人人可做數據分析-從數據分析到數據驅動運營于琪 9787121461484 【台灣高等教育出版社】

Name: 人人可做數據分析-從數據分析到數據驅動運營 于琪 9787121461484 【台灣高等教育出版社】
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書名：人人可做數據分析-從數據分析到數據驅動運營
ISBN：9787121461484
出版社：電子工業
著編譯者：于琪
頁數：167
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1561004
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內容簡介

近幾年，數據分析、人工智慧、大數據平台等概念十分火爆，有些人感嘆：雖然學會了調用軟體演算法庫文件，在面對真實的業務問題時卻不知道從哪裡下手；雖然接觸了一個又一個能做數據分析的軟體工具，真要處理一個業務問題時，卻發現自己需要什麼樣的數據反而成了第一道門檻「道不遠人」，好的東西不應該只作為高深莫測的內容讓人敬而遠之。本書將數據分析的思維作為主幹，銜接數據分析的各個環節，輔之以案例，幫助讀者建立體系化的數據分析知識，使數據分析成為一個普通技能，在工作和生活中發揮分析並解決問題的作用，最終實現「人人可做數據分析」。

作者簡介

于琪，東南大學軟體工程碩士，本科就讀於山東大學電氣工程學院，曾在電力自動化行業深耕多年，做研發、帶項目、帶產品，有豐富的產品管理和項目管理經驗，主導過「集中組屏型DTU」「單板型FTU」「光伏發電監控系統」等多個產品。著力于傳統工控行業的同時，在互聯網領域和「互聯網＋」的方向踐行多年，曾創立大提籃網商，現在目前在西門子中國研究院蘇州分部負責工業信息安全運營平台。

第1章緒論
1 1 數據分析話題的「樹模型」知識框架
1 2 數據分析話題同樣存在「量變引起質變」的問題
1 3 數據分析與其他學科的關係
第2章數據採集、存儲與整理
2 1 什麼是數據，數字就是數據嗎
2 2 不同的應用場景對應不同的數據採集方式
2 3 工業協議採集數據
2 4 網頁埋點採集數據
2 5 資料庫及合併表單
2 6 數據清洗
2 7 數據整理，多維度拆解
2 8 數據集
2 9 數據估算
第3章大數據平台架構
3 1 大數據時代的傳統數據處理方法
3 2 大數據架構
3 3 大數據平台的數據採集、處理、輸出與展示
3 4 大數據平台不是核心
第4章數據思維之基礎問題
4 1 數據演算法VS數據應用
4 2 AI高大上，傳統手段失效了嗎
4 3 以前常用的一些方法論，如5W2H法不靈了
4 4 信息摘要的敏感性，抓重點的能力
4 5 物聯網等技術的發展催生了新的數據應用場景
4 6 對數據分析的預期，要有合理的參照系
第5章數據思維之數據素養
5 1 數字時代，數據素養是重要的技能
5 2 把一個具體業務問題轉化成一個數據可分析問題
5 3 層層拆解，才見真章
5 4 細緻拆解與辛普森悖論
5 5 減熵：把事情流程化，把關係圖譜化
5 6 指標思維
第6章常見的數據分析綜合方法
6 1 針對業務問題的「假設檢驗」
6 2 分類利器：波士頓矩陣與RFM模型
6 3 行動步驟利器：AARRR模型與UJM模型
6 4 業務分析框架OSM
6 5 成交總額GMV
第7章數據可視化
7 1 數據可視化的意義：探索性分析
7 2 常見的數據可視化圖表
7 3 數據可視化舉例
第8章人工智慧與傳統數據分析的關係
8 1 數據分析、傳統演算法、人工智慧之間的範疇關係
8 2 目標的一致性及適用場景的區別
8 3 以統計為主的傳統數據分析及其工具
8 4 機器學習
第9章數據驅動運營
9 1 不同業務層次都有哪些數據分析需求
9 2 不同行業領域都有些哪些數據分析需求
9 3 數據驅動運營概述
9 4 牛刀小試的一個例子
9 5 數據分析與公司戰略地圖
參考文獻
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