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第1章 现代分析基本原则1

1.1 实现商业价值和影响3

1.2 专注于最后一英里4

1.3 持续改善6

1.4 加速学习能力和执行力7

1.5 差异化分析7

1.6 嵌入分析8

1.7 建立现代分析架构9

1.8 构建人力因素10

1.9 利用消费化趋势10

1.10 总结11

第2章 商业3.0时代来临13

第3章 为什么需要一个独特的分析路线图17

3.1 概述17

3.2 业务领域18

3.3 数据19

3.4 方法19

3.5 精准20

3.6 算法20

3.7 嵌入20

3.8 速度21

3.9 总结21

第4章 分析让商业决策百尺竿头更进一步22

4.1 概述22

4.2 案例研究23

4.3 总结46

第5章 构建分析路线图50

5.1 概述50

5.2 第一步：确定关键业务目标50

5.3 第二步：定义价值链51

5.4 第三步：头脑风暴分析解决方案机会53

5.5 第四步：描述分析解决方案机会57

5.6 第五步：创建决策模型59

5.7 第六步：评估分析解决方案机会61

5.8 第七步：建立分析路线图65

5.9 第八步：不断演进分析路线图67

5.10 总结68

第6章 分析应用69

6.1 概述69

6.2 战略分析70

6.3 管理分析74

6.4 运营分析76

6.5 科学分析79

6.6 面向客户的分析80

6.7 总结82

第7章 用例分析84

7.1 概述84

7.2 预测86

7.3 解释89

7.4 预报90

7.5 发现91

7.6 模拟96

7.7 优化97

7.8 总结97

第8章 预测分析方法论98

8.1 概述：现代分析方法98

8.2 定义业务需求101

8.3 建立分析数据集107

8.4 建立预测模型111

8.5 部署预测模型118

8.6 总结122

第9章 预测分析技术123

9.1 概述123

9.2 统计和机器学习124

9.3 大数据的影响125

9.4 有监督和无监督学习127

9.5 线性模型和线性回归136

9.6 广义线性模型140

9.7 广义相加模型141

9.8 逻辑回归142

9.9 强化回归144

9.10 生存分析146

9.11 决策树学习147

9.12 贝叶斯方法150

9.13 神经网络和深度学习151

9.14 支持向量机155

9.15 集成学习156

9.16 自动化学习158

9.17 总结163

第10章 最终用户分析164

10.1 概述164

10.2 用户角色165

10.3 分析编程语言169

10.4 业务用户工具178

10.5 总结189

第11章 分析平台190

11.1 概述190

11.2 分布式分析191

11.3 预测分析架构195

11.4 现代SQL平台209

11.5 总结220

第12章 吸引分析天才并留住他们222

12.1 概述222

12.2 文化223

12.3 数据科学家角色227

12.4 总结244

第13章 组织分析团队245

13.1 概述245

13.2 集中式分析团队与分散式分析团队245

13.3 卓越中心249

13.4 首席数据官与首席分析官250

13.5 实验室团队252

13.6 分析项目办公室252

13.7 总结253

第14章 你还在等什么？赶快开始吧254

附录A 无监督学习：无监督式神经网络257