内容简介这是一部能指引零基础读者顺利完成数据资产入表的实操性著作。它不仅为读者提供了数据资产入表所需的全部知识,还给出了实际操作层面的方法指引;既是数据资产入表的初学者指南,也是企业实施数据资产入表操作的工作手册。本书由数据资产管理领域的标杆企业亿信华辰倾情奉献,同时融合了行业的先进实践经验,开创性提出 数据资产三次入表理论 (数据原始资源入表、数据产品入表、数据金融资产入表),得到了来自学术界和企业界的12位数据资产管理专家的高度评价和强烈推荐。本书分为四部分,不仅从战略、方法、工具、实操、案例等角度为读者提供了全面的数据资产入表知识体系,还前瞻性地探讨了数据资产入表后的价值挖掘、资产评估和金融创新。第一部分 数据资产入表全景概览(第1和第2章)深入分析数据资产入表的宏观背景、核
数字技术为企业的管理方式带来颠覆性变革,我们正在经历从依赖企业管理者解读数据并做出业务决策,到由算法通过计算数据做出分析和判断,然后自动指挥业务活动的转变。作为企业管理者,需要思考如何顺应时代趋势,利用数字技术,实现企业管理方式升级,提升管理效率,降低管理费用,提高企业竞争力。撰写本书的主要目的是,帮助企业体系化地推进数字化管理升级。本书的主要内容包括数字技术驱动企业管理方式升级、企业数字化管理体系的四条线、企业数字化管理体系建设七步法、企业数字化管理体系建设实战、企业数字化管理体系建设中的瓶颈与难点、企业数字化管理体系建设的技术架构,以及未来数字智能技术展望。
内容介绍 本书从业务、数据、运营3个维度为电商的经营和决策提供了科学的方法论,是一部电商运营真经,真正做到了“业务中有数据,数据中有运营”。作者是资深的电商行业专家,从事电商数据分析与数据化运营10余年,本书是他在多个知名电商品牌操盘多个千万级项目的经验总结。 为了增强本书的趣味性和读者的角色代入感,本书采用了纪实和叙事的写作手法,书中虚拟了3个核心人物: ?Alex:临危受命、勇挑重担、运筹帷幄的BI部门经理(资深数据分析师)。 ?叶子:有电商行业从业经验但是不懂数据分析的业务员。 ?大白:从其他行业转型到电商行业的数据分析师。 全书有两条主线: ?暗线:叶子和大白在Alex的指导和帮助下成长为“精业务、精数据、精运营”的“三精”数据分析师的经历,这对数据分析师的职业规划和成长有重要借鉴意义。 ?明线:Alex将
本书是中山大学重点学科建设成果,获中国矿物岩石地球化学协会大数据与数学地球科学专业委员会推荐,是我国*部地质科学大数据与机器学习教材。本书是中山大学研究生试用研究型教材,对运用大数据挖掘与机器学习算法解决地球科学问题大有裨益。适合地质科学领域研究生和高年级本科生做教材,也可供科研人员研究时参考。它系统地介绍了地球科学大数据挖掘与机器学习的基本框架与原理,重点分析高维数据的降维、分类与预测、大图形社区结构识别、无限流数据处理、机器学习及人工智能地质学的建模过程,对必要的应用场景,使用Python语言给出案例。
本书面向数学与工程计算,主要讲解了MATLAB 2017a软件基础、初等数学专题概要、高等数学基本问题、线性代数与矩阵论基本问题、概率论与数理统计基本问题、数值分析基本问题、CASIO fx 991CN X(中文版)函数科学计算器简介七方面的内容。本书适合大中专院校理工科学生学习使用,也可供广大科研人员、学者、工程技术人员及MATLAB专业人员参考。
洞见产业新生态,解码数字新经济 行业场景真实展示 实际案例深度梳理,感受数字转型路径风格 谭建荣院士、郭华东院士、邬贺铨院士、张宏科院士 共同推荐 《产业数字化 释义、场景及应用案例》以《 十四五 数字经济发展规划》中产业数字化部分的核心内容为纲领,从入选工业和信息化部的大数据产业发展示范项目中,选取了具有产业代表性的来自生产一线的数字化转型实践案例,连同数字化建设和转型的共性基础内容,组织了42 个案例,从实践背景、方法手段、主要应用的技术、实践过程中遇到的典型问题、实施流程、典型应用场景等方面,分享了多个行业、多家单位的实践经验,以期帮助读者对产业数字化转型产生更为具体的了解和体会、获得间接经验,为读者提升数字认知和工作能力做一定的基础铺垫。 本书适合具有产业数字化转型需求的相关企业的管理者、
在新媒体时代,如果对新闻报道、网上搜索的结果或者所谓的 专家告知 不加思考地完全相信,那你就等着上当受骗吧! 本书围绕当今*受瞩目的大数据科学理论,通过日本政府公布的公开数据,集中针对访日游客的增加、舆论调查的可靠性、 安倍经济学 的成果、东日本大地震后的状况、相对贫困、失业率的下降、年轻人远离ХХ、全球变暖问题、减肥、恩格尔系数的上升等10个主题进行数据解读,帮助读者模拟体验数据读取方法,提高理解和分析数据的能力,挖掘出数据背后隐藏的真相。 作为 大数据分析 的超级入门书,即使不擅长数学、不了解统计学的人,读完本书也可以彻底掌握数据解读方法!
本书以大数据为研究背景,系统分析了传统数据技术当前存在的问题以及面临的挑战,并对比了当前主流的面向大数据的数据库解决方案,在此基础上阐述了笔者的研究工作:基于MapReduce平台高处处理大数据的OLAP研究。书中反应了当前大规模数据仓库研究的热点和成果,值得大数据研究的人员参考和应用。
本书主要作为教育领域从事教育大数据研究工作者的参考用书。本书从教育大数据的重要意义、国内外教育大数据的研究现状以及政策支持出发,对教育大数据的相关概念和内涵做阐述说明,介绍了教育大数据的技术、技术标准、治理与开放、风险管理与法律政策,重点阐述了教育大数据在教育领域的典型应用,包括教育大数据在课堂教育、校园管理、在线教育、开放远程教育、教育培训行业以及学生综合素质评价等方面的应用,*后提出教育大数据的发展趋势和机遇挑战。
内容简介 这是一部面向初级广告优化师、渠道运营人员的广告数据分析和效果优化的实战指南。 数据分析功底的深浅,决定了广告优化师能力水平的高低。这本书一方面告诉读者成为一名厉害的广告优化师需要掌握的数据分析技能,以及如何快速掌握这些技能;一方面又为读者总结了SEM广告、信息流广告、应用商店广告数据的分析方法论和效果优化的方法,以及多广告推广渠道的统筹优化。书中提供大量真实数据案例,助你提升广告数据分析的理论深度和业务水平。 全书一共8章: 第1-3章全面讲解了广告优化中的统计学,包括计学和广告数据定量分析的主要思想、统计学与广告优化的关系、广告数据分析中的统计学原理,以及如何用图表描述广告数据。 第4-7章依次讲解了SEM广告的优化痛点以及相应的数据分析解决思路、信息流广告优化面临的难点以及针对性的数
进入大数据时代,让数据开口说话将成为司空见惯的事情,本书将从大数据时代的前因后果讲起,全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容,展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。
本书从整体上进行了改编、扩展和提升。主题内容也有所延伸,其中包括数据的类型与域、表的比较、映像关系、聚集操作符与汇总、视图更新以及子查询。还特别收录了一个新附录 NoSQL与关系理论。 本书涵盖以下内容: 是否可以编写SQL查询找到在公司每个编程部门都至少工作过一次的员工? 你是否可以确保查询的正确性?为什么恰当的列命名非常重要? 数据库中的null会带来错误的答案。为什么?你又能做什么? 映像关系如何能帮助你表述复杂的SQL查询? 虽然SQL支持 量化比较 ,但是尽量不要使用。为什么?怎样才能避免使用?
本书覆盖了数据仓储构建的所有主要领域,包括数据仓储的定义和环境;数据仓储的4个类型、对数据仓储的5类共15个要求;2个方法论的总结及3个构建方法。本书给出了一个高性能的参照系统结构。基于此参照系统结构,本书系统地讨论了大量设计议题、并包括21个设计建议、8个实践建议、7个设计原则、27个通用算法和技术、12个元数据驱动的通用操作符、7个工作过程、4个范式基础及范式原则。
本书是深入研究互联网思维的经典之作,从互联网思维的定义到互联网思维应用的具体案例表现。作者深入浅出、条分缕析,全面阐述互联网思维的内核与精神,逐一点评当前关于互联网思维的各种观点。本书从初级的互联网思维应用到高端的粉丝经济,平台建设,自媒体营销的方法都有详细讲解介绍。让读者了解什么是互联网思维的同时还能学会把互联网思维运用到自己的工作学习已经生活中 进入大数据时代,让数据开口说话将成为司空见惯的事情,本书将从大数据时代的前因后果讲起,全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容,展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。
《城市发展的数据逻辑》通过对城市空间数据和非空间数据(如地形数据、建筑物数据、城市环境数据等)反映城市发展现状和历史的数据进行分析、挖掘,论述城市发展的规律和内在逻辑,为城市发展提供了重要的分析工具和科学依据。 《城市发展的数据逻辑》系统、全面地介绍了与城市发展有关的各种空间数据。在此基础上介绍了国内外对城市生产的研究现状,总结了目前国内外城市大数据研究的形成和发展、城市生长模型及其新方法,并借助一些典型案例,介绍应用城市生长技术的流程与方法。《城市发展的数据逻辑》还介绍了GIS、RS、GPS等新技术在城市发展及城市规划中的应用,以及如何使用新的信息技术方法揭示城市发展过程中诸如道路交通、城市建筑、公共设施等城市因子与城市发展的内生联系。 《城市发展的数据逻辑》的读者对象是城市发展领域
内容简介 增强型分析是数据科学的未来,本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策,即增强型分析。 本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的数据科学家,在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验,他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型,解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。 全书的内容由两条主线贯穿: 技术主线:一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处理技术,一方面讲解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技术如何为数据分析赋能。 业务主线:在数字化转型的大时代背景下,如何通过数据分析实现智慧营销、智慧风险管控,实现由初级的“主动营销”到“被动营销”,再到“全渠道协同营销”等营销手段的升级应用。 本书的重点聚焦在本质内容上,即数据处理
《数据密集型计算和模型》一书涵盖了数据密集型计算的体系结构、计算模型和编程方法,内容系统全面,着重介绍原理和方法。并配以图片,便于读者理解。 《数据密集型计算和模型》一书前半部分,重点介绍了数据密集型计算的概况,及其与高性能计算和云计算的异同、应用领域以及面临的挑战问题;巨量数据时代的计算机组织体系和技术;内存计算组织体系和技术;等等。后半部分重点介绍了几个常见的计算模型,如MapReduce模型、BSP模型和Dryad模型,并综合介绍了一些专门领域的计算模型,如All-Pairs模型等。 数据密集型计算是大数据时代的标志。《数据密集型计算和模型》一书借鉴了近年来在该领域的研究成果,有一定的创新,其出版较好地弥补了市场空白。
《大数据挖掘》一书系统介绍了大数据挖掘的概念、原理、技术和应用。包括:认识和理解大数据;大数据挖掘需要的相关技术(大数据获取技术、大数据存储管理技术和大数据可视化技术等);大数据计算框架;大数据挖掘任务(关联分析、聚类分析、分类分析、演变分析、特异群组分析和异常分析);大数据应用实现;以及大数据挖掘工具。 《大数据挖掘》对大数据挖掘技术进行了全面而细致的定义和归纳,并将向读者展现该领域*研究热点和技术。关于大数据应用实现章节的内容将采用作者实际主持和完成的大数据挖掘项目为实际案例,阐述大数据挖掘应用实现过程中的问题、解决方案和取得的成果。 《大数据挖掘》一书的主要读者是数据科学专业的高等学校学生及老师,从事数据和信息质量工作的研究人员、技术人员、管理人员和决策人员
手机带给中国社会的不仅仅是人们日常生活的改变, 还有不断丰富和完善的新型产业链。本书在延续手机人系列对于族群与趋势继续进行深入透视的基础上, 首次公布从2009 年积累的行业数据, 系统地以专业数据建模的方式来分析移动互联网相关的垂直产业, 其中既包含传统的运营商、手机品牌等产业, 也有新兴的细分垂直产业。
这是公认的、权威的适合教学和零基础自学的R语言与数据挖掘教程,华南师范大学、广东工业大学、广西科技大学等20余所大学选为教材。即便你完全没有R语言编程基础和数据挖掘基础,根据本书中的理论知识和上机实践,你也能迅速掌握如何使用R语言进行数据挖掘。本书已经被多少高校预定为教材,为了便于教学,书中还提供了大量的上机实验和教学资源。 本书主要分为三个部分: 基础篇(1~5章),主要包括R语言及图形操作工具RStudio的安装及使用方法、数据类型和数据对象、数据预处理的常用操作(包括数据重命名、缺失值分析、排序、*抽样等)、绘图功能(包括散点图、直方图、条形图、箱线图等)。 建模应用篇(6~10章),主要对数据挖掘中的常用算法的函数在R语言中的使用方法及其结果解释进行了介绍。涵盖了目前数据挖掘的5大类算法,包括分类