数据、模型与决策是应用数学建模和计算机技术帮助决策者解决问题。作为国外一本优秀的数据、模型与决策的教材,本书具有以下特色: 1.对枯燥、复杂和技术化的数学问题用简明易懂的语言予以解释,兼顾严谨的数理逻辑。 2.突出建模分析框架和基础逻辑的讲授和训练,在某种程度上实现了艺术与科学的有机融合。 3.课后习题丰富,并配有网络题库,供自学者加强训练,及时检查对理论模型及其求解方法的掌握程度。 第12版把修订重点放在企业和组织的*技术发展上,增加了商业分析(第1章)、项目风险(第8章)以及数据挖掘(第14章)等内容。
这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业,华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例,不仅能让读者即学即用,还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章,内容从逻辑上分为四个部分。 第一部分(第1~3章) 第1章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇,介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架;第2章从企业政策和架构协同的角度,介绍了企业级的数据综合治理体系,理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系,明确了数据管理的责任主体在业务;第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和
本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和近期新研究进展。本书对前两版做了全面修订,加强和重新组织了全书的技术内容,重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容,还全面讲述了OLAP和离群点检测,并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都推荐阅读的参考书,是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材,可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。