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數據產品經理:解決方案與案例分析
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這是一本能幫助讀者快速獲取數據產品實戰能力數據項目實戰能力的著作。全書內容以案例方式組織,圍繞數據建設、數據營銷、數據驅動3大主題,用14個綜合案例進行完整再現和深度復盤,為近10個行業的數據產品提供了可直接參考的解決方案,這些方案同時也適用于其他行業。每個案例從項目背景、方案設計、實現過程、總結與思考等維度展開闡述,層次清晰,可參考性強。全書共14章,分為三部分:數據建設、數據營銷和數據驅動。第1部分數據建設(第1~2章)數據建設是數據運轉的基礎,是數據發揮價值的關鍵。良好的數據建設能夠降低數據應用的開發成本,提升數據使用者的效率。本部分包含兩章,分別介紹了自動化數據分析平臺的搭建和數據埋點的工作流程等。第二部分數據營銷(第3~9章)營銷是每個公司的業務核心,良好的數據營銷平臺為營銷提供非常大的助力。本部分主要介紹如何利用數據中臺、大數據平臺助力營銷,如何利用社會化聆聽輔助商業決策,重點分析金融、零售、快消、汽車、游戲等多個行業的項目,具有較高的參考價值。此外,還介紹了商品分析方法和初創公司數據運營實踐。第三部分數據驅動(第10~14章)數據產品經理可以進駐公司的每個部門,驅動該部門的業務發展,成為公司運轉的核心和動力。本部分介紹的案例包括語音數據處理與商業應用、網約車安全性的數據化解決方案、智慧安防中的智能視頻產品、AI技術在視頻平臺上的應用、數據產品經理在推薦中的價值,這些案例都屬于數據產品的一個分支——策略產品的范疇,有的案例主要以AI技術實現。

楊楠楠 李凱東等 ·自動化 ·15.2萬字

大數據:從基礎理論到最佳實踐
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本書側重于大數據的實踐性技術,系統地介紹了主流大數據平臺及工具的安裝部署、管理維護和應用開發。平臺和工具的選擇均為當前業界主流的開源產品,因此,對于讀者來說,有很強的可操作性。本書涉及的開源技術包括:HDFS、MapReduce、YARN、Zookeeper、HBase、Hive、Sqoop、Storm、Kafka、Flume等。除介紹一般性的背景知識、安裝部署、管理維護和應用開發技術外,還特別注重案例實踐,重要的技術點以實際工作場景或案例為依托,使讀者能快速入門,參考案例動手實踐,通過具體深入的實踐,體會大數據的技術本質特征,領略大數據技術帶來的創新理念,更好地理解和把握信息技術的發展趨勢。本書主要內容包括以下幾大部分。大數據存儲篇:以HDFS為基礎,介紹分布式文件系統的原理、安裝、fs命令的使用、編程,介紹如何用HDFS實現,并通過HTTP調用。大數據計算篇:以MapReduce、YARN為基礎,介紹分布式計算的原理、部署,以及編程案例。非關系型數據庫篇:以HBase為基礎,重點介紹非關系型數據庫的優勢、原理、部署,以及命令行使用,編程案例,與Sqoop配合使用等。大數據倉庫篇:以Hive、數據倉庫等為基礎,重點介紹數據的抽取、原理、部署、分析與編程。大數據實時計算篇:以Storm、Kafka為基礎,介紹實時計算的架構、組成、使用與開發。本書非常適合從事大數據技術開發與使用的初學者,以及從事大數據技術研發的企事業單位工程師學習和參考,也適合高校計算機相關專業的專科生、本科生和研究生學習使用。

祁偉 ·自動化 ·15.2萬字

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