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  • 大数据商务分析 刘璇,李嘉 编 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 刘璇著
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2021-09-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 刘璇著
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2021-09-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2021-09-01
    • 字数:467000
    • 页数:314
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787030645791
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:科学出版社

    大数据商务分析

    作  者:刘璇,李嘉 编
    定  价:68
    出 版 社:科学出版社
    出版日期:2021年09月01日
    页  数:324
    装  帧:平装
    ISBN:9787030645791
    主编推荐

    内容简介

    社交网络、电子商务、移动通信和物联网把人类社会带入了大数据时代,基于数据的信息分析决策成为新时代的新趋势。
    本书定位于大数据商务分析与应用的全景式教学,将系统地介绍大数据的基本内涵、思维变革、关键技术、企业政府实际应用、大数据伦理等方面的内容。通过理论学习和配套实验,可培养商学院学生连接大数据技术与商业决策的能力;帮助学生从数据中洞察商务价值,进行大数据商务分析的典型应用。
    本书适合作为高等学校信息管理与信息系统专业本科生、管理科学与工程专业的学术型硕士生以及专业学位硕士研究生学习“大数据商务分析”“大数据商务应用”“数据挖掘与分析”等课程的参考用书,除此之外,本书对于从事大数据分析的工程师和研究人员也具有一定的参考价值。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第1章 大数据商务分析概论
    1.1 什么是大数据
    1.2 数据大爆炸与商务分析
    1.3 大数据行业发展概况
    1.4 大数据时代的机遇与挑战
    1.5 数据科学的教育体系
    【总结与思考】
    第2章 大数据思维与价值链
    2.1 数据思维:大数据和小数据
    2.2 企业大数据思维
    2.3 数据成为资产
    2.4 大数据产业链与商业模式
    2.5 大数据带来的企业变革
    【总结与思考】
    第3章 大数据关键技术
    3.1 大数据采集技术
    3.2 大数据存储技术
    3.3 大数据分析技术
    3.4 云及云计算
    3.5 数据可视化
    【总结与思考】
    第4章 大数据典型应用案例
    4.1 大数据应用概述
    4.2 大数据在金融领域的应用
    4.3 大数据在医疗领域的应用
    4.4 大数据在能源领域的应用
    4.5 大数据在物流领域的应用
    4.6 大数据在旅游领域的应用
    4.7 大数据在工业领域的应用
    4.8 大数据在农业领域的应用
    【总结与思考】
    第5章 商务智能与应用
    5.1 商务智能产生背景
    5.2 商务智能概念
    5.3 商务智能核心技术
    5.4 商务智能系统建立的一般流程
    5.5 数据挖掘算法主要任务
    5.6 商务智能在企业中的实际应用
    【总结与思考】
    第6章 互联网商务创新与分析
    6.1 互联网商务模式创新——社会化商业模式
    6.2 互联网数据挖掘概述
    6.3 文本挖掘与客户情感分析
    6.4 社会网络分析
    【总结与思考】
    第7章 移动互联网的创新与商务分析
    7.1 移动互联网
    7.2 移动大数据
    7.3 移动电子商务
    7.4 移动互联网产业链及赢利模式
    7.5 移动互联网营销
    7.6 移动推荐系统
    【总结与思考】
    第8章 大数据引领社会创新
    8.1 大数据引领社会创新背景
    8.2 智慧城市概述
    8.3 智慧城市在各个领域的应用
    【总结与思考】
    第9章 大数据与隐私保护
    9.1 大数据时代的隐私问题
    9.2 隐私保护方法
    9.3 大数据主导一切的隐忧
    9.4 责任与自由并举的信息管理
    【总结与思考】
    第10章 本书配套实验
    10.1 图形数据库及语义搜索
    10.2 快速问医生数据爬取
    10.3 基于关联规则的交易数据分析
    10.4 利用机器学习算法的用户信用水平评估
    10.5 甜蜜家园用户发帖主题识别与情感分析
    10.6 微博用户关注网络分析
    参考文献

    售后保障

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