從數據科學看懂數字化轉型：數據如何改變世界

定　價：￥69.00

作　者：	劉通
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302635055	出版時間：	2023-10-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數：		字數：

內容簡介

　　數字化轉型是企業(yè)在數字經濟時代面對的重大戰(zhàn)略選擇，其本質是通過有效地使用數據資源對業(yè)務進行全面的升級和優(yōu)化，提高企業(yè)的綜合產業(yè)競爭力。本書將數據科學作為出發(fā)點，結合大數據、人工智能技術，以數據分析的方法和理論為觀察視角，介紹了企業(yè)數字化轉型的核心知識概念及主要的應用實踐策略。本書共8章，分為數據科學原理、數據科學技術、數字化業(yè)務實踐，以及數字化產業(yè)目標四個主要部分。數據科學原理部分（第2章）主要討論數據要素的核心價值體系及數據科學的基本理論范疇；數據科學技術部分（第3~6章）主要介紹數據獲取及預處理方法、數據規(guī)律挖掘方法、數據建模方法，以及數據相關技術系統(tǒng)的建設方法；數字化業(yè)務實踐部分（第7~8章）討論企業(yè)數字化中的實施落地問題、數字化人才和組織架構，以及不同行業(yè)數字化應用的典型場景；數字化產業(yè)目標部分（第1章）介紹數字經濟時代的產業(yè)特征和格局，以及企業(yè)數字化的業(yè)務本質和重大意義。本書適合關注數字化轉型話題的數據挖掘、數據分析、數據系統(tǒng)研發(fā)等相關行業(yè)技術人員，也適合對數據科學感興趣的數字化轉型管理人才和業(yè)務專家，并可作為數據產業(yè)創(chuàng)業(yè)者和研究人員的參考書籍。

作者簡介

　　劉通，上海交通大學管理科學與工程博士，數易達科技創(chuàng)始人，企業(yè)數字化咨詢師，智能算法高級工程師，聚焦于企業(yè)AI賦能，數據應用平臺設計研發(fā)，以及電力、醫(yī)療、全渠道零售等行業(yè)的數字化轉型解決方案。曾就職于中國銀聯總部，負責數據分析、數據治理項目的企劃和統(tǒng)籌工作，后在中科院自動化研究所模式識別國家重點實驗室從事數據科學的理論研究，開展大數據挖掘、知識計算等領域的算法研發(fā)工作，組織數據智能應用系統(tǒng)的平臺開發(fā)。參與過十余項核心大數據技術的專利發(fā)明，指導發(fā)表多篇國內外優(yōu)秀會議論文，曾在多項國家重點科研項目中擔任重要崗位。著有《大話數字化轉型-迎接全行業(yè)的數字未來》，《AIGC新紀元：洞察ChatGPT與智能產業(yè)革命》，書籍入選數字化轉型理論與實踐系列叢書。

圖書目錄

第一部分數字化產業(yè)目標
第1章走進數字經濟時代00
1.1大數據與互聯網：觸動數字經濟快捷鍵00
1.1.1數字經濟到來，產業(yè)革命加速00
1.1.2大數據技術：從實驗環(huán)境走向現實環(huán)境00
1.1.3互聯網發(fā)展加速“數據閉環(huán)”融合0
1.2熵減：數據“能量”引入新秩序0
1.2.1從熵的角度看數據價值0
1.2.2數字化的本質是引入經濟活動秩序0
1.3通往數據自由：數字經濟之現狀0
1.3.1信息化浪潮：數字經濟發(fā)展的必經之路0
1.3.2當數據科學走向實用化：數字化創(chuàng)新0
1.3.3數字化產業(yè)服務：轉型的技術落地0
第二部分數據科學原理
第2章關于數據的真相0
2.1數據的價值：事實還是知識0
2.1.1數據的事實價值0
2.1.2數據的知識價值0
2.2數據怎么用，就看“維度”與“規(guī)模”0
2.2.1數據維度決定創(chuàng)新性0
2.2.2數據規(guī)模決定可靠性0
2.3數據科學家關心的那些事兒0
2.3.1數據采集與管理0
2.3.2數據存儲與計算0
2.3.3數據分析與應用0
第三部分數據科學技術
第3章如何獲取有用的數據0
3.1數據感知：業(yè)務活動到數字世界的映射0
3.1.1數據硬感知0
3.1.2數據軟感知0
3.2信息提?。?讓數據長成“看得懂”的樣子0
3.2.1自然語言處理0
3.2.2語音識別0
3.2.3計算機視覺0
3.3信息檢索：大數據世界的“淘金”0
3.3.1結構化信息檢索0
3.3.2非結構化信息檢索
3.3.3問答系統(tǒng)
第4章從數據中尋找規(guī)律
4.1對數據的客觀描述：統(tǒng)計分析
4.1.1基本分析
4.1.2二維度分析
4.1.3位置分析
4.2從數據中提取知識：規(guī)則挖掘
4.2.1知識規(guī)則挖掘方法
4.2.2知識規(guī)則業(yè)務應用
4.3看圖說話：數據可視化之美
4.3.1數據可視化應用場景
4.3.2數據可視化相關技術
第5章從數據獲得智能
5.1機器學習方法及常見模型
5.1.1機器學習基本概念
5.1.2機器學習基本要素
5.1.3機器學習常見模型
5.2深度學習方法及常見模型
5.2.1深度學習基本概念
5.2.2深度學習常見模型
5.3其他建模技術
5.3.1強化學習
5.3.2從智能到智慧：學習任務泛化
5.3.3其他機器學習策略
第6章企業(yè)數字化建設
6.1中臺：數字創(chuàng)新的內核發(fā)動機
6.1.1中臺對企業(yè)的意義
6.1.2數據中臺的發(fā)展階段
6.1.3數據中臺的組成部分
6.2大數據框架：數字化應用的服務能力保障
6.2.1大數據存儲
6.2.2大數據收集
6.2.3大數據計算
6.2.4大數據集群管理
6.3云計算：讓企業(yè)快速構建數字化能力
6.3.1軟件服務化
6.3.2云計算
第四部分數字化業(yè)務實踐
第7章企業(yè)數字化管理
7.1數據管理活動框架
7.1.1數據治理
7.1.2數據生命周期管理
7.1.3基礎活動
7.2數據體系規(guī)劃
7.2.1數據架構
7.2.2數據建模
7.3數據內容管理
7.3.1事務數據管理
7.3.2基礎數據管理
第8章數字化產業(yè)實踐
8.1非數字原生企業(yè)轉型之困
8.1.1大型企業(yè)的數字化轉型問題剖析
8.1.2中小企業(yè)的數字化轉型問題剖析
8.2數字化組織與人才
8.2.1數字化組織
8.2.2數字化人才
8.3數字化產業(yè)實踐
8.3.1消費與金融數字化產業(yè)實踐
8.3.2生產制造數字化產業(yè)實踐
8.3.3公共服務數字化產業(yè)實踐