對于任何依賴經常性收入和重復銷售的企業來說，讓客戶保持活躍并持續購買是必不可少的。客戶流失(或“流失”)，這種代價高昂且令人沮喪的事情是可以預防的。通過使用本書中介紹的技術，你可以識別客戶流失的預警信號，并學會在客戶離開之前識別并挽留他們。《客戶留存數據分析與預測》向開發人員和數據科學家傳授經過實踐證明的技術與方法，可以在客戶流失發生之前阻止其發生。本書包含很多來自現實中的示例，介紹如何將原始數據轉換為可衡量的行為指標、計算客戶生命周期價值，并使用人口統計數據改進客戶流失預測。通過遵循
《數據科學對社會科學轉型的重大影響研究》從數據科學發展引致的科研范式轉換視角，研究數據科學驅動社會科學轉型的問題，重點研究數據科學驅動下的社會科學將具有何種全新的特征，探索社會科學研究在數據科學驅動下的轉型路徑。《數據科學對社會科學轉型的重大影響研究》主要研究內容包括：數據科學的知識體系與方法工具、社會科學研究范式演化與數據科學在社會科學中的應用、社會科學研究的現實環境變遷與突出問題、數據科學驅動的社會科學認知體系重構、數據科學作用下的社會科學研究特征、數據驅動的社會科學轉型的條件與保障等。
本書主要圍繞數據權利體系，梳理數據及其權利內涵，把握全球數據主權發展態勢，關切國際數據權利體系演進、數據權利保護模式，并梳理我國數據權利發展現狀與建構路徑；分別圍繞主權視角下數據權利規制的關鍵場景——數據跨境、關鍵挑戰——數據壟斷、關鍵工具——數據產權，探討數據主權風險、國際治理進展、我國治理現狀，思考主權視角下我國數據權利治理進路與具體方案，并從個人數據、政府數據角度展開主權視角下數據權利治理實證研究。
大數據資源規劃與統籌發展是新技術背景下提出的重大命題。本書圍繞這一重大命題，將大數據置于國家戰略高度，詳細闡述了大數據資源規劃理論模型，以及如何建設大數據資源規劃與統籌發展保障體系。本書作為專著，具有很強的專業型、理論性和時代性，本書以“大數據資源規劃理論與統籌發展研究”為主題，以規劃理論與應用為切入點，形成大數據資源規劃理論，建立大數據資源規劃模型，理順基于規劃的大數據資源統籌發展路徑，并以面向公共文化服務的大數據資源規劃與統籌發展應用為案例進行剖析，促進大數據資源的多場景綜合應用、
Azure Databricks是一款基于云的大數據分析和機器學習平臺，用于實現基于Apache Spark的數據處理，為快速增長的海量數據的處理和決策需求分析提供了良好的支撐。《Apache Spark大數據分析：基于Azure Databricks云平臺》詳細介紹基于Azure Databricks云平臺來使用Apache Spark完成大規模數據處理和分析的方法。本書總計11章，首先介紹大規模數據分析相關的概念；然后介紹受管的Spark及其與Databricks的關系，以及Databric
本書基于大數據研究系統的能力評估框架與方法，針對傳統的能力評估理論和方法主要存在的缺陷，從大數據中挖掘有價值的信息來輔助評估，以提高評估的客觀性、科學性、可信性。本書借助魯棒有序回歸方法，構建了基于大數據的交互式能力評估新型框架；通過特征選擇算法分析了行動效果關鍵影響要素；將魯棒有序回歸方法用于確定評估模型的參數，并提出了認知最優最劣方法、區間認知網絡過程和區間最優最劣方法3種新的基于兩兩比較的方法，用于輔助專家提供評估的參考信息。本書提出的能力評估框架和方法可以推廣到多種評估
本書從博弈論基礎開始，系統地介紹了博弈論在數據安全中的應用，匯集了近年來基于博弈論研究數據安全的最新成果，重點探討了秘密共享的可公開驗證模型及博弈論分析、數據外包情況下的博弈模型、激勵相容機制和抗共謀機制以及隱私保護的博弈分析、基于信息論的理性委托攻防模型，為數據外包更新提出了有效策略。本書觀點新穎獨到，研究內容均為作者原創科研成果，對制定正確的數據安全策略，提高數據安全保障能力具有重要的參考價值。 本書概念清晰、結構合理、內容深入淺出、通俗易懂，不僅闡述了博弈論與數據安全的基本理論，同
? 為什么花更少的錢買更偏遠的房子不一定劃算？? 為什么得分最多的運動員不一定是好運動員？? 為什么癌癥發病率上升竟可能是一件好事？? 泰勒主義、績效管理、科學管理、關鍵績效指標等理論都建立在同一個假設之上：如果你考核員工并提供激勵，你就會得到理想的結果。但事實真的是這樣嗎？我們使用衡量指標來了解世界上許多重要的事：教育和醫療系統是否高效，一個國家是否比另一個國家更富裕，哪個城市的生活質量更高……在這本書中，作者分享了許多選用錯誤的衡量指標，進而帶來糟糕結果的案例，展示了衡量指標如何影
本書首先介紹了業內多個具備代表性的數據安全理論及實踐框架，從數據常見風險出發，引出數據安全保護最佳實踐；然后介紹了數字經濟時代數據要素市場的基本信息，基于構建數據要素市場、促進數據合規安全流通、釋放數據價值等場景中的實踐，抽象并總結了一套數據要素可信、安全、合規流通的體系架構，包括數據安全保護技術與保護數據價值釋放的隱私計算技術；最后針對政務、金融、電力能源、公安行業等重點行業，分析了數據安全與數據孤島現象的跟本原因，介紹了數據安全實踐案例，并介紹了如何通過部署數據要素流通體系架構，打破“數據壁
本書是《數據挖掘》的第2版，系統地介紹了數據挖掘的理論、方法與應用，包括數據特征分析及預處理、經典數據挖掘算法（分類、回歸、聚類、關聯規則和集成學習等）、大數據新常態下催生的數據分析方法（推薦系統、鏈接分析與網頁排序、互聯網信息抽取、日志挖掘與查詢分析等）理論與方法。在此基礎上，除第1章外，每章均有基于Python語言的實例應用。
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