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商業產品分析(從用戶數據獲得商業洞見的數據科學方法)/數據分析與決策技術叢書

  • 作者：(美)喬安妮·羅德里格斯|責編:劉鋒//張秀華|譯者:安叢//萬星//魏瑋
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111733010
  • 出版日期：2023/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：344
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一份完整的實踐指南，可幫助讀者了解如何通過用戶數據獲得可實踐的商業洞見。在這本書中，經驗豐富的數據科學家、企業經理喬安妮·羅德里格斯介紹了用於明確事情發生的原因以及規模化改變人們的行為的實用統計技術。另外，她還介紹了強大的社會科學技術，用以幫助讀者創造更好的理論，設計更好的指標，推動更快速和持續的行為改變。
    相較其他極具學術性的數據科學類書籍，本書所介紹的知識很好地彌補了讀者所欠缺的專業知識，比如：如何開始一個新的數據科學項目；如何將複雜的想法概念化；如何基於統計學和人口統計學的基礎知識建立指標；如何預測企業的消費者群體和物料需求；如何在簡單的A/B測試技術、雙重差分模型、斷點回歸、傾向得分匹配和增益建模等技術下進行因果推斷。
    為了更好地幫助企業家、產品經理、營銷人員和其他商業分析專業人士理解相關內容，羅德里格斯借助了大量直觀的在線案例和離線案例。同時，為了避免過多的數學解釋，她循序漸進地為讀者講解如何為每個應用程序選擇正確的技術和演算法，如何使用R編程語言並分析得到可信賴的答案。
    無論面向哪類產品或服務，讀者都可以利用書中的知識設計針對性強的營銷活動，從而提高消費者滿意度和參與度，增加收入和利潤。
作者介紹
(美)喬安妮·羅德里格斯|責編:劉鋒//張秀華|譯者:安叢//萬星//魏瑋
目錄
推薦序一
推薦序二
推薦序三
推薦序四
譯者序
前言
致謝
第一部分  定性方法論
  第1章  數據活動：晚宴模型
    1.1  用戶數據中斷
    1.2  晚宴模型
    1.3  用戶數據有何獨特之處
    1.4  為什麼因果關係很重要
    1.5  可實踐的洞見
  第2章  構建社交宇宙理論
    2.1  構建理論
    2.2  概念化和測量
    2.3  Web產品的理論
    2.4  可實踐的洞見
  第3章  終極目標：如何改變人類行為
    3.1  理解可實踐的洞見
    3.2  一切都是為了改變行為
    3.3  關於人類行為改變的理論
    3.4  Web產品中的行為改變
    3.5  行為改變的現實期望是什麼
    3.6  可實踐的洞見
第二部分  基本統計學方法
  第4章  用戶分析中的用戶分佈
    4.1  為什麼指標很重要
    4.2  可實踐的洞見
  第5章  指標的創建和解釋
    5.1  時期、年齡和隊列
    5.2  指標的制定
    5.3  可實踐的洞見
  第6章  為什麼用戶會流失？A/B測試的來龍去脈
    6.1  A/B測試
    6.2  有趣的免費周活動案例
    6.3  變數之間的相關性
    6.4  為什麼要研究隨機性
    6.5  A/B測試的核心和關鍵
    6.6  A/B測試中的陷阱
    6.7  可實踐的洞見
第三部分  預測方法
  第7章  用戶空間建模：k均值和PCA
    7.1  什麼是模型
    7.2  聚類技術
    7.3  可實踐的洞見
  第8章  預測用戶行為：回歸、決策樹和支持向量機
    8.1  預測推斷
    8.2  關於預測的許多問題

    8.3  預測建模
    8.4  監督學習模型的驗證
    8.5  可實踐的洞見
    附錄
  第9章  預測產品人口變化：人口預測
    9.1  為什麼我們要花時間在產品生命周期上
    9.2  出生、死亡和整個生命周期
    9.3  不同的留存模式
    9.4  人口預測的藝術
    9.5  可實踐的洞見
第四部分  因果推斷方法
  第10章  追求實驗：自然實驗和雙重差分模型
    10.1  為什麼要進行因果推斷
    10.2  因果推斷與預測
    10.3  當A/B測試不起作用時
    10.4  從真實數據中進行因果推斷的要點和關鍵
    10.5  可實踐的洞見
  第11章  持續追求實驗
    11.1  斷點回歸
    11.2  估計獲得徽章的因果效應
    11.3  中斷時間序列
    11.4  季節性分解
    11.5  可實踐的洞見
  第12章  在實踐中開發啟髮式方法
    12.1  從真實數據中確定因果關係
    12.2  統計匹配
    12.3  傾向得分匹配的問題
    12.4  啟髮式匹配
    12.5  最佳猜測
    12.6  總結
    12.7  可實踐的洞見
  第13章  增益建模
    13.1  什麼是增益
    13.2  為什麼採用增益建模技術
    13.3  理解增益
    13.4  預測與增益
    13.5  增益困難
    13.6  可實踐的洞見
第五部分  基於R語言的基本方法、預測方法和因果推斷方法
  第14章  指標的R實現
    14.1  為什麼選擇R語言
    14.2  R基礎入門：R語言簡介及安裝
    14.3  分佈抽樣
    14.4  匯總統計量
    14.5  Q-Q圖
    14.6  計算方差和高階矩
    14.7  直方圖和數據分檔
    14.8  雙變數分佈和相關性
    14.9  奇偶進度比
    14.10  總結

  第15章  A/B測試、預測建模和人口預測的R實現
    15.1  A/B測試
    15.2  聚類
    15.3  預測模型
    15.4  人口預測
    15.5  總結
  第16章  斷點回歸、匹配和增益的R實現
    16.1  雙重差分建模
    16.2  斷點回歸和時間序列建模
    16.3  統計匹配
    16.4  增益建模
    16.5  總結
    附錄
參考文獻
後記

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