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數(shù)據科學工程實踐:用戶行為分析與建模、A/B實驗、SQLFlow
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這是一本將數(shù)據科學三要素——商業(yè)理解、量化模型、數(shù)據技術全面打通的實戰(zhàn)性著作,是來自騰訊、滴滴、快手等一線互聯(lián)網企業(yè)的數(shù)據科學家、數(shù)據分析師和算法工程師的經驗總結,得到了SQLFlow創(chuàng)始人以及騰訊、網易、快手、貝殼找房、谷歌等企業(yè)的專家一致好評和推薦。全書三個部分,內容相對獨立,既能幫助初學者建立知識體系,又能幫助從業(yè)者解決商業(yè)中的實際問題,還能幫助有經驗的專家快速掌握數(shù)據科學的Z新技術和發(fā)展動向。內容圍繞非實驗環(huán)境下的觀測數(shù)據的分析、實驗的設計和分析、自助式數(shù)據科學平臺3大主題展開,涉及統(tǒng)計學、經濟學、機器學習、實驗科學等多個領域,包含大量常用的數(shù)據科學方法、簡潔的代碼實現(xiàn)和經典的實戰(zhàn)案例。第1部分(第1~6章)觀測數(shù)據的分析技術講解了非實驗環(huán)境下不同觀測數(shù)據分析場景所對應的分析框架、原理及實際操作,包括消費者選擇偏好分析、消費者在時間維度上的行為分析、基于機器學習的用戶生命周期價值預測、基于可解釋模型技術的商業(yè)場景挖掘、基于矩陣分解技術的用戶行為規(guī)律發(fā)現(xiàn)與挖掘,以及在不能進行實驗分析時如何更科學地進行全量評估等內容。第二部分(第7~9章)實驗設計和分析技術從A/B實驗的基本原理出發(fā),深入淺出地介紹了各種商業(yè)場景下進行實驗設計需要參考的原則和運用的方法,尤其是在有樣本量約束條件下提升實驗效能的方法及商業(yè)場景限制導致的非傳統(tǒng)實驗設計。第三部分(第10~12章)自助式數(shù)據科學平臺SQLFlow針對性的講解了開源的工程化的自助式數(shù)據科學平臺SQLFlow,并通過系統(tǒng)配置、黑盒模型的解讀器應用、聚類分析場景等案例幫助讀者快速了解這一面向未來的數(shù)據科學技術。

謝梁 繆瑩瑩 高梓堯 王子玲等 ·數(shù)據庫 ·13萬字

數(shù)據應用工程:方法論與實踐
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這是一本講解組織數(shù)據能力建設與數(shù)據應用工程化的著作,它旨在為企業(yè)應用和管理數(shù)據提供組織建設、技術體系和行業(yè)解決方案方面的理論指導和實踐經驗。本書是幾位作者在數(shù)據領域十幾年工作經驗的總結,得到了業(yè)界10余位專家的一致好評。無論是互聯(lián)網行業(yè)的數(shù)據原生類企業(yè),還是正在數(shù)字化轉型的傳統(tǒng)企業(yè),本書將為它們大規(guī)模、工程化地發(fā)揮數(shù)據的價值提供有意的參考。本書的內容大致分為如下4個方面:(1)行業(yè)分析:從宏觀角度闡述了數(shù)字化變革帶來的問題和不確定性,并引出了解決這些問題需要掌握的理論和方法。(2)理論方法:一方面,詳細講解了企業(yè)和組織的技術能力建設方法、發(fā)展規(guī)律以及成熟度評估,幫助企業(yè)打下應用數(shù)據的堅實基礎;一方面,詳細介紹了數(shù)據應用成熟度模型的評估、運用和設計,以及數(shù)據工程的過程和方法。(3)知識體系:詳細講解了數(shù)據治理與管理的方法,以及整個大數(shù)據體系的技術與架構。(4)實踐案例:通過4個綜合案例分別講解了數(shù)據工程與治理、業(yè)務數(shù)據化以及數(shù)據的工程化應用,既有企業(yè)級別的數(shù)據管理案例,又有業(yè)務級別的營銷案例,不僅有ToB場景,還有ToG場景。

鐘大偉 高鐸 王鵬 宋超 ·數(shù)據庫 ·29萬字

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