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前言 001
PART1
能这样下去吗? 商业数据科学
01 数据科学的历史背景
02 目前商业数据科学在发生什么?
03 经营者的问题点
04 中间管理层的问题点
05 系统集成商（System Integrator）的问题点
O6 非数据科学家的问题点
07 我们应具备什么样的技能?
总结 商业数据科学应如何发展?
专栏 让昭和时代旧思维的人退出历史舞台
PART 2
如何掌握牵引商业数据科学发展的力量
01 三种力量——科学、工程、商业
02 数据分析、2个“型”
03 商业数据科学的过程
04 商业视角 决定“想要做的事情”
05 数据科学的视角 设计方法
06 工程师的视角 测量数据
07 工程师的视角 采集、积累数据（线上数据）
08 工程师的视角 采集、积累数据（线下数据）
09 工程师的视角 数据核对
10 科学方法① 从数据群中选取代表性数据的概括
11 科学方法② “压缩”∶把相似数据集合成一个
12 科学方法③ 发现同类的“分类分析”
13 科学方法④ 明确有无关系的“关联性”
14 科学方法⑤ 证明假设的“检验”
15 其他科学方法① 按照时间过程查看“时间序列数据”
16 其他科学方法② 通过数据倾向进行预测的“机器学习”
17 工程师的视角 用编程进行装载
18 工程师的视角 实现分析结果的可视化
19 商业视角 报告分析结果
20 了解数据科学的局限性
21 商业数据科学案例 将人工智能引入数字市场
22 商业数据科学的案例 将人工智能引入制造业
总结 肩负引领力没有捷径
专栏 有成就的人都曾奋斗过
PART 3
数据科学改变商业方式
01 “工作”的视角“数据”的优先度大幅提高
O2 “工作”的视角 不再是建好就算完成任务
03 “组织”的视角 数据科学需要强大的团队
04 “组织”的视角 “现有的战斗力”而非“即战力”
05 与行政的关系 保护个人信息与数据
06 与行政的关系 教育与数据素养
总结 数据科学如何改变未来
专业词汇
