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出版者:冶金工业出版社

作者:李振辉

出品人:

页数:207 页

译者:

出版时间:2006年1月1日

价格:20.0

装帧:平装

isbn号码:9787502438708

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 应用
• 技术
• SQL
• 数据管理
• 数据分析
• 数据库系统
• 编程
• 开发
• 信息技术
• 计算机科学

《数据治理与价值挖掘：赋能智慧决策》 在这个信息爆炸的时代，企业和组织正以前所未有的速度产生海量数据。如何从这些数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为驱动业务增长和战略决策的强大引擎，成为当今数字化转型的核心挑战。本书《数据治理与价值挖掘：赋能智慧决策》正是为应对这一挑战而生。 本书并非一本关于数据库基础概念或技术实现的书籍，它深入探讨的是如何在数据生命周期的各个环节，建立起一套科学、系统、可执行的数据治理框架，并在此基础上，运用前沿的数据挖掘和分析技术，最大化数据的潜在价值，最终赋能企业实现智慧决策。 第一部分：构建坚实的数据基石——数据治理的理论与实践 在快速变化的业务环境中，混乱、冗余、不准确的数据不仅会阻碍业务发展，更可能导致错误的决策。因此，一本优秀的图书应首先关注数据的“根基”——数据治理。 数据治理的战略意义与核心原则： 本部分将阐释数据治理并非简单的技术操作，而是关乎企业整体战略的顶层设计。我们将深入剖析数据治理的本质，包括数据质量、数据安全、数据隐私、数据可访问性、数据生命周期管理等核心要素，并探讨如何将其与企业的业务目标紧密结合，形成数据驱动的文化。 数据治理的组织架构与角色职责： 有效的数据治理离不开明确的组织架构和清晰的角色分工。本书将详细介绍建立数据治理委员会、任命数据所有者、数据管理员、数据 Steward 等关键角色的重要性，并阐述各方在数据治理体系中的具体职责与协作模式。 数据质量管理：从源头到应用的全流程保障： 数据质量是数据治理的生命线。本部分将系统介绍数据质量的定义、度量标准，以及从数据采集、录入、存储、处理到应用的全流程数据质量管控措施，包括数据清洗、数据校验、数据标准化等实用方法，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。 数据安全与隐私保护：合规与信任的双重保障： 随着数据使用的日益广泛，数据安全和隐私保护成为重中之重。本书将深入探讨数据安全的基本概念，如访问控制、加密技术、脱敏技术等，并结合国内外相关法律法规（如GDPR、CCPA等），讲解如何构建符合法规要求的数据隐私保护体系，确保数据在收集、存储、处理和共享过程中的安全性与合规性。 数据生命周期管理：优化资源配置与提升效率： 数据并非一成不变，其价值和使用方式会随着时间而变化。本部分将聚焦于数据生命周期管理的各个阶段，从数据的创建、使用、存储、归档到最终的销毁，阐述如何通过有效的生命周期管理策略，优化存储资源，降低运营成本，并确保数据在不同生命周期阶段都能得到妥善的管理和利用。 元数据管理与数据目录：让数据“被看见”并“被理解”： 混乱的数据如同散落的珠子，难以串联成有价值的项链。元数据管理和数据目录的建设，能够帮助我们理解数据的来源、含义、关系和使用方法。本书将详述元数据的重要性，并介绍如何构建完善的元数据管理体系和易于使用的企业级数据目录，让数据资产清晰可见，便于业务人员快速发现和理解所需数据。 第二部分：洞察数据价值——高级数据挖掘与分析技术 在建立了可靠的数据治理基础之后，我们将进入数据价值挖掘的核心环节。本部分将重点介绍一系列先进的数据挖掘和分析技术，帮助读者从海量数据中发现隐藏的模式、趋势和关联，从而驱动更明智的业务决策。 数据预处理与特征工程：为模型训练奠定基础： 原始数据往往包含噪声、缺失值或不相关信息，直接应用于分析会影响结果的准确性。本部分将详细介绍各种数据预处理技术，如数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据转换（如归一化、标准化）等，并重点讲解特征工程的重要性，包括特征选择、特征提取、特征构造等方法，以提升后续分析模型的性能。 监督学习算法：预测与分类的利器： 监督学习是数据挖掘中最常用的一类方法。本书将系统介绍几种核心的监督学习算法，包括： 线性回归与逻辑回归： 用于预测数值型变量和二分类问题，讲解其原理、应用场景及模型评估方法。 决策树与随机森林： 易于理解和解释，适用于分类和回归问题，深入剖析其构建机制和集成学习的优势。 支持向量机 (SVM)： 强大的分类器，尤其擅长处理高维数据，介绍其核函数原理和应用。 集成学习方法（如 XGBoost, LightGBM）： 提升模型精度和鲁棒性的强大工具，探讨其工作原理和实践调优。 无监督学习算法：发现隐藏的结构与模式： 无监督学习无需预先标记的数据，擅长发现数据中的内在结构。本部分将介绍： 聚类分析（K-Means, DBSCAN）： 将相似的数据点分组，应用于客户细分、市场分析等场景。 关联规则挖掘（Apriori, FP-growth）： 发现数据项之间的有趣关联，如“啤酒与尿布”效应，用于推荐系统、商品搭配等。 降维技术（PCA, t-SNE）： 减少数据维度，便于可视化和提高模型效率，同时保留重要信息。 时序数据分析与预测：洞察时间序列的内在规律： 许多业务场景涉及时间序列数据，如销售额、股价、网站流量等。本书将介绍如何分析和预测时序数据，包括： 平稳性检验与差分： 处理非平稳数据。 ARIMA 模型： 经典的线性时序模型。 Prophet 模型： Facebook 开源的适用于具有明显季节性效应和节假日效应的时序数据预测模型。 循环神经网络 (RNN) 及其变种 (LSTM, GRU)： 用于捕捉复杂的时序依赖关系。 文本挖掘与自然语言处理 (NLP) 基础：从非结构化数据中提取价值： 互联网上绝大多数数据是文本形式的。本书将介绍文本挖掘的基本概念和技术，如： 文本预处理： 分词、词性标注、去除停用词等。 词向量模型（Word2Vec, GloVe）： 将文本转化为数值表示。 主题模型（LDA）： 发现文本中的潜在主题。 情感分析： 理解文本中表达的情感倾向。 异常检测与欺诈识别：识别风险与防范损失： 识别数据中的异常点对于业务风险管理至关重要。本部分将介绍多种异常检测技术，如基于统计的方法、基于模型的方法（如孤立森林）以及在金融、电商等领域的实际应用案例。 数据可视化与仪表盘设计：将洞察转化为可行动的信息： 再复杂的分析结果，如果不能以直观易懂的方式呈现，其价值将大打折扣。本书将强调数据可视化在沟通分析结果中的重要性，并介绍如何利用图表、仪表盘等工具，将数据洞察清晰地传达给决策者。 第三部分：迈向智慧决策——数据应用与价值实现 数据治理和数据挖掘的最终目的是驱动业务增长和实现智慧决策。本部分将聚焦于如何将数据洞察转化为实际的业务行动，并衡量其价值。 业务场景下的数据应用： 结合实际案例，探讨数据在营销、销售、运营、产品研发、风险控制等不同业务场景下的应用策略和最佳实践。 构建数据驱动的决策流程： 如何将数据分析结果融入日常的决策流程，建立反馈机制，实现持续优化。 指标体系设计与绩效评估： 如何设计科学的业务指标（KPIs），并通过数据分析来衡量业务绩效，评估决策的效果。 伦理考量与未来展望： 在享受数据带来的便利的同时，也需要关注数据伦理、算法偏见等问题，并展望数据技术在未来发展中的趋势。 《数据治理与价值挖掘：赋能智慧决策》旨在为企业构建一套从数据基础到价值实现的全方位解决方案。它将帮助读者理解如何科学地管理数据，如何高效地从数据中挖掘洞察，并最终将这些洞察转化为驱动业务增长和实现战略目标的核心竞争力。本书适合对数据管理、数据分析、机器学习、人工智能感兴趣的业务决策者、数据分析师、数据科学家、IT专业人士以及希望提升企业数据能力的管理者。

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说实话，拿到《数据库应用技术》这本书的时候，我主要想找一些能提升我实际操作能力的例子和技巧。毕竟，工作中遇到最多的是各种实际的数据库问题，比如如何设计一个高效的表结构，如何写出性能优异的SQL语句，如何处理数据迁移和备份恢复等。我特别期待这本书能提供大量来自实际项目的案例分析，能够指导我如何根据业务需求选择合适的数据库类型，以及如何进行数据库的日常维护和性能监控。我之前在处理一些数据量较大的项目时，经常会遇到查询缓慢的问题，尝试了很多方法但效果不佳，所以很希望这本书能给我一些“灵丹妙药”，让我能够快速定位问题并解决。我希望能学到一些关于数据库集群、负载均衡、高可用性等方面的实践经验，以便在应对大规模并发访问时能够游刃有余。

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《数据库应用技术》这本书，我主要是想了解如何将数据库技术与现代应用程序开发相结合。我是一位Web开发者，经常需要与数据库打交道，但总感觉自己在ORM框架、API设计、数据安全等方面还有很多不足。我希望这本书能够提供一些关于如何设计RESTful API来与数据库交互的模式，如何利用ORM工具（如Hibernate、SQLAlchemy等）简化开发流程，以及如何处理数据验证、权限控制等安全问题。此外，我也对如何在大规模分布式系统中实现数据的一致性和可用性感兴趣，希望这本书能提供一些相关的架构设计思路和最佳实践。我对数据库在微服务架构中的应用也充满好奇，希望能找到一些关于如何解耦服务、管理分布式事务等方面的指导。我希望这本书能成为我连接数据库和现代应用开发的桥梁，让我能够更高效、更安全地进行项目开发。

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这本书吸引我的地方在于它宣传的“一站式”学习体验。我是一名初学者，对数据库的世界充满了好奇，但又不知道从何下手。听说这本书能够从最基础的概念讲起，一步步引导读者进入数据库的应用领域，让我觉得很有吸引力。我希望这本书能够用通俗易懂的语言解释诸如关系模型、SQL语言、表、视图、存储过程等基本概念，并配以大量的图示和代码示例，帮助我这个新手快速建立起对数据库的基本认知。我之前尝试过自学一些在线课程，但感觉内容碎片化，缺乏系统性。我非常期待这本书能够逻辑清晰，循序渐进，让我能够扎实地打好数据库学习的基础，为以后更深入的学习和应用打下坚实的基础。我希望看完这本书，我能对数据库有一个全面的认识，并且能够自信地进行一些简单的数据库操作。

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我购买《数据库应用技术》这本书，是希望能找到一些关于不同数据库系统（如MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等）的比较和选型指南。在我看来，不同的数据库在架构、性能、特性和适用场景上都有很大差异，了解这些差异有助于我在项目开发中做出更明智的技术决策。我希望这本书能够深入剖析各种主流数据库的优缺点，并提供一些实际的评测数据和应用场景分析，例如在Web开发、大数据分析、金融交易等领域，哪种数据库更具优势。此外，我也希望能了解不同数据库在SQL语法、扩展性、生态系统方面的不同之处，以及在迁移过程中需要注意的关键点。我一直认为，站在巨人的肩膀上学习，能让我们少走很多弯路，我希望这本书能成为我学习不同数据库系统的重要参考。

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《数据库应用技术》这本书，我本来是抱着想深入了解数据库底层原理的期望去翻阅的。我一直觉得，要精通一门技术，就得从根子上理解它，比如索引是如何构建的，查询优化器又是怎么工作的。我特别希望这本书能详细讲解B-tree、hash索引等数据结构在数据库中的具体实现，以及它们在不同场景下的性能差异。此外，事务的ACID特性，我希望它能深入分析其背后的并发控制机制，比如多版本并发控制（MVCC）的原理，锁的类型、粒度以及死锁的检测和预防策略。读这本书之前，我曾阅读过一些关于操作系统内核和计算机网络基础的书籍，对底层技术有一定的兴趣，所以期望这本书能填补我在数据库理论知识上的空白，让我能更自信地进行数据库性能调优和系统设计。我总觉得，如果能理解了这些“为什么”，很多看似复杂的问题都会变得清晰明了。

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