具体描述
《实用网络工程技术》为学习计算机网络工程技术课程的理论和实验教程。全书共分9章，主要内容包括：基本网络规划与布线系统，布线网络设备与采购，局域网技术，网络互连技术，网络服务器，网络管理与优化，网络安全相关技术，以及安全协议与网络维护等。
本教材按照任务驱动的模式编写，详细介绍了计算机网络工程技术的相关内容，力求反映当前网络工程建设中应用最广泛和最新的技术。教材涉及的工程实践内容基于当前网络工程中较为流行的技术平台构建，涉及的相关软、硬件版本新，性能优良。在教材中精心设计了53个实用案例，每个案例都具备一定的代表性，步骤清晰，具备较强的操作性和可模拟性。《实用网络工程技术》语言通俗易懂，内容丰富翔实，突出了以实用为中心的特点。内容上做到了系统、新颖、流行、实用和有代表性。
《实用网络工程技术》可以作为高等学校计算机网络工程相关专业课程教材，也可作为网络工程技术人员的参考书。
好的，下面是一份关于《实用网络工程技术》之外的其他主题图书的详细简介。 --- 图书名称：《数据驱动的现代企业决策：从海量数据到战略洞察》 图书简介 在这个信息爆炸的时代，企业面临的挑战不再是信息的匮乏，而是如何有效地驾驭海量数据，并将其转化为具有前瞻性的商业决策。《数据驱动的现代企业决策：从海量数据到战略洞察》 是一本深度剖析如何构建、部署和优化数据驱动型组织战略的实战指南。它超越了单纯的技术工具介绍，聚焦于数据治理、分析思维、以及如何将复杂的分析结果有效地融入到日常管理和长期战略规划之中。 本书的核心目标是帮助管理者和数据专业人士构建一个从原始数据采集到高级预测建模，再到最终商业落地的完整闭环。我们认为，真正的“数据驱动”不仅仅是拥有先进的仪表盘或算法，而是组织文化、流程和工具的全面协同。 第一部分：数据基础与治理的战略基石 本部分首先为读者打下坚实的数据基础。我们深入探讨了现代企业数据生态系统的复杂性，涵盖了结构化、半结构化和非结构化数据的集成挑战。重点内容包括： 现代数据架构的演进： 详细比较了传统数据仓库（DW）、数据湖（Data Lake）与数据湖仓一体（Data Lakehouse）的优缺点及适用场景。我们不只是描述这些架构，更侧重于如何根据企业的业务目标和数据特性选择最合适的蓝图。 数据治理的“软实力”： 治理不再是IT部门的专属任务，而是企业级的战略职能。本书提供了构建有效数据治理框架的实用步骤，包括数据质量管理（DQM）、元数据管理、以及数据安全与合规性（如GDPR、CCPA等）在跨部门协作中的实施细则。我们着重探讨了如何通过流程优化而非仅仅技术堆砌来确保数据的“可信度”。 数据采集与清洗的精益方法： 介绍了如何利用ETL/ELT工具链进行高效的数据管道构建。特别关注了实时数据流（Streaming Data）的处理技术及其在供应链优化、即时风险评估中的应用。 第二部分：分析思维与模型构建的艺术 数据只有被正确地解读，才有价值。本部分将读者的焦点从数据的“存储”转向了“洞察”。 从描述性到规范性分析的跨越： 系统梳理了从描述性分析（发生了什么）、诊断性分析（为什么发生），到预测性分析（将要发生什么）和规范性分析（我们应该做什么）的思维路径。我们提供了大量的案例研究，展示如何将统计学概念转化为可操作的商业指标。 机器学习在商业决策中的应用场景： 深入讲解了回归分析、分类模型、聚类分析等核心算法的商业价值。例如，如何使用生存分析预测客户流失的“时间点”，或如何运用时间序列模型优化库存周转。本书强调模型解释性（Explainable AI, XAI）的重要性，确保决策者理解模型给出的建议背后的逻辑。 实验设计与因果推断： 许多商业决策需要验证干预措施的效果。我们详细介绍了A/B测试、多变量测试的设计原则、样本量确定、以及如何处理混杂变量，确保实验结果能够可靠地归因于特定的商业活动。 第三部分：将洞察转化为战略行动与组织变革 最强大的分析工具也可能因缺乏执行力而黯然失色。本部分着重于“落地”和“文化建设”。 数据可视化与叙事（Data Storytelling）： 如何将复杂的分析结果提炼成简洁、引人入胜的故事，影响高层决策者？我们提供了从选择正确图表类型到构建有效叙事结构的全套指导，确保数据信息能够跨越技术部门的藩篱，直达业务核心。 建立数据素养与跨职能协作： 数据驱动的文化需要自上而下的推动和全员的参与。本书探讨了如何设计有效的内部培训项目，提升非技术人员的数据素养，并建立了数据科学家、业务分析师与业务运营团队之间的有效沟通机制。 数据产品化与持续优化： 将分析结果固化为自动化的“数据产品”（如智能推荐引擎、动态定价系统）是实现规模化效益的关键。本章详述了如何将模型部署到生产环境，并建立持续监控和反馈机制，以应对数据漂移（Data Drift）和模型老化问题，确保决策的长期有效性。 目标读者： 本书适合企业高层管理者、首席数据官（CDO）、业务分析师、数据科学家、IT战略规划人员，以及任何希望利用数据科学的力量推动组织转型和提升运营效率的专业人士。它不仅是一本技术参考手册，更是一份实现数据驱动战略转型的路线图。通过阅读本书，读者将能够系统性地将原始数据转化为企业持续增长的核心驱动力。
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