数据驱动的工业人工智能:建模方法与应用
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本书从工业大数据分析所面临的实际应用问题和工业AI模型的构建方法两条内容主线,介绍数据驱动的工业智能,使得理论与应用实践深度融合;将工业AI模型的建模思路结合到理论方法的介绍中,使得读者能够掌握其中思考问题的方法和过程,做到“授人以渔”。在数据驱动的工业AI模型发的介绍中既注重对理论知识的介绍,也将各章节知识串联起来形成一个立体、完整的工业AI数据分析系统,提升读者对工业智能和工业大数据分析的宏观思维。 本书可作为工业界企业技术专家、IT系统研发人员、学术界智能制造、人工智能、工业互联网、数据科学等领域研究者的参考书,也可以作为高等院校计算机、自动化、机械等相关专业工业人工智能课程的教材,同时还可作为工业领域新一代人工智能、深度学习、区块爱好者、发者的自学教材或参考书。
AI数据分析极简入门:零基础用AI做数据分析与可视化
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内容简介 这是一本专为零基础读者打造的AI数据分析实战指南。不需要数学背景、不需要编程基础、不需要数据分析基础、不需要死记硬背——你只需要保持好奇心,学会“提问”,剩下的交给AI和本书的指导。 本书由资深数据科学与AI算法专家(微软MVP连续10年获得者)、首都师范大学副教授、博士生导师联合撰写。两位作者将深厚的专业经验与教学经验融于一书,确保内容既权威又易懂。 掌握本书内容,您将收获: (1)掌握DeepSeek+Excel/WPS的智能办公工作流,实现“附件上传+自然语言交互”的数据分析新模式; (2)学会用自然语言驱动数据清洗与预处理,几分钟完成原来几小时的重复性工作; (3)精通从基础饼图到多维热力图的静态可视化技术,零安装、一键出图; (4)掌握pyecharts交互可视化,制作带筛选、悬停、联动的高级仪表盘; (5)学会Mermaid文本绘图,实现从纯文字到流程图、时序图、甘特图的自动生成; (6)构建“AI构思-AI绘图-AI排版”的端到端文档生产解决方案。 在数据成为核心生产要素的今天,本书为文员、行政、财务、市场、学生等非技术背景人群提供了成为“公民数据科学家”的可行路径,是一本让零基础人群也能玩转数据分析的案头手册。
DeepSeek银行实战手册:银行全场景AI实践指南(下册)
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内容简介 这是一本面向银行业所有从业者的全场景AI实战指南,它直击AI时代各种银行业务的痛点,提供“提示词技术+工具使用+业务实操”三位一体的AI实战路径,旨在帮助银行人摆脱重复劳动、应对“AI 平权”带来的职业颠覆,实现从“流程执行”向“价值创造”的转型。 作者深耕银行业20余年,本书是他多年银行业务实战经验、为1000余家银行的30000余人提供培训和咨询的经验、深度的DeepSeek等AI工具的使用经验三者的融合,具有非常强的针对性和实用性,得到了10余位金融领域专家的一致好评和推荐。 在银行业面临客户“代际变革”、竞争“跨界打击”和监管“数字规制”三重倒逼机制的当下,本书以 DeepSeek 核心能力为基座,构建“技术原理 + 场景落地 + 工具赋能”的立体化知识体系,深度解析银行 AI 应用全链路方法论,覆盖对公零售、风控营销、财富管理、智能客服等超过15大类银行核心场景,详解 500+典型场景的 AI 实战路径。 本书分为上下两册,一共19章,上册为第1~9章,下册为10-19章。掌握本书内容,你将收获以下价值: (1)根除行业痼疾:揭示 AI 驱动下银行业从“效率革命”到“人机共生”的五阶段进化路径,阐述银行业从“流程执行”向“价值创造”的转型逻辑。 (2)掌握核心能力:详解 DeepSeek 在银行场景的五大核心能力(智能服务中枢、合规风控体系、业务决策引擎、数据管理体系、开放银行生态)及应用实践。 (3)实现*协作:学习作者独创的“三板斧”提示词方法论(角色+任务+追问、复盘优化、自生成框架),实现银行业务人员零门槛人机*协作。 (4)覆盖全场景实战:聚焦银行各项业务数智化转型痛点,提供对公业务、零售业务、普惠金融、财富管理、授信审批、贷后管理等超过15大类核心业务的AI实战方法。 (5)坚守合规底线:强调合规与风险防控,提供银行场景 AI 幻觉治理体系,确保技术应用符合各种监管要求。
金融数据风控:数据合规与应用逻辑
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这是一本建设数字中国的实战性著作,讲解了如何从合规数据源获取公共数据、个人数据和企业数据,并将这些数据合规地应用到各种金融风控场景。本书围绕公共数据、企业数据、个人数据的分类分级授权应用场景要,通过分享公安、运营商、银联、工商、央行征信、百行征信、司法、航旅、铁路、税务、交通、电力、保险等十几种主流数据资源的放背景、数据能力及现有的数据产品应用逻辑,帮助大数据行业从业者更好地了解数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三类数据产权运行机制。书中凝聚了大量数据流通交易及应用方面的有价值的经验、方法论、规范、解决方案和案例,不仅能让读者即学即用,还能让读者了解大数据行业及数据经济产业的发展趋势。通过本书,你将掌握以下内容:?合规数据源的特?金融机构数据采评估的要?各类公共数据、企业数据及个人数据资源的放背景、产品形态及应用场景?反欺诈及风险防控等十几种主流数据源的深度剖析?消费金融反欺诈路径的设计?车险风险防控的策略?小微企业金融风险防控的逻辑?物流金融风险防控的机制?车联网及工业互联网数据应用情况?数据交易所对金融机构数据采及应用的影响及合作思路
移动终端人工智能技术与应用开发
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本书适合那些对人工智能感兴趣,且具备一定移动终端应用程序发经验的读者。如果您掌握一定的JAVA 、C 或Python语言发知识,同时具备Android操作系统或IOS操作系统的应用的发经验,将能迅速掌握基本的移动终端人工智能应用发方法。如果您只是对人工智能技术感兴趣,相信本书也能带您了解人工智能技术是如何在移动终端上部署和运行的。
从零开始写Linux内核:一书学透核心原理与实现
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本书由知名编译与操作系统专家海纳撰写,将沉淀20余年的Linux系统研究所得倾注书中。本书用不到1万行代码复现了Linux 0.12内核,打通了“古早”工具链障碍,模块实现环环相扣,带你穿透“迷雾”,窥见Linux系统设计的绚丽“天光”。 本书共8章,从逻辑上分为四部分。*部分(第1和2章)是基础知识,介绍开发内核所需的基础知识,包括开发环境和调试环境的搭建,以及i386保护模式等。第二部分(第3~6章)是核心模块,逐步实现进程、中断、系统调用、内存管理、字符设备驱动和块设备驱动等模块。第三部分(第7章)是文件系统,涵盖Minix文件系统、管理inode、管理普通文件、管理目录、文件链接、执行程序等内容。第四部分(第8章)是系统服务接口,介绍一些重要的函数,这部分不是内核的主要部分,但为了让shell程序正确地运行,这些函数也是必须实现的。
AIGC驱动工业智能设备:系统设计与行业实践
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(1)AI与AIGC基础知识:从基础手,深讲解AI技术的基本概念和原理。通过通俗易懂的讲解和示例,帮助读者建立坚实的理论基础,为后续章节的深学习下良好基础。(2)智能设备上的AIGC系统设计:详细介绍AIGC技术在实际应用过程中的各种功能设计和实现方法。内容涵盖算法选择、模型训练、系统集成等各个环节,通过丰富的技术细节和设计策略,帮助读者全面掌握AIGC技术的应用要。(3)AIGC关键工业领域的应用:深剖析具体的案例,展示AIGC技术在不同工业领域中的实际应用。通过分析成功应用案例中的挑战和解决方案,提供实战经验,便于读者在实际工作中更好地应用AIGC技术。
智能体设计指南:成为提示词高手和AI Agent设计师
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内容简介对于我们每个普通人而言,核心的AI能力不是写作不是绘画,也不是编码,而是AI Agent设计!这是一本能帮助每个人轻松构建从提示词编写到AI Agent设计完整知识体系的实战指南,由LangGPT社区的的创始人等几位国内提示词编写和AI Agent设计领域的领军人物撰写,得到了硅基流动创始人袁辉、润米咨询创始人刘润、通往AGI之路创始人AJ等众多行业专家的高度评价。设计AI Agent,提示词是关键。本书首先详细介绍了提示词的原理、编写提示词常用的6种方法,以及被奉为圭臬的结构化提示词方法论,旨在为读者深使用各类AI助手和设计AI Agent下坚实基础。然后系统讲解了AI Agent的工作原理、主流平台、设计模式、设计方法和流程,配有大量案例和最佳实践。本书具有以下特色:·零基础门:不需要编程经验,人人都能看懂的AI智能体设计指南。·实用案例丰富:涵盖工作、学习、生活等多个场景的智能助手制作方法。·独创设计方法:首创通俗易懂的智能体设计流程,人人都能上手。·效果立竿见影:每章都配有即学即用的实战案例,让你快速获得成就感。·持续升级阶:从基础应用到高级定制,满足不同层次的学习需求。通过阅读本书,你将:·系统掌握提示词工程核心方法,让AI更懂你的需求。·深度理解智能体设计原理,造属于你的AI助手。·掌握智能体发最佳实践,让你的项目领先一步。·建立系统的AI思维,在工作与生活中脱颖而出。·积累丰富的实战案例经验,快速提升职场竞争力。
AI赋能HR:AI 10倍提升HR工作效率的方法与实践
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内容简介 这是一本全方位讲解如何利用AI工具为HR赋能的著作,是AI时代HR提升职场竞争力的实战指南。作者基于深厚的HR管理经验和AI实战经验,通过科学的方法、高效的提示词、丰富的案例、清晰的步骤,细致地讲解了如何利用 AI 工具提高工作效率、优化管理流程、提升人才管理水平。 从AIGC的基础知识到AI工具的使用,从AI在人力资源全生命周期所有场景中的应用到使用AI的风险防控,本书全面系统地讲解了HR需要掌握的全部AI知识。具体地,读完并学会本书,读者将能掌握以下知识: (1)AIGC的基础知识以及ChatGPT、Kimi、文心一言等AI工具的使用方法; (2)AIGC在人力资源领域的价值和应用挑战,以及HR的AI能力模型; (3)针对人力资源的提示词方法和技巧; (4)AI辅助HR的日常工作,包括职场文案、项目管理、制度撰写、流程管理等场景; (5)AI辅助人力资源战略管理,包括战略规划、人力需求预测等场景; (6)AI辅助招聘管理,包括招聘需求分析、招聘计划制订、职位分析与描述、招聘文案撰写、面试准备与模拟、候选人筛选、面试评估、招聘数据分析与管理等场景; (7)AI辅助培训与人才管理,包括培训需求调查、培训计划制订、培训课程发、培训效果评估、人才管理等场景; (8)AI辅助绩效管理,包括考勤管理、绩效考核指标设计、绩效评估和反馈、绩效考核结果评价等场景; (9)AI辅助薪酬与福利管理,包括薪酬策略制定、福利方案设计等场景; (10)AI辅助员工管理,包括员工职管理、在职员工管理、员工离职管理等场景; (11)AI辅助企业文化建设,包括企业文化体系构建、企业文化传播、企业文化实践等场景; (12)大模型在各种规模的企业的部署和实践; (13)HR在使用AI时应该防范的风险,包括数据安全风险、知识产权风险、职业道德风险、商业伦理风险、法律合规风险、社会责任风险等。
数据科学之编程技术:使用R进行数据清理、分析与可视化
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本书围绕使用R行数据科学编程所需的实际步骤展,介绍了有关该主题的工具和技术的整个系统。书中共分为六大部分。第壹部分介绍了如何下载和安装书中涉及的各种软件;第二部分介绍了项目管理的基础技术,包括跟踪代码的版本并生成文档;第三部分介绍了R编程语言,它是整本书使用的主要发语言;第四部分介绍了如何在R中加载、格式化、遍历和重塑数据;第五部分介绍了数据科学中数据可视化的原则以及如何利用R构建数据可视化;第六部分介绍了如何用两种不同的方法创建交互平台来分享自己的观,以及如何拓展自己的知识。
嵌入式Hypervisor:架构、原理与应用
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内容简介本书由资深虚拟化专家撰写,辅以大量验证式案例,提供参考源码。本书从解读虚拟化技术、Hypervisor产品手,之后深剖析嵌式Hypervisor的架构、设计与实现、高级应用。阅读本书,不仅能提升读者对嵌式Hypervisor的认知,还能助力汽车、航空航天等高安全需求行业造适用的产品,构建基于Hypervisor的软件生态。全书共15章,从逻辑上分为三部分。第一部分(第1~2章)介绍Hypervisor基础,涵盖虚拟化技术与实现、主流的嵌式Hypervisor产品,以及基于分离内核的嵌式Hypervisor等内容。第二部分(第3~12章)介绍嵌式Hypervisor的设计与实现,涵盖嵌式Hypervisor架构与核心组件、中断隔离技术、内存隔离技术、循环表调度器、健康监控、分区间通信技术、内核资源管理模型、系统初始化过程、内核服务、PRTOS的配套工具等内容。第三部分(第13~15章)介绍嵌式Hypervisor的高级应用和PRTOS未来规划,涵盖μC/OS-II与Linux内核的虚拟化过程以及PRTOS社区的愿景等内容。
Go底层原理与工程化实践
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全书分为2篇:1.第1篇详细介绍Go语言高性能优势是如何实现的,包括经典的GMP调度模型,Go语言调度器的实现,垃圾回收,以及如何基于管道、锁等并发编程。2.第二篇主要是项目实战,手把手带领读者从0始搭建高性能、高稳定的Go服务。以及在面对线上问题时,如何调试、分析、解决。通过学习本书,读者对Go语言的核心——高并发会有一个深刻的认识,具备一定的Go并发编程经验,能够独立完成高性能、高稳定Go服务的架构设计,并且能够基于一些工具行Go线上问题分析与性能调优。
大数据智能风控:模型、平台与业务实践
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内容介绍这是一本深讲解智能风控理论体系和风控全生命周期业务实践的著作。作者基于在银行业10余年的风控经验,首先详细讲解了“大数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控体系,能为风控实践提供扎实的理论指导;然后围绕风控的全生命周期,从贷前评估、贷中监控、贷后管理以及智能反欺诈、智能催收等角度全面讲解了智能风控的业务实践,深刻揭示了智能风控体系的精髓。第1~2章全面而深地探讨了智能风控的背景知识:首先对基础信贷业务行了细致解析,读者可以从中了解其运作方式和重要性;然后,梳理了智能风控是如何随着技术的步和市场的需求逐渐成熟和完善的。第3~5章围绕“数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控理论体系展:首先介绍了内部数据、外部数据、个人征信数据在智能风控中的应用,以及智能数据体系的构建;然后深探讨了智能风控模型的算法、评价指标、发流程;最后讲解了风控平台的理论框架、设计原则、架构设计、建设流程以及决策引擎的建设。第6~8章围绕风控的全生命周期探讨了风控策略在实际业务中的应用,包括贷前评估、贷中监控、贷后管理,以及智能反欺诈和智能催收体系的建设和业务实践,能帮助读者将理论知识转化为实际操作能力,更好地应对现实业务中的挑战。第9章对智能风控的未来发展行了展望,不仅为读者揭示了未来的机遇,也提供了对于如何应对未来挑战的思考。
Nuclio 实战及源码分析:基于Kubernetes的Serverless FaaS平台
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无服务器计算是一种新的范式,可在无须管理服务器的情况下编写和部署应用程序。 它使发人员能够专注于代码的编写,而无须担心服务器的配置、维护和扩展。本书全面介绍了无服务器的演历程、架构原理和设计,深探讨了源Serverless Nuclio的架构、源码和实践,并提供了丰富的案例和代码示例。
Ray分布式机器学习:利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署
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Ray是源分布式计算框架,简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序,介绍了Ray如何融当前的机器学习工具,以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识,并提供了应用示例;第4-10章介绍了Ray高级库(Ray RLlib、Ray Tune、Ray Dataset、Ray Train、Ray Serve、Ray Cluster、Ray AIR),并展示如何使用高级库创建应用程序;第11章对Ray的生态行了总结,并指导读者继续学习。
精通API架构:设计、运维与演进
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本书分为四部分,共十章,提供了关于设计、运维和演API架构的全景图。本书以一个虚拟的案例贯穿始终,即如何通过小步快跑的策略,将一个用三层架构方式设计的传统应用系统迭代为一个基于API的现代架构。全书囊括了从设计、测试、运维、安全、部署和发布等整个软件生命周期的各个环节,其中第一部分介绍API的设计、构建和测试,第二部分介绍如何展API流量管理,第三部分阐述API运维、发布和安全管理之道,第四部分介绍API架构的迭代演,本书内容贴近实践,易于理解和应用。
大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地
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内容简介 这是一本系统梳理并深解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作,也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。具体地,通过本书你能了解或掌握以下知识:(1)大型语言模型的基础理论,包括常见的模型架构、领域大型语言模型以及如何评估大模型的性能。(2)大模型微调的关键步骤:从数据的收集、清洗到筛选,直至微调训练的技术细节。(3)大模型人类偏好对齐方法,从基于人工反馈的强化学习框架到当前主流的对齐方法。(4)通过GPTs快速搭建个性化的专属ChatGPT应用。(5)通过源模型在多种场景下搭建大模型应用,包括:表格查询、角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等。(6)掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。(7)基于LangChain框架构建一个AutoGPT应用。本书集大模型理论、实践和场景落地于一体,提供大量经详细注释的代码,方便读者理解和实操。总之,不管里是想深研究大模型本身,还是行大模型相关应用搭建,本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考,让你在大模型的路上快速前行,少走弯路。
数字广告系统:技术、产品与市场
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本书深剖析了互联网主导下的数字广告系统,详细阐述了如何通过数据驱动的产品技术、计算算法和动态定价模型来推广告主的数字营销,并使其在广告领域与技术广告体系全面融合。同时,本书还探讨了数字化升级对广告业流程的影响,包括市场研究、内容匹配、定制化广告、广告竞投以及消费者沉浸式互动和用户忠诚度提升等营销职能。这些内容共同构建了数字化和智能化广告发展的综合知识体系。 全书分为三篇(共10章):第一篇为基础篇(第1~3章),立足基础理论,阐述数字广告系统在互联网市场的视角,探讨数字广告到数字营销的演变,并将技术创新理论纳数字广告知识体系,以数据科学和触理论为基础,构建新型数字广告的理论框架;第二篇为核心篇(第4~6章),详细解释数字广告的三个主要化阶段,结合计算机科学的基础知识,以便读者更好地理解这一领域;第三篇为计算篇(第7~10章),聚焦于“数字”广告的核心,阐述“计算”如何成为数智时代广告产品的基石。 本书针对广告学专业的本科生、研究生以及青年教师设计,旨在提供全面的数字广告知识。它同样适用于新闻传播学等相关专业(如网络与新媒体专业)的学生。此外,经济管理学院的商科类专业学生,尤其是市场营销专业的学生,也会发现这本书极具价值。攻读MBA等专业学位的读者也可以通过本书来掌握互联网科技时代数字广告与营销传播管理的前沿知识。
自适应和反应式机器人控制:动态系统法
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本书主要介绍如何通过动态系统学习控制律,从而使机器人具备实时反应能力。本书首先介绍机器人学习数据的收集方法,然后重讲解使用动态系统学习控制律的核心技术,使用动态系统行轨迹规划的方法,以及使用动态系统行柔性控制和力控制的方法。本书提供大量应用示例,包括机械臂、拟人手和仿人机器人的全身控制等。本书要求读者熟悉关于机器人控制的基础知识,并熟悉机器学习、统计、优化以及动态系统等相关内容,适合作为高等院校机器人控制方向的研究生课程教材,也适合相关领域的技术人员参考。
ROS 2机器人开发:从入门到实践
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机器人发是一项复杂的系统工程,ROS 2为智能机器人发提供了强有力的支持,极大地提高了机器人软件发效率。本书首先对ROS 2的基础概念、通信机制、常用库和工具行介绍,带领读者门ROS 2机器人发;着引导读者完成移动机器人的建模和仿真、建图和导航、自定义控制器和规划器等一系列实践;然后在真机实战环节,通过制作一个基于ROS 2的真实机器人,帮助读者通仿真与真机之间的壁垒;最后,本书深讲解了ROS 2阶使用的相关知识,为读者一步在实战中使用ROS 2行机器人发下夯实基础。考虑读者基础,书中示例均以C 和Python两种语言实现,同时加了关于C 新特性、Git工具、多线程和回调函数等基础知识的讲解。
标签类目体系:面向业务的数据资产设计方法论
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内容简介 ·企业数字化转型中Z适合的数据资产组织方式是什么样的? ·为什么越来越多的企业在讨论标签化和标签体系? ·数澜 的标签类目体系方法论有何独到之处? 数据资产化是企业数字化转型的必经之路,也是数据中台的重要组成部分。 标签类目体系是数据中台理念落地的核心组成部分,是实现数据资产可复用、柔性组合使用、降低数据应用试错门槛的强力支撑。 数据作为第五生产要素参与分配,数据资本化的重要前提是数据商品化,数据商品化的Z佳载体就是标签。因此,学习如何将数据转化、映射为标签,并通过对标签的管理、应用实现数据资产的价值运营,对于商业化企业来说显得尤为重要。 本书旨在培养资深的数据资产架构师及数据运营专家,以方法教育而非工具实施的方式助力企业建立自身的数据资产化能力,将数据能力Z大限度地转化为商业价值。 全书共9章,分为3部分。 由来篇(第1~3章) 首先分析了当前各企业在数据建设过程中会遇到的6类主流问题与困难限制;为了应对这些数据问题,逐渐发展出的标签类目体系这一数据资产构建方法论及其定位定义;论述了采用该方法建设数据资产的3必要性与意义:资产可复用、业务可理解、价值可衡量。 理论篇(第4~6章) 详细讲解了标签类目体系方法论的4条核心原理;从核心原理衍生出的完整设计步骤,包括3个构建前提和6条设计步骤;同时阐述了标签方法论在实施落地过程中的具体使用技法,并探讨了其中的核心问题。 实践篇(第7~9章) 重介绍了当前可用的标签工具和经典模板,它们可以用来提升标签类目体系的设计、使用、运营效率;列举了5个从标签设计到数据应用的Z佳实践方案;并总结了标签化成果价值、商业/社会价值及标签设计人才的培养经验。

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