本书基于国际产学研各界对未来制造形态的探索，从新一轮工业革命的视角深刻剖析并预测了工厂组织形态的演变，生动展示了制造业向全生态、全生命周期变迁的步伐，并创造性地提出了“未来工场”的概念，把技术变革与场景创新有机融合起来。书中全景式呈现了以“产城人文”融合为核心，以高端化、智能化、绿色化、服务化为导向，以数字技术和先进制造技术为关键支撑的未来制造场景，具有创新性和前瞻性，获多位院士、专家、企业家高度评价。

本书的主要内容包括：第1、2章介绍数字化和数智化的基本概念与面临的问题；第3章提出数据智能融合的一体化技术架构；第4、5、6章分别从数据中心、数据平台、算法能力的角度介绍如何构建数智融合体系的基础设施；第7、8、9章分别从数据关联、场景融合和知识泛化的角度，进一步分析如何实现数智融合，包括其主要的技术和方法论；第10章通过六个实践案例对数智融合的方法体系做进一步说明。 本书适合关注数字化转型发展及应用趋势的企业CEO、CIO、CDO、从事数字化转型方案制定及实施的技术人员阅读借鉴。

内容简介 这是一本能帮助SaaS类ToB企业回归增长本质、掌握增长方法、构建增长能力的著作。 作者在ToB营销和增长领域耕耘20余年，历经西门子等多家世界500强企业和本土创业企业，同时为100余家企业提供了营销和增长方面的咨询，作者结合这些经验，总结了一套科学有效的面向SaaS企业的增长方法论。 本书秉承“一切增长都应以客户为中心”的理念，解析了增长的动因，总结了增长的基本功，提炼了增长的模型。旨在帮助读者从本质出发掌握方法论，触类旁通，企业持续增长。 阅读本书，你将掌握如下知识和技能： ？工程化的ToB增长观和方法论 ？产品驱动增长（PLG）的原理和执行地图 ？业务驱动增长的3种典型模式：T型模式、垂直产业生态模式、三级火箭模式 ？客户成功驱动增长的原理 ？客户成功的管理、团队搭建和 ？客户成功的运营体系 ？客户旅程的系统知识和绘制步骤 ？获得客户洞见的方法 ？ToB用户需求金字塔 ？价值销售的方法 ？黑客式SaaS增长模型 ？R2R式SaaS增长模型 ？导弹式SaaS增长模型

内容简介 本书是AB实验领域的标准化著作，它将带领你快速理解AB实验原理、掌握AB实验方法、搭建AB实验平台、塑造基于数据和实验的企业文化，高效开展AB实验、实现用AB实验驱动增长。 作者是某BAT大厂的数据科学家，在数据产品、AB实验等数据科学领域有10余年经验，亲自主导了该厂AB实验平台的搭建和AB实验产品的设计与分析，积累了丰富的经验。 学习本书，你将收获以下知识和技能： ？AB实验的基础知识、关键问题及其挑战； ？AB实验的统计学知识、参与单元、随机分流； ？AB实验的SRM问题、灵敏度、长期影响； ？AB实验的产品指标体系、评估指标体系； ？AB实验的平台建设、组织和文化建设； ？AB实验的增长实践和解决方案； ？AB实验的难点和局限性； ？因果分析方法和用户调查分析方法 本书内容具有以下3个特点： （1）全面系统、主次分明：如上所述，本书涵盖AB实验理论、实践的方方面面，重点放在对AB实验关键环节的深入理解、关键问题的解决方案上，力争把关键问题剖析到位，而不是面面俱到地泛泛而谈； （2）案例丰富、算例清晰：重要知识点都配有翔实的行业案例，帮助读者通过应用场景理解AB实验；以深入浅出的方式阐述了AB实验涉及的复杂数理知识； （3）全球视野、与时具进：不仅总结了国内外优秀企业的AB实验案例，而且将全球AB实验领域先进的研究成果和案例融入了书中。 通过本书的深入学习，你将成为为一个实验领域的专家，完全可以处理常规的AB实验中的大部分问题，帮助你更好地迭代产品，实现产品的优化和业务的增长。

本书探讨了通往Kubernetes生产环境成功道路中所涉及的多种技术、模式和抽象方面的考虑与权衡。主要内容包括基于Kubernetes构建应用平台、部署模型、容器运行时、容器存储、Pod、服务路由、密码管理、准入控制、可观测性、身份认证、构建平台服务、多租户问题、工作负载的自动缩放、在Kubernetes上运行应用程序时应该考虑的各种注意事项、在Kubernetes上从开发人员获取代码到生产的实际过程以及平台抽象。

搜索引擎是人们获取信息的重要工具。近几年，人们获取信息的需求不断提升， 促使搜索引擎不断发展和进化， 从被动地为用户提供查询结果， 转变为主动地为用户提供直接答案并推荐相关信息。其中， 实体推荐是推荐粒度*细且信息量*丰富的一种信息推荐形式， 备受学术界重视， 也深受用户欢迎。本书围绕实体推荐， 针对实体推荐算法的改进和推荐理由的生成这两方面的关键技术进行研究， 并得出研究结论。本书适合计算机领域的研究生以及从业人员阅读， 可以帮助读者较全面地了解实体推荐算法。

Tableau是一款定位于数据可视化敏捷开发和实战的商业智能（Business Intelligence，简称BI）展现工具，可以用来实现交互的、可视化的分析和仪表板应用。Tableau桌面版能让人直观地用拖曳的方式创建自己的交互性图表、仪表板和做可视化工作，不需要额外的训练。Tableau服务器版提供了一个完整的基于网络的分布、共享和协作的BI解决方案。本书不是简单的界面介绍和官方用户手册，而是为特定的BI目标创造有效的可视化方案提供*佳实践。本书全面涵盖了数据分析的核心功能集，并提供了明确的*佳实践的步骤指导，以及用户手册之外的鲜为人知的功能和技术，以便读者尽可能多地从软件中获益，并能配合及支持使用该产品的商业分析师、数据经理和IT经理的工作。本书能教会您：通过真实的数据安全、缩放比例和语法等方面的案例进行自定义设置；为整个企业的用户部署可视化分析；理解Tableau的函数和计算；通过本书和与之相伴的网站资源学习实际的工作模型。

本书针对当前流行的云平台及部署方法进行分析介绍，理论与实际结合。全书共分为10章，分别介绍云计算基础、OpenStack云平台部署及使用、CloudStack云平台部署及使用。本书层次清晰、结构合理，具体内容包括云计算简介以及云计算的发展趋势、云计算总体架构、主流开源云平台软件OpenStack和CloudStack概述、OpenStack平台各个组件的安装配置、OpenStack管理工具的使用、OpenStack的运行和维护、CloudStack的安装配置、CloudStack的使用、CloudStack源代码分析以及API接口调用等。本书适合云计算以及大数据的初学者阅读，也可作为高等院校相关课程的教学参考书。

数据分析的精髓在于能够利用合理的数据分析方法来解决实际的业务问题，本书介绍了数据分析常见的思维和方法，并且呈现了这些分析方法在实际案例中的应用。同时也利用本书解答了大家对于想要从事数据分析行业的一些担忧和困惑。阅读本书，你会对数据分析的工作内容有更清晰、完整的了解，同时对常见的业务问题处理的方法和经验有质的提升。

本书以工业互联网推广应用为引领，从工业互联网的起源和内涵入手，对工业互联网的网络、平台、园区，以及它与新一代信息技术的融合进行了阐述。在阐述基础性原理的基础上，本书给出了若干具有示范意义的创新实践案例，最后介绍了作者对工业互联网推广发展路径的思考。 本书共7章。第1章介绍了工业互联网的起源、概念、内涵及对我国制造业的意义，剖析了美国、德国和中国工业互联网体系架构，梳理了工业互联网与工业4.0、智能制造的异同；第2章对工业互联网网络体系进行了梳理，分析了工业以太网、工业现场总线、5G、时间敏感网络及低功耗广域网（NB-IoT、LoRa）等技术，给出了具体的应用场景和应用案例；第3章从边缘计算、区块链、数字孪生、工业大数据和人工智能等工业互联网核心技术入手，介绍了它们对工业互联网发展的价值、关键技术和应用场景，以及在行业中的应用案例；第4章阐述了工业互联网平台的功能、内涵及体系架构，剖析了我国工业互联网平台的发展特点、存在的问题及平台建设和应用路径；第5章概述了工业互联网的安全框架、安全体系和关键技术，并给出了工业互联网安全的实际应用案例；第6章阐述了工业互联网赋能工业发展转型升级的典型应用与案例。从设备预测性维护、产品溯源、质量检测、供应链管理、智慧园区等方面，分析了工业互联网的创新实践情况；第7章探讨了工业互联网发展与推广路径，从数字化转型的需求驱动工业互联网发展、政府引领到企业内生动力、工业数字化转型从单点突破迈向全局变革、技术创新引领工业互联网发展新格局及围绕工业数据流通的产业体系即将形成等方面，分析工业互联网的创新发展路径。