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DataFocus智能數據分析與可視化(浙江省普通本科高校十四五重點立項建設教材)/大數據與人工智慧技術叢書

  • 作者：編者:董雪梅//王勵勵|責編:黃芝//薛陽
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302718291
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：240
人民幣：RMB 79.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要介紹基於國產的搜索式數據分析軟體——DataFocus進行智能數據分析及可視化的操作方法和實踐案例。本書共包含8章內容，其中，第1?3章分別介紹使用DataFocus進行搜索式分析、可視化以及製作數據看板的操作方法。第4、5章分別介紹探索性數據分析以及歸因分析的概念、方法以及基於DataFocus進行實踐分析的步驟。第6章重點介紹DataFocus結合大語言模型技術提供的對話式智能數據分析工具——FocusGPT的使用方法。第7、8章分別介紹DataFocus的數據表管理和系統管理功能模塊。
    本書適合作為高等院校商務數據分析、大數據技術與應用、人工智慧、應用統計學等相關專業學生的教材，也適合作為數據分析愛好者的自學指南和參考手冊。
作者介紹
編者:董雪梅//王勵勵|責編:黃芝//薛陽
目錄
第1章  搜索即分析
  1.1  DataFocus簡介
    1.1.1  DataFocus概述
    1.1.2  DataFocus系統架構
    1.1.3  DataFocus賬戶創建
    1.1.4  DataFocus的功能模塊
  1.2  數據的導入與導出
    1.2.1  從本地導入表
    1.2.2  從數據源中導入表
    1.2.3  從API導入表
    1.2.4  從HTTP導入表
    1.2.5  導出數據
  1.3  多表關聯
  1.4  數據集
  1.5  關鍵詞搜索
    1.5.1  做對比Compare
    1.5.2  看變化Change
    1.5.3  問排名Sort
    1.5.4  抓典型Typical
    1.5.5  圈範圍Range
    1.5.6  定數值Numbers
    1.5.7  時間窗Time&Period
    1.5.8  選日期Date
  1.6  公式生成
    1.6.1  聚合函數
    1.6.2  分析函數
    1.6.3  字元串函數
    1.6.4  數字函數
    1.6.5  類型轉換函數
    1.6.6  邏輯函數
    1.6.7  混合函數
    1.6.8  時間日期函數
    1.6.9  公式嵌套
  1.7  指標公式
  1.8  搜索即分析案例：用戶畫像分析
  本章小結
  課後習題1
第2章  圖表
  2.1  表格
  2.2  基礎圖形
  2.3  高級圖形
  2.4  圖表個性化設置
    2.4.1  通用屬性配置
    2.4.2  線條配置
    2.4.3  X軸、Y軸配置
    2.4.4  圖例配置
    2.4.5  網格線配置
    2.4.6  數據標籤格式配置
    2.4.7  懸浮文本配置
    2.4.8  標度配置

    2.4.9  分析器配置
    2.4.10  擴展搜索結果配置
    2.4.11  定時刷新配置
    2.4.12  告警提示配置
    2.4.13  切片放大
  2.5  圖表固化
  2.6  複製圖表
  2.7  單個圖表導出
  2.8  圖表應用案例：客戶黏性分析
  本章小結
  課後習題2
第3章  數據看板
  3.1  創建數據看板
  3.2  數據看板個性化設置
    3.2.1  數據看板樣式配置
    3.2.2  組件樣式配置
  3.3  自定義組件
    3.3.1  問答
    3.3.2  文本
    3.3.3  篩選
    3.3.4  媒體
    3.3.5  素材
    3.3.6  組件
    3.3.7  模板
    3.3.8  圖層
  3.4  鏈接調用
  3.5  數據看板關聯圖
  3.6  數據看板交互
    3.6.1  數據看板任務欄
    3.6.2  看板聯動
    3.6.3  數據看板鑽取
    3.6.4  數據詳情展示
    3.6.5  臨時隱藏該類別
    3.6.6  圖片切片放大
    3.6.7  問答其他操作
  3.7  數據應用
    3.7.1  創建數據應用
    3.7.2  編輯數據應用
    3.7.3  查看數據應用
  3.8  輪播看板
  3.9  數據簡報
  3.10  數據看板應用案例：物流行業數據分析
  本章小結
  課後習題3
第4章  探索性數據分析
  4.1  數據收集
  4.2  認識數據
    4.2.1  數據結構類型
    4.2.2  結構化數據的類型
  4.3  數據預處理

    4.3.1  數據類型轉換
    4.3.2  數據形式轉換
    4.3.3  搜索拓展
    4.3.4  其他數據預處理
  4.4  簡單統計數據分析及可視化
  4.5  探索性數據分析應用案例：醫院問診數據分析
  本章小結
  課後習題4
第5章  歸因分析
  5.1  歸因分析的基本概念
  5.2  歸因分析常用方法
    5.2.1  貢獻度歸因
    5.2.2  沙普利歸因分析
  5.3  貢獻度歸因分析
    5.3.1  自動歸因分析
    5.3.2  右鍵快速歸因
    5.3.3  手動配置歸因分析
  5.4  沙普利歸因分析
  5.5  歸因分析應用案例：電商企業營銷歸因分析
  本章小結
  課後習題5
第6章  智能數據分析
  6.1  智能洞察
    6.1.1  智能洞察分析
    6.1.2  洞察分析演算法
  6.2  小慧關鍵詞解析
    6.2.1  小慧工作原理
    6.2.2  對話式數據分析
  6.3  FocusGPT智能助手
    6.3.1  FocusGPT工作原理
    6.3.2  FocusGPT的功能介紹
  6.4  智能數據助手應用案例：電商銷售分析
  本章小結
  課後習題6
第7章  數據管理
  7.1  數據表處理
    7.1.1  數據表詳情
    7.1.2  創建中間表
    7.1.3  創建視圖
  7.2  數據治理
    7.2.1  數據資產目錄
    7.2.2  數據資產全景
    7.2.3  數據服務API
  本章小結
  課後習題7
第8章  系統管理
  8.1  組織架構
    8.1.1  角色
    8.1.2  用戶列表
    8.1.3  組織架構設置

  8.2  許可權管理
    8.2.1  為角色配置資源——數據表類
    8.2.2  為角色配置資源——數據源類
    8.2.3  為角色配置資源——歷史問答類
    8.2.4  為角色配置資源——數據看板類
    8.2.5  為角色配置資源——數據應用類
    8.2.6  為角色配置資源——項目類
  8.3  全局配置
    8.3.1  基礎配置
    8.3.2  地理位置配置
    8.3.3  其他配置
  8.4  搜索配置
  8.5  定時更新
  8.6  定時發送
    8.6.1  機器人管理
    8.6.2  同步消息
    8.6.3  定時推送
  8.7  系統公式
    8.7.1  新增自定義公式
    8.7.2  編輯自定義公式
  8.8  介面鑒權
  8.9  主題配置
  8.10  首頁推薦
  本章小結
  課後習題8

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