具体描述
《北京科技大学经济管理系列教材•管理办公自动化原理与技术》是北京科技大学经济管理学院院级必修课，该课程主要针对经济管理学院学生日后的工作场景——经济管理学院的毕业生日后多半在办公室里工作——所设计。发生在现代办公室里的管理办公工作，凝结了现代科学技术的最新发展，是一个以计算机为核心、集成多种办公设备的自动化、半自动化的组合体。高等学校的教育，就是尽可能地让学生们未出校门而先储备未来职场可能需要的各种技能。
通过《北京科技大学经济管理系列教材•管理办公自动化原理与技术》的学习，学生应该了解在管理领域可能涉及的计算机软硬件、办公自动化应用设备的原理和技术，同时产生学习现代化管理软件和设备的兴趣，并利用业余时间有目的、有针对性地选择和涉猎一些与本学科相关的内容，为今后的学习和工作打下坚实的基础。
《北京科技大学经济管理系列教材•管理办公自动化原理与技术》侧重在总体和基础知识层面上介绍管理办公自动化所涉及的计算机软硬件、办公自动化应用设备的原理和技术，关注办公自动化未来发展的方向。
《北京科技大学经济管理系列教材•管理办公自动化原理与技术》总计36学时，其中讲授20学时，上机16学时，4学分。
《北京科技大学经济管理系列教材•管理办公自动化原理与技术》采取课程组管理方式，统一进行课件建设、课程考核、授课结果分析等工作。
好的，这是一份关于一本名为《高效数据分析与商业智能实践》的图书简介，该书内容与《管理办公自动化原理与技术》无关，内容详尽： --- 图书名称：《高效数据分析与商业智能实践》 内容概要 本书旨在为希望深入理解和掌握现代数据分析技术、并将其应用于实际商业决策中的专业人士提供一份全面而实用的指南。在当今数据驱动的商业环境中，企业需要将海量数据转化为可操作的洞察力。本书将数据分析的理论基础、核心工具和高级方法融为一体，重点关注如何构建端到端的数据分析流程，从数据采集、清洗、建模，到最终的可视化展示和决策支持。 本书不仅涵盖了传统统计学在商业场景中的应用，更深入探讨了机器学习在预测分析和模式识别中的前沿实践。读者将学习如何利用行业领先的工具集（如Python生态系统中的Pandas、NumPy、Scikit-learn，以及专业的数据可视化平台）来处理复杂的业务问题，例如客户行为预测、供应链优化、风险评估和市场细分。 第一部分：数据分析的基石与思维框架 第一章：数据驱动决策的时代背景与分析思维 本章首先界定了商业智能（BI）与数据分析（DA）的范畴及其在现代企业管理中的核心价值。我们将深入探讨“数据素养”的重要性，并构建一套系统性的数据分析思维框架。这包括如何将模糊的商业问题转化为可量化的分析目标（KPIs与Metrics的设定），如何理解数据质量对决策的决定性影响，以及批判性地评估分析结果的有效性和局限性。本章强调的重点是：分析不是技术堆砌，而是一种解决问题的科学方法。 第二章：数据获取、存储与预处理的挑战 高效分析的基础在于高质量的数据。本章详细讲解了不同类型数据的结构化、半结构化和非结构化特征。内容覆盖了关系型数据库（SQL）的基础查询与优化，NoSQL数据库（如MongoDB）的适用场景，以及数据仓库（Data Warehousing）的设计理念，特别是星型和雪花型模型的构建。在数据预处理环节，本书侧重于处理现实世界数据中普遍存在的缺失值、异常值、数据不一致性问题，并介绍数据规范化、特征编码（One-Hot Encoding, Target Encoding）等关键技术，确保数据准备阶段的稳健性。 第三章：探索性数据分析（EDA）的艺术与科学 探索性数据分析是连接原始数据与复杂模型的桥梁。本章教授读者如何通过统计摘要和多维度可视化来揭示数据背后的故事。我们将详细阐述描述性统计量的解读，如偏度、峰度、相关性矩阵的构建与分析。在可视化方面，不仅仅是图表的堆砌，而是强调“讲故事”的原则，包括如何选择最适合展示特定关系（如趋势、分布、构成）的图表类型，以及如何利用交互式仪表盘进行动态探索。 第二部分：核心分析技术与模型构建 第四章：回归分析与时间序列的预测应用 本章聚焦于预测性建模的基础。首先，系统讲解多元线性回归、逻辑回归的原理、假设检验（如多重共线性、异方差性）及模型评估指标（R-squared, AIC/BIC, ROC曲线）。随后，我们将转向时间序列分析，包括平稳性检验（ADF检验）、分解模型（趋势、季节性、残差）以及经典预测模型如ARIMA、SARIMA的实际应用。重点将放在如何将这些模型应用于销售预测、库存管理等业务场景。 第五章：分类与聚类：理解客户与风险 分类问题是数据分析中最常见的任务之一。本章详细介绍了主流的分类算法，包括决策树（及其集成方法如随机森林、梯度提升机XGBoost/LightGBM）、支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯分类器。我们不仅会讨论模型训练过程，更强调超参数调优、交叉验证以及模型性能的准确衡量（精确率、召回率、F1分数）。同时，本章引入无监督学习中的聚类技术，如K-Means、DBSCAN，用于市场细分和异常检测。 第六章：高阶分析：文本挖掘与推荐系统简介 随着非结构化数据（如客户评论、社交媒体帖子）的激增，本章介绍了文本分析的基础流程，包括分词、TF-IDF向量化以及情感分析的应用。此外，对于电子商务和内容平台至关重要的推荐系统，本书将概述协同过滤（基于用户和基于物品）和基于内容的推荐算法的基本原理，帮助读者理解如何利用用户历史行为构建个性化推荐引擎。 第三部分：商业智能与决策可视化 第七章：构建高效的商业仪表盘 数据分析的价值最终体现在决策层的可理解性上。本章将重点介绍现代BI工具（如Tableau或Power BI的通用概念）的使用，以及如何设计出高效、直观的交互式仪表盘。内容涵盖了叙事性仪表盘设计（NPD原则）、信息层级构建、关键性能指标的动态跟踪，以及如何将复杂的分析结果提炼成管理层快速消化的摘要视图。 第八章：从洞察到行动：分析的落地与风险管理 本章是全书的收官部分，探讨如何将分析结果转化为具体的业务行动方案（Actionable Insights）。内容涉及A/B测试的设计与统计显著性判断，以及如何建立监控反馈回路以持续验证模型的有效性。最后，本书强调了数据治理、模型可解释性（XAI基础）以及在数据分析过程中必须遵循的伦理规范和隐私保护原则。 适用对象 本书适合于企业中的数据分析师、商业智能专家、市场营销人员、财务规划与分析（FP&A）专业人士，以及正在寻求提升数据处理和决策能力的管理层人员。对编程基础有初步了解（或愿意通过实践学习）的读者将能最大化本书的价值。 总结 《高效数据分析与商业智能实践》不仅仅是一本工具书，更是一本思维指南。它帮助读者跨越从“数据收集”到“战略决策”的鸿沟，确保企业能够真正从其积累的数据资产中挖掘出决定性的竞争优势。 ---
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有