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编辑推荐：

改变数据思维，将大数据落地，切实实现商业价值
场景第一，数据第二，算法第三

作者介绍：

王汉生，北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系主任，教授，博士生导师。北京大学商务智能研究中心主任，微信公众号狗熊会创始人，国家杰出青年基金获得者(2016)。
国内外各类专业杂志上发表论文70余篇，著有中英文专著各一本。国际统计学会、英国皇家统计协会、美国数理统计协会、泛华统计协会会员。历任TheAnnalsofStatistics(2008—2009年)，ComputationalStatistics&DataAnalysis(2008—2012年)，StatisticsanditsInterface(2010年至今)，JournaloftheAmericanStatisticalAssociation(2011年至今)，StatisticaSinica(2011年至今)等国际学术刊物副主编。
主要研究变量选择、数据降维、高维数据分析及复杂网络数据分析等。相关应用领域包括但不限于中文文本、网络结构、位置轨迹。兼任北京博雅立方科技有限公司首席科学家（2009—2015年）、北京百分点科技有限公司首席统计学家（2015年至今）。与量邦科技、考拉征信、彩虹无线、蓬景数字、西门子、三一重工、格灵深瞳、天罡仪表等众多企业有联合研究工作。此外，同腾讯、百度、阿里、奇虎、奥迪、京东、联通等众多企业有培训会议合作。

内容简介：

数据创造价值的过程，就是数据资源资产化的伟大历程！
本书试图回答以下问题：
 数据如何产生价值？
 纯粹而孤立的数据有商业价值吗？
 预测不准为什么是常态？
 一个预测不准的场景能有什么用处？
 数据隐私如何保护？
 如何对数据确权？
 数据资产应该如何定价？
 定价的逻辑是什么？
本书会告诉你：
 一套规范的数据分析方法论，帮助你从业务角度定义数据分析，从数据分析角度实践业务；
 预测不准是常态，是大千世界无常的一个正常反映；
 数据模型的价值，主要体现在预测精度的相对优势上（相对于经验方法），而不是对绝对预测精度的无限追求；
 数据带来价值的同时，也带来了伤害：隐私泄漏；
 数据唯一的合法拥有者需要通过对数据确权来实现；
 数据资产同样遵循最基本的经济学供求关系，交易才是数据资产定价的核心微观基础。