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作者:彭鸿涛 张宗耀 聂磊
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内容简介:

增强型分析是数据科学的未来,本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策,即增强型分析。
本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的资深数据科学家,在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验,他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型,解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。
全书的内容由两条主线贯穿:
技术主线:一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处理技术,一方面讲解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技术如何为数据分析赋能。
业务主线:在数字化转型的大时代背景下,如何通过数据分析实现智慧营销、智慧风险管控,实现由初级的“主动营销”到“被动营销”,再到“全渠道协同营销”等营销手段的升级应用。
本书的重点聚焦在本质内容上,即数据处理、算法及模型、“模型洞见到业务决策”的分析等。
 
全书共8章:
第1章:作者结合自己的从业经验介绍了数据科学家的职业生涯发展、工作模式和工作方法要点等内容,为有志成为数据科学家的读者指明了道路和方向;
第2章:从描述性分析的角度讲解了数据探索、数据预处理衍生指标加工方面的技巧;
第3章:介绍了预测类模型构建时的新方法、新思路、新工具;
第4章:讲解了序列分析的相关内容,包括序列模式、序列规则、序列预测等的挖掘与应用,用实例的方式说明了算法的原理、特点和使用技巧;
第5章:介绍了人工智能下一个阶段的重点领域,即如何应用数据分析做出*决策;
第6~8章:通过与传统模型的对比,介绍了CNN、RNN、GNN等算法的原理,通过大量的实例说明了这些AI技术在数据分析与决策领域的用法和实际效果。

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网友评价:

  • 看作者团队都属于非常资深的数据分析业者,这种依据自身经验总结归纳出来的作品,通常不会错,比很多挂着名攒出来的书好多了,毕竟真材实料才不能砸了自己工作的金字招牌啊
  • 封面设计很吸引人,突出了AI驱动为核心的数据分析,在现在这个时代非常有用,可以充实自己关于业务决策的相关知识,了解行业的前瞻性技术,值得一读。
  • 很不错,物流也很快,内容也很丰富,很好
  • 这本书还是很不错的~增强型分析,数据分析未来发展的方向
  • 在做数据分析时,总是苦于不知道模型如何构建比较适合,不是多了这个变量就是少了那个情况,不太好拿捏。这本书正好有对整体的数据模型的架构顺序,还有预测模型的分析,全面到位,不得不让人叹服作者的技术积淀深厚。
  • 增强型分析的普及知识书,认识一下未来的发展方向。
  • 非常有前瞻性的一本书,从分析角度讲,人工智能技术向数据分析领域渗透是必然;从决策角度讲,过去所有决策基本都是靠人,未来机器也能帮我们做决策,从一些基本的决策开始,大量减少人的参与。增强型分析是数据分析与决策的未来发展方向。这本书的三位作者都有德勤、华为和IBM这三家世界级企业的首席科学家背景,所以内容有保证,尤其是里面关于规则分析的内容和CNN的内容,对我启发很大。
  • 这本书把技术和业务兼顾得很好,从书中讲的智慧营销和智能风控的例子来看,作者的实践经验应该非常丰富
  • 不错。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
  • 作者阵容真强大,三位作者都是德勤、华为、IBM的首席科学家,书看完了,内容与作者的名头匹配,数据分析师和AI工程师建议学习下
  • 物流很快,书很好
  • 内容丰富,结构合理,总体上优质的一本书,能学到新东西
  • 数据分析的书看了这么多,这本书对于图片啊表格啊代码的搭配是目前我看的几本书里排名很靠前的了。好多书一段文字一段代码,看着看着整个人都懵了,而且还容易犯困,这本书的图文搭配非常科学,让人稍微有阅读疲惫感的时候立刻过度到图形化的阅读方式,接受知识的途径变得多种多样,一本书也能看出花来,很不错。
  • 我们院长推荐的,彭老师是我们的校友,是我们学校的骄傲!
  • 想买这个很久了,难得这次做活动性价比很高,果断买了!
  • 增强型分析Gartner预测的数据科学10大发展方向,有必要学习一下~
  • 不错,看评论应该是挺好的,但愿别失望!
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