《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
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。
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。
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。
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。
本书通过选购笔记本电脑的案例引入数据包络分析(dataenvelopmentanalysis,DEA)的基本概念和模型,并运用简单的EXCEL模型让读者更易理解和运用DEA。本书着重阐述如何将DEA作为一种运营分析工具,进行绩效评估,找出基准标杆。探讨的主题包括:平衡的基准,昀佳实践,相对效率的概念及绩效提升。特别地,本书探讨的数据分析方法能够帮助一个组织重新审视它对生产效率高低的已有观点是否合理,并为组织不断改进提供指导。本书是市面上唯一本不要求读者具备线性规划和线性代数知识,就可以熟练应用DEA方法的DEA方法指导用书。
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。
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
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
这是一部教你如何从0到1架构与实现一个企业级大数据平台的著作,是作者在大数据和系统架构领域超过20000小时的经验总结。作者从横向视角出发,手把手教你如何拉通Hadoop体系技术栈,以此搭建一个真实可用、安全可靠的大数据平台。通过阅读本书,一定能从本书的内容中找到灵感和思路来应对实际工作中面对的问题。
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
本书主要介绍大数据可视化的基本概念和相应的技术应用。全书内容共10章,分别为大数据可视化概述、大数据可视化原理、大数据可视化方法、数据可视化工具、Excel数据可视化、Tableau数据可视化、ECharts与pyecharts数据可视化、Python数据可视化、大数据可视化行业分析以及大数据可视化综合实训。 本书将理论与实践操作相结合,通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据分析的相关技术,并且对于书中重要的、核心的知识点加大练习的比例,以使读者达到熟练应用的目的。 本书可作为大数据、云计算、软件技术、信息管理、计算机网络等专业的教材,可也作为大数据爱好者的自学参考书。
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
手机是人们的电子设备,手机上的各种应用程序可以帮助人们更好地生活和工作。其中,大部分应用程序都是通过网络传输各种数据,以实现各种功能。为了了解这些应用程序的工作状态,需要抓取传输的网络数据,然后通过分析数据,了解应用程序的工作模式,防范恶意程序,保护用户信息。本书共7章,主要内容包括抓包基础知识、手机直接抓包、模拟器抓包、外部抓包、基础数据分析、HTTP/HTTPS数据抓包和分析、数据快速分析。本书适合手机应用开发人员、渗透测试人员、网络维护人员和信息安全爱好者阅读。通过本书的学习,可以帮助读者了解和掌握手机数据抓包的各种方式,熟悉手机应用常用的网络协议,并掌握对应数据的分析方式,从而保障手机信息安全。
当前,全国首批已有38所高校开设“大数据”本科专业,预计在未来5年中开设“大数据”专业的本科和高职高专院校数量将超过500所,社会对大数据人才需求将达到100万人/年。案例教学是大数据人才培养的重要内容。 《大数据案例精析》以分析大数据在各个行业领域中的典型应用为主线,选取国际国内有代表性的近30个案例进行重点分析,行业包括政府大数据、金融大数据、医疗大数据、交通大数据、教育大数据、旅游大数据、通信大数据、电商大数据、工业大数据以及物流大数据等,每个行业平均选取3个案例进行分析,形成相对统一的案例分析体系,同时还提供相应的教学课件配套资源。
大数据系列丛书大数据导论周苏王文编著清华大学出版社北京内容简介这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流、多元化数据的涌现,大数据已经为个人生活、企业经营,甚至国家与社会的发展都带来了机遇和挑战,大数据已经成为IT信息产业中*潜力的蓝海。 大数据导论 是一门理论性和实践性都很强的课程。本教材针对信息管理、经济管理和其他相关专业学生的发展需求,系统、全面地介绍了关于大数据技术与应用的基本知识和技能,详细介绍了大数据与大数据时代、大数据的可视化、大数据的商业规则、大数据时代的思维变革、大数据促进医疗与健康、大数据激发创造力、大数据预测分析、大数据促进学习、大数据在云端、支撑大数据的技术、数据科学与数据科学家和大数据的未来等内容,具有较强的系统性、可读性和实用性。本书是为高等院校相关专业
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。
本书系统介绍了大数据的相关知识,分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共17章,内容包含大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学领域和其他行业的应用。本书在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等重要章节安排了入门级的实践操作,以便读者更好地学习和掌握大数据关键技术。
本书从理论知识入手,结合数据仓库的概念帮助读者更好地理解Hive,在掌握Hive相关理论知识的基础上,逐步深入地学习Hive。 工欲善其事,必先利其器 ,首先从创建虚拟机并安装Linux操作系统开始逐步完成Hive的部署,然后在部署完成的Hive环境基础上,学习Hive数据定义语言、Hive数据操作语言和Hive数据查询语言的相关操作,在学习了上述三种语言之后,接下来深入学习Hive的其他功能,包括Hive内置函数、Hive自定义函数、Hive的新特性事务以及Hive的相关优化,从而帮助读者掌握Hive的强大功能和特性。后,本书通过一个综合项目 教育大数据分析平台,使读者对Hive数据仓库在实际应用中涉及的相关知识内容具有更深入的理解,在此项目中不仅会涉及使用Hive实现数据仓库分层、数据转换和数据分析的相关操作,而且还涉及使用Sqoop将数据仓库中的数据进行导出和导入,以
《数据挖掘(概念与技术原书第3版)》完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和 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。 《数据挖掘(概念与技术原书第3版)》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 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 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。本书由韩家炜等著。
现代信息社会已经迈入大数据时代,但大数据给人们带来了前所未有的挑战,如何有效地从动态变化,结构化、半结构化和非结构化等多模态数据共存的大数据中进行高效实时的数据挖掘并发现有价值知识已成为当前信息科学领域亟待解决的问题。《大数据挖掘的原理与方法——基于粒计算与粗糙集的视角》针对大数据呈现的体量巨大、多源异构、动态性和不确定性等特点,以粒计算理论为基础,以典型粗糙集模型为对象,以增量学习技术为手段,以云计算并行框架为支撑平台,构建大数据分析与挖掘的原理和方法及其算法,并融入了相关领域学者在动态知识发现、数据融合和大数据并行处理等成果,力图展现基于粒计算和粗糙集视角处理大数据的*新进展。
《 R 数据分析 —— 方法与案例详解(双色)》是一本 R 语言和数据分析的入门教材,循序渐进、深入浅出,每个知识点尽量从实际的应用案例出发,以问题为导向,在解决问题中学习统计方法、 R 语言的基本使用以及编程技巧。 《 R 数据分析 —— 方法与案例详解(双色)》内容涵盖 R 数据结构、函数与优化、抽样模拟、统计分析、假设检验、回归分析、统计绘图和 R 包制作等内容。 《 R 数据分析 —— 方法与案例详解(双色)》的定位是为业界数据分析人员、经济管理类、医学的学生提供方法和程序上的参考,在写作过程中尽量删去比较理论的数学原理,这样能够帮助读者轻松上手学习。