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100 条"大数据分析方法：用分析驱动商业价值"搜索结果
大数据分析方法：用分析驱动商业价值
大数据分析方法：用分析驱动商业价值
  • [美] 米歇尔·钱伯斯
  • 本书描述了如何为企业定义大数据分析架构和路线图，以支持现代企业将大数据战略有效落地。
数据分析实战：方法、工具与可视化 电子书
数据分析实战：方法、工具与可视化
  • 韩知白
  • 本书通过实战案例和可视化的图形讲解数据分析的知识。
2016年版注册消防工程师资格考试考点解读 消防安全案例分析 电子书
2016年版注册消防工程师资格考试考点解读 消防安全案例分析
  • 《消防安全案例分析》编委会
  • 本书包括建筑防火，消防设施防火、安装、监测与维护管理，其他建筑、场所防火，消防安全评估，消防安全管理五篇及冲刺试卷，介绍了生产和储存物品的火灾危险性分类、建筑分类与耐火等级、消防给水、水喷雾灭火系统、石油化工防火、火灾风险评估等内容，最后收录了两套冲刺试卷，并附有参考答案。
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
电子商务数据分析：大数据营销 数据化运营 流量转化
  • 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
财务大数据分析与可视化（基于Power BI ） 电子书
财务大数据分析与可视化（基于Power BI ）
  • 卢洁
  • 本书主要内容如下：项目一，初识数据分析——商业智能基础；项目二，数据分析利器——PowerBI；项目三，PowerBI初体验——数据分析与可视化制作快速实践；项目四，整理“脏数据”——PowerBI数据预处理；项目五，认识DAX语言——PowerBII数据建模；项目六，一图胜千言——PowerBI可视化；项目七，报告的发布与协作——PowerBI在线服务；项目八，业财融合——PowerBI数据分析
Python数据分析 电子书
Python数据分析
  • 吴道君,朱家荣
  • 本书全面讲解Python数据分析的相关知识和技术，内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、Pandas数据分析、数据预处理、Sklearn机器学习。　　本书以培养学生编程能力和数据分析能力为目标，注重技术应用能力的培养。　　本书内容充实、结构合理、实用性强，具有明确的应用能力培养目标，易于接受和理解，学完本书后，可以具备数据分析的基本能力。　　本书适合
地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册 电子书
地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册
  • 李国庆 刘莹 庞禄申 等
  • 本书以数据分析与挖掘思想为主线，深入剖析关联、分类、回归、聚类、顺序模式挖掘、深度学习以及异常检测等算法的原理、实现、相似算法、改进思路以及地学案例，具有很强的系统性、完整性以及落地性，可以作为各行业特别是地球科学领域中希望驾驭大数据并发掘其价值的科研人员和工程人员的参考书，读者既可以通过本书系统掌握大数据分析挖掘的思想方法，也可以将其作为算法工具书查阅。
财务大数据分析之道——基础入门、核心工具与应用实例 电子书
财务大数据分析之道——基础入门、核心工具与应用实例
  • 张艺博
  • 一本用大数据思维做财务分析的启蒙之书。
生产现场管理中问题驱动的知识获取与分析方法 电子书
生产现场管理中问题驱动的知识获取与分析方法
  • 盖印
  • 盖印著的《生产现场管理中问题驱动的知识获取与分析方法》聚焦制造企业生产现场的知识管理问题，以“知行合一”的实践论为思想基础，以认知心理学的研究成果为理论依据，以知识管理与知识工程的方法和技术为研究手段，将制造企业生产现场管理中遇到的问题作为研究切入点，针对问题解决中产生和运用的知识，系统地研究生产现场管理中问题驱动的知识获取与分析方法。研究内容包括：提出并建立问题驱动知识表示模型、提出问题驱动知识
大数据财务分析 电子书
大数据财务分析
  • 张立军 主编
  • 本书旨在帮助读者提升大数据背景下的企业财务数据分析能力。
电子商务数据分析：理论、方法、案例（微课版） 电子书
电子商务数据分析：理论、方法、案例（微课版）
  • 编著
  • 本书以数据分析方法为主线，以数据分析师的能力培养为目标，系统地介绍了电子商务数据分析的主要业务内容和常用方法。全书共8章，内容包括电子商务数据分析导论、电子商务数据分析的统计基础、网店运营数据分析、电子商务网站访问数据统计分析、电子商务网站数据挖掘分析、电子商务大数据分析、电子商务数据可视化、电子商务数据分析实验指导等。本书既可作为电子商务、信息管理与信息系统等相关专业的教材，也可作为企事业单位电
新媒体营销--营销方法+平台工具+数据分析（微课版） 电子书
新媒体营销--营销方法+平台工具+数据分析（微课版）
  • 刘亚男 胡令
  • 本书从新媒体营销的角度出发，先介绍新媒体和新媒体营销的基础知识、新媒体营销内容的设计，然后结合微信公众号、微博、社群、短视频、直播、写作和知识问答平台等多种新媒体途径展开新媒体的营销，最后再对营销数据进行分析，帮助读者成为新媒体营销的高手。
基于网络大数据的网络舆情涨落分析方法与机制研究 电子书
基于网络大数据的网络舆情涨落分析方法与机制研究
  • 王贤明
  • 本书内容包括：引论；网络舆情涨落研究之基——网络舆情媒体平台特征研究；网络舆情涨落研究之源——网络舆情大数据信息的获取与抽取研究；网络舆情涨落研究之本——网络舆情热点发现研究；网络舆情涨落研究之术——网络舆情大数据内容分析及网络分析；网络舆情涨落研究之心——网络舆情涨落机制研究；网络舆情涨落研究之因——网络舆情中形形色色的安全问题。
Python商业数据分析 电子书
Python商业数据分析
  • 编著
  • 全书共12章，主要内容包括：商业数据分析概论、Python商业数据存取、Python商业数据图形绘制与可视化、Python描述性统计、Python参数估计、Python参数假设检验、Python相关分析、Python一元线性回归分析、Python多元线性回归分析、Python时间序列分析、Python量化金融数据分析、Python机器学习。
新媒体数据分析 电子书
新媒体数据分析
  • 王佳娴 编著
  • 本书讲解了新媒体数据分析的概念、方法、工具、数据指标及关键流程，介绍了微信公众号、微博、今日头条三大新媒体平台的数据分析技巧，还针对广告投放和活动策划这两大新媒体工作场景进行了数据分析过程的讲解。
Excel数据分析实务 电子书
Excel数据分析实务
  • 主编
  • 本书分为4篇，分别为概述、数据获取、数据处理，以及数据分析与可视化，共包括11个项目，分别为学生校园消费行为概述，获取文本数据，制作消费金额的描述性统计分析表，处理异常值，处理缺失值，处理重复值，使用PowerQuery方法处理数据，合并数据，分析食堂就餐情况，分析学生就餐消费行为，撰写分析报告。
K线图量化分析：用大数据研判股票、期货、外汇买卖点 电子书
K线图量化分析：用大数据研判股票、期货、外汇买卖点
  • 骆超
  • 金融与投资入门书，精选89种有效的K线形态和组合，应用于股票、期货和外汇交易市场。
智慧城市建设——大数据分析、信息技术（ICT）与设计思维 电子书
智慧城市建设——大数据分析、信息技术（ICT）与设计思维
  • Carol L. Stimmel
  • 本书基于作者20余年在新兴技术市场和多年来关于智慧城市的思考、研究与分析的工作经验，提出了运用大数据分析、信息通信技术和设计思维的原理来重新审视未来城市发展的趋势和所必须应对的问题，精准地分析了当下生活在高效、快节奏下的城市环境中的人们真实的需求。高度归纳并探讨了相关技术如何更好地服务于和谐、高效的城市发展；研究了在一定的文化环境下，社区利益相关者潜在的需求；讨论了用于构思、设计、原型法和建设或者
电子商务数据分析：大数据营销 数据化运营 流量转化（第2版） 电子书
电子商务数据分析：大数据营销 数据化运营 流量转化（第2版）
  • 杨伟强 湛玉婕 刘莉萍
  • 本书主要从电子商务的数据分析入手，系统介绍在电子商务环境下进行数据分析的各种思路和方法。全书共分为12章，主要内容包括电商运营与数据分析、使用数据分析工具、利用市场数据选择商品、竞争对手数据分析、商品定价分析、流量数据分析、运营与销售数据分析、库存数据分析、会员数据分析、利润数据分析、数据商业报告的制作等。最后一章还以综合案例的形式进一步介绍了网店数据分析的综合运用。
大数据财务分析实务 电子书
大数据财务分析实务
  • 主编
  • 本书基于大数据、信息技术对企业财务分析产生的影响，梳理了企业财务分析的框架，内容主要包括大数据财务分析理论、财务数据分析可视化、企业战略分析、企业会计分析、企业盈利能力分析、企业营运能力分析、企业偿债能力分析、企业发展能力分析、企业综合财务分析、财务预警分析等。本书理论与实践紧密结合，依托网中网财务大数据平台的数据资源，以格力电器为背景，结合丰富的案例，帮助读者掌握大数据财务分析的方法与技巧，适合
大数据和大分析 电子书
大数据和大分析
  • 段云峰
  • 本书首先参阐述大数据出现的背景，解释数据资产、数据驱动等基本概念，剖析数据分析的重要性，介绍了大分析的内容和范围、关键点等；其次，阐述了大数据建设的基本内容和有关应用领域等，涉及收集、存储、标准、技术选择等内容，重点介绍了数据质量、安全管理等数据管控的内容；结尾，给出了大数据建设配套的人才、管理结构等方面的内容和经验，分享如何引入互联网思维，开辟新视野的理念。
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