增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践 2024 pdf epub mobi 电子书


增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践

简体网页||繁体网页

增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践 2024 pdf epub mobi 电子书 著者简介

彭鸿涛

德勤企业咨询总监兼首席数据科学家,德勤全球AI团队核心成员,德勤数字化转型、智慧营销、智慧风控、客户体验等核心咨询服务方案的资深顾问。

2008年加入SPSS并与跨国家团队一起进行Analytical Decision Management决策自动化工具的开发,与国内外团队一起构建了SPSS在不同应用领域的解决方案,其中某些方案现已成长为IBM的知名解决方案;2014年加入IBM GBSC部门,领导数据分析团队,针对不同客户设计和实施数据分析的方案;2016年加入IBM GBS GBS Cognitive Business Decision Support担任CTO和首席数据科学家,领导团队开发实施了有一定行业影响力的人工智能应用;2017年加入德勤企业咨询担任金融服务总监及首席数据科学家,领导团队开拓数字化转型背景下的新型咨询服务方案,期间高质量交付大型银行的数字化转型及实施相关项目并得到客户高度认可。

张宗耀

上海全应科技有限公司资深数据科学家,前华为企业智能部门资深数据科学家,前IBM SPSS 算法组件团队资深算法工程师。

2009年加入IBM SPSS算法组件团队,负责Statistic和Modeler产品的升级和维护;2012年开始大数据算法组件的设计和开发,为分布式分析引擎提供了核心计算单元,主导完成开发了分布式平台下的广义线性模型、自动建模算法、ADMM优化算法等,打造了分析引擎平台以及SPSS Modeler产品的最具竞争力算法模块;2015年开始投入Spark分布式框架的算法设计和开发,主导完成开发了生存分析算法、时间序列相关算法等,丰富了SPSS产品的核心算法组件。2016年加入华为,先后就职于华为的数据挖掘团队,以及企业智能部门的机器学习服务团队和工业解决方案团队,负责算法、机器学习、实时预测、数据分析,以及行业解决方案的设计、开发和部署相关的工作。

聂磊

陕西万禾数字科技有限公司CTO,前IBM SPSS 资深数据科学家,前IBM Watson Analytics数据分析引擎技术主管及架构师。

2008 年加入IBM Analytical Decision Management团队,主导开发了业务规则引擎和基于优化技术的预测性维护解决方案;2014年加入IBM Watson Analytics团队,担任技术主管兼架构师,主导了IBM Watson Analytics数据分析引擎基于Spark技术的转换,极大提高了平台的计算能力;2017年担任IBM Cognos Analytics团队架构师,主持了自动化技术的引入


增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践 电子书 图书目录




点击这里下载
    


想要找书就要到 本本书屋
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

发表于2024-05-19

增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践 2024 pdf epub mobi 电子书

增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践 2024 pdf epub mobi 电子书

增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践 2024 pdf epub mobi 电子书



喜欢 增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践 电子书 的读者还喜欢


增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践 电子书 读后感

评分

这本书最大的特点其实一直在强调智慧决策所涉及到的技术、应用等,以及在数字化转型中的人工智能技术如何帮助到企业。后面三章的内容是深入讨论了深度学习相关的内容,从读者的观点来看,深度学习还未广泛支持智慧决策。不过后面三章的例子很有参考价值。 这本书第四章的内容在...

评分

这本书最大的特点其实一直在强调智慧决策所涉及到的技术、应用等,以及在数字化转型中的人工智能技术如何帮助到企业。后面三章的内容是深入讨论了深度学习相关的内容,从读者的观点来看,深度学习还未广泛支持智慧决策。不过后面三章的例子很有参考价值。 这本书第四章的内容在...

评分

这本书最大的特点其实一直在强调智慧决策所涉及到的技术、应用等,以及在数字化转型中的人工智能技术如何帮助到企业。后面三章的内容是深入讨论了深度学习相关的内容,从读者的观点来看,深度学习还未广泛支持智慧决策。不过后面三章的例子很有参考价值。 这本书第四章的内容在...

评分

这本书最大的特点其实一直在强调智慧决策所涉及到的技术、应用等,以及在数字化转型中的人工智能技术如何帮助到企业。后面三章的内容是深入讨论了深度学习相关的内容,从读者的观点来看,深度学习还未广泛支持智慧决策。不过后面三章的例子很有参考价值。 这本书第四章的内容在...

评分

这本书最大的特点其实一直在强调智慧决策所涉及到的技术、应用等,以及在数字化转型中的人工智能技术如何帮助到企业。后面三章的内容是深入讨论了深度学习相关的内容,从读者的观点来看,深度学习还未广泛支持智慧决策。不过后面三章的例子很有参考价值。 这本书第四章的内容在...

类似图书 点击查看全场最低价
出版者:机械工业出版社
作者:彭鸿涛
出品人:
页数:253
译者:
出版时间:2019-9-1
价格:89
装帧:平装
isbn号码:9787111634164
丛书系列:数据分析与决策技术丛书

图书标签: 数据分析  AI数据分析  计算机  工作  实战  经典  好书,值得一读  W业务分析   


增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践 2024 pdf epub mobi 电子书 图书描述

增强型分析是数据科学的未来,本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策,即增强型分析。

本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的资深数据科学家,在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验,他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型,解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。

全书的内容由两条主线贯穿:

技术主线:一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处理技术,一方面讲解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技术如何为数据分析赋能。

业务主线:在数字化转型的大时代背景下,如何通过数据分析实现智慧营销、智慧风险管控,实现由初级的“主动营销”到“被动营销”,再到“全渠道协同营销”等营销手段的升级应用。

本书的重点聚焦在本质内容上,即数据处理、算法及模型、“模型洞见到业务决策”的分析等。

全书共8章:

第1章:作者结合自己的从业经验介绍了数据科学家的职业生涯发展、工作模式和工作方法要点等内容,为有志成为数据科学家的读者指明了道路和方向;

第2章:从描述性分析的角度讲解了数据探索、数据预处理衍生指标加工方面的技巧;

第3章:介绍了预测类模型构建时的新方法、新思路、新工具;

第4章:讲解了序列分析的相关内容,包括序列模式、序列规则、序列预测等的挖掘与应用,用实例的方式说明了算法的原理、特点和使用技巧;

第5章:介绍了人工智能下一个阶段的重点领域,即如何应用数据分析做出最优决策;

第6~8章:通过与传统模型的对比,介绍了CNN、RNN、GNN等算法的原理,通过大量的实例说明了这些AI技术在数据分析与决策领域的用法和实际效果。

增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践 2024 pdf epub mobi 电子书

增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践 2024 pdf epub mobi 电子书
想要找书就要到 本本书屋
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践 2024 pdf epub mobi 用户评价

评分

微信读书。书中有硬货,有业务场景。但是,跟增强分析的实现有何关系?

评分

封面设计很吸引人,突出了AI驱动为核心的数据分析,在现在这个时代非常有用,可以充实自己关于业务决策的相关知识,了解行业的前瞻性技术,值得一读。

评分

数据分析与决策的趋势一定是向智能化的方向发展,如今机器学习等技术在数据分析领域的应用逐渐增多,一些特定功能和场景的数据分析与决策工作已经能由机器去完成了。德勤、华为、IBM的三位首席数据科学家的这本著作,不仅具有很强的前瞻性,而且内容非常扎实,推荐给所有数据分析、数据科学家等数据工作者们。

评分

被同事安利过来的一本书。最近做营销做得头大,感觉精力和思维都已经钻了牛角尖,差不多枯竭了,同事发票圈说这本书蛮不错的,就找来看看,对于营销的主动和被动讲述得非常详细,果断下单充电,做营销的亲们不要错过哦

评分

有一些独到的见解,但还是太浅了,关于营销建模的实例或者理论再深一些就好了,有点浅尝辄止。 像CNN、RNN、GAN的内容如果能跟营销分析相结合就好了,可惜用的是文本、图像分析的例子。

增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践 2024 pdf epub mobi 电子书


分享链接









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

友情链接

© 2024 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有