具体描述
《服务计算应用开发技术》从服务计算的基本概念和主要技术问题入手，分别介绍了Web服务的选择与组合方法，提出了一种基于服务质量（QoS）的服务选择方式（根据不同用户对服务质量的属性需求不同，对请求者需要的QoS属性与提供者提供的QoS属性进行比较，来为用户选择最佳的、最匹配的服务）。在讲述服务组合时，引入了动作时序逻辑（TLA）的概念，提出了用TLA形式化描述、组合及验证Web服务的思想，并对Web服务描述语言（WSDL）进行了动态扩展，给出了从WSDL到TLA规范的转换算法和具体的实现，并使用TLA的模型检验器TLC对组合服务流程进行验证，以保证系统的安全性、活性与公甲性。《服务计算应用开发技术》面向初学者，为读者了解服务组合提供了捷径，可作为高等院校计算机专业本科生和研究生的教材，也可作为相关专业的技术人员了解服务组合的参考书。
好的，这是一份关于一本名为《数据驱动决策：现代商业智能与分析实践》的图书简介，该书内容完全不涉及“服务计算应用开发技术”： --- 图书名称：《数据驱动决策：现代商业智能与分析实践》 图书简介 在这个信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是记录业务活动的副产品，它已成为驱动企业战略、优化运营效率和塑造市场竞争力的核心资产。《数据驱动决策：现代商业智能与分析实践》是一本全面而深入的指南，旨在指导商业领袖、数据分析师以及技术专业人员如何有效地从海量数据中提取洞察，并将这些洞察转化为可执行的商业价值。本书的核心宗旨是弥合数据科学的复杂技术与实际商业决策之间的鸿沟，使任何组织都能真正实现“数据驱动”的文化转型。 本书结构严谨，内容涵盖了商业智能（BI）的理论基石、现代分析技术的应用，以及构建和维护一个高效数据生态系统的最佳实践。我们不满足于停留在概念层面，而是聚焦于如何将前沿技术如机器学习、大数据处理框架与具体的业务场景（如客户关系管理、供应链优化、风险评估等）相结合。 第一部分：商业智能的基石与战略重塑 本部分深入探讨了商业智能（BI）的演进历程及其在现代企业中的战略地位。我们首先界定了BI与传统报告的区别，强调了BI的预测性和规范性价值。内容详尽地分析了数据治理的重要性，讨论了如何建立健全的数据质量标准、数据血缘追踪机制和元数据管理体系，确保决策所依据的数据是可信赖的、准确无误的。 接着，本书详细阐述了数据仓库（Data Warehousing）和数据湖（Data Lake）的设计哲学与架构选择。我们对比了传统的星型/雪花模型与现代的Inmon和Kimball方法的适用场景，并重点剖析了云原生数据平台（如Snowflake, AWS Redshift, Google BigQuery）的构建优势与挑战。此外，我们还探讨了商业报告与可视化的艺术：如何设计仪表板（Dashboards）才能最有效地传达复杂信息，避免“信息过载”，并确保关键绩效指标（KPIs）的定义与企业战略目标高度一致。 第二部分：高级分析技术与预测模型构建 进入第二部分，我们将视角转向更具前瞻性的高级分析（Advanced Analytics）。本部分是全书的技术核心，但讲解方式依旧紧密贴合商业应用。 我们详细介绍了统计学基础在商业决策中的应用，包括回归分析、时间序列预测（如ARIMA、指数平滑法）在需求预测、库存管理中的落地实践。随后，本书将重点放在机器学习在商业智能中的集成。我们探讨了如何利用分类算法（如逻辑回归、决策树、随机森林）进行客户流失预测、欺诈检测，以及如何运用聚类分析（如K-Means、DBSCAN）进行市场细分和客户画像构建。对于需要精确定量影响的场景，本书也深入讲解了因果推断（Causal Inference）的基本方法，帮助企业区分相关性与真正的因果关系。 一个关键的章节专门讨论了自然语言处理（NLP）在文本数据挖掘中的应用。这包括利用情感分析技术处理客户反馈、社交媒体评论，以及通过主题模型（如LDA）从大量的非结构化文本中提取市场趋势和产品缺陷信息，极大地拓宽了BI分析的边界。 第三部分：数据平台、工具生态与实施路径 成功的决策离不开一个稳定、可扩展的数据基础设施。第三部分聚焦于数据工程与BI工具链的实际操作层面。 本书对当前主流的大数据处理框架进行了深入的对比分析，重点关注批处理（如Spark批处理）与流处理（如Kafka Streams, Flink）的选择标准和应用场景，特别是如何构建实时决策支持系统（Real-Time Decisioning Systems）。我们详细探讨了ETL/ELT流程的现代化，强调了使用数据编排工具（如Apache Airflow）进行工作流管理的必要性，以确保数据管道的健壮性和可维护性。 在BI工具选型与部署方面，本书提供了详尽的评估矩阵，对比了Tableau、Power BI、Qlik Sense等主流工具在数据连接性、计算能力、用户体验和成本效益方面的优劣。我们提供了一套实用的框架，帮助企业根据自身的规模、技术栈和分析成熟度，选择最适合的工具组合。 最后，本书的收官部分着眼于文化与组织变革。数据驱动的转型不仅仅是技术部署，更是思维方式的转变。我们提供了实施路线图，指导企业如何建立跨职能的数据素养培训项目，如何建立数据产品化的思维，以及如何将分析结果有效地嵌入到日常的业务流程中，确保分析成果能够真正转化为可衡量的业务改进和竞争优势。 目标读者： 本书面向所有渴望利用数据提升绩效的专业人士，包括企业高管、数据分析经理、商业分析师、数据工程师，以及任何希望深入了解现代商业智能技术如何赋能战略决策的IT专业人员。通过阅读本书，读者将掌握构建下一代数据驱动型组织的全面知识体系。
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