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1700497706 17 第15章 换位思考 [:1700502585]
1700497707 17.1 15.1 为什么要换位思考 [:1700502607]
1700497708 17.2 15.2 从业务方的角度换位思考数据分析与挖掘 [:1700502629]
1700497709 17.3 15.3 从同行的角度换位思考数据分析挖掘的经验教训 [:1700502647]
1700497710 18 第16章 养成数据分析师的品质和思维模式 [:1700502661]
1700497711 18.1 16.1 态度决定一切 [:1700502689]
1700497712 18.1.1 16.1.1 信念 [:1700502698]
1700497713 18.1.2 16.1.2 信心 [:1700502714]
1700497714 18.1.3 16.1.3 热情 [:1700502734]
1700497715 18.1.4 16.1.4 敬畏 [:1700502754]
1700497716 18.1.5 16.1.5 感恩 [:1700502774]
1700497717 18.2 16.2 商业意识是核心 [:1700502786]
1700497718 18.2.1 16.2.1 为什么商业意识是核心 [:1700502793]
1700497719 18.2.2 16.2.2 如何培养商业意识 [:1700502809]
1700497720 18.3 16.3 一个基本的方法论 [:1700502829]
1700497721 18.4 16.4 大胆假设，小心求证 [:1700502857]
1700497722 18.5 16.5 20/80原理 [:1700502883]
1700497723 18.6 16.6 结构化思维 [:1700502901]
1700497724 18.7 16.7 优秀的数据分析师既要客观，又要主观 [:1700502919]
1700497725 19 第17章 条条大道通罗马 [:1700502935]
1700497726 19.1 17.1 为什么会条条大道通罗马 [:1700502959]
1700497727 19.2 17.2 条条大道有侧重 [:1700502973]
1700497728 19.3 17.3 自觉服从和积极响应 [:1700502989]
1700497729 19.3.1 17.3.1 自觉服从 [:1700502994]
1700497730 19.3.2 17.3.2 积极响应 [:1700503008]
1700497731 19.4 17.4 具体示例 [:1700503034]
1700497732 20 第18章 数据挖掘实践的质量保障流程和制度 [:1700503054]
1700497733 20.1 18.1 一个有效的质量保障流程制度 [:1700503074]
1700497734 20.1.1 18.1.1 业务需求的收集 [:1700503086]
1700497735 20.1.2 18.1.2 评估小组评估需求的优先级 [:1700503106]
1700497736 20.1.3 18.1.3 课题组的成立及前期摸底 [:1700503124]
1700497737 20.1.4 18.1.4 向业务方提交正式课题（项目）计划书 [:1700503140]
1700497738 20.1.5 18.1.5 数据分析挖掘的课题展开 [:1700503156]
1700497739 20.1.6 18.1.6 向业务方提交结论报告及业务落地应用建议 [:1700503172]
1700497740 20.1.7 18.1.7 课题（项目）的落地应用和效果监控反馈 [:1700503190]
1700497741 20.2 18.2 质量保障流程制度的重要性 [:1700503214]
1700497742 20.3 18.3 如何支持与强化质量保障流程制度 [:1700503230]
1700497743 21 第19章 几个经典的数据挖掘方法论 [:1700503264]
1700497744 21.1 19.1 SEMMA方法论 [:1700503286]
1700497745 21.1.1 19.1.1 数据取样 [:1700503302]
1700497746 21.1.2 19.1.2 数据探索 [:1700503316]
1700497747 21.1.3 19.1.3 数据调整 [:1700503326]
1700497748 21.1.4 19.1.4 模式化 [:1700503338]
1700497749 21.1.5 19.1.5 评价 [:1700503348]
1700497750 21.2 19.2 CRISP-DM方法论 [:1700503360]
1700497751 21.2.1 19.2.1 业务理解 [:1700503378]
1700497752 21.2.2 19.2.2 数据理解 [:1700503388]
1700497753 21.2.3 19.2.3 数据准备 [:1700503396]
1700497754 21.2.4 19.2.4 模型搭建 [:1700503404]
1700497755 21.2.5 19.2.5 模型评估 [:1700503412]
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