《问卷数据分析:破解SPSS软件的六类分析思路(第2版)》系统介绍了使用SPSS软件进行问卷数据分析的思路及方法,分为四部分,分别是问卷设计、六类问卷分析思路、数据分析方法在SPSS软件中的操作和答疑解惑。其中问卷设计部分适用于所有读者,建议读者在设计问卷前详细阅读这部分内容。读者可以结合实际情况选读六类问卷分析思路部分的内容。数据分析方法在SPSS软件中的操作部分详细讲解了各类数据分析方法在SPSS软件中的操作细节,并且对输出结果进行说明。答疑解惑部分罗列了使用各类分析方法时常见的疑难杂症,并且提供了解决方法。本书侧重于问卷分析的应用性,力求让读者在*短的时间内掌握使用SPSS软件分析问卷数据的方法并完成高质量的问卷数据分析报告。 使用SPSS软件分析调查问卷数据常见于各类学术研究、论文写作、企业市场调研和各类
数据是数字经济的关键生产要素与核心资源。数据要素市场的培育是一个动态演化和持续迭代的过程,而信任的建立是市场建设的关键一步。本书通过“信任”这一视角,对数据流通进行全方位的解读,对中国数据要素市场的建设实践进行回顾与展望。基于“TIME”分析框架,对数据可信流通技术、数据流通机构、可信的数据流通模式以及促进数据可信流通的治理方案进行全面系统的介绍。本书旨在为数据要素市场参与者、数字经济从业者、数据治理人员以及关注数据流通交易的读者提供实用的参考,帮助他们理解数据流通的可行模式,破解数据要素市场发展难题,充分释放数据要素流通潜力,赋能实体经济高质量发展。
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。
本书全面介绍车辆轨迹数据的处理、分析与可视化方法,并深入探讨了基于Python的车辆轨迹数 据处理技术,旨在帮助读者快速掌握车辆时空轨迹数据处理的基本方法和编程技巧,同时提供丰富的实际案例和技术解决方案,覆盖了从数据采集到深入分析的完整技术链条,是交通时空大数据领域车辆轨迹数据处理分析的全面指南。 本书内容涵盖从车辆轨迹数据的基本特征、采集原理到预处理、质量分析、可视化,再到高级应用如路网匹配、排放计算、多智能体仿真,以及特定案例分析如电动汽车充电需求识别和无人机航拍轨迹数据分析。 本书适合计算机相关专业的学生、数据分析师、研究人员以及技术开发人员阅读。
本书通过对多个实例的演示与讲解,详细介绍了Excel的*功能组件Power Query在数据查询与数据转换方面的主要功能。全书共分为8章,主要包括Power Query编辑器的基本功能,常见数据类型的查询与导入,对原始数据进行合并、拆分、计算、转换等数据整理操作,Power Query中M公式的编写方法等。 本书语言风趣,专注于具体的应用场景,而不拘泥于功能本身,图示清晰、可操作性强且便于查阅,能有效帮助读者提高Excel的使用水平,提升工作效率。 本书主要面向Excel的初、中级用户以及IT技术人员,对于Excel高级用户也具有一定的参考价值。
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
本书共8章,立足于能源大数据领域核心业务,介绍了世界及中国的能源格局及能源转型背景,阐述了大数据技术的基本原理及其在能源领域的规划、预测等应用中开展实践情况,系统阐明能源大数据中心建设关键问题,深入讲解碳核算方法学。同时向读者说明了能源大数据在服务于 双碳 管理、政府治理中起到的关键作用,展示了能源大数据领域的实践成果和经验。
《IBM SPSS数据分析实战案例精粹(第2版)》以IBM SPSS Statistics 24为工具,提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析/挖掘案例,基于实战需求,详细讲解了整个案例的完整分析过程,并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中,使读者在阅读时能突破方法和工具的限制,真正聚集于对数据分析精髓的领悟。本书还一并提供案例数据的下载,读者可完整重现全部的分析内容。 《IBM SPSS数据分析实战案例精粹(第2版)》适合从初学者到专家各个级别的数据分析人士阅读,包括需要提升实战能力的数据分析专业人士,在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要应用数据分析的人士,从事咨询、科研等工作的专业人士,同时也可以作为各专业的本科和研究生学习数据分析应用的参考书。
本书分12章重点阐述了数据管理的重要性,数据管理面临的挑战,DAMA的数据管理原则,数据伦理,数据治理,数据生命周期管理的规划及设计,数据赋能和数据维护,使用和增强数据,数据保护、隐私、安全和风险管理,元数据管理,数据质量管理,以及现在应该怎么办,能够帮助企业管理层在了解和执行数据管理的过程中不致迷失在技术术语的迷宫之中。本书可供非数据专业人士、企业管理者、数据行业研究者等读者学习和参考。
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。
本书是为广大数据分析师量身定制的入门读物,它旨在帮助读者站在大数据时代的制高点。数据分析处于统计学、计算机信息科学、运筹学、数据库等多个领域的交叉地带,大数据时代的到来大大丰富了数据分析的内涵,数据分析师的职责与以往相比发生了巨大的改变。本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、商务智能等多个领域的数据分析算法,将大数据时代的数据分析热点技术一网打尽。本书为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例,并按照由易到难的原则构建知识框架,充分照顾了不同水平读者的阅读习惯。通过阅读本书,读者将对大数据时代下的数据分析有一个全面的认识。无论是入门级的数据分析员还是有一定基础的数据分析师,都能通过本书完善、加深对数据分析的认识。
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、
生态学数据分析:方法生态学研究需要从原始数据出发,通过系列计算分析,最后作出具有生态意义的解释?本书主要介绍PCORDfor Windows?CanocoforWindows?CurveExpert?SPSS和PAST 等软件在生态学数据转换?标准化?函数拟合?遗传多样性?物种多样性?生态位?空间分布格局?聚类?排序和实验数据统计检验上的应用方法?应用QBASIC和R 语言对书中的部分方法编制程序?书中的每一种方法均提供模拟数据,介绍具体的操作步骤??程序与软件
本书的主要内容是作者及其合作者在复杂数据模型这一领域近些年的研究成果, 以及相关的最新进展. 全书共 6 章. 第 1 章简要介绍几类复杂数据模型和 bootstrap 等预备知识和相关研究问题. 第 2~6 章, 系统讨论各种复杂数据统计推断中的 bootstrap 基本理论、方法及其应用, 包括 Behrens-Fisher问题、异方差回归模型、异方差 ANOVA 和 MANOVA 模型、混合效应模型及高维数据分析中的 bootstrap 统计推断.
人文社会科学和自然科学研究过程中积累了大量的研究数据,这些数据如何管理、共享、出版和引证?如何再次利用他人的数据?过程中牵涉到哪些知识产权?本书的几位作者不仅熟悉全球尤其欧美的研究数据管理的实践应用,而且在英国数据档案馆拥有多年数据相关专业工作的管理与实践经验,他们在本书中将多年积累的**数据管理实践建议、指导和培训倾囊呈现。本书前三章对研究数据管理和共享进行总括介绍,包括管理和共享的重要性、研究数据生命周期以及如何制订研究数据管理计划。第四章至第六章介绍了研究数据管理的具体方法,包括数据文档编制、数据格式与组织以及数据存储与传输。第七章至第十一章讨论了数据管理与共享所涉及的问题,包括法律和伦理、知识产权、合作研究、利用他人数据以及出版和引证。
刘振华著的《电商数据分析与数据化运营》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
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
随着互联网 下半场 的到来,企业经营思路发生了重大转变,由野蛮式增长逐步向精细化运营过渡,数据成为了各大企业制胜的法宝。与之对应的是,传统的以用户体验、产品功能为主要工作内容的产品经理市场饱和度越来越高,求职竞争越来越激烈,而壁垒却越来越弱,用数据赋能业务的产品经理则在招聘市场上供不应求,策略产品经理就是其中之一。本书主要从职业发展、技能体系、工作过程以及方法论沉淀等角度来生成策略产品经理的画像,旨在帮助有志成为一名策略产品经理的人士了解策略产品经理需要具备的基本素质与能力、他们是如何工作的,以及成为一名策略产品经理的学习路径。本书适合计划成为一名策略产品经理的在校生学习,也可以为想转型为策略产品经理的职场人士提供参考。另外,也很欢迎现阶段正在从事策略产品经理工作的同行阅读本
本书是根据全国高等教育自学考试指导委员会制定的《数据库及其应用自学考试大纲》,为参加高等教育自学考试的考生编写的教材。深入浅出地阐述数据库系统的基本概念、基本理论和操作技术。本书共有8章,第一~三章阐述数据库的基本概念、基本理论和基本方法,包括数据库系统概论、关系模型、数据库设计;第四、五章以MySQL为实验平台,介绍SQL和数据库编程技术;第六~八章介绍数据库管理技术,包括事务与事务处理、备份与恢复、安全性管理。 本书的目的是使考生掌握数据库系统的基本概念、基本理论和基本操作技术,为今后从事数据库管理和数据库应用系统的开发工作奠定理论基础与掌握实际操作的技能。本书适合作为高等教育自学考试的教材,也可以作为高等学校计算机、信息等专业本科、专科学生的教科书。
卢辉编著的《数据挖掘与数据化运营实战(思路方法技巧与应用)》是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作,也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作, 是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型,推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成,为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验,用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例,围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用, 整理、总结、分享,帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心,以思路为重点,以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。 《数据挖掘与数据化运营实战(思路方法技巧与应用)》共19章,分为三个部分:基础篇( ~4章)系统介绍了数据分析挖掘
程朝斌、张水波编著的《MySQL数据库管理与开发实践教程》讲述MySQL数据库的开发技术。全书共分为16章,内容包括MySQL发展历史,与其他数据库的区别,MySQL常用的一些工具,MySQL文件结构、系统架构、存储引擎、数据类型,数据库和表的创建、管理和删除,数据完整性约束,包括主键约束、外键约束、非空约束、默认值约束、 约束和自增约束等,数据的单表查询和多表查询,视图和索引,变量、常量、运算符和表达式、运算符的优先级、流程控制语句、自定义函数,系统函数,存储过程和触发器,事务管理,性能优化,日志文件管理、权限管理以及数据的备份和还原。 一章通过一个综合案例实现网上购物系统的数据库。 本书可作为在校大学生学习使用MySQL的教学资料,也可以作为非计算机专业学生学习MySQL的参考书。
本书讲述MySQL数据库的开发技术。全书共分为16章,内容包括MySQL发展历史,与其他数据库的区别,MySQL常用的一些工具,MySQL文件结构、系统架构、存储引擎、数据类型,数据库和表的创建、管理和删除,数据完整性约束,包括主键约束、外键约束、非空约束、默认值约束、约束和自增约束等,数据的单表查询和多表查询,视图和索引,变量、常量、运算符和表达式、运算符的优先级、流程控制语句、自定义函数,系统函数,存储过程和触发器,事务管理,性能优化,日志文件管理、权限管理以及数据的备份和还原。后一章通过一个综合案例实现网上购物系统的数据库。 本书可作为在校大学生学习使用MySQL的教学资料,也可以作为非计算机专业学生学习MySQL的参考书。
本书紧扣“大数据”这一时代主题,着眼于侦查领域大数据运用在法律研究方面的空白,构建起包括思维、模式、方法等全方位的大数据侦查体系,同时对大数据侦查可能产生的法律问题进行探讨,为侦查实务中大数据的运用提供方法、法律理论及程序上的指导。
本书注重数据挖掘理论,将理论与实践相结合、知识理论与具体实现方法相结合,由浅入深地介绍了数据分析与挖掘的相关知识。全书分为3部分。第1部分介绍了数据挖掘理论(第1~3章),第2部分介绍了Excel 2010数据分析与挖掘、SQL Server 2012数据挖掘、SPSS数据分析与挖掘的实践过程(第4~9章),第3部分介绍了SQL Server和SPSS数据挖掘的实验内容(第10章)。 本书为教师提供了配套的教学资源,可以作为计算机、智能科学类专业本科生的数据挖掘课程教材,也可以作为专业技术人员的自学参考书及数据挖掘爱好者的自学用书。