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這是一本從實戰角度解讀如何進行智慧資料分析及搭建智慧資料分析平臺的工具書，目的是説明讀者全面認識並在實際工作中靈活使用智慧資料分析方法和工具，同時構建可用的智慧資料分析環境。本書不僅包含關於智慧資料分析的基礎知識，還包含進行智慧資料分析必備的方法、工具、案例，以及平臺的搭建方案。書中融入了作者多年的一線實踐經驗，而且在體系化、視覺化、易學性等方面下了很大功夫。
本書面向初級、中級資料分析人員及資料分析平臺產品經理。為了幫助讀者理解，書中不僅採用通俗易懂的語言，而且提供了百余幅作者專門繪製的示意圖，更為難能可貴的是，書中包含了大量一線實踐案例。
全書共分為8章。
第1、2章在全面剖析智慧資料分析及其發展歷程的基礎上，從痛、悟、層、法角度深入解讀了做好智慧資料分析必備的四大基礎知識。這四類基礎知識分別回答了“為什麼”“是什麼”“有什麼”“怎麼辦”四個方面的問題。
第3~5章從資料資產管理、資料統計與資料採擷、資料視覺化三個方面分享了做好智慧資料分析的思路、方法與技巧。其中，從管、存、算、規、治五個方面展開介紹資料資產管理；基於演算法模型介紹了描述、診斷、預測、指導四個方面的分析方法；從多個維度介紹如何構建好的視覺化圖表、報告以及視覺化案例，説明廣大讀者講好資料故事。
第6~8章介紹如何量身定制自己的智慧資料分析平臺。這部分不僅分析了智慧資料分析平臺的構建方法和相應的行業實踐，還從架構角度介紹了一個功能完善的智慧資料分析平臺需要具備哪些要素、模組。
前言
第一部分基礎知識
第1章初識智慧資料分析2
1.1智慧資料分析的定義2
1.2基礎理論體系3
1.2.1DIKW3
1.2.2CRISPDM6
1.3資料分析的發展8
1.3.1分析思路的演進9
1.3.2分析工具的發展11
1.3.3組織體系的變革13
1.3.4未來趨勢15
1.4本章小結18
第2章智慧資料分析基本知識19
2.1資料分析之“痛”19
2.1.1數據找不到19
2.1.2資料品質差20
2.1.3分析手段舊21
2.1.4分析效率低21
2.1.5資料雜亂21
2.2資料分析之“悟”21
2.2.1數據“收納”21
2.2.2尋找“好資料”25
2.2.3向“資料科學家”看齊26
2.3資料分析之“層”27
2.3.1描述性分析29
2.3.2診斷性分析34
2.3.3預測性分析38
2.3.4指導性分析39
2.4資料分析之“法”41
2.4.1分析思維41
2.4.2分析方法42
2.5本章小結43
第二部分理論方法
第3章資料資產管理46
3.1認識資料資產管理47
3.1.1發展歷程47
3.1.2基本內容48
3.2數據之“管”50
3.2.1資料的4個層次50
3.2.2中繼資料52
3.2.3資料標籤53
3.2.4主數據55
3.3數據之“存”57
3.3.1數據湖58
3.3.2資料倉庫59
3.3.3資料集市60
3.4數據之“算”61
3.4.1數據清洗62
3.4.2資料加工63
3.4.3數據ETL65
3.5數據之“規”65
3.5.1資料標準65
3.5.2規範制度67
3.6數據之“治”67
3.6.1高層負責67
3.6.2組織保障68
3.6.3機制建立68
3.7本章小結69
第4章資料統計及資料採擷70
4.1相關基礎概念70
4.2描述性統計分析方法71
4.2.1常規統計72
4.2.2集中趨勢統計72
4.2.3離散趨勢統計76
4.3診斷性分析方法77
4.3.1因素分析法78
4.3.2上卷與下鑽78
4.3.3關聯分析79
4.4預測性分析方法80
4.4.1線性回歸81
4.4.2邏輯回歸82
4.4.3KMeans演算法84
4.5指導性分析方法85
4.5.1決策樹85
4.5.2隨機森林87
4.5.3協同過濾88
4.5.4神經網路90
4.6本章小結93
第5章資料視覺化分析94
5.1視覺化簡史94
5.1.118世紀以前：圖形符號94
5.1.218～19世紀：統計圖形從萌芽到繁盛95
5.1.320世紀：多維資訊圖形規範化98
5.1.421世紀以來：交互視覺化99
5.2視覺化圖表基礎理論100
5.2.1比較分析101
5.2.2構成分析106
5.2.3分佈分析110
5.2.4關聯分析116
5.3“好圖表”和“壞圖表”119
5.3.1好看119
5.3.2好懂123
5.3.3好用125
5.4“好報告”和“壞報告”127
5.4.1佈局合理129
5.4.2色彩統一133
5.4.3字體、字型大小協調133
5.5視覺化案例133
5.6本章小結136
第三部分平臺實戰
第6章企業級智慧資料分析平臺搭建138
6.1構建資料分析“生態系統”138
6.1.1數據生態的範疇138
6.1.2構建有效的組織體系141
6.1.3營造良好的資料文化氛圍145
6.2搭建智慧資料分析平臺149
6.2.1平臺願景150
6.2.2基礎設施151
6.2.3建設內容155
6.3本章小結160
第7章企業級數據分析平臺必備的能力161
7.1多源化資料彙聚能力162
7.1.1批式資料接入能力163
7.1.2即時資料感知能力164
7.2體系化指標管理能力168
7.2.1指標體系構建能力169
7.2.2指標計算及關係管理能力170
7.3視覺化資料準備能力173
7.3.1資料清洗及加工能力173
7.3.2資料連結管理及更新能力179
7.4自助式分析展示能力179
7.4.1多維度圖表分析展示能力179
7.4.2多表頭表格分析展示能力185
7.4.3出具多樣化分析報告能力187
7.5可管理的模型構建能力190
7.5.1資料模型構建能力191
7.5.2指標模型構建能力191
7.5.3演算法模型構建能力192
7.5.4展示模型構建能力193
7.6智能化搜索推薦能力193
7.6.1智慧資料搜索推薦能力194
7.6.2智能問答語義解析能力197
7.6.3智慧文本生成能力200
7.7本章小結201
第8章智慧資料分析平臺應用案例及實踐202
8.1政府宏觀經濟大資料倉庫202
8.1.1宏觀經濟資料彙聚203
8.1.2資料標準建立203
8.1.3平臺運行情況監控210
8.1.4宏觀經濟分析場景211
8.2電商運營與管理分析平臺213
8.2.1用戶行為分析及商品推薦213
8.2.2商品發售及庫存安排216
8.2.3銷售情況即時監控217
8.3集團企業經營管理資料分析平臺218
8.3.1分析平臺門戶218
8.3.2經營管理指標體系構建219
8.3.3主題場景模型搭建229
8.3.4管理分析平臺的應用230
8.4本章小結232
