- 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
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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