数据分析与数据科学圈潜在“标杆级”著作，亚马逊智囊团副团长新书

题图 | 素材来自 Pixabay

大家好，图灵君又跟各位见面了。今天为大家介绍的这本书比较特别，大概是我最近扫射的书中作者背景最「显赫」的一位了。

不知道你听说过亚马逊一个叫 Central Economics Team 的部门没有？这是传说中亚马逊近些年组建的一个部门。2019 年，这个部门聘请了 150 多位经济学博士，从首席经济学家，到经济学博士，不一而足。传说，这个数量超过了美联储招聘的经济学博士。

Central Economics Team 被誉为亚马逊智囊团，汇集世界一流经济学博士。团队与亚马逊各个部门深度合作，致力于商业决策自动化，提升用户体验。其实不光 Amazon，从谷歌、Facebook、微软这些大巨头，到 Airbnb 、Uber 等初创公司，近年来都开始大规模招募经济学博士，即使是小公司也开始养经济学家小团队了呢，只不过 Amazon 在其中显得尤为耀眼。

而我们今天的主角老马（Matt Taddy）就是 Central Economics Team 的 VP，亚马逊北美首席经济学家（咱们微信标题里称他为「亚马逊智囊团副团长」一点儿都不夸张）。其实呢，首席经济学家是极为稀缺的，你猜他们是哪里来的呢？大概能猜个八九不离十，从大学挖来的。在来亚马逊之前，老马是芝加哥大学布斯商学院的明星教授，他是学数理统计出身的，一开始教授的是统计学、机器学习等课程，后来他一手组建了芝加哥大学布斯商学院的大数据课程体系。

今天介绍的这本书就来自他在芝加哥大学布斯商学院的 Big Data 课程以及在工业界的实践——老马担任大学教授期间，还担任微软商务人工智能首席研究员、eBay 研究员，这种学界和工业界两栖的商业背景是相当难得的。因此他的书也很特别，兼具学术的严谨性和工业的应用性。

数据科学这个名词已被广泛采用，用于描述这个不断变化、定义模糊的跨学科领域。和很多新兴领域一样，数据科学也经历了一个大肆炒作的阶段，一堆人把自己重新包装成数据科学家。只要与数据稍稍沾边的事情，都可以使用“数据科学”这个名词。实际上，对于在本书中是否使用这个名词，老马踌躇良久，因为它被滥用了，含义难以统一。但是，在专门的商业分析领域，作为一种现代、科学、可伸缩的数据分析方法，数据科学的应用范围非常明确。在世界一流的企业和商学院中，商业数据科学已经成为数据分析的新标准。

那你也知道了，老马这本书的主题就是：商业数据科学。好了，我们先请出它——《数据科学与商业分析》（注：引进版书名没有采用「商业数据科学」，而是用了「数据科学与商业分析」，但不论叫什么名字，目标都是解决从数据到业务实操的最后一公里问题）。

作者：马特·塔迪（Matt Taddy）

译者：陈光欣 

这是一本关于如何开展商业数据科学研究的书，它汇集了使用数据帮助现代企业运行的所有激动人心的内容。

书中详细介绍了商业数据科学中的关键元素，汇集了机器学习、经济学以及统计学领域的核心原则和最佳实践，内容涵盖识别商业政策中的重要变量、通过实验测量这些变量，以及挖掘社交媒体以了解公众对于政策修改的反应，为从事商业数据科学的数据分析师、数据科学家和商业人士提供了必备工具。

商业数据科学的本质优势在于与实际应用走得最近，你可以通过大量真实的数据分析示例边做边学。科学、工程和商业领域中的专业人士都可以通过透彻学习本书成为真正的商业数据科学家。本书的示例采用的是数据科学和数据分析领域最常使用的语言之一 R 语言。

关于本书标题中的“数据分析与数据科学圈潜在标杆级作品”是否夸张呢？斯坦福大学商学院经济学教授 Guido Imbens 这样评价这本书：

“马特·塔迪是芝加哥大学布斯商学院的明星教师，并在微软和亚马逊带领数据科学团队。基于丰富的教学和工作经验……他将现代统计学、机器学习算法和社会科学因果模型中的重要概念巧妙地综合在一起，写出了一本通俗易懂的书。这本书有望成为该领域的标杆级著作。

市面上主题为「商业数据科学」的外版书本来就很稀有，上一本是大名鼎鼎的 Data Science for Business（由图灵引进，翻译为《商战数据挖掘》）：

作者：汤姆·福西特等 

译者：郭鹏程  管晨 

这本书虽然写于 2013 年，但目前仍然广受读者喜爱。

而老马这本是 2019 年的新作。2013 到 2019 数据科学领域飞速发展，相信这本书可以成为新的标杆级作品，我们拭目以待。本书目前在 Amazon 获得了 4.4 星的好评，译者为清华大学老师陈光欣，清华在国内数据科学的学科建设中一直领先。

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有不少学术界与工业界大佬推荐了这本书，其中包括大名鼎鼎的谷歌杰出科学家 Preston McAfee。

你肯定有很多疑问，这本书是讲什么的？是否适合你阅读？跟其他图书相比，这本书有什么特色？那我们先来上几张图，图里的信息可以回答你的疑问。

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