数据分析实战

本书由两位在日本 DRECOM 数据分析部门工作的一线数据分析师合作撰写，面向需要在真实业务中做数据分析的读者，而非只想学习软件操作的初学者。全书先在第一部分交代数据科学家的角色分工与现状，并给出一个可复用的商业数据分析五步流程：把握现状与预期、发现问题、收集与加工数据、执行分析、提出解决对策。第二部分与第三部分各自围绕四个真实商业案例展开：为什么销售额会下滑、什么样的顾客会流失、哪种广告效果更好、如何通过广告组合获得更多用户，以及用逻辑回归预测用户行为、用主成分与聚类划分目标用户群、用决策树找出长期用户的行为特征、用机器学习让组队游戏更有乐趣。每个案例都按同一套流程走完，并在章末附上详细的 R 语言代码，方便读者照做复现。书中刻意使用未经清洗的原始数据，读者需要自己动手整理，因而更接近日常工作中的分析场景。全书约 254 页，体量轻巧，重点不在算法推导，而在“如何把业务问题翻译成分析问题，再把分析结果翻译回业务决策”。