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大數據分析與變現(利潤驅動新時代技術新未來)

  • 作者：(比利時)沃特·韋貝克//巴特·貝森斯//(西班牙)克里斯蒂安·布拉沃|責編:劉洋|譯者:漆晨曦
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302532439
  • 出版日期：2020/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：325
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    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數據分析機制的方法和工具而寫就。如何利用大數據分析增強商業決策的準確度並提升企業凈利潤，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咨詢經驗和高質量研究之上的指南，為數據處理、特定公司的數據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。
作者介紹
(比利時)沃特·韋貝克//巴特·貝森斯//(西班牙)克里斯蒂安·布拉沃|責編:劉洋|譯者:漆晨曦
目錄
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  數據科學家
  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  分析數據的去標準化
    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
  2.4  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  神經網路
  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  數據集拆分
    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
    2.8.3  Kaplan 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  社交網路分析
    2.9.1  概述
    2.9.2  社交網路定義
    2.9.3  社交網路指標
    2.9.4  社交網路學習
    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
  註釋
  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
    3.2.2  RFM分析
    3.2.3  響應建模
    3.2.4  流失預測
    3.2.5  X?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
  3.5  HR分析
  總結
  複習題
  註釋
  參考文獻
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、數據採集和數據處理
    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  實施和軟體
  總結
  複習題
  註釋
  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
  註釋
  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曲線的測演算法
    6.2.4  利用觀察對象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演算法
    6.3.2  REC曲線和曲面
  總結
  複習題
  註釋
  參考文獻
第7章  經濟影響
  7.1  概述
  7.2  大數據和分析的經濟價值
    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  企業預置與雲平台的對比
    7.3.3  開源軟體與商業軟體的對比
  7.4  大數據和分析的ROI提升
    7.4.1  新數據源
    7.4.2  數據質量
    7.4.3  管理支持
    7.4.4  組織方面
    7.4.5  交叉繁殖
  總結
  複習題
  註釋
  參考文獻

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