“这本书充满了关于分析的智慧和经验,其优势在于它的生命周期管理方法。从提出问题到获得结果,你将了解分析如何真正对组织产生影响。”
—— Thomas H. Davenport博士,Competing on Analytics和Only Humans Need Apply的作者
“这本书浓缩了很多关于分析战略领域的深入思考。分析并非易事——这个世界并不存在速成的人工智能(AI)、商业智能(BI)和机器学习(ML)捷径,可以帮你快速理解数据、业务或者流程。你必须建立一支多元化的人才队伍。你必须考虑那些可能需要调整伪发现率(False Discovery Rate, FDR)的试验性探索的危害。你应该考虑为了解某个流程的真实行为而设计一系列试验,观测数据集可能会暗示某种现象,但不能为你提供完整的全貌和理解。数据处理、特征工程、数据探查等都存在不同的角度,需要对应不同的技能。但是,随着在分析领域投资的深入,对流程的更深层次的洞察和巨大的改进机会也随之而来。这本书将分析置于一个战略业务系统的大背景下,涵盖了所有的维度。”
—— John Sall博士,SAS联合创始人兼JMP首席架构师
“这本书为需要开发高性能和可扩展分析能力的组织提供了明确的指引。作者以不同寻常、非常清晰的方式对分析价值链非技术方面的关键点进行了整理和拓展,并将它们作为一个完整实践中的组成部分,与技术联系起来。认真研究这本如何应对分析的效率和有效性挑战的参考指南,可以为组织在精通分析的道路上节省数月,甚至数年痛苦的试错成本。”
—— Scott Radcliffe,Cox Communications数据分析执行董事
“目前许多市面上的书都回答了一个问题:‘什么是解决问题的正确工具?’而本书是我读过的为数不多的几本书之一,它回答了一个更为棘手的问题:‘我们如何使分析在整个组织中变得具有变革性?’本书融合了数据科学、设计思维和组织理论的元素,对于那些希望将分析构建到组织DNA中的高管和希望扩大组织覆盖范围的数据科学家,以及那些不仅教会学生如何做数据科学学问,更要教会他们如何利用数据科学来影响切实的变革的分析项目来说,都是一个有价值的资源。”
—— Jeremy Petranka博士,杜克大学富卡商学院定量管理副院长
“这本书是‘思维人士的分析指南’。作者深入研究了一些主题,并为整个分析生命周期提供了大量参考。我认为本书是我读过的关于分析的佳作!”
—— JBob Gladden, Highmark Health, 企业分析副总裁