商戰(zhàn)數(shù)據(jù)挖掘：你需要了解的數(shù)據(jù)科學(xué)與分析思維讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記目錄分析內(nèi)容摘要精彩摘錄作者介紹目錄0305020406思維導(dǎo)圖數(shù)據(jù)商戰(zhàn)數(shù)據(jù)商業(yè)分析讀者數(shù)據(jù)挖掘示例數(shù)據(jù)示例小結(jié)第章分析用戶模型方法評估問題思維本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要數(shù)據(jù)挖掘是現(xiàn)代企業(yè)從數(shù)據(jù)中提取有用信息、獲取競爭優(yōu)勢的重要方法。針對數(shù)據(jù)科學(xué)的這一商業(yè)應(yīng)用，本書進(jìn)行了深入解讀，不僅詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘的環(huán)節(jié)、常用分析技術(shù)和基本模型，還提供了數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案的提案示例和評估指南。同時，為了便于讀者理解，本書不僅分析了大量商業(yè)示例，在業(yè)務(wù)情景下闡釋數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和原理，還使用大量圖表輔助解釋數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)。因此，讀者無需專業(yè)數(shù)學(xué)背景即可閱讀本書。讀書筆記讀書筆記這周末把前兩章讀了兩遍，受益匪淺。感覺評分略低了，其實有很多不錯的想法和洞察，對工作有一定的指導(dǎo)和啟發(fā)。商業(yè)知識和數(shù)據(jù)分析入門的神書，理解WHY的意義要遠(yuǎn)大于理解HOW。值得多讀兩遍的書，各種方法是死的，對業(yè)務(wù)的理解是活的，如果將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問題是一個數(shù)據(jù)科學(xué)家的高低區(qū)分的火眼金睛！。#小曾曾讀書筆記#《商戰(zhàn)數(shù)據(jù)挖掘：你需要了解的數(shù)據(jù)科學(xué)與分析思維》本書講解數(shù)據(jù)科學(xué)的相關(guān)工作流程，聚焦常用的算法宏觀原理和數(shù)據(jù)科學(xué)分析思維，以及數(shù)據(jù)科學(xué)家的技能模型。2、跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程CRISP-DM：業(yè)務(wù)理解(仔細(xì)考慮需要解決的問題和應(yīng)用場景)、數(shù)據(jù)理解(了解數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)和優(yōu)缺點)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)預(yù)處理和注意數(shù)據(jù)漏洞)、建模(按照需要選擇合適的模型)、評估(上線前在可控的實驗室環(huán)境內(nèi)進(jìn)行測試)、部署。聚類可以用于在沒有具體目標(biāo)的情況下，根據(jù)相似性將個體歸為若干組。當(dāng)我學(xué)會各類算法后，我發(fā)現(xiàn)解決問題的關(guān)鍵不是算法，而是怎么用數(shù)據(jù)去描述一個問題。精彩摘錄精彩摘錄分類是在預(yù)測某事是否會發(fā)生，而回歸則是在預(yù)測某事有多大可能發(fā)生。數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策（data-drivendecision-making,DDD）分類模型、回歸模型和因果模型通常用有監(jiān)督方法構(gòu)建；相似匹配、鏈路預(yù)測和數(shù)據(jù)整理采用兩種方法皆可；聚類、共現(xiàn)分組和畫像分析則通常用無監(jiān)督方法解決。從數(shù)據(jù)中獲取有用知識的能力和數(shù)據(jù)本身，都應(yīng)被視作關(guān)鍵的戰(zhàn)略性資產(chǎn)?！皵?shù)據(jù)科學(xué)”是一套指導(dǎo)人們從數(shù)據(jù)中獲取知識的基本原理，而“數(shù)據(jù)挖掘”則是將這些原理以具體技術(shù)的形式實現(xiàn)并從數(shù)據(jù)中獲取知識的過程。聚類可以用于在沒有具體目標(biāo)的情況下，根據(jù)相似性將個體歸為若干組共現(xiàn)分組（又名頻繁項集挖掘、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)和購物籃分析）可以用于根據(jù)交易記錄找出個體之間的關(guān)聯(lián)需要從數(shù)據(jù)中找到“新發(fā)現(xiàn)”的決策，以及將會重復(fù)做出的決策（特別是大規(guī)模重復(fù)的決策）鏈路預(yù)測可以用于預(yù)測數(shù)據(jù)項之間的聯(lián)系，其方法通常是，假定某鏈路存在并估計該鏈路的強度。分類和類概率估計可以用于估計總體中的每個個體在一（?。┙M類別里到底屬于哪一類。目錄分析學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的概念性方法其他技能及概念寫給教師們贊譽本書結(jié)構(gòu)及體例示例的使用Safari?BooksOnline聯(lián)系我們致謝電子版010302040506贊譽1.1數(shù)據(jù)機遇無處不在1.2案例：颶風(fēng)Frances1.3案例：預(yù)測用戶流失1.4數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策1.5數(shù)據(jù)處理和“大數(shù)據(jù)”12345第1章緒論：數(shù)據(jù)分析式思維1.6從大數(shù)據(jù)1.0到大數(shù)據(jù)2.01.7數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學(xué)能力：一種戰(zhàn)略性資產(chǎn)1.8數(shù)據(jù)分析式思維1.9關(guān)于本書1.10重新審視數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)科學(xué)12345第1章緒論：數(shù)據(jù)分析式思維1.12小結(jié)1.11數(shù)據(jù)科學(xué)：一門新興的實驗性學(xué)科第1章緒論：數(shù)據(jù)分析式思維2.1從商業(yè)問題到數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)2.2有監(jiān)督方法與無監(jiān)督方法2.3數(shù)據(jù)挖掘及其結(jié)果2.4數(shù)據(jù)挖掘流程2.5管理數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊的含義12345第2章商業(yè)問題及其數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案2.7小結(jié)2.6其他分析技巧與技術(shù)第2章商業(yè)問題及其數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案3.1建模、歸納與預(yù)測3.2有監(jiān)督的劃分3.3劃分的可視化3.4把樹視作規(guī)則組3.5概率估計12345第3章預(yù)測建模導(dǎo)論：從相關(guān)性到有監(jiān)督的劃分3.7小結(jié)3.6示例：用樹型歸納解決用戶流失問題第3章預(yù)測建模導(dǎo)論：從相關(guān)性到有監(jiān)督的劃分4.1根據(jù)數(shù)學(xué)函數(shù)分類4.2通過數(shù)學(xué)函數(shù)進(jìn)行回歸4.3類概率估計和邏輯“回歸”4.4示例：對比邏輯回歸和樹型歸納第4章用模型擬合數(shù)據(jù)4.6小結(jié)4.5非線性函數(shù)、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第4章用模型擬合數(shù)據(jù)5.1泛化能力5.2過擬合5.3過擬合檢驗5.4示例：線性函數(shù)的過擬合5.5＊示例：過擬合為何有害12345第5章避免過擬合5.6從保留評估到交叉驗證5.7用戶流失數(shù)據(jù)集回顧5.8學(xué)習(xí)曲線5.9避免過擬合與控制復(fù)雜度5.10小結(jié)12345第5章避免過擬合6.1相似性和距離6.3與相似性和最近鄰相關(guān)的一些重要技術(shù)細(xì)節(jié)6.2最近鄰?fù)评淼?章相似性、近鄰和簇6.4聚類6.6小結(jié)6.5退一步：解決業(yè)務(wù)問題與數(shù)據(jù)探索第6章相似性、近鄰和簇7.1對分類器的評估7.3一個重要的分析框架：期望值7.2分類問題的推廣第7章決策分析思維（一）：如何評估一個模型7.5小結(jié)7.4評估、基線性能以及對數(shù)據(jù)投資的意義第7章決策分析思維（一）：如何評估一個模型8.1排序，而不是分類8.2利潤曲線8.3ROC圖像和曲線8.4ROC曲線下面積8.5累積響應(yīng)曲線和提升曲線12345第8章模型性能的可視化8.7小結(jié)8.6示例：用戶流失模型的性能分析第8章模型性能的可視化9.1示例：向線上目標(biāo)用戶投放廣告9.2根據(jù)概率合并證據(jù)9.3將貝葉斯法則應(yīng)用到數(shù)據(jù)科學(xué)中9.4證據(jù)“提升度”的模型第9章證據(jù)和概率9.6小結(jié)9.5示例：Facebook“**”的證據(jù)提升度第9章證據(jù)和概率10.1為什么文本很重要10.2為什么文本很難處理10.3表示法10.4示例：爵士音樂家第10章文本的表示和挖掘10.5＊IDF和熵的關(guān)系10.6詞袋模型之外的方法10.7示例：通過挖掘新聞報道預(yù)測股價變動10.8小結(jié)第10章文本的表示和挖掘11.1為慈善機構(gòu)尋找最佳捐贈人11.3小結(jié)11.2更復(fù)雜的用戶流失示例回顧第11章決策分析思維（二）：面向分析工程12.1共現(xiàn)和關(guān)聯(lián)：尋找匹配項12.3鏈路預(yù)測和社交推薦12.2用戶畫像：尋找典型行為第12章其他數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)與技術(shù)12.4數(shù)據(jù)約簡、潛在信息和電影推薦12.5偏差、方差和集成方法12.6數(shù)據(jù)驅(qū)動的因果解釋和一個病毒式營銷示例12.7小結(jié)第12章其他數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)與技術(shù)13.1數(shù)據(jù)分析式思維，終極版13.2用數(shù)據(jù)科學(xué)取得競爭優(yōu)勢13.3用數(shù)據(jù)科學(xué)保持競爭優(yōu)勢13.4吸引和培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)家及其團(tuán)隊13.5檢驗數(shù)據(jù)科學(xué)案例分析12345第13章數(shù)據(jù)科學(xué)和經(jīng)營戰(zhàn)略13.6做好準(zhǔn)備，接受來源各異的創(chuàng)意13.8企業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)成熟度13.7做好準(zhǔn)備，評估數(shù)據(jù)科學(xué)項目提案第13章數(shù)據(jù)科學(xué)和經(jīng)營戰(zhàn)略14.1數(shù)據(jù)科學(xué)的基本概念14.2數(shù)據(jù)做不到的：圈中人回顧14.3隱私、道德和挖掘個人數(shù)