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大數據分析與變現:利潤驅動(簡體書)
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商品簡介

作者簡介

名人/編輯推薦

目次

本書是為向領導團隊提供如何將其組織轉型為具盈利能力的前沿的大資料分析機制的方法和工具而寫就。如何利用大資料分析增強商業決策的準確度並提升企業淨利潤,為此,本書詳細講述了一個以價值為中心的漸進式策略。這個基於作者團隊在全世界範圍的諮詢經驗和高質量研究之上的指南,為資料處理、特定公司的資料分析優化及整體流程的持續評估和提升,展開了一個分步驟的詳細路線圖。

沃特•韋貝克

比利時布魯塞爾自由大學商業信息和資料分析專業助理教授。他是《利用描述性、預測性和社交網絡技術進行欺詐分析》一書的合著者。


巴特•貝森斯

比利時魯汶大學教授和英國南安普頓大學講師。他是《大資料世界的信用風險管理和分析》一書作者,也是《利用描述性、預測性和社交網絡技術實現欺詐分析》一書的合著者。


克利斯蒂安•布拉沃

英國南安普頓大學決策分析和風險專業的商業分析講師。


信息、網絡和資料庫技術迅速發展且廣泛運用,使大資料分析得到了迅猛提升。繼續基於過時分析之上制定決策的企業領導者,與具備更高級視野的競爭對手相比,相當於在盲飛。《大資料分析與變現:利潤驅動》為你提供了一站式的便捷資源,將你的思維和技能庫提升為最先進的分析技術,以達到商業目標。

複雜的數學證明和事無巨細的詳盡算法為這些分析提供了堅實基礎,你只需理解底層的科學原理,培養利潤驅動的心智,激發這些創新分析模型的開發、實施和運營。如果大資料洞察讓你想要更多,那麼這本特別有用的指南則是值得你信賴的框架,通過資料驅動決策可使得品牌增加的價值z大化。在每一章中,富於啟發性的案例研究都讓所講述的主題生動有趣,複習題強化了對相應材料的理解,而開放問題則為你準備了真正的練習。通過今天的以下行為獲得明天的競爭優勢:

 從實踐者的角度,通過對基礎理論和利潤驅動分析機制的探索,實現從理論研究到實際操作執行的便捷飛躍

 通過訪問同步網站的示例資料庫、代碼和應用,迅速開啟對相應內容的理解和專業知識的提升

 利用大資料分析精簡商業流程,採取能夠產生巨大價值並降低運營成本的最前沿舉措

無論你是需要升級你目前的大資料分析戰略,還是從零開始建立大資料分析戰略,《大資料分析與變現:利潤驅動》一書都是你前行路上觸手可及的參考書、工具箱和導師。


在當今的企業界,戰略重點傾向於以客戶和股東價值為中心。其後果之一是,分析過於聚焦在複雜技術和統計之上,而忽視了長期價值創造。在韋貝克、布拉沃和貝森斯的《大資料分析與變現:利潤驅動》這本書中,他們適當地提出了一個亟須改變的重點,包括將分析轉向成熟和帶來增值的技術。本書在作者團隊的廣泛研究和行業經驗的基礎上創作而成,因此本書是每個要利用分析創造價值並獲取可持續戰略影響力的人的必讀之書。當我們邁入一個可持續價值創造的新時代,在這個時代,企業要想持續強大,不得不驅動企業對長期價值的追求。而企業的員工也就作為文明演進和社會貢獻的力量,不斷進步,並成長為企業的關鍵戰略基石。


桑德拉·威利金斯

總秘書長,負責客戶服務請求(CSR)工作

法國巴黎銀行富通銀行執行委員會成員


第1章

以價值為中心的分析方法


11概述/

111商業分析/

12利潤驅動的商業分析/

13分析流程模型/

14分析模型評估/

15分析團隊/

151人員背景/

152資料科學家/

總結/

複習題/

參考文獻/



第2章

分析技術


21概述/

22數據預處理/

221分析資料的去標準化/

222抽樣/

223探索性分析/

224缺失值/

225異常值監測和處理/

226主成分分析/

23分析類型/

X大資料分析與變現:利潤驅動目錄XI24預測分析/

241概述/

242線性回歸/

243邏吉斯回歸/

244決策樹/

245神經網絡/

25綜合法/

251裝袋法/

252推進法/

253隨機森林法/

254綜合法的評估/

26預測模型評估/

261資料集拆分/

262分類模型的性能測算/

263回歸模型的性能測算/

264預測分析模型的其他性能測算指標/

27描述性分析/

271概述/

272關聯規則/

273順序規則/

274聚類/

28生存分析/

281概述/

282生存分析測算/

283Kaplan Meier分析/

284參數化生存分析/

285比例風險回歸/

286生存分析模型的擴展/

287生存分析模型評估/

29社交網絡分析/

291概述/

292社交網絡定義/

293社交網絡指標/

294社交網絡學習/

295相關鄰居分類器/

296概率相關鄰居分類器/

297相關邏吉斯回歸/

298集體推論/

總結/

複習題/

注釋/

參考文獻/



第3章

商業應用


31概述/

32營銷分析/

321概述/

322RFM分析/

323響應建模/

324流失預測/

325X銷售/

326客戶細分/

327客戶終身價值/

328客戶之旅/

329推薦系統/

33欺詐分析/

34信用風險分析/

35HR分析/

總結/

複習題/

注釋/

參考文獻/XII大資料分析與變現:利潤驅動目錄XIII



第4章

建立提升模型


41概述/

411提升建模案例:響應模型建立/

412處理效果/

42實驗設計、資料獲取和資料處理/

421實驗設計/

422活動模型有效性測算/

43提升建模的方法/

431雙模型法/

432基於回歸的方法/

433基於樹的方法/

434綜合法/

435連續型或順序結果/

44提升模型評估/

441可視化評估方法/

442性能測算指標/

45操作指導/

451建立提升模型的兩步法/

452實施和軟件/

總結/

複習題/

注釋/

參考文獻/



第5章

利潤驅動的分析技術


51概述/

52利潤驅動的預測分析法/

521利潤驅動的預測分析案例/

522成本矩陣/

523利用成本非敏感性分類模型進行成本敏感性決策/

524成本敏感性分類框架/

53成本敏感性分類法/

531訓練前方法/

532訓練中方法/

533訓練後方法/

534成本敏感性分類模型評估/

535不平衡的類別分佈/

536操作/

54成本敏感性回歸法/

55回歸的成本敏感性學習法/

551訓練中方法/

552訓練後方法/

56利潤驅動描述性分析/

561利潤驅動的細分法/

562利潤驅動的關聯規則法/

總結/

複習題/

注釋/


參考文獻/



第6章

利潤驅動的模型評估和實施


61概述/

62分類模型的利潤驅動評估/

621平均錯誤分類成本/

622分界點調優/

623基於ROC曲線的測算法/

624利用觀察物件依賴型成本法進行利潤驅動評估/

63回歸模型的利潤驅動評估/

631損失函數和基於誤差的評估測算法/

632REC曲線和曲面/

總結/

複習題/

注釋/

參考文獻/XIV大資料分析與變現:利潤驅動目錄XV



第7章

經濟影響


71概述/

72大資料和分析的經濟價值/

721所有權總成本/

722投資回報/

723利潤驅動的商業分析/

73關鍵經濟考慮因素/

731內包與外包的對比/

732企業預置與雲平臺的對比/

733開源軟件與商務軟件的對比/

74大資料和分析的ROI提升/

741新資料來源/

742資料質量/

743管理支援/

744組織方面/

745交叉繁殖/

總結/

複習題/

注釋/


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