数据科学工程实践 用户行为分析与建模、a/b实验、sqlflow 人工智能 谢梁 等
腾讯、滴滴、快手数据科学家撰写，打通商业理解、量化模型、数据技术3要素，腾讯、、快手、谷歌专家荐
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作者谢梁 等
出版社机械工业出版社
ISBN9787111682547
出版时间2021-06
版次1
装帧平装
开本16
页数280页
定价89元
货号xhwx_1202382640
上书时间2024-12-28
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商品详情
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主编：
（1）豪华作者阵容：作者是自腾讯、滴滴、快手等一线互联网企业的数据科学家、数据分析师和算法工程师，经验极为丰富。（2）三维度深融合：将数据科学的3个维度——商业理解、量化模型、数据技术全面打通，涵盖数据科学的应用场景、理论支撑和技术底座。（3）应用场景面广：本书所有数据科学应用场景均来自商业环境，强调实用、可作强。（4）方与案例：围绕3大主题给出了大量方和z佳实践，方与案例的背景、代码、解读等模块深度融合。
目录：
作者简介
序一
序二
前言
部分 观测数据的分析技术
章 如何分析用户的选择 2
1.1 深入理解选择行为 2
1.1.1 选择无处不在 2
1.1.2 选择行为的经济学理论 4
1.1.3 离散选择模型 5
1.2 dcm详述 6
1.2.1 从经济模型到计量模型 6
1.2.2 dcm的应用场景 9
1.2.3 dcm的重要数学知识 10
1.3 dcm模型的python实践 13
1.3.1 软件包和数据格式 13
1.3.2 使用逻辑回归分析自驾选择问题 16
1.3.3 使用多项logit模型分析多种交通方式选择问题 21
1.3.4 使用嵌套logit模型分析多种交通方式选择问题 24
1.4 本章小结 26
第2章 与时间相关的行为分析 27
2.1 生存分析与车定价案例 27
2.1.1 车定价背景 27
2.1.2 为什么不选择一般回归模型 28
2.1.3 为什么选择生存分析 29
2.2 生存分析的理论框架 29
2.2.1 生存分析基本概念界定 30
2.2.2 生存函数刻画及简单对比 34
2.2.3 生存函数回归及个体生存概率的预测 36
2.3 生存分析在车定价案例中的应用 37
2.3.1 软件包、数据格式和数据读入 38
2.3.2 绘制车销售生存曲线及差异对比 40
2.3.3 车销售生存概率影响因素分析及个体预测 43
2.3.4 基于cox风险比例模型的优价格求解 44
2.4 本章小结 46
第3章 洞察用户长期价值：基于神经网络的ltv建模 47
3.1 用户长期价值的概念和商业应用 47
3.1.1 用户长期价值 47
3.1.2 用户生命周期和用户长期价值 48
3.1.3 ltv的特点 49
3.1.4 ltv分析能解决的问题 50
3.1.5 ltv的计算方法 50
3.2 基于keras的ltv模型实践 52
3.2.1 keras介绍 52
3.2.2 数据的加载和预处理 52
3.2.3 输入数据的准备 56
3.2.4 模型搭建和训练 61
3.2.5 模型分析 65
3.3 本章小结 66
第4章 使用体系化分析方法进行场景挖掘 67
4.1 经验化分析与体系化分析 67
4.1.1 经验化分析的局限 67
4.1.2 体系化分析的优势 68
4.2 体系化分析常用工具 69
4.2.1 黑盒模型与白盒模型 69
4.2.2 可解释模型——决策树 69
4.2.3 全局代理模型 73
4.2.4 场景挖掘模型分析方法框架 75
4.3 场景挖掘分析的应用与实现 75
4.3.1 数据背景及数据处理 76
4.3.2 经验化分析方法应用 76
4.3.3 场景挖掘模型的python实现与模型解读 79
4.4 本章小结 86
第5章 行为规律的发现与挖掘 87
5.1 对有序数据的规律分析 88
5.1.1 有序数据及svd方法概述 88
5.1.2 svd及推导 88
5.2 svd聚类建模python实战 93
5.3 对无序稀疏数据的规律分析 101
5.3.1 稀疏数据及nmf方法概述 101
5.3.2 nmf及推导 102
5.3.3 nmf聚类建模python实战 103
5.4 本章小结 109
第6章 对观测到的事件进行因果推断 110
6.1 使用全量评估分析已发生的事件 110
6.2 全量评估的主要方法 111
6.2.1 回归分析 111
6.2.2 did方法 118
6.2.3 合成控制 120
6.2.4 causal impact方法 122
6.3 全量评估方法的应用 124
6.3.1 使用回归建模方法对物流单量变化进行全量评估 125
6.3.2 使用did方法评估恐怖主义对经济的影响 131
6.3.3 用合成控制法评估恐怖主义对经济的影响 134
6.3.4 用causal impact方法评估天气情况 136
6.4 本章小结 146
第二部分 实验设计和分析技术
第7章 如何比较两个策略的效果 148
7.1 正确推断因果关系 148
7.1.1 相关谬误 148
7.1.2 潜在结果和因果效果 149
7.2 运用a/b实验进行策略比较 150
7.2.1 什么是a/b实验 151
7.2.2 为什么应用a/b实验 151
7.2.3 a/b实验的基本 151
7.3 a/b实验应用步骤 152
7.3.1 明确实验要素 152
7.3.2 实验设计 154
7.3.3 实验过程监控 155
7.4 a/b实验案例 156
7.4.1 实验场景介绍 156
7.4.2 实验方法设计 157
7.4.3 实验效果评估 157
7.5 本章小结 159
第8章 提高实验效能 160
8.1 控制实验指标方差的必要和手段 160
8.2 用区组设计控制实验指标方差 161
8.2.1 利用区组实验降低方差 161
8.2.2 区组实验的特征选择 162
8.3 区组实验应用步骤 163
8.4 区组实验案例介绍 167
8.4.1 背景介绍 168
8.4.2 基本设计 168
8.4.3 区组实验相关的设计 168
8.4.4 效果评估 169
8.5 区组实验的常见问题 170
8.6 本章小结 171
第9章 特殊场景下的实验设计和分析方法 172
9.1 解决分流实验对象之间的干扰 172
9.1.1 使用饱和度实验减少实验对象之间的影响 173
9.1.2 浓度实验的设计流程 174
9.1.3 浓度实验评估方法及案例 175
9.2 switchback实验和评估方法 178
9.2.1 不能使用分流策略的情况 178
9.2.2 switchback实验的基本 178
9.2.3 switchback实验中关于时空切片的聚类方法 179
9.2.4 switchback实验的评估方法 180
9.3 交实验 182
9.3.1 交实验的基本概念 183
9.3.2 常见的交实验设计矩阵 183
9.3.3 交实验评估及矩阵误差说明 185
9.3.4 交实验评估案例 186
9.4 强约束条件下的实验方法 189
9.4.1 强约束条件场景 189
9.4.2 多基线实验设计的解决思路 189
9.4.3 多基线实验的设计流程 190
9.4.4 多基线实验的评估方法和案例 192
9.5 本章小结 195
第三部分 自助式数据科学台sqlflow
0章 sqlflow 198
10.1 sqlflow简介 198
10.1.1 什么是sqlflow 198
10.1.2 sqlflow的定位和目标 199
10.1.3 sqlflow的工作 200
10.2 设置sqlflow运行环境 201
10.2.1 通过docker使用sqlflow 201
10.2.2 环境配置 205
10.2.3 交互 210
10.2.4 jupyter notebook 210
10.2.5 repl 211
10.3 向sqlflow提交分析模型 211
10.4 本章小结 214
1章 机器学模型可解释 215
11.1 模型的可解释 215
11.1.1 模型可解释的重要 215
11.1.2 模型可解释的必要 216
11.2 常见的可解释模型 216
11.2.1 线回归 216
11.2.2 逻辑回归 219
11.2.3 决策树 224
11.2.4 knn算法 225
11.2.5 朴素贝叶斯分类器 228
11.2.6 模型比较 229
11.3 黑盒模型的解释 230
11.3.1 黑盒模型解释方法 230
11.3.2 sqlflow中的黑盒模型解释应用 233
11.4 本章小结 237
2章 基于lstm-autoencoder的无监督聚类模型 238
12.1 聚类分析的广泛应用 238
12.2 聚类模型的应用案例 239
12.2.1 k均值聚类 239
12.2.2 层次聚类 245
12.3 sqlflow中基于深度学的聚类模型 250
12.3.1 基于深度学的聚类算法 250
12.3.2 城市道路交通状况的模式识别与聚类 256
12.4 本章小结 259
内容简介：
这是一本将数据科学三要素——商业理解、量化模型、数据技术全面打通的实战著作，是来自腾讯、滴滴、快手等一线互联网企业的数据科学家、数据分析师和算法工程师的经验结，得到了qlflow创始人以及腾讯、、快手、贝壳找房、谷歌等企业的专家一致和。全书三个部分，内容相对独立，既能帮助初学者建立知识体系，又能帮助从业者解决商业中的实际问题，还能帮助有经验的专家快速掌握数据科学的z新技术和发展动向。内容围绕非实验环境下的观测数据的分析、实验的设计和分析、自助式数据科学台3大主题展开，涉及统计学、经济学、机器学、实验科学等多个领域，包含大量常用的数据科学方法、简洁的代码实现和经典的实战案例。部分（～6章）观测数据的分析技术讲解了非实验环境下不同观测数据分析场景所对应的分析框架、及实际作，包括消费者选择偏好分析、消费者在时间维度上的行为分析、基于机器学的用户生命周期价值预测、基于可解释模型技术的商业场景挖掘、基于矩阵分解技术的用户行为规律发现与挖掘，以及在不能进行实验分析时如何更科学地进行全量评估等内容。第二部分（第7～9章）实验设计和分析技术从a／b实验的基本出发，深入浅出地介绍了各种商业场景下进行实验设计需要参的原则和运用的方法，尤其是在有样本量约束条件下提升实验效能的方法及商业场景导致的非传统实验设计。第三部分（0～12章）自助式数据科学台qlflow针对的讲解了开源的工程化的自助式数据科学台qlflow，并通过系统配置、黑盒模型的解读器应用、聚类分析场景等案例帮助读者快速了解这一面向未来的数据科学技术。
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