具體描述
《數據實踐之美：31位大數據專傢的方法、技術與思想》是數據技術領域具有裏程碑意義的代錶性著作，由國內知名的數據技術社區天善智能領銜組織和策劃，首次將來自百度、騰訊、IBM、埃森哲、Teradata、永洪科技、達觀數據、神策數據、同程旅遊等20餘傢國內外在數據和互聯網領域的領頭羊企業的31位數據專傢（CEO、CTO、VP、技術總監、架構師、高級分析經理、谘詢總監等）聯閤在一起，分享瞭他們在數據領域多年來積纍下來的*感自豪的方法、技術與思想，同時對很多技術難題給齣瞭經驗性的解決方案，頗為珍貴！
全書分為5大部分：
Part1：數據化思維
旨在幫助讀者在企業的數據化運營和管理過程中建立和優化運用數據的思維，涵蓋數據化運營、數據化營銷、數據化管理、數據領導力等多個主題。
Part2：數據治理
這部分內容有針對性地從技術的角度講解瞭數據治理的一些重要技術，包括數據庫開發與設計、ETL數據處理、復雜數據處理3大主題。
Part3：BI與數據可視化
這部分主要從“術”的角度對BI與數據可視化進行瞭講解，涵蓋商務智能業務構建、數據體係構建、BI項目的實施與應用、大數據係統的架構與技術選型、數據可視化的技術與工作方法等10個主題，內容豐富。
Part4：數據分析與數據挖掘
數據分析與數據挖掘是大數據與人工智能時代*核心的技術之一，也是本書的重中之重，包含數據驅動的運營和管理、精細化分析、數據産品化、零售數據分析、電商數據分析、行業數據和個性化數據的挖掘關鍵技術和標準流程等12個十分精彩的主題。
Part5：大數據化之路
這部分內容主要講解瞭如何真正將大數據技術、大數據方案和架構落實到具體的行業應用中，選取瞭教育、互聯網金融、商業地理應用3個領域的3個案例，對整個的實施過程和涉及的關鍵技術和業務考量都做瞭詳細闡述，希望能讀者以 啓發。
著者簡介
天善智能（www.hellobi.com），
一個專注於商業智能（BI）、數據分析、數據挖掘和大數據技術的技術社區 ，包括技術問答、博客、活動、學院、招聘、讀書頻道等眾多版塊。社區內容不僅覆蓋瞭幾乎所有與 BI 相關的技術和産品：微軟BI、IBM Cognos、Oracle BIEE、Kettle、Informatica、DataStage、SAP BO、QlikView、Tableau等；還包含所有與數據分析、數據挖掘和大數據相關的技術和産品，如R、Python、SPSS、Hadoop、Spark、Hive、Kylin等。
天善智能緻力於構建一個基於數據的生態圈，通過社區鏈接一切與數據相關的資源。上遊，天善智能得到瞭IBM、Oracle、微軟、永洪科技、帆軟等數十傢國內外數據廠商的大力支持；中遊，天善智能在社區擁有一批非常知名的社區領袖和技術大拿；下遊，天善智能的學員和注冊會員覆蓋北京、上海、深圳、廣州等50多個國內的大中小城市，以及加拿大、美國、新西蘭、澳大利亞、日本、德國、新加坡等海外國傢。在數據領域裏天善智能有著廣泛的影響力。
圖書目錄
前言
Part 1 數據化思維 // 1
NO.1 數據化運營的方法論體係 張子良 // 2
NO.2 數據化營銷中的“一·二·三” 葉鞦萍 // 9
NO.3 企業數據化管理之巔—同業對標 王衛東 // 21
NO.4 管理數據化：柳傳誌30年管理智慧如何為我所用 袁華傑 // 33
NO.5 數據領導力—指標體係規劃與管理駕駛艙設計 劉凱 // 41
Part 2 數據治理 // 53
NO.6 數據庫開發實施工藝提升的6種途徑 楊寶軍 // 54
NO.7 ETL串並發數據跑批處理的理論與運用實踐 何啓平 // 64
NO.8 如何高效地對復雜數據進行清洗與轉換 謝佳標// 74
Part 3 BI與數據可視化 // 91
NO.9 商務智能業務分析構建“5步麯” 呂敏傑 // 92
NO.10 構建數據體係的兩個“5步麯” 王桐 // 109
NO.11 成功實施BI項目的4大要素 賈岩 // 119
NO.12 Kimball理論在BI項目中的應用 郭川 // 127
NO.13 BI數據可視化分析SaaS産品前瞻 呂品 // 145
NO.14 大數據工程的係統架構設計和技術選型 韓慶安 // 153
NO.15 數據可視化4步工作法 溫融冰 // 164
NO.16 如何用R語言對復雜數據進行可視化 謝佳標// 169
NO.17 新思路，新體係：讓銀行報錶的3大痛點不再是噩夢 袁華傑 // 184
NO.18 Cognos在金融銀行業的最佳運用 吳永帆 // 196
Part 4 數據分析與數據挖掘 // 207
NO.19 如何做好一名商業分析師？ 吳奕君 // 209
NO.20 如何用數據驅動運營 桑文鋒 // 217
NO.21 企業增長中的精細化分析和Growth Hacking 孔淼 // 237
NO.22 如何基於業務實現用戶行為數據産品化 吳文波 // 247
NO.23 電商的數據化管理與運營 尚林棟 // 256
NO.24 零售業數據分析指標的管理與應用 瀋嶸// 284
NO.25 做好零售業數據分析必須解決的3個難點 鄒斌 // 291
NO.26 如何用R語言做量化分析 張丹 // 316
NO.27 從BI到AI，數據分析的4個誤區 彭耀 // 335
NO.28 企業如何利用跨行業數據挖掘標準流程開展大數據實踐 張浩彬 // 342
NO.29 詳解過程挖掘的技術和方法 汪尚 // 352
NO.30 個性化數據挖掘的關鍵技術與應用實踐 陳運文 // 382
Part 5 大數據化之路 // 401
NO.31 教育行業的大數據實施路徑 李宗海 // 402
NO.32 數據科學在互聯網金融中的應用 張雲鬆 // 409
NO.33 地理大數據驅動的智慧選址 張誌成 // 419
附錄 // 433
· · · · · · (收起)
讀後感
很幸运的获得华章的赠书， 收到本书近一周时间，认真研读了书中的内容，在此略作评论。首先本书的定位并非是研发类的项目实战类型，而是各领域DT专家们阐述对自己领域的案例分析和切身体会。所谓他山之石可以攻玉，只有汲取了百家之长，才能让自己有更好的提升。书中从数据运营...
評分很幸运的获得华章的赠书， 收到本书近一周时间，认真研读了书中的内容，在此略作评论。首先本书的定位并非是研发类的项目实战类型，而是各领域DT专家们阐述对自己领域的案例分析和切身体会。所谓他山之石可以攻玉，只有汲取了百家之长，才能让自己有更好的提升。书中从数据运营...
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用戶評價
從leader那裏藉的書，一下午掃完。這本書就是給數據分析過程中的不同模塊填充瞭對應的案例，知識點比較零碎，講的也比較淺，可以對不熟悉的地方有個大概的認識。業務上的案例沒細看，以後遇到瞭業務上的問題再參考。
评分對數據分析思路，有很大的啓發，可以瞭解到大牛在大數據管理方麵的操作是怎樣。
评分是一本大數據行業資深人士的文章集，不少內容比較有收獲，當然有不少關於技術性的文章自已看不太懂，但作為一個外行來講，已經收獲不少，尤其是數據分析的策略和思路方麵。
评分非常淺顯且無法落地的一本書，可以作為數據分析的入門書籍，裏麵很多都是偏重概念和想法，並沒有完整的大數據分析的體係可供參考。
评分獲益匪淺，也正是通過這本書，我對公司目前的BI架構有瞭很清晰的規劃。非常感謝。
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