商业领域的数据分析宝典

所需积分/C币:45 2019-04-25 14:25:39 15.42MB PDF

商业数据分析领域,讲的最好,最完整的笔记,收藏版。
目录 版权信息 2.序 4.序 6.狗熊会简介 7.绪论/ Introduction大数据时代之“皇帝的新装” 8.第一章/ Chapter One朴素的数据价值观 1.仕么是数据? 2.数据的面业价值 3.数据到价值的转化:回归分析的“道”与“术” 4.搞清客户需求 5.中国数据科学的风凵 第二章/ Chapter Two数据可视化 1.实力派:准确十有效 2.偶像派:简洁十美观 3.柱状图 4.堆积柱状图 柱状图之妙用 6.饼图 7.直方图 8.折线图 9.散点图 10.箱线图 11.茎叶图 10.第三章/ Chaper Three回归分析 1.什么是回归分析? 2.线性回归—北京市二手房房价 3.线性回归—中国电影票房 4.线性回归—线上女裝销量预测 5线性回归股票投瓷中的均线策略 6.0-1回归——某移动通信公司客户流失预警分析 7.0-1回归——车险数据分析与商业价值 8.0-1回归——点击率预测在RTB广告投放中的应用 9.定序回归_—信用卡逾期数据分析 10.让数回归英超进球谁最强 11.生存回归_新产品在架时长研究 1.第四章/ Chapter Four机器学习 1.朴素贝叶斯—12345,有事找政府 2.诀策树非诚勿扰 3.决策树 手车保值比率那些事儿 4.回归树与提∫算泆——世界这么大,想去哪儿看看? 5.深度 图像自动识别 6.深度学习——打麻将 7.K均值聚类—狗熊皮鞋的百度广告投放 12.第五章/ Chapter Five非结构化数据 1.中文文 小说的三要素:以《琅琊榜》为例 2.中文文木—从用户评论看产品改善 3.中文文木—一空气净化器的好评率影响因素分析 4.中文文本——数据分析岗位招聘情况的影响因素分析 5.中文文本——张无忌最爱谁 6.國终结构数据——《甄嬛传》中的爱恨情仇 7.图像数据—通过图片识别PM25 8.刷卡数据——互联网征信 序 与狗熊会的结缘始于五年前。2012年,我在拉卡拉支付有限公司 任集团高级副总裁,承蒙集团董事长兼总裁孙陶然先生和松禾资本厉 伂先生的推荐,有幸考入北京大学光华管理学院就读工商管理硕士, 在燕园结识了商学院多个领域的顶级专家和教授。 狗熊会的定位是致力于数据产业的高端智库。先和大家分享一下 我和数据产业亲密接触的过程,或许和众多数据领域的创业者们有着 一样的心路历程。 2015年1月5日,中国人民银行印发《关于做好个人征信业务准备 工作的通知》,要求八家机构做好个人征信业务的准备工作,考拉 征信位列其中。受集团委托以及董事会任命,我出任考拉征信总裁。 虽然我有十余年支付结算领域的工作经验,但是在个人征信方面几乎 是一片空白,工作一时难有头绪。于是,在最初的几个月里,我把大 部分时间和精力用于学习和交流。我陆续拜访了监管部门、征信业同 行、金融机构以及多家大数据公司,发现三个问题:(1)很多机构 对征信业务的方向、产品以及服务模式认识不清晰;(2)相当一部 分大数据公司缺乏好的商业模式和盈利能力;(3)技术储备不足, 数据统计模型设计普遍不强。前两个问题很难在短期内解决,需要 在长期的市场实践中逐步清晰完善。唯有第三个问题或许可以尽快解 决,那就是产学研相结合。于是我找到了熊大,也就是王汉生教授。 王教授是北京大学光华管理学院统计与经济计量系主任,在国内统计 和数据科学领域具有极高的知名度。双方合作由此展开,并成立了联 合研究组。由王教授带领的狗熊会团队定期来到公司,双方的数据和 模型团队联合作业,对多个产品和评分模型进行了长期深入的研究, 成果显著。 2016年年底我投身于大数据领域的创业热潮。在机缘巧合下,受 熊大的邀请有幸出任狗熊会CEO。此时狗熊会已经与近十家机构开展 了联合研究工作,涵盖征信、广告、车联网、消费金融、证券、汽车 等多个领域。同时,狗熊会微信公众号聚集了大量粉丝,其中70%是 来自扃校的老师和学生,30%是来自大数据企业的从业者。狗熊会团 队出品的精品案例甚至已经走进课堂和企业内部的分享培训。加入 会员微信 hair004 狗熊会的快速发展伴随着中国数据产业的蓬勃兴起,其使命是聚 数据英才,助产业振兴。其文化内涵体现在三个方面:一是创造。首 先是内容创造,无论是案例还是教材以及研究成果,始终坚持原创, 均出自狗熊会成员的智慧。其次是价值创造,知识成果能够为合作伙 伴带来数据价值和商业价值。二是分享。助力院校培养更多应用型的 数据科学人才,帮助企业提升数据科学水平,共同分享育人的欣慰 科研的成果和智慧的结晶。三是陪伴。从点滴做起,或许是一个案 例、一个模型,抑或是一本书、一堂课,还有可能是一个学科、一个 专业,狗熊会将始终乐于与大家并肩而行,陪伴中国数据科学产业共 同成长。 桃李不言,下自成蹊。欢迎数据科学领域的莘莘学子与从业者关 注和加入狗熊会! 狗熊会CEO李广雨 序 我与王汉生教授相识于北京大学光华管理学院,作为共事多年的 老同事,汉生对学术研究的执着、对教书育人的用心都给我留下了深 刻印象,用“诲人不倦、古道热肠”来评价恰如其分。这些年,随着中 国数据科学产业的蓬勃发展,汉生意识到数据科学人才的匮乏,遂发 起成立了狗熊会,旨在聚数据英才,助产业振兴,在资本喧嚣繁华之 下尤为难得。值其新书《数据思维》出版之际,汉生委托我写序。盛 情难却,故将感慨之言以示支持 2009年,我有幸与几位小伙伴一起创立了一家大数据公司 百分点,身份也从一名大学教授转变成一个在商海中打拼的创业者, 在大数据这个最热门的“风口”摸爬滚打七八年,接触几千家客户后感 既良多。中国经济经历了30多年的快速发展并取得了举世瞩目的成 就,经济水平、市场规模、企业数量和质量都取得了飞跃式发展。但 不可否认的是,在信息技术层面,我们是断层的,延续性也比较差, 并未跟上国家的经济发展水平。西方国家能够比较容易从传统I平稳 延展到云计算、大数据,而我们在不同行业则呈现出千差万别的状 况,我想这种情况跟思维有着密不可分的关系 柷械思维带来了工业革命,数据思维则引爆智能革命。传统机械 思维的核心思想是确定性和因果关系,任何事情一旦发生,则必然会 产生结果,一定有可用的模型来描述其发生的原因。而到了数据时 代,这个世界正在变得越来越复杂,不确定性无处不在,强相关性则 取代了过去的因果关系,数据中包含的信息以及数据之间的相关性则 可以帮助我们消除不确定性。在中国大数据产业方兴未艾之际,需要 更多人拥有数据思维,无论是政府机构的决策者、商业组织的管理 者,还是普通员工、老百姓,都需要学习和了解数据思维。人们常 说:“思维决定命运。”对于即将到来的智能革命,将会是个崭新的 开始,大家都需要用数据思维来重新认识这个世界。相信汉生这本 《数据思维》一·定会给广大读者带来受益良多的启发 王汉生教授也是百分点科学委员会的首席统计学家,在百分点的 核心技术、产品研发、大数据项日中给予了大力帮助和支持。此外, 百分点与狗熊会都意识到数据科学人才培养的重要性。近年来,百分 点与狗熊会联合举办了多场数据科学培训活动,我们都希望涌现出更 多的人才来推动国家数据科学产业的快速发展。 21世纪什么最贵?人才!”电影中黎叔这句话道出了这个时代的 真埋。人才的培养,首先体现在思维上,思维跟不上,则永远跟不 。在大数据一线奋斗多年,让我尤其感叹大数据人才在各个行业中 的匮乏,也深深明白汉生所做工作的意义和价值。但愿有更多的人能 够读到这本《数据思维》,从而为自己开启一个不一样的新世界。 百分点集团董事长兼CEO苏萌 序 我非常荣幸地阅读了王汉生教授撰写的《数据思维》一书。我首 先要祝贺汉生教授和他的团队狗熊会,感谢他们的卓越工作。当今, 大数据和人工智能是两大最有活力的热点领域,而现代人工智能的发 展本质上也是应数据而驱动。数据思维展示了观念的转换,从而推动 了技术的突破 汉生教授是著名的统计学家,他早年主要从事统计学的理论研 究,后来重点关注产业界实际问题的数据分析。特别是近儿年,他以 敏锐的眼光抓住了学科发展的态势,组建了狗熊会团队。他们从业界 中寻找数据科学的实际问题,并帮助业界寻找解决问题的可行途径 由此积累了一批翔实的数据分析案例,这夯实和丰富了数据学科的内 涵。《数据思维》一书正是他们实践的总结,蕴涵了汉生教授对数据 科学的思考和探索,也体现了汉生教授及狗熊会的时代使命和科学情 怀。他们是“聚数据英才,助产业振兴”的践行者,他们的具体行动 对“皇帝的新装”给出了最有力的鞭挞 该书不是仅仅基于文献的总结,也不是基于数学公式的堆砌,而 是利用作者自己完成的案例来对经典和现代的数据分析工具和方法 进行重新认识。该书视角独特,语言活泼、风趣、幽默,处处闪烁着 作者的思想光芒。我相信它将是一本非常好的数据科学通识读物,该 书的出版对数据科学的普及和推广是及时的。我再次祝贺和感谢汉生 教授! 北京大学数学学院教授张志华 前言 市场上已经有那么多关于数据科学(或者大数据)的书了,为什 么还要再写一本呢?这是一个很好的问题,我也问过自己八白遍。说 老实话,有点稀里糊涂,有点说不清楚。直到有一大,狗熊会公众号 (微信ID: Clubear)上发了一篇题为《关于应用型高校“数据科学与 大数据技术”专业建设的一些思考》的文章,探讨产业实践之于数据 科学教育的重要性。文章发表后,一位热心读者的留言吸引了我的注 意力。这位朋友的留言大意是产业实践可以通过参加类似 K aggle的 数据建模比赛获得。支撑这个观点的一个原囚是这种类型的比赛所使 用的数据都来自真实的数据产业,有定义清晰的业务问题,所以,通 过参加此类比赛,或者接受类似的训练,就可以获得不错的广业实践 经验。但是,我的看法有所不同。我对数据产业实践的理解可能更丰 富一些 我认为数据产业实践的核心任务是:让数据广生价值。更准确地 说,是在真实的广业环境中,让数据产生可被广品化的商业价值。这 个商业价值是一个广义的商业价值,既包括企业的价值,也包括政府 的价值。从这个角度看,数据广业实践至少涉及三个关键环节:数据 业务定义(把一个具体业务问题定义成一个数据可分析问题)、数据 分析与建模(描述统计、数据可视化、回归分析、机器学习)、数 据业务实施(流程改造、产品设计、标准制定等)。这三个环节缺 不可。而各种数据建模比赛主要关注的是第二个环节(数据分析与建 模)。对于第个环节(数据业务定义)与第三个环节(数据业务实 施)能够提供给大家的训练很少。原因很简单,第一个和第三个环节 属于赛事主办方的思考范畴,不需要参赛者再操心。参赛者只要对第 二个环节发力就可以了。当然,能够对第二个环节提供优质的训练 这仍然是非常值得称赞的事情 带着对第二个环节无限的尊重,我想说,其实另外两个环节可能 更加重要,而且极具挑战性。如果不能把·个业务问题(例如客户价 值提升)定乂成数据可分析问题,那么任何数据分析都是胡说八道。

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