《增强型分析AI驱动的数据分析业务决策与案例实践》AI书籍

《增强型分析AI驱动的数据分析业务决策与案例实践》AI书籍


编辑推荐
本书极具前瞻性：增强型分析是数据分析和数据科学的未来，人工智能技术为数据分析与决策赋能是未来必然发展趋势；
本书极具先进性：详细讲解了序列分析、预测分析、规范性分析、RNN、CNN、GAN等前沿的数据处理技术和人工智能技术；
本书极具权威性：本书3位作者是来自德勤、华为和前IBM的资深数据科学家，都在数据科学和人工智能领域有超过10年以上的工作经验；
本书极具实战性：本书不只是讲技术和工具，重点还有技术如何与实际的业务相结合，包含大量的实战案例。

内容简介
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。
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。

目录
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。


下载地址
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