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数据实践之美：31位大数据专家的方法、技术与思想
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Part4 数据分析与数据挖掘

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2022-01-25 00:48:06
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  • 前言
  • Part1 数据化思维
    • NO.1 数据化运营的方法论体系
    • NO.2 数据化营销中的“一·二·三”
    • NO.3 企业数据化管理之巅—同业对标
    • NO.4 管理数据化：柳传志30年管理智慧如何为我所用
    • NO.5 数据领导力—指标体系规划与管理驾驶舱设计
  • Part2 数据治理
    • NO.6 数据库开发实施工艺提升的6种途径
    • NO.7 ETL串并发数据跑批处理的理论与运用实践
    • NO.8 如何高效地对复杂数据进行清洗与转换
  • Part3 BI与数据可视化
    • NO.9 商务智能业务分析构建“5步曲”
    • NO.10 构建数据体系的两个“5步曲”
    • NO.11 成功实施BI项目的4大要素
    • NO.12 Kimball理论在BI项目中的应用
    • NO.13 BI数据可视化分析SaaS产品前瞻
    • NO.14 大数据工程的系统架构设计和技术选型
    • NO.15 数据可视化4步工作法
    • NO.16 如何用R语言对复杂数据进行可视化
    • NO.17 新思路，新体系：让银行报表的3大痛点不再是噩梦
    • NO.18 Cognos在金融银行业的最佳运用
  • Part4 数据分析与数据挖掘
    • NO.19 如何做好一名商业分析师？
    • NO.20 如何用数据驱动运营
    • NO.21 企业增长中的精细化分析和Growth Hacking
    • NO.22 如何基于业务实现用户行为数据产品化
    • NO.23 电商的数据化管理与运营
    • NO.24 零售业数据分析指标的管理与应用
    • NO.25 做好零售业数据分析必须解决的3个难点
    • NO.26 如何用R语言做量化分析
    • NO.27 从BI到AI，数据分析的4个误区
    • NO.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
    • NO.29 详解过程挖掘的技术和方法
    • NO.30 个性化数据挖掘的关键技术与应用实践
  • Part5 大数据化之路
    • NO.31 教育行业的大数据实施路径
    • NO.32 数据科学在互联网金融中的应用
    • NO.33 地理大数据驱动的智慧选址
  • 附录
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