数据实践之美(31位大数据专家的方技与思想)
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浙江嘉兴
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作者天善智能
出版社机械工业
ISBN9787111557036
出版时间2017-01
装帧其他
开本其他
定价79元
货号3742648
上书时间2024-10-28
商品详情
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作者简介
天善智能是一个专注于商业智能BI、数据分析、数据挖掘和大数据技术领域的技术社区，包括技术问答、博客、活动、学院、招聘、读书频道等众多版块。社区内容覆盖了与BI相关的几乎所有技术和产品:微软BI、IBMCognos、OracleBIEE、Kettle、Informatica、DataStage、SAPBO、QlikView、Tableau等等；以及数据分析、数据挖掘和大数据相关的技术领域，包括:R、Python、SPSS、Hadoop、Spark、Hive、Kylin等。天善智能的学员和注册会员覆盖靠前北京、上海、深圳以及广州等50多个大中小城市，在加拿大、美国、新西兰、澳大利亚、日本、德国、新加坡都有我们的海外学员，在数据领域圈里天善智能有着广泛的影响力。
天善智能致力于构建一个基于数据领域的生态圈，通过社区链接一切与数据相关的资源，与大家一起共同努力推动大数据、商业智能BI在靠前的普及和发展。
在社区发展的两年多时间里，天善智能也得到了靠前本土厂商的大力支持。同时，天善智能在社区也拥有一批很好知名的社区、技术大拿和热心用户，他们一起共同努力默默的维护和关心社区成长。
目录
赞誉
前言
Part 1 数据化思维
NO.1 数据化运营的方法论体系 张子良
NO.2 数据化营销中的“一·二·三” 叶秋萍
NO.3 企业数据化管理之巅—同业对标 王卫东
NO.4 管理数据化：柳传志30年管理智慧如何为我所用 袁华杰
NO.5 数据领导力—指标体系规划与管理驾驶舱设计 刘凯
Part 2 数据治理
NO.6 数据库开发实施工艺提升的6种途径 杨宝军
NO.7 ETL串并发数据跑批处理的理论与运用实践 何启平
NO.8 如何高效地对复杂数据进行清洗与转换 谢佳标
Part 3 BI与数据可视化
NO.9 商务智能业务分析构建“5步曲” 吕敏杰
NO.10 构建数据体系的两个“5步曲” 王桐
NO.11 成功实施BI项目的4大要素 贾岩
NO.12 Kimball理论在BI项目中的应用 郭川
NO.13 BI数据可视化分析SaaS产品前瞻 吕品
NO.14 大数据工程的系统架构设计和技术选型 韩庆安
NO.15 数据可视化4步工作法 温融冰
NO.16 如何用R语言对复杂数据进行可视化 谢佳标
NO.17 新思路，新体系：让银行报表的3大痛点不再是噩梦 袁华杰
NO.18 Cognos在金融银行业的最佳运用 吴永帆
Part 4 数据分析与数据挖掘
NO.19 如何做好一名商业分析师？ 吴奕君
NO.20 如何用数据驱动运营 桑文锋
NO.21 企业增长中的精细化分析和Growth Hacking 孔淼
NO.22 如何基于业务实现用户行为数据产品化 吴文波
NO.23 电商的数据化管理与运营 尚林栋
NO.24 零售业数据分析指标的管理与应用 沈嵘
NO.25 做好零售业数据分析必须解决的3个难点 邹斌
NO.26 如何用R语言做量化分析 张丹
NO.27 从BI到AI，数据分析的4个误区 彭耀
NO.28 企业如何利用跨行业数据挖掘标准流程开展大数据实践 张浩彬
NO.29 详解过程挖掘的技术和方法 汪尚
NO.30 个性化数据挖掘的关键技术与应用实践 陈运文
Part 5 大数据化之路
NO.31 教育行业的大数据实施路径 李宗海
NO.32 数据科学在互联网金融中的应用 张云松
NO.33 地理大数据驱动的智慧选址 张志成
附录
内容摘要
天善智能编著的《数据实践之美(31位大数据专家的方法技术与思想)》是数据技术领域具有里程碑意义的代表性著作，由国内知名的数据技术社区天善智能领衔组织和策划，首次将来自百度、腾讯、IBM、埃森哲、Teradata、永洪科技、达观数据、神策数据、同程旅游等20余家国内外在数据和互联网领域的领头羊企业的31位数据专家(CEO、CTO、VP、技术总监、架构师、高级分析经理、咨询总监等)联合在一
起，分享了他们在数据领域多年来积累下来的最感自豪的方法、技术与思想，同时对很多技术难题给出了经验性的解决方案，颇为珍贵!全书分为5大部分：Part1：数据化思维旨在帮助读者在企业的数据化运营和管理过程中建立和优化运用数据的思维，涵盖数据化运营、数据化营销、数据化管理、数据领导力等多个主题。
Part2：数据治理这部分内容有针对性地从技术的角度讲解了数据治理的一些重要技术，包括数据库开发与设计、ETL数据处理、复杂数据处理3大主题。
Part3：Bl与数据可视化这部分主要从“术”的角度对BI与数据可视化进行了讲解，涵盖商务智能业务构建、数据体系构建、
Bl项目的实施与应用、大数据系统的架构与技术选型、数据可视化的技术与工作方法等10个主题，内容丰富。
Part4：数据分析与数据挖掘数据分析与数据挖掘是大数据与人工智能时代最
核心的技术之一，也是本书的重中之重，包含数据驱动的运营和管理、精细化分析、数据产品化、零售数据分析、电商数据分析、行业数据和个性化数据的挖掘关键技术和标准流程等12个十分精彩的主题。
Part5：大数据化之路这部分内容主要讲解了如何真正将大数据技术、
大数据方案和架构落实到具体的行业应用中，选取了教育、互联网金融、商业地理应用3个领域的3个案例，对整个的实施过程和涉及的关键技术和业务考量都做了详细阐述，希望能读者以启发。
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