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出版者:第1版 (2001年9月1日)

作者:Time创作室

出品人:

页数:460

译者:

出版时间:2001-9-1

价格:38.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115096616

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• Excel2002
• 办公软件
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• 数据处理
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• 实战

深度剖析企业级数据治理与分析实战 图书名称： 《数据驱动的现代企业决策：从采集、清洗到智能洞察的完整流程》 图书简介： 在信息爆炸的今天，数据已成为企业最宝贵的资产。然而，海量数据的价值往往被低效的管理、不准确的清洗和滞后的分析所掩盖。《数据驱动的现代企业决策：从采集、清洗到智能洞察的完整流程》并非一本关于特定软件工具操作的手册，而是一部全面覆盖现代数据生命周期管理与应用的前沿实战指南。本书旨在为企业决策者、数据分析师、IT架构师以及所有致力于提升数据素养的专业人士，提供一套系统化、可落地的企业级数据治理与分析框架。 第一部分：现代数据战略与治理的基石 (Foundation of Modern Data Strategy and Governance) 本部分深入探讨了在数字经济背景下，企业应如何构建其数据战略。我们首先分析了当前数据环境的复杂性，包括多源异构数据的挑战、数据孤岛现象的根源，以及云计算、大数据平台对传统数据架构的颠覆性影响。 第一章：超越工具论：数据战略的顶层设计 本章聚焦于“为什么”和“是什么”。我们详细阐述了数据战略如何与企业核心业务目标（如提升客户满意度、优化供应链效率、开拓新市场）紧密耦合。内容涵盖了建立数据愿景、确定关键绩效指标（KPIs）与关键数据要素（KDEs）的流程。特别强调了数据在企业文化中从“消耗品”向“战略资产”转变的必要性，并提供了构建数据驱动文化（Data-Driven Culture）的实操步骤。 第二章：企业级数据治理的蓝图与实施 数据治理是确保数据质量、安全性和合规性的核心。本章将数据治理解构为六大支柱：组织架构、政策与标准、数据质量、元数据管理、数据安全与隐私（重点关注GDPR、CCPA等国际法规的应对策略）、以及数据生命周期管理。我们详细介绍了如何建立跨部门的数据治理委员会，定义数据所有者（Data Owners）和数据管家（Data Stewards）的角色与职责。章节重点剖析了元数据管理的重要性——如何通过业务术语表、技术元数据和操作元数据，打通数据字典，实现全组织范围内对数据含义的统一认知。 第三部分：数据采集、集成与质量保证的工程实践 (Engineering Practices for Data Acquisition, Integration, and Quality) 高质量的分析建立在高质量的数据之上。本部分聚焦于数据进入系统后的工程化处理流程。 第三章：复杂数据源的连接与ETL/ELT范式演进 本章摒弃了传统的数据仓库构建思路，转而探讨如何应对实时数据流（如IoT设备、社交媒体推送、网站点击流）的挑战。内容覆盖了传统批处理（ETL）与现代流式处理（Streaming）的架构选型。深入探讨了数据湖（Data Lake）和数据湖仓一体（Data Lakehouse）的架构设计原则，以及如何利用消息队列（如Kafka）进行高吞吐量数据的可靠传输。 第四章：数据清洗、转换与标准化的高级技术 数据清洗不再是简单的去重和填充空值。本章深入探讨了复杂数据质量问题的解决方案，包括：模糊匹配与实体解析（Entity Resolution）技术，如何利用机器学习模型来识别和修正异常值（Outliers），以及地理空间数据和时间序列数据的清洗与规范化。我们提供了在Python（Pandas/Dask）和Spark环境下实现大规模数据转换的代码范例和性能优化技巧。 第四部分：数据分析、建模与商业智能的深化 (Advanced Data Analysis, Modeling, and Business Intelligence) 数据只有被有效洞察才能产生价值。本部分将分析的焦点从描述性统计提升到预测性与规范性分析。 第五章：现代数据仓库（EDW）与维度建模的再思考 虽然云数据仓库（如Snowflake, BigQuery）正在普及，但理解维度建模（星型、雪花型、星系型）的原则依然至关重要。本章详细介绍了如何根据业务流程（Business Processes）而非简单的数据表结构来设计数据模型，并讲解了缓慢变化维度（SCD Type 2, 3）在现代云环境下的高效实现方式。此外，还探讨了数据部门如何从 Kimball 方法论向 Inmon 方法论平滑过渡的策略。 第六章：预测分析与机器学习在商业决策中的应用 本章是本书的技术高潮。它侧重于如何将数据科学模型的产出无缝嵌入到日常商业决策流程中。内容包括：回归分析用于销量预测、分类模型用于客户流失预警、时间序列分析用于资源规划。重点在于模型的可解释性（XAI）——如何确保业务用户理解模型预测背后的逻辑，从而建立信任，并讨论了模型部署（MLOps）中的数据漂移（Data Drift）监控机制。 第七章：构建企业级可视化仪表盘的叙事艺术 强大的分析结果需要清晰的沟通。本章超越了基础图表制作，专注于数据叙事（Data Storytelling）。探讨了如何设计针对不同受众（执行层、运营层、分析师）的仪表盘，如何运用认知心理学原理来优化信息布局，避免认知负荷。本章还分析了交互式分析工具（如Tableau、Power BI）的高级功能，如LOD计算和复杂参数设置，以支持“假设驱动”的探索性分析。 第五部分：数据安全、合规与未来趋势 (Data Security, Compliance, and Future Trends) 第八章：数据安全、隐私保护与合规运营 本章聚焦于数据在流动和存储过程中的安全防护。详细介绍了数据脱敏（Masking）、假名化（Pseudonymization）和加密技术（如同态加密的初步概念）。同时，深入解析了数据治理框架如何支撑定期的安全审计和合规报告，确保企业在利用数据的同时，始终保持法律和道德的红线。 第九章：数据驱动型企业的未来展望 最后，本章展望了数据领域的最新前沿：数据网格（Data Mesh）架构的去中心化哲学、主动式数据质量管理、以及AI在自动化数据发现和元数据生成方面的潜力。本书旨在为读者提供一个全面的路线图，使他们能够构建一个灵活、安全且能够持续为企业创造价值的数据基础设施和分析能力。 目标读者群： 数据分析经理、商业智能（BI）专家、数据架构师、IT总监、以及寻求提升数据治理水平的企业高管。本书要求读者具备基础的商业理解和对数据处理流程的基本概念，但无需深厚的编程背景。

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