數據挖掘與數據化運營實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

盧輝 著

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 數據分析
• 數據化運營
• 商業智能
• 實戰
• 案例
• Python
• 機器學習
• 數據策略
• 用戶增長

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111426509

商品編碼：1027751549

齣版時間：2013-06-01

基本信息

書名:after effects經典案例薈萃(附光盤)

原價：66.00元

作者：徐丕文

齣版社：北京希望電子齣版社

齣版日期：2010-01-01

ISBN：9787802484672

字數：688000

頁碼：464

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.962kg

編輯推薦

---

百練成高手！
案例成對，全麵展現；
掌握變化，學通技術；
快速提升，百練成高手！
敬請關注以下圖書：
Flash經典案例薈萃
After Effects經典案例薈萃
Photoshop CS4經典案例薈萃
AutoCAD機械製圖經典案例薈萃

內容提要

---

本書根據影視後期閤成所需的常規技能和商業影視特效製作的實戰技巧進行編寫。全書內容分為文字特效製作、綜閤特效製作、模擬特效製作大部分。文字特效製作部分分彆詳細解析瞭描邊文字、粒子文字、Text Layer動畫、路徑文字、三維爆炸、空間轉換、描繪文字等經典案例內容。綜閤特效製作部分分彆詳細解析丁斑駁掃光、置換變形、流淌液體、水波紋理、裝飾波浪、空間翻轉等經典案例內容。模擬特效製作部分分彆詳細解析，炫目光綫、天空雲彩、自然粒子、水墨錶現、校色降噪、綜閤影視包裝等經典案例內容。為瞭幫助讀者加深對各個類型案例製作的延伸掌握，本書在每個效果分類的章節課程講解中，均有針對性的安排瞭索引案例進行分析比較與詳解步驟。
本節結構嚴謹，案例步驟翔實，講解內容清晰透徹。在解析經典的過程中,適時加入瞭豐富的製作經驗和操作技巧說明，適用於各級電視颱、製片公司、廣告製作公司的視頻製作人員以及希望在短時間內掌握經典特效技術的讀者朋友，本書也可以作為影視後期相關專業及視頻製作培訓機構的教材。
本書配套光盤內容為書中部分實例的素材、源文件和最終效果文件。

目錄

---

第1章 煙霧裊繞描邊字體
1.1 案例簡介
1.2 具體製作
1.2.1 創建工程文件和製作茶杯上空的縷縷輕煙動畫效果
1.2.2 製作以煙霧形態來描邊'L'、'E'字體輪廓的動畫效果
1.2.3 完善並閤成最終動畫效果
1.3 同類索引
第2章 炫彩飛舞粒子幻化字體
2.1 案例簡介
2.2 具體製作
2.2.1 創建工程文件和LOGO文字效果
2.2.2 製作粒子群動畫效果
2.2.3 製作LOGO文字的淡入動畫效果
2.2.4 製作動畫背景並完成最終閤成效果
2.3 同類索引
第3章 跳舞的閃動變色字體
3.1 案例簡介
3.2 具體製作
3.2.1 創建工程文件和LOGO文字元素
3.2.2 製作文字隨機位移、縮放、鏇轉的彈跳抖動效果
3.2.3 製作文字隨機變換顔色的動畫效果
3.2.4 製作文字的動態拖尾殘影的動畫效果
3.3 同類索引
第4章 變幻扭麯飛入字體
4.1 案例簡介
4.2 具體製作
4.2.1 創建工程文件和文字遊走動畫
4.2.2 添加起伏抖動、拖尾殘影等動畫效果
4.2.3 文字動畫的集群化處理
4.2.4 製作光芒四射的背景影像
4.3 同類索引
第5章 三維爆炸立體字體
5.1 案例簡介
5.2 具體製作
5.2.1 創建工程文件和三維立體字體的動畫效果
5.2.2 製作無數爆炸碎片匯聚成平麵文字的動畫效果
5.2.3 製作三維立體文字錶麵的掃光動畫效果
5.3 同類索引
第6章 3D空間文字組成的盒塊動畫
6.1 案例簡介
6.2 具體製作
6.2.1 創建工程文件和由漢字組閤成的盒塊效果
6.2.2 製作文字盒塊快速鏇轉並最終展開其盒形的動畫效果
6.2.3 製作LOGO文字整體發亮、LOGO文字背後散光等動畫效果
6.3 同類索引
第7章 矢量手寫LOGO文字
7.1 案例簡介
7.2 具體製作
7.2.1 創建工程文件和“茶”字書法描繪效果
7.2.2 製作文字筆畫立體感較強的描繪效果
7.2.3 製作其它文字呈擦拭方式的齣場動畫效果
7.2.4 完善並閤成最終動畫效果
7.3 同類索引
第8章 光影班駁的字體錶麵掃光
第9章 飄渺光影幻化成形
第10章 液體狀文字滲齣流淌效果
第11章 水波蕩漾幻化成形
第12章 神奇的彩色水波綫
第13章 飛舞色條幻化LOGO
第14章 流動的華麗光綫
第15章 雷電天空場景效果
第16章 漂浮上遊的晶瑩水泡
第17章 光華流逝的風景水墨畫
第18章 “動畫專業畢業展”宣傳片頭

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

《深度分析：洞察數據背後的商業奧秘》 在信息爆炸的時代，數據如同滾滾洪流，蘊含著前所未有的商業價值。然而，數據的堆積並不等同於智慧的增長，海量數據中潛藏的規律、趨勢與洞察，往往需要專業的工具和方法纔能被挖掘和提煉。《深度分析：洞察數據背後的商業奧秘》並非一本關於具體技術或案例演練的指南，而是一次關於數據思維、分析哲學與決策智慧的深度探索。它旨在引導讀者建立起一種全新的視角，學會如何透過現象看本質，如何從紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的商業洞察，並最終將這些洞察轉化為驅動業務增長的切實行動。 本書的核心在於“洞察”二字。它深刻理解到，在當今競爭激烈的商業環境中，僅僅掌握數據收集和處理的技能是遠遠不夠的。真正的核心競爭力在於能否從數據中發現彆人看不到的趨勢，能否理解數據背後所反映的用戶行為、市場動態以及運營效率，並能基於這些理解做齣更明智、更具前瞻性的決策。因此，《深度分析》將帶領讀者走進一個更宏觀、更概念化的分析世界，在那裏，技術是工具，而智慧是核心。 第一部分：數據思維的重塑——從“有什麼”到“為什麼” 在這一部分，我們將拋開具體的算法和模型，深入探討數據分析的底層邏輯和思維框架。 數據的本質與價值： 我們將重新審視數據不僅僅是數字和記錄，而是反映瞭真實世界活動和人類行為的“影子”。理解數據的形成過程、內在關聯以及不同類型數據的價值側重點，是進行有效分析的基石。書中會探討，為什麼收集看似無關緊馬的數據，有時卻能串聯起關鍵的商業環節。 從描述性到診斷性思維： 許多分析停留在“發生瞭什麼”（What）的層麵，而《深度分析》強調的是更深層次的“為什麼會發生”（Why）。我們將學習如何構建能夠揭示因果關係、識彆關鍵影響因素的分析框架。例如，當我們看到銷售額下降時，是産品問題、營銷策略失效、還是市場競爭加劇？這本書將幫助讀者構建一套提問和探究的體係，迫使自己深入挖掘背後的根本原因。 數據驅動的決策閉環： 我們將探討如何將數據分析的結果有效地轉化為業務決策，以及如何通過決策的執行來産生新的數據，形成一個持續優化的閉環。這不僅僅是關於如何做報告，更是關於如何將數據分析融入日常管理和戰略規劃的每一個環節，讓數據真正成為驅動業務變革的力量。書中會闡述，一個成功的“數據驅動”不僅僅是技術應用，更是組織文化和流程的根本性轉變。 理解偏差與局限性： 任何分析都存在偏差和局限性。本書將引導讀者認識到數據采集、清洗、模型構建過程中可能存在的各種偏差，以及分析結果在實際應用中可能麵臨的局限。學會批判性地看待數據和分析結果，避免盲目自信，是做齣穩健決策的重要保障。我們將討論，在數據不完美的情況下，如何依然能夠做齣有價值的判斷。 第二部分：洞察的提煉——看見數據中的“隱形語言” 在建立瞭正確的數據思維後，本部分將專注於如何從數據中“讀齣”那些不那麼顯而易見但至關重要的信息。 識彆關鍵指標與度量體係： 如何選擇真正反映業務健康度和增長潛力的指標？本書將深入探討構建一套科學、可衡量的度量體係的重要性，並指導讀者理解不同業務場景下（如用戶增長、營收、成本、客戶滿意度等）的核心指標構建原則。我們將區分“海量指標”與“關鍵指標”，以及如何避免陷入指標的泥潭。 模式、趨勢與異常的發現： 數據中隱藏著無數的模式和趨勢，它們是理解市場和用戶行為的鑰匙。我們將學習如何運用觀察力、歸納法以及一些基礎的統計學概念，去發現周期性波動、增長麯綫、用戶分群特徵以及突發的異常事件。本書將強調，發現異常不僅僅是技術問題，更是對業務的敏感度訓練。 關聯分析與因果推斷的邊界： 在數據中發現相關性是相對容易的，但區分相關性與因果性則是分析的難點和重點。《深度分析》將深入探討這一概念，指導讀者如何在不確定的數據中，審慎地進行因果推斷，避免“相關不等於因果”的陷阱。我們將學習一些概念性的方法，來輔助我們理解數據之間的真正聯係。 用戶行為的深度剖析： 用戶是商業活動的核心。本書將引導讀者思考，如何從用戶的每一次點擊、每一次購買、每一次互動中，理解他們的需求、偏好、痛點和動機。我們將探討如何構建用戶畫像，理解用戶旅程，並預測用戶的未來行為。這部分內容將側重於從微觀行為中窺探宏觀的用戶心理。 第三部分：洞察的應用——將“數據智慧”轉化為商業行動 再好的洞察，如果不能轉化為實際行動，其價值將大打摺扣。《深度分析》的最後一個部分，將聚焦於如何將數據分析的成果有效地應用於商業實踐。 驅動産品創新與優化： 數據是産品迭代和創新的最佳催化劑。我們將探討如何通過用戶反饋數據、使用行為數據、以及市場數據，來發現産品改進的機會，設計新的功能，甚至催生顛覆性的産品概念。本書將強調，成功的創新往往源於對用戶深層需求的精準把握。 優化營銷策略與客戶關係： 如何更精準地觸達目標客戶？如何提升營銷活動的ROI？如何建立更穩固的客戶關係？本書將探討數據在個性化營銷、用戶分群、客戶生命周期管理等方麵的應用。我們將學習如何通過數據來理解客戶細分，並為不同細分群體提供定製化的價值。 提升運營效率與風險控製： 無論是供應鏈管理、庫存優化，還是流程自動化、風險預警，數據都能提供強大的支持。《深度分析》將引導讀者思考，如何在運營的各個環節嵌入數據分析，以提升效率、降低成本、規避風險。我們將探討，如何通過數據來優化資源配置，提高整體的運營韌性。 構建數據驅動的組織文化： 最終，數據驅動的成功不僅僅是技術或流程的成功，更是組織文化層麵的成功。《深度分析》將探討，如何通過教育、激勵和賦能，在組織內部培養數據敏感度和數據應用能力，讓數據思維滲透到每一個層級和每一個崗位。我們將討論，如何建立一個鼓勵試錯、擁抱數據、並最終以數據為導嚮做齣決策的團隊。 《深度分析：洞察數據背後的商業奧秘》是一本關於如何“思考”數據，如何“看見”數據價值的書。它不提供現成的答案，而是提供一套思考的工具和方法論，幫助讀者在日益復雜的數據洪流中，找到前進的方嚮，挖掘齣真正的商業金礦。閱讀本書，您將踏上一段重塑認知、提升洞察力、並最終賦能業務決策的旅程。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 作為一名在傳統行業摸爬滾打多年的從業者，我對“數據化運營”這個詞曾感到一絲睏惑，總覺得它與我的日常工作有些距離。直到我翻開《數據挖掘與數據化運營實戰》，纔真正體會到數據驅動的力量。書中的內容並非僅僅停留在理論層麵，而是緊密結閤瞭實際的運營場景，講解瞭如何利用數據分析來優化營銷策略、提升用戶體驗、甚至預測市場趨勢。我特彆被書中關於 A/B 測試的章節所吸引，作者詳細闡述瞭如何設計實驗、收集數據、分析結果，以及如何根據數據反饋來迭代優化産品和運營方案。這讓我意識到，原來很多看似“憑經驗”的決策，都可以通過科學的數據分析來驗證和改進。這本書讓我看到瞭數據在提升效率、降低風險、實現精細化管理方麵的巨大潛力。它不僅僅是教我“怎麼做”，更重要的是讓我明白“為什麼這樣做”，從而建立起一種全新的數據思維模式。讀完這本書，我開始重新審視我工作中的每一個環節，思考如何將數據融入其中，讓我的工作更加高效、更加有價值。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 這本書簡直打開瞭我對數據世界的一扇新大門！我一直對“數據挖掘”這個概念充滿瞭好奇，但總覺得它高深莫測，像是隻存在於學術論文和高科技公司的內部。然而，《數據挖掘與數據化運營實戰》卻用一種極其友好的方式，把我帶入瞭這場數據探索的奇妙旅程。書中的案例分析非常生動，作者沒有一開始就拋齣一堆復雜的算法和模型，而是從實際業務場景齣發，循序漸進地解釋瞭數據挖掘的意義和應用。我尤其喜歡其中關於用戶畫像構建的部分，作者詳細講解瞭如何從海量數據中提煉齣用戶的行為特徵、興趣偏好，甚至潛在需求，這讓我對“理解用戶”有瞭全新的認識。通過這些章節，我仿佛化身為一名偵探，手中拿著各種數據綫索，一步步解開用戶行為背後的密碼。書中的圖錶和流程圖也很清晰，幫助我更好地理解復雜的概念。讀完這本書，我不再覺得數據挖掘遙不可及，反而充滿瞭躍躍欲試的衝動，迫不及待地想將這些知識應用到我自己的工作和思考中。它不僅僅是一本技術書籍，更像是一本啓濛讀物，讓我看到瞭數據所蘊含的巨大價值和無限可能。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 我一直認為，學習技術類書籍最怕的就是枯燥和晦澀。《數據挖掘與數據化運營實戰》在這方麵做得相當齣色。作者用一種非常平易近人的語言，將復雜的技術概念娓娓道來，讓我在輕鬆閱讀的同時，也能夠深刻理解其中的精髓。書中對各種數據挖掘算法的介紹，並沒有陷入深奧的數學公式，而是側重於解釋它們的原理、應用場景以及如何解讀分析結果，這對我這樣一個並非科班齣身的讀者來說，簡直是福音。而且，書中的案例都是非常貼近實際業務的，例如如何利用數據來預測用戶流失、如何通過分析用戶行為來個性化推薦商品等等。這些生動的例子讓我能夠立刻將書本上的知識與我所麵臨的工作場景聯係起來，思考如何在實際工作中加以運用。讀完這本書，我感覺自己對數據的認知不再是模糊的概念，而是清晰的邏輯和可行的路徑。它幫助我建立瞭一種“用數據說話”的習慣，也讓我對未來數據驅動的商業模式充滿信心。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 這是一本讓我受益匪淺的“工具書”，雖然它涵蓋瞭“數據挖掘”和“數據化運營”這樣宏大的主題，但其內容卻異常具體和實用。作者在書中提供瞭大量可操作的建議和實用的技巧，讓我能夠快速上手，並將學到的知識轉化為實際的行動。我尤其喜歡其中關於數據可視化部分的講解，清晰易懂的圖錶能夠直觀地呈現數據中的規律和趨勢，這對於我嚮非技術背景的同事解釋復雜的分析結果至關重要。書中還列舉瞭許多不同行業的數據化運營案例，從電商到內容平颱，從金融到零售，這些案例為我提供瞭豐富的參考和藉鑒。讓我印象深刻的是，作者在講解過程中，並沒有迴避數據挖掘和運營中可能遇到的挑戰和難點，而是提供瞭切實可行的解決方案。這讓我感到這本書非常真實，也更加值得信賴。這本書就像一位經驗豐富的導師，在我前進的道路上指引方嚮，提供幫助。它不僅僅是一本書，更是我成長道路上的一位得力助手。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 這本書給我最大的感受是，它不僅僅是理論知識的堆砌，更是將“數據挖掘”和“數據化運營”這兩個看似獨立的領域巧妙地融閤在一起，形成瞭一個完整的價值鏈。作者在書中詳細闡述瞭如何從原始數據齣發，通過各種挖掘技術提取有價值的信息，再將這些信息轉化為可執行的運營策略，最終實現商業價值。我特彆欣賞書中關於“數據驅動的決策流程”的論述，它清晰地展示瞭從問題定義、數據收集、模型構建、結果分析到最終落地執行的完整閉環。這讓我明白，數據化運營並非一蹴而就，而是一個持續迭代、不斷優化的過程。書中也提及瞭數據治理和數據安全等重要議題，這對於構建一個健康可持續的數據化運營體係至關重要。讀完這本書，我感覺自己不僅僅是掌握瞭一些技術，更是對整個數據化運營的生態有瞭更深刻的理解，看到瞭數據在商業世界中真正的驅動力。它讓我看到瞭一個更廣闊的未來，一個數據將成為核心競爭力的時代。

評分☆☆☆☆☆

非常好的一本書，值得推薦。

評分☆☆☆☆☆

非常好的一本書，值得推薦。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

挺好的，麵比較廣，有些地方也很受啓發

評分☆☆☆☆☆

包裝不錯，排版不錯。

評分☆☆☆☆☆

書是好書 就是太貴瞭點 有點後悔

評分☆☆☆☆☆

內容不是很充實，性價比略低。

評分☆☆☆☆☆

都是作者項目經驗啊！上瞭些理論

評分☆☆☆☆☆

這本書感覺過於專業瞭一點。