数据科学工程实践

这是一本将数据科学三要素——商业理解、量化模型、数据技术全面打通的实战性著作，是来自腾讯、滴滴、快手等一线互联网企业的数据科学家、数据分析师和算法工程师的经验总结，得到了SQLFlow创始人以及腾讯、网易、快手、贝壳找房、谷歌等企业的专家一致好评和推荐。 全书三个部分，内容相对独立，既能帮助初学者建立知识体系，又能帮助从业者解决商业中的实际问题，还能帮助有经验的专家快速掌握数据科学的Z新技术和发展动向。内容围绕非实验环境下的观测数据的分析、实验的设计和分析、自助式数据科学平台3大主题展开，涉及统计学、经济学、机器学习、实验科学等多个领域，包含大量常用的数据科学方法、简洁的代码实现和经典的实战案例。 第1部分（第1～6章）观测数据的分析技术 讲解了非实验环境下不同观测数据分析场景所对应的分析框架、原理及实际操作，包括消费者选择偏好分析、消费者在时间维度上的行为分析、基于机器学习的用户生命周期价值预测、基于可解释模型技术的商业场景挖掘、基于矩阵分解技术的用户行为规律发现与挖掘，以及在不能进行实验分析时如何更科学地进行全量评估等内容。 第二部分（第7～9章）实验设计和分析技术 从A/B实验的基本原理出发，深入浅出地介绍了各种商业场景下进行实验设计需要参考的原则和运用的方法，尤其是在有样本量约束条件下提升实验效能的方法及商业场景限制导致的非传统实验设计。 第三部分（第10～12章）自助式数据科学平台SQLFlow 针对性的讲解了开源的工程化的自助式数据科学平台SQLFlow，并通过系统配置、黑盒模型的解读器应用、聚类分析场景等案例帮助读者快速了解这一面向未来的数据科学技术。 谢梁，经济学博士，腾讯QQ浏览器副总经理、QQ浏览器数据负责人。CCF数据科学专委会创始委员，入选第一财经数据科学50人，清华大学商学院及香港大学商学院商业分析硕士项目指导嘉宾。曾任滴滴杰出数据科学家、美国微软云存储核心工程部首席数据科学家。 缪莹莹，浙江大学硕士，曾任滴滴首席数据科学家，CCF数据科学专委会委员。拥有十余项国家发明专利及国际发明专利，具有丰富的数据仓库建设、数据挖掘建模、实验科学与战略分析的经验。带领团队用数据的方式驱动从0到1的初创形态的业务和成熟形态业务的增长，善于发现业务机会和风险，给业务带来巨大价值。 高梓尧，快手数据分析总监，长期在美国硅谷和中国多家互联网科技公司从事用户分析、实验设计等相关工作。曾带领滴滴数据科学团队与蚂蚁金服联合开源共建一站式机器学习工具SQLFlow。拥有多项国家发明专利。清华大学商学院及哥伦比亚大学商学院商业分析硕士项目指导嘉宾、泛华统计协会演讲嘉宾。 王子玲，上海交通大学计算数学硕士，曾任滴滴高级数据科学家、高级模型专家、高级风控专家。先后任职于日企MTI、人人网、滴滴出行、爱奇艺等知名互联网企业，在网约车出行、互联网金融、在线音乐、短视频、网游等领域积累了丰富的大数据分析、策略、挖掘、建模、研究、应用经验。负责过两段公司级重点项目从0到1增长的整体数据驱动体系设计及落地。拥有平台智能定价及优化算法系统等十余项国家发明专利及国际发明专利。 周银河，现任腾讯数据科学家，曾任滴滴数据科学家，清华大学–哥伦比亚大学商业分析硕士项目指导嘉宾。拥有丰富的数据分析、统计建模及实验设计经验。 丁芬，曾任滴滴数据科学家，曾就职于美团、滴滴等国内知名互联网公司，工作经历涉及市场咨询、信贷风控、网约车交易及信息流等领域。 苏涛，物理学博士，美国生物物理学会会员。曾任中国科学院研究助理，研究量子计算和主动流体。后任乔治华盛顿大学计算物理研究员，从事细胞模拟、生物领域机器学习、高性能计算等方向的研究。2017年进入互联网行业，先后在Elex和滴滴进行数学模型、算法和数据科学方向的研究，熟悉复杂网络、流形几何嵌入、时频分析以及相关的机器学习和优化方法。 王禹，曾任滴滴高级数据分析师，主要负责滴滴分单引擎和调度引擎的实验设计、评估、数据分析以及成交率等核心指标的预测、异常诊断归因等工作。现任某短视频科技企业算法工程师，主要负责LBS定位、POI挖掘等相关场景的策略算法开发。 吴君涵，资深数据分析师，擅长用户增长分析和体验量化建模。具有丰富的大数据挖掘建模、产出数据驱动洞察并通过洞察影响决策的实战经验。 杨骁捷，高级数据分析师，擅长双边平台的供需匹配效率分析，在出行、电商等不同业务领域中灵活运用因果推断相关知识，科学评估复杂场景下的策略收益。 刘冲，曾任滴滴高级数据分析师，主要负责流量运营的实验设计、评估、数据分析以及优化司机行为和提高司机收入等相关分析，现任某短视频科技企业数据分析师。 王玉玺，中国人民大学商学院博士，美国密歇根大学访问学者，滴滴数据科学部研究员，主要研究方向为定价策略优化、消费者行为分析等。参与多项国家自然科学基金及社会