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智能數據分析(入門實戰與平台構建)/數據分析與決策技術叢書

  • 作者：陳雪瑩|責編:董惠芝
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111710646
  • 出版日期：2022/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：232
人民幣：RMB 119 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一本從實戰角度解讀如何進行智能數據分析及搭建智能數據分析平台的工具書，目的是幫助讀者全面認識並在實際工作中靈活使用智能數據分析方法和工具，同時構建可用的智能數據分析環境。本書不僅包含關於智能數據分析的基礎知識，還包含進行智能數據分析必備的方法、工具、案例，以及平台的搭建方案。書中融入了作者多年的一線實踐經驗，而且在體系化、可視化、易學性等方面下了很大功夫。
    本書面向初級、中級數據分析人員及數據分析平台產品經理。為了幫助讀者理解，書中不僅採用通俗易懂的語言，而且提供了百余幅作者專門繪製的示意圖，更為難能可貴的是，書中包含了大量一線實踐案例。
    全書共分為8章。
    第1、2章在全面剖析智能數據分析及其發展歷程的基礎上，從痛、悟、層、法角度深入解讀了做好智能數據分析必備的四大基礎知識。這四類基礎知識分別回答了「為什麼」「是什麼」「有什麼」「怎麼辦」四個方面的問題。
    第3?5章從數據資產管理、數據統計與數據挖掘、數據可視化三個方面分享了做好智能數據分析的思路、方法與技巧。其中，從管、存、算、規、治五個方面展開介紹數據資產管理；基於演算法模型介紹了描述、診斷、預測、指導四個方面的分析方法；從多個維度介紹如何構建好的可視化圖表、報告以及可視化案例，幫助廣大讀者講好數據故事。
    第6?8章介紹如何量身定製自己的智能數據分析平台。這部分不僅分析了智能數據分析平台的構建方法和相應的行業實踐，還從架構角度介紹了一個功能完善的智能數據分析平台需要具備哪些要素、模塊。
作者介紹
陳雪瑩|責編:董惠芝
    陳雪瑩，現就職于某知名IT企業，擁有多年企業管理軟體實施及數據分析平台產品管理一線從業經歷，在數據分析、產品設計及項目管理方面擁有豐富的經驗。曾主導某大型集團企業資金管理信息化標準體系搭建、數字化創新應用平台產品規劃及設計。主導規劃及設計的產品已成功支撐大型集團企業、行業協會、政府部門等完成數據分析項目建設。通過PMP項目管理認證，參與並獲得專利授權6項。
目錄
前言
第一部分  基礎知識
  第1章  初識智能數據分析
    1.1  智能數據分析的定義
    1.2  基礎理論體系
      1.2.1  DIKW
      1.2.2  CRISP-DM
    1.3  數據分析的發展
      1.3.1  分析思路的演進
      1.3.2  分析工具的發展
      1.3.3  組織體系的變革
      1.3.4  未來趨勢
    1.4  本章小結
  第2章  智能數據分析基本知識
    2.1  數據分析之「痛」
      2.1.1  數據找不到
      2.1.2  數據質量差
      2.1.3  分析手段舊
      2.1.4  分析效率低
      2.1.5  數據雜亂
    2.2  數據分析之「悟」
      2.2.1  數據「收納」
      2.2.2  尋找「好數據」
      2.2.3  向「數據科學家」看齊
    2.3  數據分析之「層」
      2.3.1  描述性分析
      2.3.2  診斷性分析
      2.3.3  預測性分析
      2.3.4  指導性分析
    2.4  數據分析之「法」
      2.4.1  分析思維
      2.4.2  分析方法
    2.5  本章小結
第二部分  理論方法
  第3章  數據資產管理
    3.1  認識數據資產管理
      3.1.1  發展歷程
      3.1.2  基本內容
    3.2  數據之「管」
      3.2.1  數據的4個層次
      3.2.2  元數據
      3.2.3  數據標籤
      3.2.4  主數據
    3.3  數據之「存」
      3.3.1  數據湖
      3.3.2  數據倉庫
      3.3.3  數據集市
    3.4  數據之「算」
      3.4.1  數據清洗
      3.4.2  數據加工

      3.4.3  數據ETL
    3.5  數據之「規」
      3.5.1  數據標準
      3.5.2  規範制度
    3.6  數據之「治」
      3.6.1  高層負責
      3.6.2  組織保障
      3.6.3  機制建立
    3.7  本章小結
  第4章  數據統計及數據挖掘
    4.1  相關基礎概念
    4.2  描述性統計分析方法
      4.2.1  常規統計
      4.2.2  集中趨勢統計
      4.2.3  離散趨勢統計
    4.3  診斷性分析方法
      4.3.1  因素分析法
      4.3.2  上卷與下鑽
      4.3.3  關聯分析
    4.4  預測性分析方法
      4.4.1  線性回歸
      4.4.2  邏輯回歸
      4.4.3  K-Means演算法
    4.5  指導性分析方法
      4.5.1  決策樹
      4.5.2  隨機森林
      4.5.3  協同過濾
      4.5.4  神經網路
    4.6  本章小結
  第5章  數據可視化分析
    5.1  可視化簡史
      5.1.1  18世紀以前：圖形符號
      5.1.2  18?19世紀：統計圖形從萌芽到繁盛
      5.1.3  20世紀：多維信息圖形規範化
      5.1.4  21世紀以來：交互可視化
    5.2  可視化圖表基礎理論
      5.2.1  比較分析
      5.2.2  構成分析
      5.2.3  分佈分析
      5.2.4  關聯分析
    5.3  「好圖表」和「壞圖表」
      5.3.1  好看
      5.3.2  好懂
      5.3.3  好用
    5.4  「好報告」和「壞報告」
      5.4.1  布局合理
      5.4.2  色彩統一
      5.4.3  字體、字型大小協調
    5.5  可視化案例
    5.6  本章小結

第三部分  平台實戰
  第6章  企業級智能數據分析平台搭建
    6.1  構建數據分析「生態系統」
      6.1.1  數據生態的範疇
      6.1.2  構建有效的組織體系
      6.1.3  營造良好的數據文化氛圍
    6.2  搭建智能數據分析平台
      6.2.1  平台願景
      6.2.2  基礎設施
      6.2.3  建設內容
    6.3  本章小結
  第7章  企業級數據分析平台必備的能力
    7.1  多源化數據匯聚能力
      7.1.1  批式數據接入能力
      7.1.2  實時數據感知能力
    7.2  體系化指標管理能力
      7.2.1  指標體系構建能力
      7.2.2  指標計算及關係管理能力
    7.3  可視化數據準備能力
      7.3.1  數據清洗及加工能力
      7.3.2  數據鏈路管理及更新能力
    7.4  自助式分析展示能力
      7.4.1  多維度圖表分析展示能力
      7.4.2  多表頭表格分析展示能力
      7.4.3  出具多樣化分析報告能力
    7.5  可管理的模型構建能力
      7.5.1  數據模型構建能力
      7.5.2  指標模型構建能力
      7.5.3  演算法模型構建能力
      7.5.4  展示模型構建能力
    7.6  智能化搜索推薦能力
      7.6.1  智能數據搜索推薦能力
      7.6.2  智能問答語義解析能力
      7.6.3  智能文本生成能力
    7.7  本章小結
  第8章  智能數據分析平台應用案例及實踐
    8.1  政府宏觀經濟大數據倉庫
      8.1.1  宏觀經濟數據匯聚
      8.1.2  數據標準建立
      8.1.3  平台運行情況監控
      8.1.4  宏觀經濟分析場景
    8.2  電商運營與管理分析平台
      8.2.1  用戶行為分析及商品推薦
      8.2.2  商品發售及庫存安排
      8.2.3  銷售情況實時監控
    8.3  集團企業經營管理數據分析平台
      8.3.1  分析平台門戶
      8.3.2  經營管理指標體系構建
      8.3.3  主題場景模型搭建
      8.3.4  管理分析平台的應用

    8.4  本章小結

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