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數(shù)據(jù)實踐之美-31位大數(shù)據(jù)專家的方法.技術(shù)與思想

數(shù)據(jù)實踐之美-31位大數(shù)據(jù)專家的方法.技術(shù)與思想

出版社：機械工業(yè)出版社出版時間：2017-01-01
開本： 32開 頁數(shù)： 436
中 圖 價:¥30.0(3.8折) 定價  ¥79.0 登錄后可看到會員價
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數(shù)據(jù)實踐之美-31位大數(shù)據(jù)專家的方法.技術(shù)與思想 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)實踐之美-31位大數(shù)據(jù)專家的方法.技術(shù)與思想 本書特色

全書一共33篇文章，根據(jù)主題分為了5個部分：Part1數(shù)據(jù)化思維，專注思維。Part2數(shù)據(jù)治理，專注技術(shù)。Part3BI與數(shù)據(jù)可視化。Part4數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘。Part5大數(shù)據(jù)化之路，主要講解不同行業(yè)是如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)的。所有文章均獨立成篇，在滿足碎片化閱讀的同時，也能讓讀者進行深入的思考和橫向比較，幫助用戶在碰到類似問題的時候打開思路、獲得經(jīng)驗上的快速成長。

數(shù)據(jù)實踐之美-31位大數(shù)據(jù)專家的方法.技術(shù)與思想 內(nèi)容簡介

來自全球20余家知名數(shù)據(jù)公司的31位數(shù)據(jù)專家分享了他們在數(shù)據(jù)化思維、數(shù)據(jù)治理、BI與數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)應(yīng)用5大主題下的佳實踐

數(shù)據(jù)實踐之美-31位大數(shù)據(jù)專家的方法.技術(shù)與思想 目錄

目　錄贊譽前言Part 1　數(shù)據(jù)化思維 // 1NO.1　數(shù)據(jù)化運營的方法論體系　張子良 // 2NO.2　數(shù)據(jù)化營銷中的“一·二·三”　葉秋萍 // 9NO.3　企業(yè)數(shù)據(jù)化管理之巔—同業(yè)對標　王衛(wèi)東 // 21NO.4　管理數(shù)據(jù)化：柳傳志30年管理智慧如何為我所用　袁華杰 // 33NO.5　數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)力—指標體系規(guī)劃與管理駕駛艙設(shè)計　劉凱 // 41Part 2　數(shù)據(jù)治理 // 53NO.6　數(shù)據(jù)庫開發(fā)實施工藝提升的6種途徑　楊寶軍 // 54NO.7　ETL串并發(fā)數(shù)據(jù)跑批處理的理論與運用實踐　何啟平 // 64NO.8　如何高效地對復(fù)雜數(shù)據(jù)進行清洗與轉(zhuǎn)換　謝佳標// 74Part 3　BI與數(shù)據(jù)可視化 // 91NO.9　商務(wù)智能業(yè)務(wù)分析構(gòu)建“5步曲”　呂敏杰 // 92NO.10　構(gòu)建數(shù)據(jù)體系的兩個“5步曲”　王桐 // 109NO.11　成功實施BI項目的4大要素　賈巖 // 119NO.12　Kimball理論在BI項目中的應(yīng)用　郭川 // 127NO.13　BI數(shù)據(jù)可視化分析SaaS產(chǎn)品前瞻　呂品 // 145NO.14　大數(shù)據(jù)工程的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計和技術(shù)選型　韓慶安 // 153NO.15　數(shù)據(jù)可視化4步工作法　溫融冰 // 164NO.16　如何用R語言對復(fù)雜數(shù)據(jù)進行可視化　謝佳標// 169NO.17　新思路，新體系：讓銀行報表的3大痛點不再是噩夢　袁華杰 // 184NO.18　Cognos在金融銀行業(yè)的*佳運用　吳永帆 // 196Part 4　數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘 // 207NO.19　如何做好一名商業(yè)分析師？　吳奕君 // 209NO.20　如何用數(shù)據(jù)驅(qū)動運營　桑文鋒 // 217NO.21　企業(yè)增長中的精細化分析和Growth Hacking　孔淼 // 237NO.22　如何基于業(yè)務(wù)實現(xiàn)用戶行為數(shù)據(jù)產(chǎn)品化　吳文波 // 247NO.23　電商的數(shù)據(jù)化管理與運營　尚林棟 // 256NO.24　零售業(yè)數(shù)據(jù)分析指標的管理與應(yīng)用　沈嶸// 284NO.25　做好零售業(yè)數(shù)據(jù)分析必須解決的3個難點　鄒斌 // 291NO.26　如何用R語言做量化分析　張丹 // 316NO.27　從BI到AI，數(shù)據(jù)分析的4個誤區(qū)　彭耀 // 335NO.28　企業(yè)如何利用跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標準流程開展大數(shù)據(jù)實踐　張浩彬 // 342NO.29　詳解過程挖掘的技術(shù)和方法　汪尚 // 352NO.30　個性化數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用實踐　陳運文 // 382Part 5　大數(shù)據(jù)化之路 // 401NO.31　教育行業(yè)的大數(shù)據(jù)實施路徑　李宗海 // 402NO.32　數(shù)據(jù)科學(xué)在互聯(lián)網(wǎng)金融中的應(yīng)用　張云松 // 409NO.33　地理大數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧選址　張志成 // 419附錄 // 433
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數(shù)據(jù)實踐之美-31位大數(shù)據(jù)專家的方法.技術(shù)與思想 作者簡介

呂品，天善智能CEO。天善智能是一個專注于商業(yè)智能BI、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)社區(qū) ，包括技術(shù)問答、博客、活動、學(xué)院、招聘、讀書頻道等眾多版塊。社區(qū)內(nèi)容覆蓋了與?BI?相關(guān)的幾乎所有技術(shù)和產(chǎn)品:微軟BI、IBM Cognos、Oracle BIEE、Kettle、Informatica、DataStage、SAP BO、QlikView、Tableau等等;以及數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，包括:R、Python、SPSS、Hadoop、Spark、Hive、Kylin等。天善智能的學(xué)員和注冊會員覆蓋國內(nèi)北京、上海、深圳以及廣州等50多個大中小城市，在加拿大、美國、新西蘭、澳大利亞、日本、德國、新加坡都有我們的海外學(xué)員，在數(shù)據(jù)領(lǐng)域圈里天善智能有著廣泛的影響力。?天善智能致力于構(gòu)建一個基于數(shù)據(jù)領(lǐng)域的生態(tài)圈，通過社區(qū)鏈接一切與數(shù)據(jù)相關(guān)的資源，與大家一起共同努力推動大數(shù)據(jù)、商業(yè)智能BI在國內(nèi)的普及和發(fā)展。?在社區(qū)發(fā)展的兩年多時間里，天善智能也得到了國內(nèi)本土廠商的大力支持。同時，天善智能在社區(qū)也擁有一批非常知名的社區(qū)領(lǐng)袖、技術(shù)大拿和熱心用戶，他們一起共同努力默默的維護和關(guān)心社區(qū)成長。

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