众多传统公司依然停留在基础的数据统计层面，各部门间指标的不一致性导致了一系列问题。跨部门沟通的频繁使得有人提出，传统企业的数据分析更接近于社会科学，而不是纯数学或IT。不过我认为数据分析是一个多学科交叉的领域，它需要综合运用不同领域的知识来应对企业在复杂环境中的挑战。尽管如此，我们往往未能将数据统计提升到预测和风险管理的水平。这本书结合商业案例探讨了商业数据分析的数学方法，即便我已经有一定工作经验，仍从中获得了宝贵的启示，希望能借此扩展我的工具集，以解决更多实际的商业问题。
???作者：杰弗里·D.坎姆 等
?出版社：机械工业出版社
?主要内容：
一、描述性数据分析
第1~6章主要介绍数据基础知识、数据统计方法、数据可视化等。
二、预测性数据分析
第7~9章主要介绍数据预测的方法，如：预测性数据挖掘。
三、Excel常用功能
第10章Excel的使用，常用函数、公式追踪等。
三、指导性数据分析
第11~15章蒙特卡洛模拟、最优决策、风险决策等。
??适合阅读人群：
1.在校大学生。
2.数据分析师、数据产品经理。
?书评：
1.优点：
内容广泛，可以作为知识地图随时查阅，快速找到相关数学方法。
2.不足：
(1)与实际工作中相关的商业相关案例较少，因此商业思维比较弱。
3.阅读建议:
(1)使用AI来辅助学习，例如：AI介绍该方法的概念、应用场景，AI编写可运行的Python代码。例如：
提示词：用通俗易懂、打比方的方式解释什么是蒙特卡洛分析，说明蒙特卡洛分析的应用场景，并用Python示例。
(2)本书以Excel为演示软件进行操作讲解，可以找一下更多专业工具/编程语言。例如：可视化工具有tableau、powerbi、finebi等。
#数据分析我在行 #数据分析 #商业数据分析 #你觉得这本书有用吗？ [投票]#
???作者：杰弗里·D.坎姆 等
?出版社：机械工业出版社
?主要内容：
一、描述性数据分析
第1~6章主要介绍数据基础知识、数据统计方法、数据可视化等。
二、预测性数据分析
第7~9章主要介绍数据预测的方法，如：预测性数据挖掘。
三、Excel常用功能
第10章Excel的使用，常用函数、公式追踪等。
三、指导性数据分析
第11~15章蒙特卡洛模拟、最优决策、风险决策等。
??适合阅读人群：
1.在校大学生。
2.数据分析师、数据产品经理。
?书评：
1.优点：
内容广泛，可以作为知识地图随时查阅，快速找到相关数学方法。
2.不足：
(1)与实际工作中相关的商业相关案例较少，因此商业思维比较弱。
3.阅读建议:
(1)使用AI来辅助学习，例如：AI介绍该方法的概念、应用场景，AI编写可运行的Python代码。例如：
提示词：用通俗易懂、打比方的方式解释什么是蒙特卡洛分析，说明蒙特卡洛分析的应用场景，并用Python示例。
(2)本书以Excel为演示软件进行操作讲解，可以找一下更多专业工具/编程语言。例如：可视化工具有tableau、powerbi、finebi等。
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