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出版者:人民邮电出版社

作者:神龙工作室

出品人:

页数:619

译者:

出版时间:2007-2

价格:68.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115137173

丛书系列:

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深度解析现代商业智能与数据可视化：超越Excel 2003的边界 本书聚焦于二十一世纪数据驱动型决策的核心技术，全面覆盖现代商业智能（BI）平台、高级数据可视化方法论、以及如何利用云计算和大数据技术进行高效分析。它并非对特定旧版软件操作的简单罗列，而是旨在培养读者从“数据录入员”向“数据战略家”转型的思维框架与实战技能。 --- 第一部分：现代商业智能（BI）生态系统构建与战略部署 本部分将彻底颠覆传统电子表格思维定式，引导读者理解当今企业级数据架构的复杂性和集成性。我们将深入探讨当前主流BI工具链的选型、部署与管理，而非局限于桌面级软件的局限。 第一章：从数据源到决策流的BI架构设计 本章将详细剖析一个现代BI解决方案所需的关键组成部分。重点关注数据湖（Data Lake）、数据仓库（Data Warehouse，如Snowflake, Amazon Redshift）的架构设计原则，以及如何选择合适的技术栈以支持PB级数据的处理需求。内容将涵盖： ETL/ELT流程的革新： 对比传统抽取-转换-加载模式与现代云原生ELT（如使用Fivetran, dbt）的效率差异。重点讲解数据治理（Data Governance）在流程中的嵌入点。 数据建模的复杂性： 介绍星型（Star Schema）和雪花型（Snowflake Schema）之外的维度建模优化策略，如Data Vault模型在应对快速变化业务需求时的优势。 元数据管理（Metadata Management）： 如何构建和维护一个可靠的元数据目录，确保数据血缘（Data Lineage）的可追溯性，这是合规性和审计的关键。 第二章：高级数据采集与集成技术 在数据量爆炸的时代，手动导入或简单的链接已无法满足需求。本章聚焦于自动化、实时数据管道的构建。 API驱动的数据摄取： 详细讲解如何通过Python（使用Requests, Pandas）或专门的集成工具（如MuleSoft, Talend）连接复杂的第三方API（如CRM、ERP、社交媒体平台）并进行结构化处理。 流式数据处理入门： 介绍Kafka、Pulsar等消息队列在处理高并发、低延迟数据流（如物联网传感器数据、网站点击流）中的核心作用。我们将探讨流处理框架（如Spark Streaming, Flink）的基本操作逻辑，理解“窗口函数”（Windowing）在实时聚合中的应用。 数据安全与合规性（GDPR/CCPA）： 讲解如何在数据传输和存储过程中实现数据脱敏、加密和访问控制，这是企业级数据应用的首要前提。 --- 第二部分：下一代数据可视化与叙事学 本部分将完全聚焦于信息设计（Information Design）和数据叙事（Data Storytelling），强调如何利用视觉传达的心理学原理来驱动用户行为和决策，远超基础的图表制作功能。 第三章：交互式数据探索：超越静态报告 现代数据可视化不再是生成一次性图片，而是提供一个动态的探索环境。 主流BI可视化平台实战（Tableau/Power BI/Looker）： 深入对比这些平台的计算引擎、数据连接能力及许可模式。我们将重点教授如何利用这些工具构建复杂的参数驱动（Parameter-driven）仪表板，实现“What-if”分析。 高级图表类型的选择与误用规避： 介绍桑基图（Sankey）、和弦图（Chord Diagram）、热力图矩阵（Heatmap Matrix）在特定场景下的精确应用。同时，系统性地分析如何识别并避免如3D柱状图、饼图过度细分等常见的视觉误导。 用户体验（UX）在数据报告中的应用： 讲解如何应用信息层级、认知负荷管理原则，设计出使用户能迅速抓住关键洞察的仪表板布局。 第四章：数据叙事与洞察的有效传达 数据本身不会说话，需要讲述者赋予其意义。 “黄金圈法则”在数据展示中的应用： 如何从“是什么”（What）深入到“为什么”（Why）和“该做什么”（So What）。 文本注释与视觉引导： 教授如何策略性地使用高亮、箭头、简洁的总结性文字，引导观看者的注意力到最重要的异常值或趋势上。 构建数据驱动的业务案例： 实例分析如何将复杂的统计发现转化为董事会能理解的、带有明确行动建议的商业演示文稿。 --- 第三部分：高级分析与预测建模的集成 本部分将介绍如何将统计学和机器学习的成果无缝集成到日常的分析流程中，实现从描述性分析到预测性分析的跨越。 第五章：利用编程语言增强分析深度 虽然不依赖于某一特定旧版软件的内置功能，但现代分析严重依赖于强大的编程环境。 Python在数据科学中的核心地位： 重点讲解如何使用Pandas进行复杂数据清洗与重塑（Reshaping），使用Statsmodels进行时间序列分解（如STL分解），以及Scikit-learn的基础模型应用。 R语言在统计推断中的应用： 介绍R语言在假设检验、A/B测试结果的严谨分析中的优势，以及如何生成高质量的统计图形（使用ggplot2）。 模型结果的可视化集成： 演示如何将回归模型的预测区间、分类模型的ROC曲线等专业结果，导入到BI工具中进行商业情景的标注和展示。 第六章：大数据环境下的分析优化与治理 本章探讨在云端大规模数据集上进行高效分析的实践。 性能优化与查询语言： 深入学习SQL（特别是窗口函数、CTE）在大型数据仓库中的编写规范，以优化查询速度。介绍NoSQL数据库（如MongoDB）在处理非结构化分析数据时的适用场景。 可重复性和版本控制： 强调分析代码（脚本、模型）的版本控制（Git）以及环境隔离（Conda/Virtualenv）的重要性，确保分析结果的稳定性和可复现性。 伦理与偏见（Bias）识别： 对当前AI和预测模型中可能存在的系统性偏见进行探讨，学习如何评估和减轻模型在决策过程中的不公平影响。 --- 结语：面向未来的数据素养 本书的目标是装备读者掌握支撑未来十年商业决策所需的工具集、方法论和批判性思维。它着眼于云技术、大规模数据处理、以及信息设计的前沿，是企业数据专业人士迈向战略角色的关键指南。

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