍了熊大朴素的数据价值观，解析数据与价值的逻辑关系；第二章介绍了基本的数据可视化办法（统计图表）的规范与有趣应用；第三章介绍了回归剖析，通过精彩案例展示了怎么样将一个业务问题概念成为一个数据可剖析问题；第四章介绍了机器学习，可以看作是第三章技术上的一个要紧补充；第五章展示了各种容易见到的非结构化数据剖析（文本、图像）的有趣案例。

学习特征

本书的核心看法是其朴素的数据价值观，即数据产业实践不是单纯的数据剖析与建模，而是要在一个产业环境下，让数据产生价值。事实上，从数据剖析到商业价值的达成至少涉及三个重点环节：数据业务概念（把一个具体业务问题概念成一个数据可剖析问题）、数据剖析与建模（描述统计、数据可视化、回归剖析、机器学习）、数据业务推行（步骤改造、商品设计、标准拟定、重构商业模式等），第一和第二环节是数据剖析，第三环节是商业价值达成。

第一，数据业务概念是要把“业务问题”概念成“数据可剖析问题”。只有把业务问题准确概念成一个数据可剖析的问题，数据剖析与建模才能有用武之地。哪种问题可以被看作数据可剖析问题？你需要找到两种变量：第一种是因变量Y：由于其他人的改变而改变的变量，这是业务的核心诉求；第二种是自变量X：用来讲解因变量Y的有关变量，通俗点说，自变量X的改变，影响了因变量Y的变化。X表现了数据剖析者对业务的洞见。

第二，数据剖析与建模是依据已经确定的因变量Y和自变量X（数目可以是多个），判断好Y和X的有关性方向，并评估好各X变量的网站权重，进行建模。通过数据可视化（柱状图、饼图、直方图等）、回归剖析（线性回归、0—1回归、定序回归等）、机器学习（决策树、回归树、深度学习等）和非结构化数据（中文文本、互联网结构数据、图像数据等）等剖析工具对已有些巨量数据进行处置，提取出业务诉求因变量Y的有关影响原因自变量X，并打造可以对业务起到促进用途的模型，指导实质生产工作。

最后，数据业务推行是依据数据剖析和建模的结果进行步骤再造和商品改进，达成数据的商业价值。即便数据剖析德再好、模型打造得再漂亮，假如没办法落地成为可被实行的数据商品，那数据的商业价值还是没达成。商业价值三要点：收入、支出、风险，在这三个方面中的任何一个方面达成可量化的改进，即提升收入、降低支出或减小风险，那样这个数据的商业价值就很容易说了解，不然很不简单。

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