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內容簡介

全書一共33篇文章，根據主題分為了5個部分：Part1數據化思維，專注思維。Part2數據治理，專注技術。Part3BI與數據可視化。Part4數據分析與數據挖掘。Part5大數據化之路，主要講解不同行業是如何應用大數據的。所有文章均獨立成篇，在滿足碎片化閱讀的同時，也能讓讀者進行深入的思考和橫向比較，幫助用戶在碰到類似問題的時候打開思路、獲得經驗上的快速成長。

編輯推薦

來自全球20余家知名數據公司的31位數據專家分享了他們在數據化思維、數據治理、BI與數據可視化、數據分析與數據挖掘、大數據應用5大主題下的佳實踐

作者簡介

呂品，天善智能CEO。天善智能是一個專注于商業智能BI、數據分析、數據挖掘和大數據技術領域的技術社區，包括技術問答、博客、活動、學院、招聘、讀書頻道等眾多版塊。社區內容覆蓋了與?BI?相關的幾乎所有技術和產品:微軟BI、IBM Cognos、Oracle BIEE、Kettle、Informatica、DataStage、SAP BO、QlikView、Tableau等等;以及數據分析、數據挖掘和大數據相關的技術領域，包括:R、Python、SPSS、Hadoop、Spark、Hive、Kylin等。天善智能的學員和注冊會員覆蓋國內北京、上海、深圳以及廣州等50多個大中小城市，在加拿大、美國、新西蘭、澳大利亞、日本、德國、新加坡都有我們的海外學員，在數據領域圈里天善智能有著廣泛的影響力。?天善智能致力于構建一個基于數據領域的生態圈，通過社區鏈接一切與數據相關的資源，與大家一起共同努力推動大數據、商業智能BI在國內的普及和發展。?在社區發展的兩年多時間里，天善智能也得到了國內本土廠商的大力支持。同時，天善智能在社區也擁有一批非常知名的社區領袖、技術大拿和熱心用戶，他們一起共同努力默默的維護和關心社區成長。

目錄贊譽前言Part 1 數據化思維 // 1NO.1 數據化運營的方法論體系張子良 // 2NO.2 數據化營銷中的“一二三” 葉秋萍 // 9NO.3 企業數據化管理之巔—同業對標王衛東 // 21NO.4 管理數據化：柳傳志30年管理智慧如何為我所用袁華杰 // 33NO.5 數據領導力—指標體系規劃與管理駕駛艙設計劉凱 // 41Part 2 數據治理 // 53NO.6 數據庫開發實施工藝提升的6種途徑楊寶軍 // 54NO.7 ETL串并發數據跑批處理的理論與運用實踐何啟平 // 64NO.8 如何高效地對復雜數據進行清洗與轉換謝佳標// 74Part 3 BI與數據可視化 // 91NO.9 商務智能業務分析構建“5步曲” 呂敏杰 // 92NO.10 構建數據體系的兩個“5步曲” 王桐 // 109NO.11 成功實施BI項目的4大要素賈巖 // 119NO.12 Kimball理論在BI項目中的應用郭川 // 127NO.13 BI數據可視化分析SaaS產品前瞻呂品 // 145NO.14 大數據工程的系統架構設計和技術選型韓慶安 // 153NO.15 數據可視化4步工作法溫融冰 // 164NO.16 如何用R語言對復雜數據進行可視化謝佳標// 169NO.17 新思路，新體系：讓銀行報表的3大痛點不再是噩夢袁華杰 // 184NO.18 Cognos在金融銀行業的運用吳永帆 // 196Part 4 數據分析與數據挖掘 // 207NO.19 如何做好一名商業分析師？吳奕君 // 209NO.20 如何用數據驅動運營桑文鋒 // 217NO.21 企業增長中的精細化分析和Growth Hacking 孔淼 // 237NO.22 如何基于業務實現用戶行為數據產品化吳文波 // 247NO.23 電商的數據化管理與運營尚林棟 // 256NO.24 零售業數據分析指標的管理與應用沈嶸// 284NO.25 做好零售業數據分析必須解決的3個難點鄒斌 // 291NO.26 如何用R語言做量化分析張丹 // 316NO.27 從BI到AI，數據分析的4個誤區彭耀 // 335NO.28 企業如何利用跨行業數據挖掘標準流程開展大數據實踐張浩彬 // 342NO.29 詳解過程挖掘的技術和方法汪尚 // 352NO.30 個性化數據挖掘的關鍵技術與應用實踐陳運文 // 382Part 5 大數據化之路 // 401NO.31 教育行業的大數據實施路徑李宗海 // 402NO.32 數據科學在互聯網金融中的應用張云松 // 409NO.33 地理大數據驅動的智慧選址張志成 // 419附錄 // 433