管理數據分析 原理、方法、工具及實(shí)踐簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘

內容簡(jiǎn)介:數據分析可以幫助組織做從生存到贏(yíng)利的任何事情。想要開(kāi)始利用分析學(xué)和大數據獲得利潤嗎？這本管理分析學(xué)是你理想的第壹資源。無(wú)論你的行業(yè)或管理角色怎樣，本書(shū)都將會(huì )幫您以快的速度開(kāi)始、增值。本書(shū)運用現實(shí)案例，闡明了多種分析形式：有描述數據和可視化數據的描述性分析，有識別趨勢和關(guān)系的預測性分析，有利用你所知信息和預期目標來(lái)優(yōu)化決策的指導性分析。

目錄:本書(shū)榮獲的贊譽(yù)
關(guān)于作者
序　言
第1 部分
概　　述　　　　第1 章　什么是管理數據分析　/ 　2
1 1　關(guān)于數據分析含義的疑惑　/ 　2
1. 2　什么是數據分析　/ 　3
1. 2. 1　運用描述性數據分析的事例　/ 　5
1. 2. 2　運用預測性數據分析的事例　/ 　7
1. 2. 3　運用規范性數據分析的事例　/ 　8
1. 3　什么是新的內容　/ 　10
1. 4　哪種數據分析最好　/ 　12
1. 5　什么是管理數據分析　/ 　14
第2 章　什么在推動(dòng)數據分析蓬勃發(fā)展　/ 　19
2. 1　數據是數據分析的原料　/ 　19
2. 1. 1　什么是大數據　/ 　21
2. 1. 2　大數據能替代科學(xué)嗎　/ 　25
2. 1. 3　在缺少大數據的條件下可以做數據
分析嗎　/ 　26
2. 2　檢驗促進(jìn)數據分析的發(fā)展　/ 　27
第3 章　數據分析思維方式　/ 　30
3. 1　管理數據盲　/ 　30
3. 1. 1　計算能力的錯覺(jué)　/ 　31
3. 1. 2　過(guò)濾謬論　/ 　33
3. 1. 3　一點(diǎn)改進(jìn)的益處　/ 　34
3. 2　數據分析是一種思維方式　/ 　35
3. 2. 1　80/20 法則　/ 　37
3. 2. 2　將可變性納入到數據分析中　/ 　38
3. 2. 3　不能僅使用會(huì )計數據　/ 　39
3. 3　透徹思考數據　/ 　41
3. 3. 1　并非所有的數字都是數據　/ 　41
Ⅷ
3. 3. 2　能否信任數據　/ 　42
3. 3. 3　應該對數據做簡(jiǎn)單的測試　/ 　45
3. 3. 4　就地取材　/ 　46
3. 4　數據科學(xué)家的興起　/ 　48
第2 部分
數據分析工具　　　　第4 章　機器學(xué)習　/ 　52
4. 1　什么是機器學(xué)習　/ 　52
4. 2　監督機器學(xué)習算法　/ 　55
4. 2. 1　分類(lèi)與ｋ 最近鄰算法　/ 　56
4. 2. 2　分類(lèi)與決策樹(shù)　/ 　58
4. 2. 3　推薦系統　/ 　61
4. 2. 4　回歸分析　/ 　62
4. 3　無(wú)監督機器學(xué)習算法　/ 　66
4. 3. 1　聚類(lèi)分析與ｋ 均值算法　/ 　66
4. 3. 2　關(guān)聯(lián)規則與購物籃算法　/ 　69
4. 4　對模型過(guò)度擬合與欠擬合的評注　/ 　70
4. 5　其他機器學(xué)習算法與總結　/ 　71
第5 章　描述性數據分析　/ 　74
5. 1　基于數據庫的描述性數據分析　/ 　76
5. 1. 1　數據庫基礎　/ 　77
5. 1. 2　數據建?！? 　82
5. 1. 3　學(xué)習ＳＱＬ 語(yǔ)言. 更好地認識數據　/ 　84
5. 1. 4　什么是ＮＯ￣ＳＱＬ　/ 　86
5. 1. 5　結構化數據與非結構化數據　/ 　88
5. 1. 6　數據倉庫與數據集市　/ 　90
5. 1. 7　儀表盤(pán)和平衡計分卡: 實(shí)用的及時(shí)
報告　/ 　93
5. 1. 8　運用ＯＬＡＰ 和數據立方體拓展描述性
數據分析　/ 　95
5. 1. 9　何時(shí)打破關(guān)系數據庫的規則　/ 　97
5. 1. 10　實(shí)時(shí)數據與自動(dòng)預警　/ 　98
5. 2　運用數據可視化做描述性數據分析　/ 　100
5. 3　運用描述性統計做描述性數據分析　/ 　107
5. 4　運用機器學(xué)習做描述性數據分析　/ 　109
第6 章　預測性數據分析　/ 　111
6. 1　回歸預測　/ 　111
6. 2　機器學(xué)習與集成模型　/ 　112
Ⅸ
目　　錄
6. 3?。? Ｂ 檢測　/ 　114
6. 4　模擬　/ 　118
第7 章　案例分析: .點(diǎn)球成金. 與最優(yōu)化　/ 　123
第8 章　規范性數據分析(又稱(chēng)最優(yōu)化) 　/ 　128
8. 1　什么是最優(yōu)化　/ 　131
8. 2　最優(yōu)化＝ 目標、約束條件、選擇＋ 數據　/ 　131
8. 2. 1　目標　/ 　132
8. 2. 2　約束條件　/ 　136
8. 2. 3　選擇　/ 　140
8. 2. 4　數據　/ 　141
8. 3?。裕蹋?＋ Ｄ 應用: 每個(gè)人都愛(ài)吃比薩　/ 　143
8. 3. 1　目標　/ 　144
8. 3. 2　約束條件　/ 　144
8. 3. 3　選擇　/ 　144
8. 3. 4　數據　/ 　144
8. 3. 5　數學(xué)公式　/ 　144
8. 4　最優(yōu)化算法的類(lèi)型　/ 　145
8. 4. 1　精確算法　/ 　146
8. 4. 2　近似算法　/ 　147
8. 4. 3　啟發(fā)式算法　/ 　148
8. 4. 4　假設分析　/ 　151
第3 部分
結　　論　　　　第9 章　收益管理　/ 　154
第10 章　實(shí)施數據分析的終極技巧　/ 　161
10. 1　它只是弓箭手. 而不是弓箭本身　/ 　161
10. 2　總結　/ 　162
非傳統參考書(shū)目和擴展閱讀　/ 　163
譯后記　/ 　167