具体描述
《信息管理基础(第2版)》在前一版的基础上，强化了信息活动管理相关内容，并把信息界一些最新理念融入其中。
“信息管理基础”是信息管理类学科体系中的首开课程。《信息管理基础(第2版)》按照循序渐进的知识结构，首先介绍包括信息管理学的基本概念、信息管理原理和方法等内容的信息管理原理篇，其次介绍信息管理过程及模式、信息技术及数据管理技术，信息系统管理等组成的信息管理技术篇，最后是知识管理、经济信息管理及信息管理实践等组成的应用篇的介绍。
《信息管理基础(第2版)》可以作为信息管理与信息系统、信息与计算科学、电子商务、计算机科学与应用等专业的专业基础课教材，也可作为科技信息管理、图书档案管理、公共信息管理、工商管理、物流管理、市场营销、大众传播与编辑出版等专业的选修课教材。
《数字时代的决策指南：数据分析与应用实战》 在信息爆炸的今天，我们被海量数据包围，如何从中提炼出有价值的洞察，并将其转化为切实的行动，是个人和组织成功的关键。本书将带您踏上一段探索数据力量的旅程，从基础的概念解析到高级的应用实践，让您掌握驾驭数据、赋能决策的核心能力。 第一部分：数据思维的奠基石 在本部分，我们将打破对数据的固有认知，建立起系统性的数据思维框架。 数据是什么，为何如此重要？ 我们将深入探讨数据的本质，理解其在现代社会各个领域中的核心地位，从商业竞争到科学研究，从日常生活到社会治理，数据无处不在，也无所不能。我们将学习如何识别和定义有价值的数据，并理解数据驱动决策的时代背景。 数据的类型与结构： 了解不同类型的数据（定性、定量、结构化、非结构化等）及其组织方式（数据库、文件、API等）是进行有效分析的前提。我们将学习如何区分这些数据类型，并初步理解数据存储和访问的基本原理。 数据质量：质量决定价值： 即使是最庞大的数据集，如果质量不高，也将一文不值。本章将聚焦数据清洗、验证和规范化的重要性，教会您识别和处理缺失值、异常值、重复数据等常见问题，确保分析结果的可靠性。 数据隐私与安全：伦理先行： 在数据日益成为宝贵资产的同时，数据隐私和安全也面临前所未有的挑战。我们将探讨数据收集、使用和共享过程中的法律法规和伦理道德，学习保护敏感信息，建立负责任的数据实践。 第二部分：数据分析的核心工具与方法 掌握了数据思维，接下来我们将学习如何运用各种工具和方法来挖掘数据的深层含义。 数据可视化：让数据“说话”： 视觉化是理解复杂数据的最直观方式。本书将介绍各种图表类型（柱状图、折线图、散点图、饼图、地图等）的适用场景，并指导您如何选择最恰当的可视化方式来清晰地传达数据信息，发现隐藏的趋势和模式。 描述性统计：掌握数据的基本画像： 均值、中位数、众数、方差、标准差……这些描述性统计量是理解数据分布和中心趋势的基石。您将学会如何计算和解释这些指标，从而对数据集有一个初步的认识。 探索性数据分析（EDA）：数据中的故事： EDA 是一个迭代的过程，旨在通过统计和可视化技术来理解数据的特征、发现异常、检验假设。我们将学习一系列EDA技术，帮助您在数据中发现有趣的关系和潜在的问题。 数据建模入门：预测与分类： 当我们需要对未来进行预测或将数据归类时，就需要借助统计模型。本书将介绍一些基础的数据建模概念，如回归分析和分类算法（如逻辑回归、决策树），并解释它们的工作原理和应用场景，让您了解如何利用历史数据来构建预测模型。 数据挖掘的基础：模式与关联： 数据挖掘旨在从海量数据中发现有价值的、先前未知的、潜在可用的模式和关系。我们将浅入浅出地介绍一些常见的数据挖掘技术，如关联规则挖掘和聚类分析。 第三部分：数据分析的实际应用与实践 理论结合实践，我们将把所学知识应用到具体的业务场景中。 业务场景中的数据分析： 市场营销： 如何利用客户数据进行用户画像、细分市场、优化广告投放、提升客户忠诚度？ 销售预测： 如何分析历史销售数据，预测未来销售额，制定合理的销售策略？ 运营优化： 如何通过分析运营数据，识别瓶颈，提高效率，降低成本？ 产品开发： 如何收集用户反馈，分析产品使用数据，指导产品迭代和创新？ 数据分析流程实战： 从问题定义、数据收集、数据清洗、数据分析、结果解读到报告撰写，本书将提供一个清晰、可操作的数据分析全流程指南。 常用数据分析工具介绍： 我们将简要介绍一些业界常用的数据分析工具，如Excel（用于基础数据处理与分析）、Python（配合Pandas、NumPy、Matplotlib等库）、R语言、SQL（用于数据库查询）等，并提供入门级的实践建议，帮助您快速上手。 数据驱动的决策文化： 建立数据驱动的决策文化需要领导层的支持、团队的协作以及持续的学习。我们将探讨如何在组织内部推广数据思维，促进数据在各层级的应用，最终实现数据赋能决策。 第四部分：面向未来的数据趋势 展望未来，我们将简要触及数据领域的前沿发展。 大数据技术概览： 了解大数据带来的机遇与挑战，以及Hadoop、Spark等分布式计算框架的基本概念。 人工智能与机器学习的融合： 探讨人工智能和机器学习技术如何进一步提升数据分析的能力，实现更智能的预测和决策。 数据科学家角色的演变： 了解数据科学家的工作内容和必备技能，以及该职业在未来发展中的重要性。 《数字时代的决策指南：数据分析与应用实战》不仅仅是一本讲解数据分析技术的书籍，更是一本帮助您构建数据思维、掌握数据洞察、赋能科学决策的实用指南。无论您是初学者，还是希望深化数据技能的专业人士，本书都将是您探索数据世界、迈向成功的宝贵伙伴。
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