具体描述
《移动增值应用开发技术导论》以移动通信和Internet为背景，从理论层面整理和分析了移动增值业务和移动增值应用的概念、分类、业务体系和产业链结构；接着从宏观角度介绍了国外内移动增值业务和移动增值应用的发展现状；进而通过介绍现代移动通信系统的组网理论引入了典型移动增值应用如SMS、MMS、WAP、移动定位、手机游戏、移动流媒体等的体系结构、功能模块、业务流程和相关技术；最后通过著名企业的开发实践介绍了移动增值应用的开发、策划和营销过程，并对移动增值应用和未来移动通信的发展进行了展望。
《移动增值应用开发技术导论》体系完整、结构清晰、文字流畅，不仅可以帮助读者从整体上把握移动增值应用的发展现状，提供知识储备，同时，也为我国移动运营商开发和发展移动增值应用提供借鉴。
《移动增值应用开发技术导论》可以作为高等职业院校的教材，也可供有关技术培训及工程技术人员参考。
《数据驱动的智能决策：从理论到实践》 在当今信息爆炸的时代，如何从海量数据中提取有价值的洞察，并将其转化为驱动业务增长的智能决策，已经成为企业和个人面临的核心挑战。本书《数据驱动的智能决策：从理论到实践》正是应运而生，旨在为读者提供一套系统、全面且实用的方法论，助力其驾驭数据洪流，迈向更明智的决策之路。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一场关于数据与智能决策的深度探索。我们并非聚焦于某一特定技术领域的开发细节，而是将目光投向更广阔的视野，探讨数据如何赋能决策，智能如何超越直觉，最终实现业务的持续优化与创新。 核心内容与读者价值： 本书将围绕以下几个核心维度展开，为读者构建起一座坚实的知识桥梁： 第一部分：智能决策的基石——数据理解与治理 在开始任何数据驱动的决策之前，深入理解数据的本质、来源、质量和潜在价值至关重要。本部分将带领读者： 数据世界的探索： 剖析不同类型数据的特性，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，以及它们在现实世界中的应用场景。我们将探讨如何识别数据的潜力和限制，为后续的分析打下坚实基础。 数据的生命周期管理： 从数据的采集、存储、清洗、转换到安全管理，我们将详细阐述数据治理的各个环节。读者将学习到如何建立有效的数据管道，确保数据的准确性、一致性和可用性，从而避免“垃圾进，垃圾出”的困境。 数据质量的保障： 深入解析数据质量的重要性，以及常见的质量问题（如缺失值、异常值、重复值等）。本书将提供一套行之有效的数据清洗和验证策略，帮助读者构建可靠的数据集，为后续的分析提供高质量的输入。 数据隐私与合规： 在数据日益重要的今天，隐私保护和合规性已成为不可忽视的议题。我们将探讨数据隐私的基本原则，以及如何在数据应用中遵循相关法律法规，确保数据使用的合法性和伦理性。 第二部分：智能洞察的炼金术——数据分析与建模 掌握了数据的基本要素，接下来的关键在于如何从中提炼出有价值的洞察。本部分将聚焦于数据分析和建模的艺术： 探索性数据分析（EDA）： 学习如何运用统计学方法和可视化技术，揭示数据背后的模式、趋势和关联。读者将掌握如何通过直观的图表和统计指标，快速理解数据的分布特性，发现潜在的规律。 机器学习与统计建模： 本部分将介绍不同类型的机器学习算法和统计模型，以及它们在解决各类业务问题中的应用。我们将从概念入手，逐步深入到模型的原理、选择与评估。内容将涵盖但不限于： 监督学习： 回归模型（预测数值）、分类模型（预测类别）。 无监督学习： 聚类模型（发现数据分组）、降维技术（简化数据复杂度）。 时间序列分析： 预测未来趋势，理解周期性变化。 模型选择与评估： 如何根据业务目标选择最适合的模型？如何客观地评估模型的性能？本书将提供一套实用的模型选择框架和评估指标，帮助读者构建出真正有效的模型。 特征工程的艺术： 强调特征工程在模型性能中的关键作用，介绍如何从原始数据中提取、构建和选择最有预测能力的特征，是提升模型效果的“秘密武器”。 第三部分：智能决策的落地——从洞察到行动 拥有了数据洞察，最终目的是将其转化为可执行的决策，并驱动业务的实际改进。本部分将关注智能决策的实践环节： 决策支持系统（DSS）的设计理念： 探讨如何构建能够整合数据分析结果，为决策者提供支持的系统。我们将分析DSS的核心功能，以及如何使其真正服务于业务需求。 A/B测试与实验设计： 在变化的市场环境中，如何验证新策略的有效性？本书将深入讲解A/B测试的原理、设计方法和结果解读，帮助读者通过科学的实验来优化产品和运营。 预测性分析与预见性维护： 利用数据模型预测未来事件，从而 proactive 地采取行动。我们将探讨如何在营销、销售、运营等领域应用预测性分析，例如用户流失预测、销售趋势预测等。 推荐系统与个性化体验： 揭示现代个性化服务的核心——推荐系统。从协同过滤到深度学习模型，我们将深入剖析推荐算法的原理，以及如何为用户提供定制化的内容和服务。 业务指标（KPI）的设定与监控： 如何量化决策的效果？本书将强调设定清晰、可衡量的业务指标，并利用数据分析工具进行持续监控，形成反馈闭环，不断优化决策。 本书特色： 系统性与全局性： 本书提供了一个端到端的数据驱动决策框架，覆盖了从数据准备到决策落地的全过程，避免了碎片化的学习。 理论与实践结合： 在介绍理论概念的同时，穿插丰富的实际案例和应用场景，帮助读者理解知识的实际价值。 通俗易懂的语言： 避免使用过于晦涩的技术术语，力求用清晰、简洁的语言解释复杂的概念，让不同背景的读者都能轻松掌握。 注重思维方式的培养： 本书不仅教授技术方法，更强调培养读者的批判性思维和数据敏感性，使其能够独立分析问题，做出明智的判断。 《数据驱动的智能决策：从理论到实践》是一本为所有渴望在数据时代占据主动地位的商业人士、产品经理、数据分析师、技术开发者以及对数据与智能决策感兴趣的读者而准备的宝贵资源。它将为您打开一扇通往更智能、更高效决策的大门，赋能您在瞬息万变的商业环境中乘风破浪。
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只是挑其中我需要去了解的看了一遍。其实大部分关于技术的内容我是看不懂的..
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