数据科学商业基础：挖掘大数据价值的关键概念

"Data Science for Business" 是一本面向不同读者群体的书籍，包括与数据科学家合作的商业人士、管理数据科学项目的人以及对数据科学投资感兴趣的人。这本书并不专注于算法，也不试图替代算法类书籍。作者们有意避免了以算法为中心的方法，因为他们认为有一套基础概念或原则构成了从数据中提取有用知识的技术基础。这些概念不仅是数据挖掘算法的基础，也是分析数据驱动的业务问题、创建和评估数据科学解决方案以及评估整体数据科学策略和提案的核心。 书中的内容围绕这些普遍原则展开，而不是特定的算法。在需要描述程序细节时，作者通过结合文本和图表的方式进行解释，这种方式比列出详细的算法步骤更易于理解。书评人包括来自SAP的全球副总裁、Carmel Ventures的首席数据官、微软在线服务部门的合伙人架构师以及Data Mining and Knowledge Discovery Journal的主编等，他们都高度赞扬了这本书，认为它对于理解大数据带来的机会、数据在现代商业中的关键作用，以及非技术人员理解数据科学的基本原理和算法非常有帮助。 这本书适合商务经理阅读，他们可能需要与数据科学家互动，并希望在不涉及技术细节的情况下理解跨学科的数据分析艺术和科学。同时，它也得到了广告研究基金会创新奖（2013年）大奖得主Claudia Perlich的认可，她表示希望所有与她合作的人都能阅读此书。 《Data Science for Business》是一本深入浅出地介绍数据科学基础知识和原则的书籍，它强调了理解和应用数据科学对于现代商业决策的重要性。通过阅读本书，读者可以掌握如何分析数据驱动的业务问题，以及如何评估和实施数据科学解决方案，从而在数据密集型的世界中做出更好的商业决策。