纵观大数据 建模、分析及应用 pdf

所需积分/C币:50 2018-10-14 15:21:02 38.87MB PDF
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Big Date Overview数据,是比文字出现更早的工具,它帮助人类不断拓展对客观世界的认知,是社会生活中不可缺少的关键要素。身处大数据时代的我们,更加受到数据及其分析模型带来的影响,既有各种生活的便利,情景化的舒爽,也有隐私泄露的不快。为了更好地掌握数据,正确地分析数据,精准地描述规律,我们必须掌握一定的数据分析知识,而本书将是打开这扇门的一把钥匙。执教十年,经历了从数据挖掘到大数据的云卷云舒,一代代的技术更迭,不变的是对数据知识探索的执着初心。但是,咨询者众,待解惑者也不少,一一解答既无效率又没效果,因此在去年萌生了写本书的想法。与理论型书籍不同,本书的方法论是来自传统理论但充分考虑
内容简介 大数据分析是个入门容易但精专颇难的领域。本书以大数据分析为主线,以电信行业应用 为背景,以一线操作者为对象,系统阐述了大数据分析的理论、方法和实践。从思维创新开始 依次介绍了大数据挖掘、经营分析和营销策划三个主题。本书聚合了作者多年实战操作的经验, 加上执教和内训的总结,辅以真实的案例,对于电倍行业的分析师而言是一部较为实用的工县 类书籍。 图书在版编目(C|P)数据 纵观大数据:建模、分析及应用/牛琨著.--北京;北京邮电大学出版社,2017.11 ISBN978-7-5635-5130-9 1.①纵…Ⅱ.①牛…Ⅲ.①数据处理Ⅳ.TP27 中国版本图书馆CIP数据核字(2017)第148154号 书名:纵观大数据:建模、分析及应用 著作责任者:牛琨著 责任编辑:满志文穆晓寒 出版发行:北京邮电大学出版社 社 址:北京市海淀区西土城路10号(邮编:100876) 发行部:电话:010.62282185传真:010-62283578 E-maiI:publish@bupt.edu.cn 销:各地新华书店 经印开印字版 刷:北京九州迅驰传媒文化有限公司 本:720mm×1000mm1/16 张:18.75 数:316千字 次:2018年1月第1版2018年1月第1次印刷 SBN978-7-5635-5130-9 定价:48.00元 如有印装质量问题,请与北京邮电大学出版社发行部联系 前言 Big Date Overview 数据,是比文字出现更早的工具,它帮助人类不断拓展对客 观世界的认知,是社会生活中不可缺少的关键要素。身处大数据 时代的我们,更加受到数据及其分析模型带来的影响,既有各种 生活的便利,情景化的舒爽,也有隐私泄露的不快。为了更好地 掌握数据,正确地分析数据,精准地描述规律,我们必须掌握」 定的数据分析知识,而本书将是打开这扇门的一把钥匙。 执教十年,经历了从数据挖掘到大数据的云卷云舒,一代代 的技术更迭,不变的是对数据知识探索的执着初心。但是,咨询 者众,待解惑者也不少,一一解答既无效率又没效果,因此在去 年萌生了写本书的想法。与理论型书籍不同,本书的方法论是来 自传统理论但充分考虑了实战环境而进行了适配性的修订。希望 读者在阅读时要注意,因地制宜,随机应变,重神不重形,切不 可机械照搬 第一章讲创新思维。这是因为数据分析的起点就是头脑,是 思考,想做好数据分析,打开头脑是最重要的,没有之一。 第二章至第八章讲数据分析。从数据本身开始,评述了统计 分析、数据挖掘和大数据等分析技术,还介绍了由浅入深的三种 主要工具软件的使用技巧,非常适合有一定操作经验但亟须进阶 的操作者。 第九章至第十六章则聚焦经营分析。经营分析是企业经营最 重要的分析工具组合,可能融合了非常复杂的分析技术。本书抽 丝剥茧,先从理论高度系统介绍了定性和定量方法,再从主题和 专题两个角度来演示经营分析过程,最后通过案例来说明具体步 骤 第十七章至第十九章介绍营销策划。一切公司的目标都是赚 钱,不以盈利为目标的组织是公益和公共服务部门。数据分析最 核心的价值就体现在对营销策划的强力支撑上。另外,本书重心 在于介绍数据分析如何用在营销策划中,而不在于制定营销策略 和最终决策。 限于行业服务背景和本人的水平与经验,书中不足之处,恳 请读者和专家不吝赐教。 作者 目录 Big Date Overview 第一章|思维能力特训/1 第一节大脑如何转弯/2 第二节智慧之匙/3 第三节人人皆可创新/5 第四节阻碍创新的因素/5 第五节创新的习惯/7 第六节小测试:学到了多少?/8 第二章|数据分析导论/13 第一节数据分析:从狭义到广义/14 第二节数据的层次/15 第三节初级的数据层/17 第四节中级的统计层/18 第五节高级的模型层/19 第三章|数统计分析:可敬的老前辈/21 第一节从统计分析到数据挖掘/22 第二节统计分析的辉煌时代/24 第三节统计分析的无可奈何/26 第四节统计分析的未来/27 第四章|Exce:数据基础管理/33 第一节新功能怎么用/34 第二节几个大招/37 第三节函数/40 第四节Exce操作技巧/42 第五节 SmartArt/43 第五章|SPSS:处理大数据/47 第一节基本功能介绍/48 第二节文件操作/50 第三节统计功能/54 第四节分析功能/57 第六章|数据预处理:不可承受之重/63 第一节数据预处理做什么/64 第二节数据清洗/65 第三节数据集成/67 第四节数据转换/68 第五节数据归约/69 第六节数据离散化/71 第七章|建模:数据挖掘的本义/73 第一节数据挖掘的过去和未来/74 第二节数据挖掘的标准流程/78 第三节主要模型介绍/82 第四节回归:最似然估计/85 第五节聚类:回归本质/86 第六节分类:与预测不同/89 第七节关联规则:焕发活力/95 第八节过拟合与适用性:平衡精确与健壮/97 第八章| SAP Predictive Analytics:简单为王/99 第一节基本功能介绍/103 第二节聚类模型/104 第三节分类模型/109 第四节关联规则模型/117 第九章|概论:经营分析的常见错误/123 第一节典型错误/124 第二节经营分析的概念和内涵/129 第三节经营分析的能力要求/133 第四节互联网时代的经营分析/135 第十章|质的分析:定性分析方法/137 第一节观察法/138 第二节访谈法/140 第三节CAT:市场调研利器/141 第四节焦点小组座谈会/142 第五节案例分析法/143 第十一章|量的分析:定量分析方法/147 第一节比较分析法/148 第二节因素分析法/150 第三节分组分析法/152 第四节异常分析法/153 第五节结构分析法/154 第十二章|主题分析:每个月的那几天/157 第一节主题分析的概念/158 第二节主题分析的组织方式/160 第三节主题分析的关键点/162 第十三章|主题分析模板:简单的灵魂/165 第一节模板框架设计/166 第二节双表展示结构/168 第三节汇总表、过程表与月份表/170 第四节公式逻辑与细节调整/172 第十四章|专题分析:价值所在/179 第一节专题分析的概念/180 第二节专题分析思路/182 第三节数据提取与处理/184 第四节数据分析与展示/186 第十五章专题分析案例:事实说话/189 第一节价值背离模型:用户流失之源/190 第二节移动业务融合比例分析/193 第三节行业发展预测模型/199 第四节业务发展预测模型/203 第五节业务规模预测模型/208 第十六章|概论:营销策划的日常/213 第一节营销策划的概念/214 第二节营销策划技术演进/217 第三节互联网+时代的营销策划/221 第十七章|管理咨询模型:必备武器库/227 第一节STP模型/228 第二节SWOT模型/230 第三节BCG矩阵/232 第四节波特五力分析/233 第五节基尼系数/236 第六节兰彻斯特模型/237 第十八章|方法论:不是仅靠经验/239 第一节概论/240 第二节市场分析/242 第三节套餐设计/245 第四节营销准备/254 第五节后评估/256 第六节套餐优化/260 第十九章|营销策划案例:经典的背后/265 第一节移动业务套餐/266

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zhuxibang 刚下载完,看看,应该不错
2020-05-08
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c_h_yu 资料完整,推荐下载
2019-07-02
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