资料科学的商业运用

ㄚ琪说过我是会写作的程式设计师,也是矿工,在研究所时曾经以Weka为基础,扩充应用在中文文件的丛集上,我自己现况在寻求创业的可能性,或许可以新创资料科学的新兴企业,可是我不知道行不行的通,总之我得再复习资料科学的商业运用,这样我才知道我的梦想能不能撼动自己的心。

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资料科学的商业运用

这本内容完整深入,但又不至于太技术性的指南介绍了数据科学的基础原则,并引导你了解从资料中抽出有用知识与商业价值所需的“数据分析思维”。透过数据科学原则的学习,你会了解今日常用的许多资料采矿技术。更重要的是,这些原则巩固了经由资料采矿技术解决商业问题所需之程序与策略的基础。

名人推荐

“这本书超越了数据分析入门手册的层次,它是我们这些以无所不在的数据商机及新的数据导向决策任务为事业基础者(所有人?)的必备指南。” -Tom Phillips,Media6Degrees首席执行长,前Google搜寻与分析主管

“两位作者都是在数据科学有名气之前就已声誉卓著的专家,他们将复杂的主题处理得浅显易懂,让所有人都能轻松阅读。这是第一本谈论数据科学观念之商业问题实际应用的著作。本书藉由罗各种引人入胜的真实案例,点出商业上大家所熟悉、常见的问题,像顾客流失、目标市场行销,甚至是威士忌分析!
此书独特的地方在于,它不是直接提供你各种演算法,而是帮助读者了解数据科学背后的基础概念,以及最重要的,如何处理并成功地解决问题。无论你想要的是综合性的数据科学概论,或者你是个需要打好基础的新手数据科学家,这都是一本必读好书。” -Chris Volinsky,AT&T实验室统计研究总监,为Netflix所举办的百万美元挑战赛的优胜团队成员之一

“资料数据是产能增长、创新与更丰富之顾客洞察等新浪潮的基础,直到最近才被广泛视为竞争优势来源,妥善处理数据正迅速成为不被淘汰的筹码。作者们深度的应用经验让此书成为必读经典,让你能窥见竞争对手的策略。” -Alan Murray,连续创业家,Coriolis Ventures合伙人

作者介绍

作者简介

Foster Provost

纽约大学史登商学院的教授兼NEC教职研究员,他在该校讲授商业分析、资料科学,以及许多MBA课程。其得奖研究广获阅读及引用。而在加入纽约大学之前,他以研究资料科学家的身分,为今日Verizon的前身工作了五年。在过去十年间,Provost教授已与其他人共同创办了数个成功的资料科学导向公司。

Tom Fawcett

拥有机器学习领域的博士学位,已在业界担任研发工作超过二十年(GTE实验室、NYNEX/Verizon的实验室,以及HP的实验室等)。其发表作品,不论是方法论方面的(例如评估资料采矿结果)还是应用方面的(例如诈欺检测与垃圾邮件过滤),皆已成为资料科学界的标准读物。

目录

第一章 序论:数据分析思维
第二章 商业问题与资料科学解决方案
第三章 预测性建模入门:从关联性到监督式区隔
第四章 将模型配适于数据资料
第五章 过适与避免过适
第六章 相似性、邻近及聚类
第七章 决策分析思维I:怎样的模型才是好模型?
第八章 将模型效果视觉化
第九章 证据与机率
第十章 文本的表述与文字采矿
第十一章 决策分析思维II:关于分析设计
第十二章 其他的资料科学任务与技术
第十三章 资料科学与商业策略
第十四章 总结附录A 提案审查指南
附录B 另一个提案范例

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在无所不在的数据商机这节中,提到‘资料采矿技术最广泛的应用,大概就是用在目标市场行销、网路广告及共同行销(crossselling,也称交叉销售)的建议等行销工作上了。’看来我所作的研究应该是可以跟我现在做的内容行销工作有关啊。

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最上方的Data-Driven Decision Making,DDD(数据导向决策),指的是以资料分析为基础,而非以纯粹的直觉为基础的决策方式。

看到这让人很感兴趣看下去吧!