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大模型驱动的具身智能:架构、设计与实现
￥53.00
大模型赋能，重新定义智能机器人的未来。 本书是一部讲解如何用大模型驱动具身智能的权威指南，系统揭示了从底层架构到实战部署的完整技术路径。作者团队融合多年一线研发经验，深讲解如何在多模态环境中，实现智能机器人的任务理解、动作控制、记忆建构与仿真协同。本书不仅提供扎实的理论基础，更通过丰富的行业案例与系统性的方法论，帮助读者构建面向未来的具身智能系统。 通过阅读本书，你将获得： （1）全面理解大模型如何赋能具身智能。揭示大型语言模型在感知-决策-执行条中的核心作用，理清从感知到行为的智能演化路径。 （2）掌握任务规划与动作控制核心技术。深度解析任务分解、动作生成、空间约束与控制策略，覆盖从高层意图到低层执行的全路建模方法。 （3）构建具身智能的记忆与反思机制。学习如何实现任务记忆、动态规划与自我优化机制，提升机器人在复杂环境中的自适应能力。 （4）搭建可复用的发与仿真框架。熟练运用 ROS、MoveIt、Gazebo 等核心中间件与仿真平台，助力系统发与快速迭代。 无论你是正在发具身智能系统的工程师；投身人工智能前沿的科研人员；关注智能机器人产业落地的技术管理者或产品决策者；本书都将成为你不可或缺的参考读物，引领你从理念到落地，真正掌握大模型时代的具身智能发的核心技术，让你在这场技术革新中把握先机。
大模型项目实战:多领域智能应用开发
￥53.00
本书系统地讲解了大语言模型的实战应用过程，涵盖基础知识、常见操作和应用发3个方面，帮助大语言模型的使用者、应用发者循序渐地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用发技能。全书共18章，分为三篇：?基础篇介绍大语言模型的基础知识、应用架构和应用工作模式。?操作篇详细讲解大模型的实操环节，包括环境搭建、多种有代表性的源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。?发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、智能语音对话、数字人、模型训练、AI小镇这9个领域的应用发过程，从工作原理、源码分析、部署运行和测试验证等方面行了详细介绍。中间还穿插讲解了VS Code插件的发，丰富了应用运行的场景。
Python数据分析与挖掘实战 第3版
￥53.00
本书共13章，分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。 （1）基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理行了介绍。 （2）实战篇（第6～12章），重对数据挖掘技术在金融、航空、零售、农业、制造和互联网等行业的应用行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序行的，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。 提高篇（第13章），围绕去编程化的TipDM大数据挖掘建模平台，先介绍了平台每个模块的功能，再以航空公司客户价值分析案例为例，介绍如何使用平台快速搭建数据分析与挖掘的工程，展示平台去编程化、流程化的特。
大模型项目实战:Agent开发与应用
￥53.00
这是一本面向初中级读者的Agent学习指南，作者既是资深的AI技术专家，又是经验丰富的项目导师，融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源，为Agent使用者和发者提供了快速上手的实用指导。 本书从基础知识、操作和应用发3个维度循序渐地讲解Agent实战技巧，分为三篇： ?基础篇（1~2章） 介绍Agent定义、发展历程、常用源技术、主要组件等基础知识和发环境的搭建过程。 ?应用篇（3~6章） 从通用型、任务驱动型、辅助发型和检索增强型 4大类，通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型，详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。 ?发篇（7~16章） 展分析10个不同场景的Agent应用发实例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的源Agent发框架为基础，针对每个框架各讲解一个发案例。另一方面，通过案例介绍Agent发过程中关键的Function-calling特性及大语言模型发技术。此外，对基于CogVLM2的多模态模型应用发，也提供详细的案例演示。
企业架构决策:战略框架与实施指南
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本书聚焦云计算和人工智能时代的企业架构，探讨其在组织中有效实施的路径。作者指出，企业架构需融合业务战略、流程与技术，以避免孤岛化、混乱及技术债务等问题。书中明确其目标读者为参与软件产品交付的各类人员，包括架构师、工程师、产品经理等。书中围绕战略目标展，涵盖共享协同、嵌式和可访问性、赋能与执行、前瞻性与响应性等方面，还提出四条高效企业架构的简明宣言原则。此外，介绍了评估框架与决策制定框架，助力组织评估现状、制定战略，以实现更优、更快、更经济地交付技术解决方案，提升组织效率与创新能力。
威胁狩猎:原理与实践
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内容简介 这是一本从原理、模型和实践三个维度*讲解威胁狩猎的著作，旨在助力网络安全从业者快速构建结构化的主动威胁狩猎体系。本书由奇安信集团拥有20余年一线实战经验的网络安全专家领衔撰写，凝聚了其在网络实战攻防演习、安全运营等领域的深厚积累；同时汇集了来自大型央企、IT名企的网络安全专家智慧，确保了内容的前沿性与权威性。 本书的价值得到了业界的高度认可，获得了来自微众银行、太平洋保险、*、国泰海通证券多家头部企业安全负责人的联袂推荐。他们一致认为，本书不仅是一本技术手册，更传递了一种全新的安全理念：真正的防守不是构建无懈可击的壁垒，而是拥有发现威胁的敏锐嗅觉。 全书一共8章，分为原理与实践两部分，握本书内容，您将收获： 1）从零理解威胁狩猎的核心内涵，清晰辨析其与渗透测试、应急响应等相关概念的本质区别； 2）深入掌握Sqrrl、Endgame及基于TTP的3大主流威胁狩猎模型，学会构建结构化的狩猎流程； 3）*了解10余种关键数据源及5种以上高级分析方法； 4）通过3个真实企业级案例，独立完成从创建假设到狩猎闭环的完整实践； 5）将狩猎成果反哺防御体系，建立“主动发现、主动防御”的核心安全竞争力。 更具价值的是，本书附赠作者团队精心总结的50个威胁狩猎假设，覆盖主机、网络、应用等多个层面，拿来即可直接应用于日常工作。本书历时4年打磨而成，是每一位渴望在网络安全领域精进不休的从业者不容错过的案头手册。
大模型通识课:技术演进、商业革命与行业落地
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本书由硅基智能创始人、人工智能领域的领军人物司马华鹏撰写，并获经济学家任泽平、知名投资人叶国靖、润米咨询创始人刘润推荐。本书旨在帮助企业家、技术管理者及所有关注未来的读者，抓住时代认知红利，为其提供一本决胜AI新纪元的“认知与实操手册”。 本书先从AI技术发展历程手，深解析大模型的能力涌现与基于思维的推理能力，之后通过DeepSeek现象剖析低成本模型如何颠覆传统算力格局，探讨AI推理大模型对商业和社会的深远影响。再从技术角度解读DeepSeek的核心架构与训练技术创新，为读者提供理解大模型底层原理的“窗口”。随后介绍大模型在六大产业的落地应用，并前瞻性地描绘认知协同文明图景，为读者呈现AI时代的技术革命和人文价值再定义。
Prompt魔法:提示词工程与ChatGPT行业应用
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这是一本能指引我们每个人赢在AI时代的著作，它将教会我们在各种场景中熟练使用ChatGPT等AI工具和编写提示词，大幅提升我们的工作效率，让我们实现AI普惠，成为AI高手。 ?本书的几位作者都是AI领域的技术专家和应用布道者，本书是他们丰富实践经验的总结。阅读本书，你将获得以下知识和技能： ?认识AICC将给社会和个体带来的深刻影响及其背后的本质，包括AIGC如何引发生产效率革命、如何重新定义脑力劳动、如何调整社会分工、如何重新分配社会价值等； ?ChatGPT/GPT-4、文心一言、Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E3等主流AIGC工具的配置、使用和选型； ?提示词（Prompt）编写的门指南、基本原则、黄金公式和阶技巧； ?AIGC辅助文案写作、文稿翻译、数据分析、邮件撰写、PPT制作、工作总结、知识整理、图片生成等； ?程序设计、艺术设计、游戏发与设计、自媒体、市场营销、产品和运营、金融、教育、科研、咨询、学习等10余个行业和领域的AIGC应用场景和提示词写作技巧； ?用好AI工具，成为AI时代的超级个体。 全书有200余个案例，200余个提示词模版，人人一看就懂，一学就会。
群体智能与智能网联:原理、算法与应用
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本书以群体智能与智能网联的应用为牵引，通过原理、算法、技术应用三个篇章为大家介绍群体智能与智能网联相关的基础理论、概念模型、关键技术和前沿应用。具体而言，原理篇会介绍群体智能的通信方式与组网、知识表征、因果涌现机理等内容；算法篇则从多主体强化学习、多智能体合作式梯度更新方法、图神经网络、蚁群算法等群体智能领域的代表性算法；应用篇则讨论6G与内生智能、车联网与自动驾驶、工业控制网络群体智能技术的应用。
工业设备智能运维指南:规划、成熟度模型、方案与实施
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本书以设备智能运维的概念、目标为基础，阐述了设备智能运维的现状和问题，提出了智能运维可实现的目标及实施方法。本书提出了设备智能运维成熟度的概念和评价指标，从设备数据化、数据分析和智能化、人员能力、管理、数据平台5个维度评价设备智能运维的成熟度，并介绍了这5个维度各自的提升途径，给出了通常情况下的实现方法。本书还介绍了常用的设备监测诊断技术，以工业现场应用的角度介绍了在应用中需要掌握的重和要，可以作为实施状态检测的参考资料，助力管理和执行人员构建系统化的实践框架。
大语言模型:原理、应用与优化
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这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件手，详细梳理了大模型技术的发展脉络，深探讨了大模型预训练与对齐的方法；然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理，展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。 除了基座模型的训练方案，本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法，包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智能体等，展示了大模型在提高生产力和创造性任务中的卓越性能和创新潜力。此外，书中一步介绍了大模型优化的高级话题和前沿技术，如模型小型化、推理能力和多模态大模型等。最后，本书讨论了大模型的局限性与安全性问题，展望了未来的发展方向，为读者提供了全面的理解与前瞻性的视角。 无论是人工智能领域的研究员、工程师，还是对前沿技术充满好奇的读者，本书都将是您了解和掌握大模型技术的必 备指南。
数据指标体系:构建方法与应用实践
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这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。它不仅深浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略，还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集手，借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深剖析数据指标波动对业务的影响，旨在帮助读者深理解数据指标与实际业务的底层关联，把数据指标体系落地到业务中。第一篇（第1章）：深度解读数据指标体系的基础知识，让读者充分理解数据指标，并掌握构建策略、全流程和方法概要，其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重。第二篇（第2~6章）：从实践层面出发，带领读者基于业务目标一步步提炼5类产品（工具类、内容类、社交类、交易类、游戏类）的关键数据指标，并通过精细的维度拆解，呈现清晰的指标规划图谱。本篇还在最后站在分析维度的角度给出了数据指标分析的方法论。第三篇（第7章和第8章）：在第二篇形成的规划图谱的基础上，给出数据指标构建的完整方法论，并以在线教育、电子书阅读工具、图文内容社区、网约车平台、社交电商这五大典型行业为例，完整解读如何将方法论应用于实践。第四篇（第9章和第10章）：揭秘数据从埋收集到清洗加工的全过程，包括原始数据采集、数据处理与指标发、数仓模型构建等。这是实现高效数据处理的关键，也是数据分析师技能之一。第五篇（第11章和第12章）：通过实际案例指导读者搭建数据指标体系，并展示如何利用数据指标体系监控业务动态，分析数据异动，量化其对整体业务的影响。其中包括25种BI数据可视化方法、2个监控看板实战案例、精准定位数据异动的方法、4种数据异动类型、1套异动维度拆解策略，以及7种量化数据异动贡献度的方法。
智慧医院:数字化之路
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本书系统性地总结了当前我国前沿数字技术的起源、发展和应用，详细阐述了国内外智慧医院建设的现状以及所面临的挑战，充分研究了智慧医院在智慧医疗、智慧服务、智慧管理和协同诊疗等应用场景的建设策略，全面介绍了数字技术在智慧医院建设中的应用，并展望了数字技术引领下的智慧医院发展趋势。本书立足于学术和多学科交叉建设的角度，介绍了数字技术赋能智慧医院的建设现状、建设策略、应用场景以及发展趋势，以供读者更好地了解智慧医院建设的全貌，对于我国智慧医疗、协同诊疗等医院智慧化建设具有良好的参考价值。 本书结构清晰、内容翔实，从实际应用的维度探讨了智慧医院与数字技术的深度融合，适合从事智慧医院、数字化医疗相关工作的读者阅读，也适合高等院校相关专业的学生和教师阅读。
大模型应用开发:方法与案例
￥53.00
这是一本案例驱动的LLM应用发指南，适合具备一定编程基础的发者阅读。通过本书，读者可以在短时间内掌握多种类型的LLM应用的发方法，以及基于现实中的业务场景设计并实现符合用户真实诉求的AI系统。对此，本书提供了丰富的“即插即用”的案例代码和最佳实践。 本书分为8章，全面阐述LLM应用的技术体系、发模式和落地案例，具体内容如下： 第1章 先介绍LLM的基本概念和应用场景，然后介绍LLM应用发的核心技术，并引出主流的集成性发框架。 第2～8章 分析大语言模型应用的场景案例，即基于常见业务场景，梳理LLM应用的系统架构和实现过程，并采用主流的源框架完成案例场景的发落地。每章讲解一个系统案例，包含翻译器工具、通用的文档检索助手、纠错型RAG应用、智能化的简历匹配服务、多模态处理器、定制化Agent发、混合Agent架构设计7个具体的案例。针对每一个案例，都提供具体的应用场景分析和系统架构设计，强调其背后通用的设计思想和应用方法。同时，案例中结合LangChain、LangChain4j、LlamaIndex这3款主流的发框架，详细介绍其功能特性、使用方法和发实现。
Python高并发与高性能编程:原理与实践
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这是一本深解读Python并发编程和高性能编程的原理和特性，并指导读者落地实践的专业技术书。本书共分为4篇19章，外加2个附录。 基础篇：对Python并发编程和高性能编程所涉概念解读详细解读，对Python3.x系列版本在高并发、高性能方面所做的概念行简单分析。 高并发篇：从原理、主要模块、协程、线程、锁、优先级、同步/异步、原子性和线程池等多个方面对Python实现高并发行深度解读。 高性能篇：从代码优化、profile、Python c扩展这三个方面分析Python实现高性能的原理。 实践篇：本篇首先介绍了基础实践环境的搭建方法，然后通过3个常见的高并发、高性能场景对如何在日常工作中实现高性能、高并发编程行了详细指导。 两个附录分别介绍了当下主流两个框架Django和fastAPI的简单使用方法。
Jira实战:项目管理与精益看板
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这是一本全面讲解如何用Jira工具平台（尤其是精益看板）为敏捷项目管理赋能的著作。本书用详实的实战案例和丰富的图文系统介绍了Jira的基本功能、应用技巧、二次发、精益看板实现路径，能帮助企业优化研发流程，实现高效的需求管理、项目管理等，提升研发效能，实现敏捷项目管理转型。 本书分为三部分，各部分的侧重不同，以便读者有针对性地按需阅读。 第1部分 Jira基础（第1～3章） 首先介绍了Jira的常识，以及它的安装与配置；然后通过一个项目实操案例对Jira各项功能和基本使用行了详细介绍。 第二部分 Jira阶（第4和5章） 详细讲解了Jira的搜索、筛选器、面板、报表、仪表盘、项目模块、权限管理等高级功能，以及Jira的核心优势——方案自定义能力。 第三部分 Jira实战（第6～11章） 对科大讯飞落地Jira精益看板的全过程行了复盘，介绍了精益看板的概念、作用和实现路径，内容非常详尽，企业可以结合自身诉求行参考复用。
Falco云原生安全:Falco原理、实践与扩展
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本书是一本关于云原生安全的实用指南，主要介绍了如何使用Falco(一款源的安全监控工具)来检测容器、Kubernetes和云环境中的风险和威胁。本书分为四部分，每一部分都建立在前一部分的基础上。第一部分介绍Falco及其功能，将带你理解Falco的基本概念，并指导你完成第一次本地部署。第二部分介绍Falco的架构和内部工作方式。第三部分是Falco用户的参考手册，将指导你在各种环境中部署、配置、运行和调优Falco。第四部分是给发者的参考资料，涵盖扩展Falco的方法。本书旨在帮助读者了解云原生安全的重要性，学会使用Falco工具行风险和威胁检测，从而提高云原生应用的安全性能。
生成式AI安全:GenAI驱动的智能安全体系
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这是一本全面解析生成式AI安全的前瞻性著作，系统讲解了生成式AI的技术原理、安全风险与防护体系。从技术基础到发展趋势，从安全原理到治理框架，从应用实践到内生安全，本书将为读者构建前瞻、系统的生成式AI安全知识体系。 具体内容上，全书分为4个部分： 第一部分（第1～3章） 介绍了GenAI的基本概念、核心技术及其在不同领域的应用现状与前景。在这一部分中，读者将了解GenAI与其他AI技术的区别，特别是LLM、GAN等技术如何推动GenAI的创新发展。同时，本部分还探讨了GenAI在医疗保健、金融服务、教育等领域的成功应用，展示了它如何通过智能生成提高效率、增强个性化服务，并解决一些传统技术无法应对的问题。 第二部分（第4和5章） 重探讨了GenAI在网络安全领域的应用及安全隐患。GenAI已经在恶意代码生成、深度伪造等方面展现出强大的技术能力，但这些技术一旦被恶意使用，其影响将是灾难性的。还详细分析了GenAI在网络安全生命周期中的影响，并给出了相应的实践案例。 第三部分（第6和7章） 探讨了GenAI的内生安全风险。伴随着技术的发展，生成模型的复杂性和自主性不断提高，传统的安全防护措施已难以应对新兴的智能攻与威胁。从NIST AI RMF出发，探讨了如何从风险管理、合规性、价值观对齐等角度来确保GenAI的安全。 第四部分（第8和9章） 展望了AGI（通用人工智能）在未来可能带来的风险和挑战。随着AI智能水平的逐渐提升，AI失控的风险逐渐成为现实威胁，特别是当智能系统的决策能力超出人类控制时。深探讨了在通往AGI的道路上，如何通过技术创新、政策引导和伦理框架的建立，确保AI的安全发展。
RISC-V架构DSP处理器设计
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本书从指令集定义、运算部件、存储结构、工具发等诸多环节，系统全面地介绍RISC-V架构DSP的设计过程，并分享了每个设计环节中的思考、原则和技术选择过程，以及如何充分利用源成果行敏捷发。本书是基于RISC-V架构行DSP设计工程技术实践的成果，其特是产品导向，注重技术的可操作性和系统性，并行了必要的创新。
数据资产入表与数据交易合规指南
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内容简介这是一部立足于当下行业实践和政策指引，从工作程序和实体法律角度，对企业数据资产表的基本内涵、具体流程、数据交易与表工作的合规要行分析归纳的专著，旨在通过深浅出的分析帮助读者实现在数据交易、数据资产表领域的快速认知同步。作者曾经在金融监管部门、金融机构和头部互联网平台工作，是国内较早展数据领域法律实践的律师，曾经为众多企业在场内行数据交易的产品提供合规评估，为多个大型数据平台企业和金融机构提供数据合规、金融科技的法律服务，包括个人信息合规自评估、证券业跨行业数据共享监管沙盒项目、垂类大模型合规项目等，具有丰富的法律实践和研究深度、广度。全书共12章，主要内容如下：第1和2章 数据要素市场与数据资产表的内涵介绍首先，从数据要素市场出发对国家层面的政策和法律沿袭行了梳理与分析，对国家顶层设计文件“数据二十条”的主要内容行了介绍；然后，对数据资产表的内涵和意义以及各个相关概念行比较分析；最后，对数据资产表的具体操作行简明扼要的解读，帮助读者透彻理解数据要素市场和数据资产表的底层逻辑。第3~6章 数据资产表的重合规问题及表准备首先，对数据资产表与数据确权的关系行了深分析，明确了权属清晰对数据资产表的底层重要性；然后，对确权相关的合规问题以及其他涉及数据资产表的合规问题行了深分析，厘清了关键合规要，特别是数据来源的合规性；最后，对数据资产表的准备工作和主要路径行了介绍和梳理，帮助读者迅速掌握操作思路和落地路径。第7~10章 数据资产表的数据分类合规重就数据资产表在主要领域的展难行分析，并就上市公司和非上市公司的具体案例行分析，给出启示。具体分为数据资产表与公共数据、数据资产表与个人数据、数据资产表与人工智能三个部分，分别从数据资产表角度对各自的合规难、立法现状、未来展望加以深浅出的剖析。第11章 数据资产表衍生金融化利用的思考与展望就数据资产化之后的数据资本化，即数据资产表的金融化利用问题行了积极而冷静的分析与思考。首先对金融意义下的数据资产管理内涵行了分析，然后对目前数据资产的金融化探索与实践行了分析，对其中的法律难问题行归纳，并对普遍性展的难行分析和展望。第12章 数据资产表与数据交易首先，对数据资产表与数据交易之间的紧密联系行分析；然后，对数据交易的概念、内涵以及法律性质行分析，并对场内数据交易和场外数据交易行比较分析；最后，对数据交易中的合规性审查要行分析归纳。
精益数据分析:数据驱动商业决策与业务增长
￥53.00
内容简介这是一本能指导不同业态、不同阶段的产品、项目和企业利用精益数据分析方法实现科学的商业决策（管理）和业务增长（经营）的著作，提供了一套完整的、系统的商业数据思维、数据分析方法及其应用模型。本书不仅融合了作者近10年来50余个商业项目和产品的实战经验，而且分析和总结了近些年流行的、经典的20余种商业应用和商业模式，从数据层面完整剖析了其商业路、业务逻辑、指标量化水平和数据驱动分析方法。所提炼的数据方法论贯穿了不同产品形态的业务流程，能够从数据层面帮助和指导创新业务和成熟业务有效增长。全书一共17章，分为三个部分。第一部分 面向北极星指标（第1~4章） 详细讲解了数据分析体系和业务内核中的北极星指标，旨在帮助读者了解商业和业务分析中的数据指标体系、数据工作流程和关键的北极星指标，并认识到核心数据指标的作用和应用逻辑。第二部分 不同产品形态的商业决策分析（第5-10章）总结和分析了近些年市场上典型和热门的商业模式，完整展现了不同业务形态（免费产品、付费产品、游戏业务和金融产品等）的商业路、商业数据模型和分析逻辑，使读者能够清晰地了解不同业务的数据逻辑和核心指标的经典量化水平，帮助读者深度思考业务模式和商业决策。第三部分 业务增长中的精益数据分析（第11-17章）阐述了完整业务路中涉及的关键业务模块（业务组织、营销获客、用户洞察、产品运营和商业变现等），以及不同业务单元中涉及的精益数据分析方法、分析技巧和业务优化方法，能够有效指导业务深度优化，使关键指标达到目标或超出预期，赋能业务增长。
