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数据实践之美  31位大数据专家的方法  技术与思想
  • 作 者:天善智能著
  • 出 版 社:北京:机械工业出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:7111557034
  • 标注页数:436 页
  • PDF页数:449 页
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Part1 数据化思维 1

NO.1 数据化运营的方法论体系&张子良 2

NO.2 数据化营销中的“一·二·三”&叶秋萍 9

NO.3 企业数据化管理之巅——同业对标&王卫东 21

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 33

NO.5 数据领导力——指标体系规划与管理驾驶舱设计&刘凯 41

Part2 数据治理 53

NO.6 数据库开发实施工艺提升的6种途径&杨宝军 54

NO.7 ETL串并发数据跑批处理的理论与运用实践&何启平 64

NO.8 如何高效地对复杂数据进行清洗与转换&谢佳标 74

Part3 BI与数据可视化 91

NO.9 商务智能业务分析构建“5步曲”&吕敏杰 92

NO.10 构建数据体系的两个“5步曲”&王桐 109

NO.11 成功实施BI项目的4大要素&贾岩 119

NO.12 Kimball理论在BI项目中的应用&郭川 127

NO.13 BI数据可视化分析SaaS产品前瞻&吕品 145

NO.14 大数据工程的系统架构设计和技术选型&韩庆安 153

NO.15 数据可视化4步工作法&温融冰 164

NO.16 如何用R语言对复杂数据进行可视化&谢佳标 169

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 184

NO.18 Cognos在金融银行业的最佳运用&吴永帆 196

Part4 数据分析与数据挖掘 207

NO.19 如何做好一名商业分析师?&吴奕君 209

NO.20 如何用数据驱动运营&桑文锋 217

NO.21 企业增长中的精细化分析和Growth Hacking&孔淼 237

NO.22 如何基于业务实现用户行为数据产品化&吴文波 247

NO.23 电商的数据化管理与运营&尚林栋 256

NO.24 零售业数据分析指标的管理与应用&沈嵘 284

NO.25 做好零售业数据分析必须解决的3个难点&邹斌 291

NO.26 如何用R语言做量化分析&张丹 316

NO.27 从BI到AI,数据分析的4个误区&彭耀 335

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 342

NO.29 详解过程挖掘的技术和方法&汪尚 352

NO.30 个性化数据挖掘的关键技术与应用实践&陈运文 382

Part5 大数据化之路 401

NO.31 教育行业的大数据实施路径&李宗海 402

NO.32 数据科学在互联网金融中的应用&张云松 409

NO.33 地理大数据驱动的智慧选址&张志成 419

附录 433

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