2022 年值得閱讀的 10 大決策書籍

數據科學使用複雜的商業模型、數據可視化和編寫代碼來為組織創造最大的影響。 現在，這種影響可能是多種形式的。 它可以是洞察力、數據產品，甚至是公司的產品推薦。

數據科學家需要創建模型、進行數據可視化並編寫代碼來創建工具。 然而，這項工作的本質在於通過做出關鍵決策並影響其業務來推動公司前進。 從本質上講，數據科學領域涉及通過使用高級工具分析實時數據來解決公司的實際問題。 首先，讓我們看看最適合數據科學愛好者的書籍。

關於決策的前 10 本書

作為一名數據科學家工作是非常令人興奮和豐富的。 但關鍵是要知道究竟從哪裡開始，以及在決策方面如何攀登排行榜。

因此，我們為您編制了以下十本最受歡迎的書籍清單，供熱衷於數據科學和決策制定領域的人們使用：

1. 商業分析——U. Dinesh Kumar 的數據驅動決策科學

這本精彩的深入書籍討論了理論和實際應用，以提供全面的理解。 作者採用了一種複雜的方法，並提供了許多簡單的案例研究來學習、理解和遵循。 它包括您必須了解的有關數據科學的所有知識，包括經濟學、統計學和金融學。 此外，它還包含統計和分析工具以及機器學習方法，有效地結合了基礎和高級主題。

2. 賴以生存的算法：人類決策的計算機科學：Brian Christian 和 Tom Griffiths：

您願意將基於計算機算法的隱喻應用於您的決策能力嗎？

本書採用相同的決策方法。 它將通過廣泛研究的輸入、獨特的觀點和實用的想法幫助您掌握決策的關鍵方面。 您將了解計算機算法對精確決策的影響。

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2022 年需要學習的頂級基本數據科學技能

3. Patricia Belfiore 和 Luiz Paulo Favero 的商業和決策數據科學

如果您想了解有關數據科學和決策的更多信息，這將是您讀過的最好的書。 雖然大多數教科書都關注這些概念中的任何一個，但商業和決策數據科學涵蓋了統計和運籌學。 因此，想要在工作中使用定量方法的學習者可以依賴於業務分析的詳細描述概念。 它的重點反映了回歸、優化和模擬與業務分析從業者的相關性。

4. Max Shron 用數據思考

本書為讀者提供了許多重要信息，並鼓勵了批判性的商業思維。 它可以讓你理解為什麼事情是這樣的。 隨著章節的推進，您將學習如何提出明智的、相關的問題，記下概念的重要元素，並專注於關鍵事實。

特定於數據的推理模式鼓勵您考慮“為什麼”而不是“如何”。 它涵蓋了 CoNVO（背景、需求、願景和結果）框架。 每章都以教學方式組織，並附有問題和答案。 本書還通過結合統計和運籌學模型來教授業務分析基礎知識。

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5. Stylianos Kampakis 的《決策者數據科學手冊》

《決策者數據科學手冊》第二版將教您如何像經驗豐富的數據科學家一樣思考，並以全新的視角處理業務問題。 作者 Stylianos Kampakis 向您介紹了創建穩健的數據策略所需的技能和工具，該策略可在長期內提供出色的結果。 Kampakis 在幫助您建立蓬勃發展的公司文化的同時幫助您避免的常見陷阱是圍繞數據收集和算法偏見的道德和法律困難。

6. Puneet Sharma 和 Piyanka Jain 每一個好決定的背後

作者展示了專業人員如何通過五個簡單的步驟（僅使用 Excel 作為工具）分析可用信息以做出可操作的決策，以增加收入、降低成本、改進產品、提高客戶滿意度等。 這本書討論了四種基本的分析策略，可以幫助企業領導者解決 80% 的業務問題，並附有大量示例和練習。 不需要數學家就知道你需要一個公式！

7. 面向決策者和數據專業人員的數據科學：使用 AI、BI 和大數據創建智能、數據驅動的組織，作者 Daan Van Beek：

這本頂級決策書籍已售出超過 200,000 冊。 本書涵蓋了數據科學實施的方方面面，包括使您的判斷更精細、更有效的算法，這些算法適用於實現它所需的人員、技能、文化和心態。

您如何為您的業務選擇正確的 KPI 和目標？ 最受數據驅動的公司的組織結構是什麼？ 數據倉庫或數據湖的目的是什麼？ 處理數據科學項目的最佳方式是什麼？ 這本書回答了有關將數據科學付諸實踐的所有問題。

8. 數據科學和大數據分析

這本簡潔且結構良好的書讓您發現在商業和生活中哪些有效，哪些無效。 它溫和地介紹了大數據及其在當今技術競爭激烈的世界中的重要性。 完整的數據分析生命週期進行了詳細討論，並附有案例研究和引人入勝的視覺效果，因此您可以了解系統在實踐中的工作方式。

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9. Surabhi Bhatiya、Parul Gandhi 和 Kapal Dev 使用分析的數據驅動決策

本書旨在從模型和算法、理論原理、應用和相關領域的實驗等方面解釋數據分析，或關注特定問題，以幫助人們做出更好的決策。

它討論了數據庫技術、機器學習、基於知識的系統、高性能計算、信息檢索、識別隱藏在海量數據集中的模式以及數據可視化。 模式挖掘、聚類、分類和數據分析是涵蓋的範式。 總體目標是提供技術數據分析和數據挖掘解決方案。

10. Cole Nussbaumer Knaflic 用數據講故事

這本書涉及數據可視化和通信，以幫助您根據事實數據講述引人入勝的故事。 作者提供了適用於您日常工作的理論和實際示例的良好組合。 這本書教授如何從數據中獲取洞察力，並使用標準和非傳統方法以技術和非技術利益相關者都可以閱讀的方式展示它們。

結論

各個領域對數據科學家的需求都相當高。 數據科學家和數據分析師有助於更好地改進公司的核心業務流程。 它們幫助決策者做出能夠帶來切實成果的關鍵業務決策。 數據科學專業人士和商業領袖共同解決現代世界商業問題。

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