本書全面介紹了針對大數據的分析方法。本書內容全面、前沿，可幫助讀者針對當前的組織需求和分析能力找到合適的技術和方式來進行合理的分析。本書循序漸進的講授方式，幫助讀者制定能支持其企業需求的實現分析功能的路線圖，同時兼顧企業文化及客戶和企業相關利益群體的需求。
譯者序
推薦序
致 謝
第1章 現代分析基本原則1
1.1實現商業價值和影響3
1.2專注于最后一英里4
1.3持續改善6
1.4加速學習能力和執行力7
1.5差異化分析7
1.6嵌入分析8
1.7建立現代分析架構9
1.8構建人力因素10
1.9利用消費化趨勢10
1.10總結11
第2章 商業3.0時代來臨13
第3章 為什么需要一個獨特的分析路線圖17
3.1概述17
3.2業務領域 18
3.3數據19
3.4方法19
3.5精準20
3.6算法20
3.7嵌入20
3.8速度21
3.9總結21
第4章 分析讓商業決策百尺竿頭更進一步22
4.1概述22
4.2案例研究23
4.3總結46
第5章 構建分析路線圖50
5.1概述50
5.2第一步：確定關鍵業務目標50
5.3第二步：定義價值鏈51
5.4第三步：頭腦風暴分析解決方案機會53
5.5第四步：描述分析解決
方案機會57
5.6第五步：創建決策模型59
5.7第六步：評估分析解決方案機會61
5.8第七步：建立分析路線圖65
5.9第八步：不斷演進分析路線圖67
5.10總結68
第6章 分析應用69
6.1概述69
6.2戰略分析70
6.3管理分析74
6.4運營分析76
6.5科學分析79
6.6面向客戶的分析80
6.7總結82
第7章 用例分析84
7.1概述84
7.2預測86
7.3解釋89
7.4預報90
7.5發現91
7.6模擬96
7.7優化97
7.8總結97
第8章 預測分析方法論98
8.1概述：現代分析方法98
8.2定義業務需求101
8.3建立分析數據集107
8.4建立預測模型111
8.5部署預測模型118
8.6總結122
第9章 預測分析技術123
9.1概述123
9.2統計和機器學習124
9.3大數據的影響125
9.4有監督和無監督學習127
9.5線性模型和線性回歸136
9.6廣義線性模型140
9.7廣義相加模型141
9.8邏輯回歸142
9.9強化回歸144
9.10生存分析146
9.11決策樹學習147
9.12貝葉斯方法150
9.13神經網絡和深度學習151
9.14支持向量機155
9.15集成學習156
9.16自動化學習158
9.17總結163
第10章 最終用戶分析164
10.1概述164
10.2用戶角色165
10.3分析編程語言169
10.4業務用戶工具178
10.5總結189
第11章 分析平臺190
11.1概述190
11.2 分布式分析191
11.3預測分析架構195
11.4現代SQL平臺209
11.5總結220
第12章 吸引分析天才并留住他們222
12.1概述222
12.2文化223
12.3數據科學家角色227
12.4總結244
第13章 組織分析團隊245
13.1概述245
13.2集中式分析團隊與分散式分析團隊245
13.3卓越中心249
13.4首席數據官與首席分析官250
13.5實驗室團隊252
13.6分析項目辦公室252
13.7總結253
第14章 你還在等什么？趕快開始吧254
附錄A 無監督學習：無監督式神經網絡257
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