数据分析实物丛书 中国商业联合会数据分析专业委员会出品 数据分析行业推荐用书 《数据跃迁：AI时代的数据分析与商业决策》 《数据智能：数据分析师的AI转型升级指南》 《数据陷阱：避数据分析中的常见思维误区》 《可视艺术：用可视化路径赋能数据分析》 成为数智时代“超级连者” 直数据分析中最隐蔽、最易误的数据陷阱 无论数据陷阱是源于我们自身，还是被AI所放大或创造
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6.8
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丛书序
前言
第一章 数智时代的“超级连接者”
第一节 数据分析价值闭环中的核心角色
一、数据分析闭环人才
二、超级连接者
第二节 数据分析师“三位一体”复合能力模型
一、技能为刃
二、业务为魂
三、思维为道
第三节 超级连接者的四大核心理念
一、目标导向
二、场景驱动
三、AI一体两面性
四、全程设计
第四节 超级连接者的核心挑战与双重保障
本章小结
第二章 数智时代的数据分析之旅地图
第一节 没有地图的旅程容易迷路，数据分析也一样
第二节 数据之旅地图
一、定义问题
二、数据获取
三、数据清洗与预处理
四、数据分析与建模
五、数据分析成果呈现
六、成果验证与落地应用
第三节 数据分析思维陷阱提要
本章小结
第三章 起跑线上的迷雾：定义问题的思维误区
第一节 定义问题决定数据分析的价值上限
一、在迷雾中起跑
二、从定义问题到问题思维：为何我们总在起跑线上摔倒
第二节 定义问题的四大思维误区及其破解之道
一、误区一：问题模糊不清
二、误区二：伪问题
三、误区三：指标陷阱
四、误区四：预设结论
本章小结
第四章 源头之惑：数据获取的思维误区
第一节 垃圾进，垃圾出
一、数据丛林中的迷失
二、从数据问题到思维问题：为何数据获取常常失效
第二节 数据获取的三大思维误区及其破解之道
一、误区一：各类数据获取偏差
二、误区二：忽视数据来源的背景与限制
三、误区三：贪多求全，偏离核心需求
本章小结
第五章 数据美容的陷阱：数据清洗与预处理的思维误区
第一节 清洗与预处理不是随意擦除数据
一、数据清洗中的破坏者
二、从脏数据到干净数据：为什么数据清洗与预处理经常失真
第二节 数据清洗与预处理的两大误区及其破解之道
一、误区一：盲目崇拜干净数据
二、误区二：预处理真空
本章小结
第六章 模型不是万能的：数据分析与建模的思维误区
第一节 模型的复杂性不是重点，保证方法应用得当才是
一、致命的模型幻觉
二、技术越强，信任越远：为何越复杂的模型越容易失败
第二节 数据分析与建模的两大误区及其破解之道
一、误区一：模型的“黑箱”陷阱
二、误区二：模型的“温室”效应
本章小结
第七章 洞察的迷雾：数据分析成果呈现的思维误区
第一节 数据分析成果呈现能揭示真相，也可能掩盖真相
一、从数据到洞察的鸿沟
二、从模型到成果呈现：为何洞察常常失效
第二节 数据分析成果呈现的三大误区及其破解之道
一、误区一：将相关误判为因果
二、误区二：视觉表达用炫技掩盖真相
三、误区三：沟通目标错位
本章小结
第八章 成果呈现不是终点：成果验证与落地应用的思维陷阱
第一节 决策建议不是终点，最后一公里更有价值
一、价值闭环上的断裂
二、从分析结果到业务成果：为何我们总在终点线前摔倒
第二节 成果验证与落地应用的两大误区及其破解之道
一、误区一：验证过程走马观花
二、误区二：验证与落地脱节
本章小结
第九章 修炼思维：建立数据分析的批判性思维
第一节 纠正误区不是终点，培养批判性思维才是长久之计
第二节 批判性思维在数据分析中的应用
一、工具一：苏格拉底式诘问法
二、工具二：奥卡姆剃刀原理
三、工具三：第一性原理
四、工具四：贝叶斯思维
第三节 培养终身学习的习惯，让你的思维工具箱永不生锈
一、跨界阅读，打破知识壁垒
二、在实践中学习
三、拥抱社群，与同路人交流
第四节 数据分析之路，思维先行
本章小结
附录 数据分析之旅地图和避坑指南针
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