描述
开 本: 128开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787300338736
在数据驱动的时代，如何运用分析学思维破解决策难题，让“好事”不再偶然？
本书由数据分析领域专家倾力打造，通过50多个跨领域案例，揭示了分析学在选举预测、医疗健康、金融市场、零售运营等领域的实战应用。从美国总统选举预测，到庞氏骗局的揭秘，从NBA比赛结果分析，到零售产品销售影响因素的挖掘，每个案例都展现了数据分析如何转化为决策的智慧，让读者深刻体会分析学的魅力。
本书独特之处在于其“痛点突破”的设计理念。针对学习者常遇的数据迷雾、决策困境、技术瓶颈等问题，书中提供了精准的解决方案。无论是企业管理者寻求运营优化，数据分析师追求技能提升，政策制定者需要科学依据，还是学生研究者探索学术前沿，都能从本书中找到实用的工具与深刻的洞察。
相信本书都将成为你不可或缺的决策伙伴。它赋予你的不仅是知识，更是洞察未来的超能力，助力你在数字化浪潮中披荆斩棘，让“好事发生”从愿景变为现实。
前？ 言
2007 年 3 月， 汤 姆· 达 文 波 特（Tom Davenport）和珍妮· 哈 里 斯（Jeanne Harris）合著了一本开创性的著作——《数据分析竞争法：企业赢之道》（Competing on Analytics）。谷歌趋势（Google Trends）表明，截至2011年5月，互联网对“分析”一词的搜索量增长了两倍！如果你选中了这本书，那么你肯定在工作中或从媒体报道中已经听说过“分析”这个词了。
SAS 软件研究所网站提供了关于“分析”一词完美的描述。简言之，分析学就是使用数学和统计学的方法，用数据和数学模型来帮助我们更清晰透彻地理解这个世界。分析学的大多数应用不外乎要回答以下几个问题。
？ 发生了什么？
？ 将会发生什么？
？ 为什么会发生？
？ 如何让好事发生？
在我 40 多年的 MBA（工商管理学硕士）教学生涯中，我获得过 40 多项教学类奖项，我个人十分倾向通过实例来讲解概念。这本书也不例外。本书通过讨论 50 多个分析学的用例（大多数都是成功案例，也有一部分是失败案例），力求增强你对分析学的理解。在每个故事中，我们重点关注以下几个问题。
？ 阐明我们关注的问题。
？ 为了解决这个问题，我们都需要哪些数据？
？ 如何分析数据或建立相关数学模型？
？ 我们的模型是如何解决（或为什么解决不了）我们关心的问题的？
下面我们先预览一下本书会讲到的分析学故事。
发生了什么
在许多情况下，事件都是不明确的。在第一部分“发生了什么”中，我们会介绍用来描述很多我们熟悉的情况的分析技术。例如，由于并非所有选票都有效，因此在 2000 年戈尔对阵布什的总统选举已过去 20 多年后的今天，我们仍然不清楚究竟是谁赢得了选举。在第 3 章中，我们会分别列出支持布什和戈尔最终获胜的论点，然后由你来定夺。
将会发生什么
我们都想知道，明年的股市是会涨还是会跌，我们最喜欢的球队是否会赢得冠军（当然，如果是纽约尼克斯队，它们肯定赢不了），明年我们公司的头部产品销量如何，等等。使用分析学来预测未来将会发生的情况即所谓的预测分析（predictive analytics）。在第二部分“将会发生什么”中，我们会给出预测分析的许多应用，例如投资某只基金获利过是否意味着未来也会获利。
为什么会发生
大部分情况下，我们都知道发生了什么，但我们还想知道为什么会发生。在第三部分“为什么会发生”中，我们尝试找出许多我们熟知的情况背后的原因。例如，在相距仅一英里 a 的两个社区中长大的孩子最终往往会有截然不同的生活。
如何让好事发生
规范性分析（prescriptive analytics）可以帮助我们给出解决方案，引导情况朝着我们期待的方向发展。在第四部分“如何让好事发生”中，我们讨论了规范性分析的许多重要应用。
如何阅读本书
如果你已经学过基础的统计学课程，那么你不管以什么顺序阅读这本书大部分的章节都可以；如果你没有学过，那么这本书将带你入门。你也可以把这本书当作统计学、基础分析或管理科学课的辅导书。
我希望你阅读本书后能有如下收获：
？ 了解分析学为世界带来了哪些改变（以及未来将带来哪些改变）；
？ 养成应用适当数据进行正确分析的直觉；
？ 对最常用的分析技术有一个直观的理解。
最后，如果你能在这本书上花费我写作时间的一半，我就很感激了！如有任何意见，请随时通过 [email protected] 给我发送电子邮件。我很期待你的来信！
本书读者支持服务
辅助文件下载
本书大多数章节中的数据都可以通过 Excel 计算得出并用于分析。你可以从 www.wiley.com/go/analyticsstories.com 下载本书中的 Excel 文件。
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