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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 推荐序
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所谓，自知者明。
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一个数据分析师，在面对海量数据时，偶尔把自己也当做对象去分析、思考、总结，才能成为一位有那么点儿味道的数据分析师，才能不断地审视、提升分析水平，才能在数据分析的道路上走得更远。
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本书就是作者卢辉对过去10年数据挖掘职业生涯的自省、总结、提炼。
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以前看的数据挖掘书籍，很难看到国内企业的完整实例。而本书分享的数据化运营实战案例都是来自阿里巴巴B2B近3年来的商业实践，有立竿见影的案例，也有充满了波折和反复的案例。面对这些实战中的挫折和曲折，作者分享了如何调整思路、调整方法，如何与业务方一起寻找新方案，最终如何达成满意的商业应用效果。这些分享都非常真实、非常可贵，相信这些完整的实战案例将给你全新的阅读体验，还你一个真实清楚的有关数据挖掘商业应用的原貌，也会对读者今后的数据挖掘商业实践起到很好的启迪和参考作用。
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从这个角度看，本书就是作者摸索出的一系列有关数据挖掘和数据化运营的规律，是作者对数据分析师有效工作方法的框架和总结。
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如果你是新入行（或者有兴趣进入数据分析行业）的读者，这本书对你是非常有参考和指导意义的：帮助你尽快入门，尽快成长。如果你是已具有一定工作经验的数据分析专业人士，本书亦可作为一面“镜子”，去引发你对于“自己的思考”、“自己的总结”。
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通过阅读本书，读者朋友们可以问问自己：
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❑数据分析挖掘的技巧，掌握了多少？
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❑书中的实战案例，有实操过吗？
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❑数据分析师对分析/数据的态度，你是否具备？
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❑如何有效管理团队？
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如果上述某些方面你没有想过，这本书会给你有意义的启迪。
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最后，请允许我再唠叨些数据的未来吧：
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关于分析师
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不久的将来，或就是现在，数据分析师将直面新的挑战（也是一次转型机会）：在原有分析师职业定位上，为了与业务应用更加贴合，开始逐步融入产品经理“角色”：善于总结、善于提炼、善于推而广之、善于把自己的分析“产品化”。要做到这些，就要求数据分析师必须对数据的理解更透彻，对商业的理解更深入。
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在成熟阶段，数据分析师们将是一群具备了商业理解、数据分析、商业应用思考这三大核心能力的综合体。
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关于数据质量
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在数据化运营道路上，有不少难题亟待解决。其中最棘手、最突出的就是数据质量。
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企业的数据化商业实践中，“数据给自己用”与“数据给别人去用”是两个完全不同难度的课题，好比在家做几道家常菜和开餐厅，后者对于口味质量更为严格苛刻，食客们的眼睛都盯着呢。
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这本书写了“自己使用数据、分析数据”的心得；在未来，当数据可以很容易地被大家使用的时候，我们会发现数据的力量已经渗透到每个人的决策环节里了。
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车品觉
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阿里巴巴数据委员会会长
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