书籍介绍
增强型分析是数据科学的未来，本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策，即增强型分析。
本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的资深数据科学家，在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验，他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型，解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。
全书的内容由两条主线贯穿：
技术主线：一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处理技术，一方面讲解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技术如何为数据分析赋能。
业务主线：在数字化转型的大时代背景下，如何通过数据分析实现智慧营销、智慧风险管控，实现由初级的“主动营销”到“被动营销”，再到“全渠道协同营销”等营销手段的升级应用。
本书的重点聚焦在本质内容上，即数据处理、算法及模型、“模型洞见到业务决策”的分析等。
全书共8章：
第1章：作者结合自己的从业经验介绍了数据科学家的职业生涯发展、工作模式和工作方法要点等内容，为有志成为数据科学家的读者指明了道路和方向；
第2章：从描述性分析的角度讲解了数据探索、数据预处理衍生指标加工方面的技巧；
第3章：介绍了预测类模型构建时的新方法、新思路、新工具；
第4章：讲解了序列分析的相关内容，包括序列模式、序列规则、序列预测等的挖掘与应用，用实例的方式说明了算法的原理、特点和使用技巧；
第5章：介绍了人工智能下一个阶段的重点领域，即如何应用数据分析做出最优决策；
第6~8章：通过与传统模型的对比，介绍了CNN、RNN、GNN等算法的原理，通过大量的实例说明了这些AI技术在数据分析与决策领域的用法和实际效果。
目录
用户评论
同事写的书，一定要支持一下。
目前做工业物联网，正在和作者讨论方案，收获颇多
之前总调侃说，人和动物的区别就是人擅长使用工具。而现在，人工智能则成为了数据分析的工具，不会应用的人注定会被行业发展远远甩在身后。掌握新的数据分析工具，就是为自己的未来多拓宽一条道路，何乐而不为呢？
微信读书。书中有硬货，有业务场景。但是，跟增强分析的实现有何关系？
被同事安利过来的一本书。最近做营销做得头大，感觉精力和思维都已经钻了牛角尖，差不多枯竭了，同事发票圈说这本书蛮不错的，就找来看看，对于营销的主动和被动讲述得非常详细，果断下单充电，做营销的亲们不要错过哦
无论是数据分析还是AI，都有海量的图书和资料在候着，但是能将这个不太相关的二者结合起来的，这本书还算是独一份，很惊喜，看了两章觉得作者的视野很广阔，看到了许多行业痛点，会细细品读的
所配图表扎实，得仔细再翻翻。不过实践案例还是集中在金融方面的营销实践。
看了一眼豆瓣评分，果然是刷出来的... 这本书重实战，对于原理讲的不多，就是把数据分析的流程草草地讲了一遍...
有一些独到的见解，但还是太浅了，关于营销建模的实例或者理论再深一些就好了，有点浅尝辄止。
像CNN、RNN、GAN的内容如果能跟营销分析相结合就好了，可惜用的是文本、图像分析的例子。
并没有很惊艳的感觉~