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一本书掌握智能数据分析实现的原理、工具与方法，以及智能数据分析平台完整架构和构建方案。
内容简介
本书将以智能数据分析为主线，分三个部分进行介绍：第一部分将通过对数据分析发展历程及趋势的介绍，让读者通过浅显易懂的方式快速了解数据智能分析及其发展趋势；第二部分将详细讲述笔者通过经验总结的数据智能分析的思路、方法与技巧，帮读者在脑中建立起清晰的智能分析思路及分析体系；第三部分将通过各行业案例的介绍，侧重说明企业数据智能分析的价值体现。
作者简介
作者陈雪莹，现就职于明源云，曾就职于远光软件，拥有多年企业管理软件实施及数据分析平台产品管理一线从业经历，在数据分析、产品设计及项目管理方面拥有丰富的经验。
曾主导某大型集团企业资金管理信息化标准体系搭建、数字化创新应用平台产品规划及设计。主导规划及设计的产品已成功支撑大型集团企业、行业协会、政府部门等完成数据分析项目建设。通过PMP项目管理认证，参与并获得专利授权6项。
章节目录
版权信息
前言
第一部分 基础知识
第1章 初识智能数据分析
1.1 智能数据分析的定义
1.2 基础理论体系
1.3 数据分析的发展
1.4 本章小结
第2章 智能数据分析基本知识
2.1 数据分析之“痛”
2.2 数据分析之“悟”
2.3 数据分析之“层”
2.4 数据分析之“法”
2.5 本章小结
第二部分 理论方法
第3章 数据资产管理
3.1 认识数据资产管理
3.2 数据之“管”
3.3 数据之“存”
3.4 数据之“算”
3.5 数据之“规”
3.6 数据之“治”
3.7 本章小结
第4章 数据统计及数据挖掘
4.1 相关基础概念
4.2 描述性统计分析方法
4.3 诊断性分析方法
4.4 预测性分析方法
4.5 指导性分析方法
4.6 本章小结
第5章 数据可视化分析
5.1 可视化简史
5.2 可视化图表基础理论
5.3 “好图表”和“坏图表”
5.4 “好报告”和“坏报告”
5.5 可视化案例
5.6 本章小结
第三部分 平台实战
第6章 企业级智能数据分析平台搭建
6.1 构建数据分析“生态系统”
6.2 搭建智能数据分析平台
6.3 本章小结
第7章 企业级数据分析平台必备的能力
7.1 多源化数据汇聚能力
7.2 体系化指标管理能力
7.3 可视化数据准备能力
7.4 自助式分析展示能力
7.5 可管理的模型构建能力
7.6 智能化搜索推荐能力
7.7 本章小结
第8章 智能数据分析平台应用案例及实践
8.1 政府宏观经济大数据仓库
8.2 电商运营与管理分析平台
8.3 集团企业经营管理数据分析平台
8.4 本章小结
智能数据分析：入门、实战与平台构建是2022年由机械工业出版社出版,作者陈雪莹。
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