100 条"数据运营之路: 掘金数据化时代"搜索结果
  • 张明明
  • 适读人群:互联网、传统企业运营管理人员;数据分析人员;有志于从事数据行业的程序员、产品经理或者运营人员;希望借助数据化的方法、工具提升企业效率的企业高级管理人员。本书是全面搭建数据运营体系首著是更适合国内企业的数据运营实践方法论可协助企业在数据运营的道路上少走弯路其中有工具和方法,还有大量实战案例更有作者15年相关从业经验的总结便于读者快速上手具体的运营问题书中的知识和见解可以复用于很多企业这是一本多年数据运营实战的总结之作也是一本搭建数据运营体系的指导之作可以说是整个数据行业的“宝贵财富”不同的读者都将从本书中获益匪浅初入数据行业的大学毕业生可找到快速上手的方法入行五年到八年左右的资深人士可收获更丰富的行业案例企业管理者可了解数据运营如何为业务创造价值,以及如何从0到1搭建和管理数据团队
数据化运营管理 电子书
数据化运营(微课版) 电子书
  • 主编
  • 数字经济时代下电子商务行业的发展,离不开数据化运营思维的带动。本书共8个项目,包括数据化运营基础、市场与行业数据分析、商品运营数据分析、营销数据分析、会员数据化运营、店铺服务数据化运营、成本利润数据化运营、撰写数据分析报告与运营计划等内容。本书采用项目任务方式讲解知识点,化理论为实践、化抽象为具体,并配以知识拓展、综合实训等,旨在培养学生的动手能力,使学生能尽快掌握数据化运营的操作技能。本书既可以
大数据时代企业数据合规之路 电子书
  • 杨杰
  • 本书从企业角度出发,结合当前数据合规的监管现状、法律法规及案例实践,提出了颇具参考性的合规指引。不仅对数据经济时代下的合规监管架构进行了阐述,而且对数据收集、使用、流转、存储以及隐私保护、数据权益等问题进行了剖析。
大数据运营与管理——数据中心数字化转型之路 电子书
  • 温柏坚 高伟 彭泽武 万婵 杨秋勇 著
  • 本书立足企业数据中心,对其演进历程进行了回顾和总结,并站在数字化转型的历史潮头,阐述了数据中心转型的深层次原因和驱动力,明确了转型的基本思路和模式,提出了数据中心运营管理并实现数字化的基本框架,探讨了一些可供借鉴的实施策略、建议和实践案例,为企业数据中心的发展描绘了新蓝图、开启了新天地。因此,本书对于很多尚在苦苦思索数据中心在企业数字化转型中如何定位、如何转变的管理者来说,有着非常重要的指导意义。
网店数据化运营:选品 引流 优化 核算 电子书
  • 商玮 段建
  • 本书是一本网店数据化运营宝典,以淘宝网平台为依托,汇集了网店主营商品的选择、网店宝贝的定价、网店流量结构分析、宝贝成交转化率分析、网店客单价分析、淘宝网店SEO优化、DSR动态评分深入解读、客户服务数据分析、网店经营利润分析及数据化运营案例分析等内容,同时列举了大量案例进行说明,使读者对数据运营有快速深入的认识,深入剖析流量的本质,使网店流量源源不断,从而提升网站收益。本书结构清晰、语言简洁、图解
谷歌分析宝典:数据化营销与运营实战 电子书
  • (美)Feras
  • 适读人群:学习数据分析和优化的产品经理、交互设计师、市场营销、运营、增长、分析师、内容创作者、用户体验专家、技术人员纷析咨询创始人、互联网营销技术与数据专家宋星及其团队历时一年,逐字逐句倾情翻译,并认真校对,确保质量。一本易读易懂、细节到位、全面详实的指南,带来深入彻底的学习体验,让你爱不释手!真正熟练掌握谷歌分析工具和报告功能,以实现可衡量的优化和改进效果。即使不用谷歌分析软件,互联网从业者也可以从书中得到对实际工作有帮助的指导,如用户调研设计、网页转化率提升分析。谷歌分析专家、畅销书《精通WebAnalytics2.0》作者阿维纳什作序谷歌分析联合创始人保罗·米雷、布雷特·克罗斯比联袂推荐分析领域28位专家的深度分享
数据化运营管理(第2版 微课版) 电子书
  • 王晓亮 主编
  • 本书主要从店铺运营的角度出发,系统地介绍如何利用数据来运营店铺,以及查看和分析数据的思路和方法。
赋能数字经济:大数据创新创业启示录 电子书
  • 首席数据官联盟
  • 首席数据官联盟启动百人大数据专访:产业热点、难点、疑点
能源大数据时代 电子书
  • 北京国电通网络技术有限公司
  • 本书以能源发展面临的新命题为切入点,分析信息技术变革与能源变革交汇下的组织、个人面临的机遇与挑战,深入剖析能源大数据的概念、内涵与应用趋势,研判能源大数据的创新驱动因素与路径,以平台化应用与多元化产品服务为重点,深入分析了能源大数据的应用模式,从技术支撑、应用推广等方面为政府、社会各界提出决策建议。
掘金大数据:电信数据金矿详解、挖掘及应用 电子书
  • 程新洲
  • 本书带你了解电信运营商数据的全貌,详解资源特征、分析体系,涵盖交通金融旅游广告气象餐饮娱乐政务等案例。
Python数据处理、分析、可视化与数据化运营 电子书
  • 宋天龙
  • 本书共10章,内容包括认识Python、Python语言基础、数据对象的读写、数据清洗和预处理、数据可视化、基本数据统计分析、高级数据建模分析、自然语言处理和文本挖掘、数据分析部署和应用、数据分析与数据化运营等。
电商运营项目化教程:调研、平台、策划、数据 电子书
  • 陈道志
  • 这是一本整合市场调研、网络营销、数据统计与分析等传统电子商务分项运营技能的综合训练教材,主要内容包括调研与业务规划、电商平台选择与部署、网络营销策划与实施、运营数据统计与分析。本书每个项目都融入大量实操任务,并且对实操任务进行详细讲解,反复强化“理论围绕实操,实操深化理论,真实掌握技能”的成书理念,希望能为读者提供有效帮助。本书可作为应用型本科院校及职业院校电子商务课程的教学用书,也可供相关从业人
数据浪潮:大数据技术演进之路 电子书
  • 吴垚 编著
  • 本书结合大数据和数据库系统,从技术历史的角度介绍了数据管理系统的发展。
大数据时代的数据挖掘 电子书
  • 李涛
  • (1)内容全面,覆盖当前数据挖掘的主要应用。在介绍每个应用案例时,详细阐述应用的背景,该领域中数据的来源和特点,数据采集与预处理方式,应用领域中数据挖掘的任务和实施数据挖掘技术的难点。同时提供相应的数据挖掘算法分析、工具设计以及系统实现。(2)条理清晰、便于理解。一方面,面向热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界读者,帮助他们更好地理解研究的目的和应用的基础;另一方面,让没有太多相关技术背景的读者可以通过阅读本书能够了解数据挖掘的意义和价值,可以看出数据挖掘是如何被广泛地应用于实际案例并成为解决各种问题的核心工具。
大数据可视化 电子书
  • 匡泰,周苏
  • “大数据可视化”是一门理论性和实践性都很强的课程。本书为高等职业院校相关专业“大数据可视化”课程全新设计编写,针对高等职业院校学生的发展需求,系统、全面地介绍大数据可视化的基本知识和技巧,包括数据可视化之美、Excel数据可视化方法与应用、数据引导可视化设计、数据可视化过程、数据可视化组织、Tableau应用初步、Tableau数据管理、Tableau可视化分析、Tableau仪表板与故事以及Ta
Python数据可视化 电子书
  • 黑马程序员
  • 本书共分为9章,第1章介绍数据可视化与matplotlib的入门知识;第2-8章全面地介绍matplotlib的核心知识,包括使用matplotlib绘制简单图表、图表辅助元素的定制、图表样式的美化、子图的绘制及坐标轴共享、坐标轴的定制、绘制3D图表和统计地图、使用matplotlib绘制高级图表;第9章介绍pyecharts的基础知识。
电子商务数据分析:大数据营销 数据化运营 流量转化 电子书
  • 杨伟强
  • 电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据,如何更快、更好地利用各种有效的数据开展电子商务,受到企业的广泛重视。本书系统介绍了在电子商务环境下如何进行数据分析。首先,带领读者认识数据分析能力的重要性和熟悉数据分析工具,然后指导读者通过阅读和分析访问数据、消费数据,来理清商业规划的思路,学会处理数据,**后制作出商业报告。本书引用了大量的案例资料,且每章均以任务驱动的方式来讲解,实操性强,使读者阅
新基建:数据中心创新之路 电子书
  • 郭亮
  • 本书旨在帮助读者深入了解行业和技术趋势,推动科研院所对新技术新业务的研究,促进厂商更好地把握市场需求和技术方向。
大数据时代的调查师 电子书
  • 顾佳峰
  • 适读人群:职业经理人、调查业者和研究生、高年级本科生。本书结合大量的企业案例,采用通俗易懂的语言,深入浅出地阐述了精准调查和分析的原理、方法和具体应用,从抽样、测量、问卷设计、调查实施、数据分析、第三方评估和报告撰写这些方面,以抽丝剥茧的方式来进行论述,适合职业经理人、调查业者和即将进入职场的大学生读者进行阅读。精准调查和分析能力成为了大数据时代的人们工作和生活需要的一种能力和素质,本书对于这种能力的开发和提升,无疑具有显著的促进作用。本书特点是从实践应用的角度来阐述精准调查和分析的相关理论,在理论和实践中搭建了一条牢固的桥梁。即便是非调查专业人士,都可以读懂和理解精准调查和分析,并掌握相关的技能,从而在大数据时代中不落伍。全书思想深刻而充满了新意,观点清晰而独到,案例丰富,行文流畅,深入浅出,是一部难得的佳作。
大数据时代的营销传播 电子书
  • 阳翼 编
  • 近年来,大数据经经济社会的各个领域带来了革命性的变化,广告业更是走在前列的若干领域之一。本书收录了“大数据时代的营销传播:第三届数字营销传播研究与应用国际研讨会”的前瞻性演讲实录和学术论文,内容涉及大数据时代营销传播的现状与趋势、策略与方法、效果与伦理等,可为学界研究和业界实践提供借鉴和参考。