智能數(shù)據(jù)分析：入門、實戰(zhàn)與平臺構(gòu)建

定　價：￥119.00

作　者：	陳雪瑩著
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111710646	出版時間：	2022-08-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　這是一本從實戰(zhàn)角度解讀如何進行智能數(shù)據(jù)分析及搭建智能數(shù)據(jù)分析平臺的工具書，目的是幫助讀者全面認識并在實際工作中靈活使用智能數(shù)據(jù)分析方法和工具，同時構(gòu)建可用的智能數(shù)據(jù)分析環(huán)境。本書不僅包含關(guān)于智能數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識，還包含進行智能數(shù)據(jù)分析必備的方法、工具、案例，以及平臺的搭建方案。書中融入了作者多年的一線實踐經(jīng)驗，而且在體系化、可視化、易學性等方面下了很大功夫。本書面向初級、中級數(shù)據(jù)分析人員及數(shù)據(jù)分析平臺產(chǎn)品經(jīng)理。為了幫助讀者理解，書中不僅采用通俗易懂的語言，而且提供了百余幅作者專門繪制的示意圖，更為難能可貴的是，書中包含了大量一線實踐案例。全書共分為8章。第1、2章在全面剖析智能數(shù)據(jù)分析及其發(fā)展歷程的基礎(chǔ)上，從痛、悟、層、法角度深入解讀了做好智能數(shù)據(jù)分析必備的四大基礎(chǔ)知識。這四類基礎(chǔ)知識分別回答了“為什么”“是什么”“有什么”“怎么辦”四個方面的問題。第3~5章從數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計與數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化三個方面分享了做好智能數(shù)據(jù)分析的思路、方法與技巧。其中，從管、存、算、規(guī)、治五個方面展開介紹數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理；基于算法模型介紹了描述、診斷、預測、指導四個方面的分析方法；從多個維度介紹如何構(gòu)建好的可視化圖表、報告以及可視化案例，幫助廣大讀者講好數(shù)據(jù)故事。第6~8章介紹如何量身定制自己的智能數(shù)據(jù)分析平臺。這部分不僅分析了智能數(shù)據(jù)分析平臺的構(gòu)建方法和相應的行業(yè)實踐，還從架構(gòu)角度介紹了一個功能完善的智能數(shù)據(jù)分析平臺需要具備哪些要素、模塊。

作者簡介

　　陳雪瑩現(xiàn)就職于明源云，曾就職于遠光軟件，擁有多年企業(yè)管理軟件實施及數(shù)據(jù)分析平臺產(chǎn)品管理一線從業(yè)經(jīng)歷，在數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品設(shè)計及項目管理方面擁有豐富的經(jīng)驗。曾主導某大型集團企業(yè)資金管理信息化標準體系搭建、數(shù)字化創(chuàng)新應用平臺產(chǎn)品規(guī)劃及設(shè)計。主導規(guī)劃及設(shè)計的產(chǎn)品已成功支撐大型集團企業(yè)、行業(yè)協(xié)會、政府部門等完成數(shù)據(jù)分析項目建設(shè)。通過PMP項目管理認證，參與并獲得專利授權(quán)6項。

圖書目錄

前言
第一部分　基礎(chǔ)知識
第1章　初識智能數(shù)據(jù)分析2
1.1　智能數(shù)據(jù)分析的定義2
1.2　基礎(chǔ)理論體系3
1.2.1　DIKW3
1.2.2　CRISP-DM6
1.3　數(shù)據(jù)分析的發(fā)展8
1.3.1　分析思路的演進9
1.3.2　分析工具的發(fā)展11
1.3.3　組織體系的變革13
1.3.4　未來趨勢15
1.4　本章小結(jié)18
第2章　智能數(shù)據(jù)分析基本知識19
2.1　數(shù)據(jù)分析之“痛”19
2.1.1　數(shù)據(jù)找不到19
2.1.2　數(shù)據(jù)質(zhì)量差20
2.1.3　分析手段舊21
2.1.4　分析效率低21
2.1.5　數(shù)據(jù)雜亂21
2.2　數(shù)據(jù)分析之“悟”21
2.2.1　數(shù)據(jù)“收納”21
2.2.2　尋找“好數(shù)據(jù)”25
2.2.3　向“數(shù)據(jù)科學家”看齊26
2.3　數(shù)據(jù)分析之“層”27
2.3.1　描述性分析29
2.3.2　診斷性分析34
2.3.3　預測性分析38
2.3.4　指導性分析39
2.4　數(shù)據(jù)分析之“法”41
2.4.1　分析思維41
2.4.2　分析方法42
2.5　本章小結(jié)43
第二部分　理論方法
第3章　數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理46
3.1　認識數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理47
3.1.1　發(fā)展歷程47
3.1.2　基本內(nèi)容48
3.2　數(shù)據(jù)之“管”50
3.2.1　數(shù)據(jù)的4個層次50
3.2.2　元數(shù)據(jù)52
3.2.3　數(shù)據(jù)標簽53
3.2.4　主數(shù)據(jù)55
3.3　數(shù)據(jù)之“存”57
3.3.1　數(shù)據(jù)湖58
3.3.2　數(shù)據(jù)倉庫59
3.3.3　數(shù)據(jù)集市60
3.4　數(shù)據(jù)之“算”61
3.4.1　數(shù)據(jù)清洗62
3.4.2　數(shù)據(jù)加工63
3.4.3　數(shù)據(jù)ETL65
3.5　數(shù)據(jù)之“規(guī)”65
3.5.1　數(shù)據(jù)標準65
3.5.2　規(guī)范制度67
3.6　數(shù)據(jù)之“治”67
3.6.1　高層負責67
3.6.2　組織保障68
3.6.3　機制建立68
3.7　本章小結(jié)69
第4章　數(shù)據(jù)統(tǒng)計及數(shù)據(jù)挖掘70
4.1　相關(guān)基礎(chǔ)概念70
4.2　描述性統(tǒng)計分析方法71
4.2.1　常規(guī)統(tǒng)計72
4.2.2　集中趨勢統(tǒng)計72
4.2.3　離散趨勢統(tǒng)計76
4.3　診斷性分析方法77
4.3.1　因素分析法78
4.3.2　上卷與下鉆78
4.3.3　關(guān)聯(lián)分析79
4.4　預測性分析方法80
4.4.1　線性回歸81
4.4.2　邏輯回歸82
4.4.3　K-Means算法84
4.5　指導性分析方法85
4.5.1　決策樹85
4.5.2　隨機森林87
4.5.3　協(xié)同過濾88
4.5.4　神經(jīng)網(wǎng)絡90
4.6　本章小結(jié)93
第5章　數(shù)據(jù)可視化分析94
5.1　可視化簡史94
5.1.1　18世紀以前：圖形符號94
5.1.2　18～19世紀：統(tǒng)計圖形從萌芽到繁盛95
5.1.3　20世紀：多維信息圖形規(guī)范化98
5.1.4　21世紀以來：交互可視化99
5.2　可視化圖表基礎(chǔ)理論100
5.2.1　比較分析101
5.2.2　構(gòu)成分析106
5.2.3　分布分析110
5.2.4　關(guān)聯(lián)分析116
5.3　“好圖表”和“壞圖表”119
5.3.1　好看119
5.3.2　好懂123
5.3.3　好用125
5.4　“好報告”和“壞報告”127
5.4.1　布局合理129
5.4.2　色彩統(tǒng)一133
5.4.3　字體、字號協(xié)調(diào)133
5.5　可視化案例133
5.6　本章小結(jié)136
第三部分　平臺實戰(zhàn)
第6章　企業(yè)級智能數(shù)據(jù)分析平臺搭建138
6.1　構(gòu)建數(shù)據(jù)分析“生態(tài)系統(tǒng)”138
6.1.1　數(shù)據(jù)生態(tài)的范疇138
6.1.2　構(gòu)建有效的組織體系141
6.1.3　營造良好的數(shù)據(jù)文化氛圍145
6.2　搭建智能數(shù)據(jù)分析平臺149
6.2.1　平臺愿景150
6.2.2　基礎(chǔ)設(shè)施151
6.2.3　建設(shè)內(nèi)容155
6.3　本章小結(jié)160
第7章　企業(yè)級數(shù)據(jù)分析平臺必備的能力161
7.1　多源化數(shù)據(jù)匯聚能力162
7.1.1　批式數(shù)據(jù)接入能力163
7.1.2　實時數(shù)據(jù)感知能力164
7.2　體系化指標管理能力168
7.2.1　指標體系構(gòu)建能力169
7.2.2　指標計算及關(guān)系管理能力170
7.3　可視化數(shù)據(jù)準備能力173
7.3.1　數(shù)據(jù)清洗及加工能力173
7.3.2　數(shù)據(jù)鏈路管理及更新能力179
7.4　自助式分析展示能力179
7.4.1　多維度圖表分析展示能力179
7.4.2　多表頭表格分析展示能力185
7.4.3　出具多樣化分析報告能力187
7.5　可管理的模型構(gòu)建能力190
7.5.1　數(shù)據(jù)模型構(gòu)建能力191
7.5.2　指標模型構(gòu)建能力191
7.5.3　算法模型構(gòu)建能力192
7.5.4　展示模型構(gòu)建能力193
7.6　智能化搜索推薦能力193
7.6.1　智能數(shù)據(jù)搜索推薦能力194
7.6.2　智能問答語義解析能力197
7.6.3　智能文本生成能力200
7.7　本章小結(jié)201
第8章　智能數(shù)據(jù)分析平臺應用案例及實踐202
8.1　政府宏觀經(jīng)濟大數(shù)據(jù)倉庫202
8.1.1　宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)匯聚203
8.1.2　數(shù)據(jù)標準建立203
8.1.3　平臺運行情況監(jiān)控210
8.1.4　宏觀經(jīng)濟分析場景211
8.2　電商運營與管理分析平臺213
8.2.1　用戶行為分析及商品推薦213
8.2.2　商品發(fā)售及庫存安排216
8.2.3　銷售情況實時監(jiān)控217
8.3　集團企業(yè)經(jīng)營管理數(shù)據(jù)分析平臺218
8.3.1　分析平臺門戶218
8.3.2　經(jīng)營管理指標體系構(gòu)建219
8.3.3　主題場景模型搭建229
8.3.4　管理分析平臺的應用230
8.4　本章小結(jié)232