2022 年值得阅读的 10 大决策书籍

数据科学使用复杂的商业模型、数据可视化和编写代码来为组织创造最大的影响。 现在，这种影响可能是多种形式的。 它可以是洞察力、数据产品，甚至是公司的产品推荐。

数据科学家需要创建模型、进行数据可视化并编写代码来创建工具。 然而，这项工作的本质在于通过做出关键决策并影响其业务来推动公司前进。 从本质上讲，数据科学领域涉及通过使用高级工具分析实时数据来解决公司的实际问题。 首先，让我们看看最适合数据科学爱好者的书籍。

关于决策的前 10 本书

作为一名数据科学家工作是非常令人兴奋和丰富的。 但关键是要知道究竟从哪里开始，以及在决策方面如何攀登排行榜。

因此，我们为您编制了以下十本最受欢迎的书籍清单，供热衷于数据科学和决策制定领域的人们使用：

1. 商业分析——U. Dinesh Kumar 的数据驱动决策科学

这本精彩的深入书籍讨论了理论和实际应用，以提供全面的理解。 作者采用了一种复杂的方法，并提供了许多简单的案例研究来学习、理解和遵循。 它包括您必须了解的有关数据科学的所有知识，包括经济学、统计学和金融学。 此外，它还包含统计和分析工具以及机器学习方法，有效地结合了基础和高级主题。

2. 赖以生存的算法：人类决策的计算机科学：Brian Christian 和 Tom Griffiths：

您愿意将基于计算机算法的隐喻应用于您的决策能力吗？

本书采用相同的决策方法。 它将通过广泛研究的输入、独特的观点和实用的想法帮助您掌握决策的关键方面。 您将了解计算机算法对精确决策的影响。

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3. Patricia Belfiore 和 Luiz Paulo Favero 的商业和决策数据科学

如果您想了解有关数据科学和决策的更多信息，这将是您读过的最好的书。 虽然大多数教科书都关注这些概念中的任何一个，但商业和决策数据科学涵盖了统计和运筹学。 因此，想要在工作中使用定量方法的学习者可以依赖于业务分析的详细描述概念。 它的重点反映了回归、优化和模拟与业务分析从业者的相关性。

4. Max Shron 用数据思考

本书为读者提供了许多重要信息，并鼓励了批判性的商业思维。 它可以让你理解为什么事情是这样的。 随着章节的推进，您将学习如何提出明智的、相关的问题，记下概念的重要元素，并专注于关键事实。

特定于数据的推理模式鼓励您考虑“为什么”而不是“如何”。 它涵盖了 CoNVO（背景、需求、愿景和结果）框架。 每章都以教学方式组织，并附有问题和答案。 本书还通过结合统计和运筹学模型来教授业务分析基础知识。

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5. Stylianos Kampakis 的《决策者数据科学手册》

《决策者数据科学手册》第二版将教您如何像经验丰富的数据科学家一样思考，并以全新的视角处理业务问题。 作者 Stylianos Kampakis 向您介绍了创建稳健的数据策略所需的技能和工具，该策略可在长期内提供出色的结果。 Kampakis 在帮助您建立蓬勃发展的公司文化的同时帮助您避免的常见陷阱是围绕数据收集和算法偏见的道德和法律困难。

6. Puneet Sharma 和 Piyanka Jain 每一个好决定的背后

作者展示了专业人员如何通过五个简单的步骤（仅使用 Excel 作为工具）分析可用信息以做出可操作的决策，以增加收入、降低成本、改进产品、提高客户满意度等。 这本书讨论了四种基本的分析策略，可以帮助企业领导者解决 80% 的业务问题，并附有大量示例和练习。 不需要数学家就知道你需要一个公式！

7. 面向决策者和数据专业人员的数据科学：使用 AI、BI 和大数据创建智能、数据驱动的组织，作者 Daan Van Beek：

这本顶级决策书籍已售出超过 200,000 册。 本书涵盖了数据科学实施的方方面面，包括使您的判断更精细、更有效的算法，这些算法适用于实现它所需的人员、技能、文化和心态。

您如何为您的业务选择正确的 KPI 和目标？ 最受数据驱动的公司的组织结构是什么？ 数据仓库或数据湖的目的是什么？ 处理数据科学项目的最佳方式是什么？ 这本书回答了有关将数据科学付诸实践的所有问题。

8. 数据科学和大数据分析

这本简洁且结构良好的书让您发现在商业和生活中哪些有效，哪些无效。 它温和地介绍了大数据及其在当今技术竞争激烈的世界中的重要性。 完整的数据分析生命周期进行了详细讨论，并附有案例研究和引人入胜的视觉效果，因此您可以了解系统在实践中的工作方式。

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9. Surabhi Bhatiya、Parul Gandhi 和 Kapal Dev 使用分析的数据驱动决策

本书旨在从模型和算法、理论原理、应用和相关领域的实验等方面解释数据分析，或关注特定问题，以帮助人们做出更好的决策。

它讨论了数据库技术、机器学习、基于知识的系统、高性能计算、信息检索、识别隐藏在海量数据集中的模式以及数据可视化。 模式挖掘、聚类、分类和数据分析是涵盖的范式。 总体目标是提供技术数据分析和数据挖掘解决方案。

10. Cole Nussbaumer Knaflic 用数据讲故事

这本书涉及数据可视化和通信，以帮助您根据事实数据讲述引人入胜的故事。 作者提供了适用于您日常工作的理论和实际示例的良好组合。 这本书教授如何从数据中获取洞察力，并使用标准和非传统方法以技术和非技术利益相关者都可以阅读的方式展示它们。

结论

各个领域对数据科学家的需求都相当高。 数据科学家和数据分析师有助于更好地改进公司的核心业务流程。 它们帮助决策者做出能够带来切实成果的关键业务决策。 数据科学专业人士和商业领袖共同解决现代世界商业问题。

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