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管理数据分析原理.方法.工具及实践

管理数据分析原理.方法.工具及实践

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图文详情
  • ISBN:9787111566977
  • 装帧:暂无
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:32开
  • 页数:172
  • 出版时间:2017-08-01
  • 条形码:9787111566977 ; 978-7-111-56697-7

本书特色

数据分析可以帮助组织做从生存到赢利的任何事情。想要开始利用分析学和大数据获得利润吗?这本管理分析学是你理想的第壹资源。无论你的行业或管理角色怎样,本书都将会帮您以快的速度开始、增值。本书运用现实案例,阐明了多种分析形式:有描述数据和可视化数据的描述性分析,有识别趋势和关系的预测性分析,有利用你所知信息和预期目标来优化决策的指导性分析。

内容简介

数据分析可以帮助组织做从生存到赢利的任何事情。想要开始利用分析学和大数据获得利润吗?这本管理分析学是你理想的第壹资源。无论你的行业或管理角色怎样,本书都将会帮您以快的速度开始、增值。本书运用现实案例,阐明了多种分析形式:有描述数据和可视化数据的描述性分析,有识别趋势和关系的预测性分析,有利用你所知信息和预期目标来优化决策的指导性分析。

目录

本书荣获的赞誉
关于作者
序 言
第1 部分
概  述    第1 章 什么是管理数据分析 /  2
 1 1 关于数据分析含义的疑惑 /  2
 1. 2 什么是数据分析 /  3
  1. 2. 1 运用描述性数据分析的事例 /  5
  1. 2. 2 运用预测性数据分析的事例 /  7
  1. 2. 3 运用规范性数据分析的事例 /  8
 1. 3 什么是新的内容 /  10
 1. 4 哪种数据分析*好 /  12
 1. 5 什么是管理数据分析 /  14
第2 章 什么在推动数据分析蓬勃发展 /  19
 2. 1 数据是数据分析的原料 /  19
  2. 1. 1 什么是大数据 /  21
  2. 1. 2 大数据能替代科学吗 /  25
  2. 1. 3 在缺少大数据的条件下可以做数据
分析吗 /  26
 2. 2 检验促进数据分析的发展 /  27
第3 章 数据分析思维方式 /  30
 3. 1 管理数据盲 /  30
  3. 1. 1 计算能力的错觉 /  31
  3. 1. 2 过滤谬论 /  33
  3. 1. 3 一点改进的益处 /  34
 3. 2 数据分析是一种思维方式 /  35
  3. 2. 1 80/20 法则 /  37
  3. 2. 2 将可变性纳入到数据分析中 /  38
  3. 2. 3 不能仅使用会计数据 /  39
 3. 3 透彻思考数据 /  41
  3. 3. 1 并非所有的数字都是数据 /  41

  3. 3. 2 能否信任数据 /  42
  3. 3. 3 应该对数据做简单的测试 /  45
  3. 3. 4 就地取材 /  46
 3. 4 数据科学家的兴起 /  48
第2 部分
数据分析工具    第4 章 机器学习 /  52
 4. 1 什么是机器学习 /  52
 4. 2 监督机器学习算法 /  55
  4. 2. 1 分类与k *近邻算法 /  56
  4. 2. 2 分类与决策树 /  58
  4. 2. 3 推荐系统 /  61
  4. 2. 4 回归分析 /  62
 4. 3 无监督机器学习算法 /  66
  4. 3. 1 聚类分析与k 均值算法 /  66
  4. 3. 2 关联规则与购物篮算法 /  69
 4. 4 对模型过度拟合与欠拟合的评注 /  70
 4. 5 其他机器学习算法与总结 /  71
第5 章 描述性数据分析 /  74
 5. 1 基于数据库的描述性数据分析 /  76
  5. 1. 1 数据库基础 /  77
  5. 1. 2 数据建模 /  82
  5. 1. 3 学习SQL 语言. 更好地认识数据 /  84
  5. 1. 4 什么是NO ̄SQL /  86
  5. 1. 5 结构化数据与非结构化数据 /  88
  5. 1. 6 数据仓库与数据集市 /  90
  5. 1. 7 仪表盘和平衡计分卡: 实用的及时
报告 /  93
  5. 1. 8 运用OLAP 和数据立方体拓展描述性
数据分析 /  95
  5. 1. 9 何时打破关系数据库的规则 /  97
  5. 1. 10 实时数据与自动预警 /  98
 5. 2 运用数据可视化做描述性数据分析 /  100
 5. 3 运用描述性统计做描述性数据分析 /  107
 5. 4 运用机器学习做描述性数据分析 /  109
第6 章 预测性数据分析 /  111
 6. 1 回归预测 /  111
 6. 2 机器学习与集成模型 /  112

目  录
 6. 3 A/ B 检测 /  114
 6. 4 模拟 /  118
第7 章 案例分析: .点球成金. 与*优化 /  123
第8 章 规范性数据分析(又称*优化)  /  128
 8. 1 什么是*优化 /  131
 8. 2 *优化= 目标、约束条件、选择+ 数据 /  131
  8. 2. 1 目标 /  132
  8. 2. 2 约束条件 /  136
  8. 2. 3 选择 /  140
  8. 2. 4 数据 /  141
 8. 3 TLC + D 应用: 每个人都爱吃比萨 /  143
  8. 3. 1 目标 /  144
  8. 3. 2 约束条件 /  144
  8. 3. 3 选择 /  144
  8. 3. 4 数据 /  144
  8. 3. 5 数学公式 /  144
 8. 4 *优化算法的类型 /  145
  8. 4. 1 精确算法 /  146
  8. 4. 2 近似算法 /  147
  8. 4. 3 启发式算法 /  148
  8. 4. 4 假设分析 /  151
第3 部分
结  论    第9 章 收益管理 /  154
第10 章 实施数据分析的终极技巧 /  161
 10. 1 它只是弓箭手. 而不是弓箭本身 /  161
 10. 2 总结 /  162
非传统参考书目和扩展阅读 /  163
译后记 /  167

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