推荐序2

如今的时代是一个数据时代，是一个数据产生价值的时代，是一个数据在具体的业务场景中被产品化的时代。这个时代的企业都面临着一个无法回避的问题——数据化转型，企业应该怎么办？

对互联网企业而言，这似乎不是问题。原因可能是，互联网企业从“出生”那天起，就相对比较注重数据分析与数据挖掘。但是，还有海量的传统企业，比如零售企业、机械制造企业、培训企业等，它们应该怎么办？一面是蒸蒸日上的业务，另一面是汹涌的数据化浪潮，该如何让数据和业务完美融合并进一步使数据成为企业的核心竞争力呢？

面对数据化转型的紧迫挑战，很多企业高管急需一套完整的、经过实践检验的方法论来指导企业前行。这套方法论不仅要包括前沿的数据分析方法，还要契合行业实践。行业实践不仅涉及数据、算法、产品，还包括隐私保护、数据治理、组织架构等管理经营层面的先进理念。那么应该去哪里寻找这样的方法论呢？

很幸运，TDU（TalkingData University）团队的新书《数据科学实战指南》很好地解决了这个问题。这是一本非常独特的书，它关乎数据科学，关乎产业实践，关乎组织治理，尤其适合正面临数据化转型的企业的从业者阅读。

从这本书中，你可以了解基本的数据科学方法论、数据科学工具、数据科学团队组织架构、数据治理理念，以及最重要的真实的成功案例。相信这本书一定会对你有所启发。

王汉生

北京大学光华管理学院教授

北京大学商务统计与经济计量系系主任

狗熊会创始人