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數據陷阱(避開數據分析中的常見思維誤區CPDA數據分析師推薦用書)/數據分析實務叢書

  • 作者：編者:李妹//王丹//王翔宇|責編:李浩//施紅
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111811893
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：294
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    《數據陷阱：避開數據分析中的常見思維誤區》摒棄了對軟體操作的煩瑣講解，直擊數據分析中最隱蔽、最易犯的思維陷阱——無論這些陷阱是源於我們自身，還是被AI所放大或創造。
    本書共九章，第一章揭示數據分析師作為「超級連接者」的核心價值和能力模型，為讀者奠定思維基礎。第二章提供數據分析六步閉環模型，建立系統化的分析框架，並探討AI技術如何重塑數據分析流程，探索人機協作的新範式。第三章至第八章，深入剖析了數據分析各環節的常見誤區及其破解之道，以及AI技術在這些誤區上所體現出來的兩面性。第九章聚焦于如何培養批判性思維，幫助讀者在數據分析的道路上實現長遠發展。
    在這個數智交織的時代，唯有具備清晰的思維，才能在數據的浪潮中穩立船頭。
作者介紹
編者:李妹//王丹//王翔宇|責編:李浩//施紅
目錄
叢書序
前言
第一章  數智時代的「超級連接者」
  第一節  數據分析價值閉環中的核心角色
    一、數據分析閉環人才
    二、超級連接者
  第二節  數據分析師「三位一體」複合能力模型
    一、技能為刃
    二、業務為魂
    三、思維為道
  第三節  超級連接者的四大核心理念
    一、目標導向
    二、場景驅動
    三、AI一體兩面性
    四、全程設計
  第四節  超級連接者的核心挑戰與雙重保障
  本章小結
第二章  數智時代的數據分析之旅地圖
  第一節  沒有地圖的旅程容易迷路，數據分析也一樣
  第二節  數據之旅地圖
    一、定義問題
    二、數據獲取
    三、數據清洗與預處理
    四、數據分析與建模
    五、數據分析成果呈現
    六、成果驗證與落地應用
  第三節  數據分析思維陷阱提要
  本章小結
第三章  起跑線上的迷霧：定義問題的思維誤區
  第一節  定義問題決定數據分析的價值上限
    一、在迷霧中起跑
    二、從定義問題到問題思維：為何我們總在起跑線上摔倒
  第二節  定義問題的四大思維誤區及其破解之道
    一、誤區一：問題模糊不清
    二、誤區二：偽問題
    三、誤區三：指標陷阱
    四、誤區四：預設結論
  本章小結
第四章  源頭之惑：數據獲取的思維誤區
  第一節  垃圾進，垃圾出
    一、數據叢林中的迷失
    二、從數據問題到思維問題：為何數據獲取常常失效
  第二節  數據獲取的三大思維誤區及其破解之道
    一、誤區一：各類數據獲取偏差
    二、誤區二：忽視數據來源的背景與限制
    三、誤區三：貪多求全，偏離核心需求
  本章小結
第五章  數據美容的陷阱：數據清洗與預處理的思維誤區
  第一節  清洗與預處理不是隨意擦除數據
    一、數據清洗中的破壞者

    二、從臟數據到乾淨數據：為什麼數據清洗與預處理經常失真
  第二節  數據清洗與預處理的兩大誤區及其破解之道
    一、誤區一：盲目崇拜乾淨數據
    二、誤區二：預處理真空
  本章小結
第六章  模型不是萬能的：數據分析與建模的思維誤區
  第一節  模型的複雜性不是重點，保證方法應用得當才是
    一、致命的模型幻覺
    二、技術越強，信任越遠：為何越複雜的模型越容易失敗
  第二節  數據分析與建模的兩大誤區及其破解之道
    一、誤區一：模型的「黑箱」陷阱
    二、誤區二：模型的「溫室」效應
  本章小結
第七章  洞察的迷霧：數據分析成果呈現的思維誤區
  第一節  數據分析成果呈現能揭示真相，也可能掩蓋真相
    一、從數據到洞察的鴻溝
    二、從模型到成果呈現：為何洞察常常失效
  第二節  數據分析成果呈現的三大誤區及其破解之道
    一、誤區一：將相關誤判為因果
    二、誤區二：視覺表達用炫技掩蓋真相
    三、誤區三：溝通目標錯位
  本章小結
第八章  成果呈現不是終點：成果驗證與落地應用的思維陷阱
  第一節  決策建議不是終點，最後一公里更有價值
    一、價值閉環上的斷裂
    二、從分析結果到業務成果：為何我們總在終點線前摔倒
  第二節  成果驗證與落地應用的兩大誤區及其破解之道
    一、誤區一：驗證過程走馬觀花
    二、誤區二：驗證與落地脫節
  本章小結
第九章  修煉思維：建立數據分析的批判性思維
  第一節  糾正誤區不是終點，培養批判性思維才是長久之計
  第二節  批判性思維在數據分析中的應用
    一、工具一：蘇格拉底式詰問法
    二、工具二：奧卡姆剃刀原理
    三、工具三：第一性原理
    四、工具四：貝葉斯思維
  第三節  培養終身學習的習慣，讓你的思維工具箱永不生鏽
    一、跨界閱讀，打破知識壁壘
    二、在實踐中學習
    三、擁抱社群，與同路人交流
  第四節  數據分析之路，思維先行
  本章小結
附錄  數據分析之旅地圖和避坑指南針

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