增强型分析：AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践

三位来自德勤、华为、IBM的资深数据科学家，把多年“用数据挖掘解决实际业务问题”的实战经验沉淀成此书。它不满足于讲算法原理，而是试图回答一个更现实的问题：模型算出来之后，如何真正落到业务决策上？从数据探索、预处理到预测建模，再到序列分析与CNN、RNN、GNN等AI技术赋能，全书以智慧营销、风控等场景贯穿，强调“从模型洞见到业务决策”的闭环。它适合想打通技术与业务、理解数据分析智能化趋势的从业者；但也要提醒：本书重流程、轻原理，营销建模等部分略显浅尝辄止，追求深度理论的读者或许会失望。

彭鸿涛 德勤企业咨询总监兼首席数据科学家，德勤全球AI团队核心成员，德勤数字化转型、智慧营销、智慧风控、客户体验等核心咨询服务方案的资深顾问。 2008年加入SPSS并与跨国家团队一起进行Analytical Decision Management决策自动化工具的开发，与国内外团队一起构建了SPSS在不同应用领域的解决方案，其中某些方案现已成长为IBM的知名解决方案；2014年加入IBM GBSC部门，领导数据分析团队，针对不同客户设计和实施数据分析的方案；2016年加入IBM GBS GBS Cognitive Business Decision Support担任CTO和首席数据科学家，领导团队开发实施了有一定行业影响力的人工智能应用；2017年加入德勤企业咨询担任金融服务总监及首席数据科学家，领导团队开拓数字化转型背景下的新型咨询服务方案，期间高质量交付大型银行的数字化转型及实施相关项目并得到客户高度认可。 张宗耀 上海全应科技有限公司资深数据科学家，前华为企业智能部门资深数据科学家，前IBM SPSS 算法组件团队资深算法工程师。 2009年加入IBM SPSS算法组件团队，负责Statistic和Modeler产品的升级和维护；2012年开始大数据算法组件的设计和开发，为分布式分析引擎提供了核心计算单元，主导完成开发了分布式平台下的广义线性模型、自动建模算法、ADMM优化算法等，打造了分析引擎平台以及SPSS Modeler产品的最具竞争力算法模块；2015年开始投入Spark分布式框架的算法设计和开发，主导完成开发了生存分析算法、时间序列相关算法等，丰富了SPSS产品的核心算法组件。2016年加入华为，先后就职于华为的数据挖掘团队，以及企业智能部门的机器学习服务团队和工业解决方案团队，负责算法、机器学习、实时预测、数据分析，以及行业解决方案的设计、开发和部署相关的工作。 聂磊 陕西万禾数字科技有限公司CTO，前IBM SPSS 资深数据科学家，前IBM Watson Analytics数据分析引擎技术主管及架构师。 2008 年加入IBM Analytical Decision Management团队，主导开发了业务规则引擎和基于优化技术的预测性维护解决方案；2014年加入IBM Watson Analytics团队，担任技术主管兼架构师，主导了IBM Watson Analytics数据分析引擎基于Spark技术的转换，极大提高了平台的计算能力；2017年担任IBM Cognos Analytics团队架构师，主持了自动化技术的引入