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數(shù)據(jù)增長(zhǎng)模型:數(shù)智時(shí)代的全棧產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)思維、算法與技術(shù)
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本書以在數(shù)字化背景下,數(shù)據(jù)產(chǎn)品從業(yè)者的數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)技能、數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)方法、數(shù)據(jù)模型、產(chǎn)品用戶/客戶增長(zhǎng)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)為基調(diào),體系化撰寫了數(shù)字化和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和案例。隨書附贈(zèng)豐富的原始數(shù)據(jù)和源代碼,方便讀者對(duì)數(shù)據(jù)分析案例進(jìn)行實(shí)操練習(xí)。本書內(nèi)容全面,結(jié)構(gòu)完整。首先,講解了數(shù)據(jù)指標(biāo)體系搭建和數(shù)據(jù)埋點(diǎn)案例;然后按照細(xì)節(jié)講解數(shù)據(jù)分析流程、數(shù)據(jù)采集方法、數(shù)據(jù)挖掘整體方法;緊接著通過實(shí)操案例講解了的數(shù)據(jù)產(chǎn)品工具,如EXCEL、Python、SQL、Anaconda、AB測(cè)試等工具,驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的實(shí)戰(zhàn)模型,如ARIMA、AHP、LTV、AARRR等,以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建方法;最后講解了數(shù)據(jù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)智能應(yīng)用場(chǎng)景、用戶增長(zhǎng)實(shí)戰(zhàn)案例。本書適合數(shù)字化市場(chǎng)下的數(shù)據(jù)產(chǎn)品從業(yè)者閱讀,主要讀者人群包含數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)人員、數(shù)據(jù)產(chǎn)品技術(shù)人員、數(shù)據(jù)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者和相關(guān)專業(yè)的學(xué)生。

連詩(shī)路編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·25.9萬字

PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)
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雖然很多深度學(xué)習(xí)工具都使用Python,但PyTorch庫(kù)是真正具備Python風(fēng)格的。對(duì)于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人來說,上手PyTorch輕而易舉。PyTorch在不犧牲高級(jí)特性的情況下簡(jiǎn)化了深度學(xué)習(xí),它非常適合構(gòu)建快速模型,并且可以平穩(wěn)地從個(gè)人應(yīng)用擴(kuò)展到企業(yè)級(jí)應(yīng)用。由于像蘋果、Facebook和摩根大通這樣的公司都使用PyTorch,所以當(dāng)你掌握了PyTorth,就會(huì)擁有更多的職業(yè)選擇。本書是教你使用PyTorch創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實(shí)用指南。它幫助讀者快速?gòu)牧汩_始構(gòu)建一個(gè)真實(shí)示例:腫瘤圖像分類器。在此過程中,它涵蓋了整個(gè)深度學(xué)習(xí)管道的關(guān)鍵實(shí)踐,包括PyTorch張量API、用Python加載數(shù)據(jù)、監(jiān)控訓(xùn)練以及將結(jié)果進(jìn)行可視化展示。本書主要內(nèi)容:(1)訓(xùn)練深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);(2)實(shí)現(xiàn)模塊和損失函數(shù);(3)使用PyTorchHub預(yù)先訓(xùn)練的模型;(4)探索在JupyterNotebooks中編寫示例代碼。

(美)伊萊·史蒂文斯 (意)盧卡·安蒂加 (德)托馬斯·菲曼 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·25.8萬字

Redis使用手冊(cè)
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本書系統(tǒng)化介紹Redis命令及其應(yīng)用場(chǎng)景,內(nèi)容深入,圖文并茂,巨細(xì)靡遺,是掌握Redis的案頭必備參考書。本書主要分為三大部分,共20章。第一部分“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與應(yīng)用”介紹Redis最核心的九種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),列舉了操作這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的眾多命令及其詳細(xì)信息,并在其中穿插介紹了多個(gè)使用Redis命令構(gòu)建應(yīng)用序的示例。通過這些程序示例,讀者可以進(jìn)一步加深對(duì)命令的認(rèn)識(shí),并學(xué)會(huì)如何在實(shí)際中應(yīng)用這些命令,從而達(dá)到學(xué)而致用的目的。第二部分“附加功能”介紹Redis在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上為用戶提供的額外功能。其中包括數(shù)據(jù)庫(kù)管理、自動(dòng)過期功能、流水線與事務(wù)、Lua腳本、持久化、發(fā)布與訂閱、模塊管理等。讀者可以通過閱讀這一部分來學(xué)會(huì)如何將Redis應(yīng)用在更多場(chǎng)景中。第三部分“多機(jī)功能”介紹Redis的三項(xiàng)多機(jī)功能:復(fù)制、Sentinel和集群。讀者可以通過閱讀這一部分來獲得擴(kuò)展Redis讀寫性能的相關(guān)知識(shí),并根據(jù)自己的情況為Redis系統(tǒng)選擇合適的擴(kuò)展方式。

黃健宏 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·24.2萬字

科研統(tǒng)計(jì)思維與方法:SPSS實(shí)戰(zhàn)
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本書以實(shí)際案例和具體應(yīng)用為驅(qū)動(dòng),以培養(yǎng)科研統(tǒng)計(jì)思維為目標(biāo),借助SPSS,系統(tǒng)地講授了差異顯著性檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)性分析、回歸分析、聚類分析、主成分分析,以及結(jié)構(gòu)方程模型的概念、原理和具體使用。全書共8章。第1章系統(tǒng)地討論了科研統(tǒng)計(jì)思維及統(tǒng)計(jì)分析的相關(guān)概念,并以量化類典型論文為例拋出統(tǒng)計(jì)思維的核心問題。第2章介紹了數(shù)據(jù)的規(guī)范化及預(yù)處理,重點(diǎn)講解了基于數(shù)據(jù)做論證所必需的前置操作。第3章介紹了統(tǒng)計(jì)描述及數(shù)據(jù)加工。第4章講解了差異顯著性檢驗(yàn)。第5章介紹了方差分析及其高級(jí)應(yīng)用,闡述了單因素方差分析、多因素方差分析、協(xié)方差分析、多因變量方差分析等內(nèi)容,以及事后檢驗(yàn)、均值邊際圖等高級(jí)應(yīng)用的相關(guān)知識(shí)。第6章介紹了關(guān)聯(lián)性分析技術(shù)和回歸分析。第7章講解了聚類分析技術(shù)。第8章介紹了因子分析與降維,主要討論了探索性因子分析和驗(yàn)證性因子分析(結(jié)構(gòu)方程模型)等方法。本書可作為量化研究相關(guān)專業(yè)本科生、研究生,以及大中專院校學(xué)生的教學(xué)用書,還可作為有志于了解量化研究方法和科研統(tǒng)計(jì)思維的科研人員、工程技術(shù)人員以及商務(wù)人員的參考用書。

馬秀麟 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·24.2萬字

反饋:化解不確定性的數(shù)字認(rèn)知論
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反饋數(shù)據(jù)規(guī)模、頻率、機(jī)制在二十一世紀(jì)已發(fā)生根本變化,這是數(shù)字化和智能的本質(zhì),也是影響未來商業(yè)最重要的變量之一。在技術(shù)領(lǐng)域,用戶行為反饋帶來互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)性,AI算法的誤差、獎(jiǎng)勵(lì)、強(qiáng)度等反饋機(jī)制涌現(xiàn)智能,基于簡(jiǎn)單反饋規(guī)則的算法,結(jié)合海量的反饋數(shù)據(jù),正在創(chuàng)造讓人驚奇的表現(xiàn),并解決復(fù)雜問題,無論是搜索、推薦引擎還是大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型。在商業(yè)領(lǐng)域,新的商業(yè)模式總是基于新的生產(chǎn)力而誕生,特斯拉影子模式、預(yù)訓(xùn)練大模型(GPT)、谷歌自動(dòng)駕駛(Waymo)、亞馬遜智能化應(yīng)用、奈飛正在以基于數(shù)字化反饋流的算法自學(xué)習(xí)能力贏得優(yōu)勢(shì)。這本書將為讀者介紹數(shù)字時(shí)代技術(shù)與商業(yè)的第一性原理,在更普適的認(rèn)知、科學(xué)、萬物演化的背后,如何提出創(chuàng)造性地假設(shè),如何高效率地反饋,如何建立模擬演化機(jī)制,是更為通用的反饋系統(tǒng)常識(shí),為讀者帶來解決問題的全新視角。

韓博 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·24萬字

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