作者介绍
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
内容介绍
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。
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