幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

人人可做數據分析(從數據分析到數據驅動運營)

  • 作者：于琪|責編:劉志紅
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121461484
  • 出版日期：2023/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：167
人民幣：RMB 86 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    近幾年，數據分析、人工智慧、大數據平台等概念十分火爆，有些人感嘆：雖然學會了調用軟體演算法庫文件，在面對真實的業務問題時卻不知道從哪裡下手；雖然接觸了一個又一個能做數據分析的軟體工具，真要處理一個業務問題時，卻發現自己需要什麼樣的數據反而成了第一道門檻……「道不遠人」，好的東西不應該只作為高深莫測的內容讓人敬而遠之。本書將數據分析的思維作為主幹，銜接數據分析的各個環節，輔之以案例，幫助讀者建立體系化的數據分析知識，使數據分析成為一個普通技能，在工作和生活中發揮分析並解決問題的作用，最終實現「人人可做數據分析」。
作者介紹
于琪|責編:劉志紅
    于琪，東南大學軟體工程碩士，本科就讀於山東大學電氣工程學院，曾在電力自動化行業深耕多年，做研發、帶項目、帶產品，有豐富的產品管理和項目管理經驗，主導過「集中組屏型DTU」「單板型FTU」「光伏發電監控系統」等多個產品。著力于傳統工控行業的同時，在互聯網領域和「互聯網＋」的方向踐行多年，曾創立大提籃網商，現在目前在西門子中國研究院蘇州分部負責工業信息安全運營平台。
目錄
第1章  緒論
  1.1  數據分析話題的「樹模型」知識框架
  1.2  數據分析話題同樣存在「量變引起質變」的問題
  1.3  數據分析與其他學科的關係
第2章  數據採集、存儲與整理
  2.1  什麼是數據，數字就是數據嗎
  2.2  不同的應用場景對應不同的數據採集方式
  2.3  工業協議採集數據
  2.4  網頁埋點採集數據
  2.5  資料庫及合併表單
  2.6  數據清洗
  2.7  數據整理，多維度拆解
  2.8  數據集
  2.9  數據估算
第3章  大數據平台架構
  3.1  大數據時代的傳統數據處理方法
  3.2  大數據架構
  3.3  大數據平台的數據採集、處理、輸出與展示
  3.4  大數據平台不是核心
第4章  數據思維之基礎問題
  4.1  數據演算法VS數據應用
  4.2  AI高大上，傳統手段失效了嗎
  4.3  以前常用的一些方法論，如5W2H法不靈了
  4.4  信息摘要的敏感性，抓重點的能力
  4.5  物聯網等技術的發展催生了新的數據應用場景
  4.6  對數據分析的預期，要有合理的參照系
第5章  數據思維之數據素養
  5.1  數字時代，數據素養是重要的技能
  5.2  把一個具體業務問題轉化成一個數據可分析問題
  5.3  層層拆解，才見真章
  5.4  細緻拆解與辛普森悖論
  5.5  減熵：把事情流程化，把關係圖譜化
  5.6  指標思維
第6章  常見的數據分析綜合方法
  6.1  針對業務問題的「假設檢驗」
  6.2  分類利器：波士頓矩陣與RFM模型
  6.3  行動步驟利器：AARRR模型與UJM模型
  6.4  業務分析框架OSM
  6.5  成交總額GMV
第7章  數據可視化
  7.1  數據可視化的意義：探索性分析
  7.2  常見的數據可視化圖表
  7.3  數據可視化舉例
第8章  人工智慧與傳統數據分析的關係
  8.1  數據分析、傳統演算法、人工智慧之間的範疇關係
  8.2  目標的一致性及適用場景的區別
  8.3  以統計為主的傳統數據分析及其工具
  8.4  機器學習
第9章  數據驅動運營
  9.1  不同業務層次都有哪些數據分析需求

  9.2  不同行業領域都有些哪些數據分析需求
  9.3  數據驅動運營概述
  9.4  牛刀小試的一個例子
  9.5  數據分析與公司戰略地圖
參考文獻

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032