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| 編輯推薦： |
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来自全球20余家知名数据公司的31位数据专家分享了他们在数据化思维、数据治理、BI与数据可视化、数据分析与数据挖掘、大数据应用5大主题下的佳实践
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| 內容簡介： |
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全书一共33篇文章，根据主题分为了5个部分：Part1数据化思维，专注思维。Part2数据治理，专注技术。Part3BI与数据可视化。Part4数据分析与数据挖掘。Part5大数据化之路，主要讲解不同行业是如何应用大数据的。所有文章均独立成篇，在满足碎片化阅读的同时，也能让读者进行深入的思考和横向比较，帮助用户在碰到类似问题的时候打开思路、获得经验上的快速成长。
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| 關於作者： |
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吕品，天善智能CEO。天善智能是一个专注于商业智能BI、数据分析、数据挖掘和大数据技术领域的技术社区 ，包括技术问答、博客、活动、学院、招聘、读书频道等众多版块。社区内容覆盖了与?BI?相关的几乎所有技术和产品：微软BI、IBM Cognos、Oracle BIEE、Kettle、Informatica、DataStage、SAP BO、QlikView、Tableau等等;以及数据分析、数据挖掘和大数据相关的技术领域，包括：R、Python、SPSS、Hadoop、Spark、Hive、Kylin等。天善智能的学员和注册会员覆盖国内北京、上海、深圳以及广州等50多个大中小城市，在加拿大、美国、新西兰、澳大利亚、日本、德国、新加坡都有我们的海外学员，在数据领域圈里天善智能有着广泛的影响力。?天善智能致力于构建一个基于数据领域的生态圈，通过社区链接一切与数据相关的资源，与大家一起共同努力推动大数据、商业智能BI在国内的普及和发展。?在社区发展的两年多时间里，天善智能也得到了国内本土厂商的大力支持。同时，天善智能在社区也拥有一批非常知名的社区领袖、技术大拿和热心用户，他们一起共同努力默默的维护和关心社区成长。
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| 目錄：
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目 录赞誉前言Part 1 数据化思维 1NO.1 数据化运营的方法论体系 张子良 2NO.2 数据化营销中的“一·二·三” 叶秋萍 9NO.3 企业数据化管理之巅—同业对标 王卫东 21NO.4 管理数据化：柳传志30年管理智慧如何为我所用 袁华杰 33NO.5 数据领导力—指标体系规划与管理驾驶舱设计 刘凯 41Part 2 数据治理 53NO.6 数据库开发实施工艺提升的6种途径 杨宝军 54NO.7 ETL串并发数据跑批处理的理论与运用实践 何启平 64NO.8 如何高效地对复杂数据进行清洗与转换 谢佳标 74Part 3 BI与数据可视化 91NO.9 商务智能业务分析构建“5步曲” 吕敏杰 92NO.10 构建数据体系的两个“5步曲” 王桐 109NO.11 成功实施BI项目的4大要素 贾岩 119NO.12 Kimball理论在BI项目中的应用 郭川 127NO.13 BI数据可视化分析SaaS产品前瞻 吕品 145NO.14 大数据工程的系统架构设计和技术选型 韩庆安 153NO.15 数据可视化4步工作法 温融冰 164NO.16 如何用R语言对复杂数据进行可视化 谢佳标 169NO.17 新思路，新体系：让银行报表的3大痛点不再是噩梦 袁华杰 184NO.18 Cognos在金融银行业的最佳运用 吴永帆 196Part 4 数据分析与数据挖掘 207NO.19 如何做好一名商业分析师？ 吴奕君 209NO.20 如何用数据驱动运营 桑文锋 217NO.21 企业增长中的精细化分析和Growth Hacking 孔淼 237NO.22 如何基于业务实现用户行为数据产品化 吴文波 247NO.23 电商的数据化管理与运营 尚林栋 256NO.24 零售业数据分析指标的管理与应用 沈嵘 284NO.25 做好零售业数据分析必须解决的3个难点 邹斌 291NO.26 如何用R语言做量化分析 张丹 316NO.27 从BI到AI，数据分析的4个误区 彭耀 335NO.28 企业如何利用跨行业数据挖掘标准流程开展大数据实践 张浩彬 342NO.29 详解过程挖掘的技术和方法 汪尚 352NO.30 个性化数据挖掘的关键技术与应用实践 陈运文 382Part 5 大数据化之路 401NO.31 教育行业的大数据实施路径 李宗海 402NO.32 数据科学在互联网金融中的应用 张云松 409NO.33 地理大数据驱动的智慧选址 张志成 419附录 433
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| 內容試閱：
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前 言朝阳门和小笼包2016年3月5日，天善智能在北京举办“数据为王·互联网大数据沙龙”活动。在活动开始前的3月2日，我在家里收到了几本有关大数据相关的书籍，当时还没有弄清楚是怎么回事，后来打电话问梁勇（天善智能创始人之一）才知道这几本书是机械工业出版社华章分社的副总编杨福川寄过来的，代表华章支持我们的线下沙龙活动。3月5日之后的某一天晚上，我约了杨总编出来以当面表示感谢。3月份的北京还比较冷，那两天风也比较大，我们俩约在朝阳门附近见面。见面一开口说话便发现都是湖北老乡，一个来自武汉，一个来自孝感，瞬间就感觉话题多了很多。我们俩虽然都在北京，但是各自都有各自混吃的“地盘”，对于朝阳门附近到底哪些地方有什么好吃的一概不知。一路边走边聊，最后逛到地下一家小店。看看也到吃饭的点了，四周也没有什么合适的餐馆就只能这样将就着了。坐下之后，两人要了两份小笼包，一份粥和一份面，就坐在小饭桌上边吃边聊了。没有任何的刻意和客气，就像老朋友一样……饭后聊了很多有关创业的话题，包括天善这个团队是如何结缘，如何辞职全职创业的。也聊到我们对大数据领域的一些认识和看法，圈内的故事，以及我们社区和社群的资源。其间，聊到2015年我们在网上发布的19万字的商业智能BI年刊时，杨总编说：“你们社区在大数据和BI领域有不少专家资源，也积累了不少内容，为什么当时不考虑出书呢？”“我们没有出版社的资源，也不知道出书的流程和方式”。“需要的话，我们以后可以帮你”。策划一本书的想法从那时就开始萌发了，就是在那个3月份略有点凉的夜晚，在朝阳门吃着小笼包结的缘。关于本书最初策划这本书的时候，我想过一个问题：究竟是系统性地深入讲解某个特定的与数据相关的主题（比如大数据、数据分析、商业智能等）；还是去系统化，只讲解一些与数据实践相关的经验和技巧，每篇文章相对独立。最后我们的选择是去系统化，每一篇都是一个独特的视角，即使是同一个视角，我们也希望不同的作者能够写出不同的观点，甚至冲突。因为我们觉得这本书承载的应该更多的是启发，而不是教化。我们期望这本书是一本数据实践的Hacks集合，作者由来自互联网、传统行业、大数据公司等一线的数据工作者、科学家、技术VP、产品经理以及高级咨询顾问组成，如实地反映和总结他们在各自技术领域的真实工作经验和技巧。2016年的4月份，我们在杨总编的帮助下，开始在天善智能社区和社群发起了写书的号召。在写书号召发出的几天之内，我们就陆续接到来自大数据、数据分析、数据挖掘和商业智能BI领域100多位专家的报名，当然我们也力邀了一些在数据领域比较知名的朋友们加入。随后经过几轮筛选和审阅，最终有33篇稿件符合要求。这33篇文章，我们根据主题分为了5个部分：Part 1 数据化思维，专注思维Part 2 数据治理，专注技术Part 3 BI与数据可视化Part 4 数据分析与数据挖掘Part 5 大数据化之路，主要讲解不同行业是如何应用大数据的所有文章独立成篇，在满足碎片化阅读的同时，也能让读者进行深入的思考和横向比较，帮助用户在碰到类似问题的时候打开思路、获得经验上的快速成长。致谢在此感谢各位作者艰辛的付出，同时感谢所有报名了但是因为各种原因最后未能成为本书的作者的朋友们，真诚感谢大家的努力和支持。感谢北京铂金智慧网络科技有限公司（Ptmind）给本书提供的宝贵建议和支持。我们不得不提这本书的作者们，他们是来自百度、腾讯、IBM、埃森哲、Teradata、美特斯邦威、帆软软件、永洪科技、好未来、ETHINK象形科技、万达、乐逗游戏、况客、北京易莱信科技、奥威软件、达观数据、诸葛IO、中科软、神策数据、融360、奥美互动、先进数通、同程旅游等知名公司的CEO、VP、CTO、技术总监、高级分析经理、架构师、咨询总监……都是数据领域的专家。在本书的写作过程中，我们也得到了来自安徽象形科技（ETHINKBI）技术VP彭耀先生和北京易莱信科技的创始人&CEO汪尚先生的大力支持。彭耀在有关书籍的命名上给予了很多建议。汪尚在书籍文章分类上给予了我们专业的意见。吕品 天善智能联合创始人&运营总监
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