本书对12大业务进行了目标分解，为57个岗位制定了绩效量化方案，为12个部门的人员编撰了绩效考核制度、办法和细则，让目标分解与绩效量化考核工作更具可操作性。本书建立了基于目标分解的、从部门到岗位到人员的绩效量化考核系统，利用目标方案、制度、办法、细则等手段为绩效考核工作的开展提供了可参照的模板、样板。本书可以作为企业推进绩效量化考核的工作手册和工具书。本书不仅适合企业管理人员、人力资源部工作人员、培训师、咨询师使用，同时也适合高校教师、学生阅读和使用。

本书全面讲解了供应链运营管理的“12化”，即精准化、数据化、全面化、效能化、协同化、标准化、流程化、问题化、方案化、智慧化、体系化和技术化，提供了供应链规范化运营管理的整体解决方案。本书通过制度、流程、方案、办法、细则、规范等，将具体的工作内容模板化，让读者拿来即用、拿来即改、拿来即参。

总有出色表现的人善于捕捉光亮实现目标，在自己的时代留下印记。他们似乎拥有某种很重要的东西，这使他们与众不同，让他们充满力量迎接人生挑战。那么，这些成功者的秘诀是什么呢?如何解释他们的成功?他们更聪明吗?他们有更多的精力?他们有更高层次的意识水平?他们可以更好地调节情绪?如果出色的表现是一种一部分人比他人更容易达到的"状态”，那么只要做好准备，每个人都可以达到这种状态吗?本书提供了对智商概念的一种独到见解，对出色表现的一种新理解，为如何达到自我实现的最高水平提出了建议。

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随着计算机技术的发展，通过编写计算机程序来解决相关领域的难题已经成为人们普遍认同的解决方案。Python语言凭借其简洁特点赢得了越来越多人的青睐。本书旨在结合Python语言讲解其在地球科学数据分析方面的应用。本书内容分为12章，从搭建Python环境开始讲解，陆续介绍了一系列适用于地球科学领域的Python知识，不仅涉及基础的编程语法，也涵盖实际的编程案例及程序运行结果。本书还结合统计学知识演示了一系列数据分析及可视化案例，通过一些典型的案例和编程方法展现了Python解决方案。本书适合地球科

本书从Elasticsearch的功能和业务场景开始介绍，逐步深入讲解Elasticsearch在数据搜索和数据分析领域的实战应用，并详细介绍Elasticsearch的Java高级客户端编程方法和整个ElasticStack技术生态体系。 本书共12章，第1章讲述Elasticsearch的业务场景和安装配置；第2章讲述Elasticsearch内部实现的各种原理；第3章讲述Elasticsearch索引的使用方法；第4章讲述文本分析的过程和文本分析器的使用；第5章讲述Elasticsearc

本书基于零售数据分析及PowerBI的综合实现，全面、详细地介绍PowerBI在零售数据分析领域的专业解决方案。本书从指标体系、业务场景、技术流程、经典模型、模块实现、图表展示等多个维度给出可供读者直接复用的整套方案及PowerBI模板系统。读者直接按照数据格式模板导入数据，一键刷新即可实现整套零售商业智能分析方案。本书内容由浅入深，从业务到体验再到深度实践。首先，引入和介绍零售行业的核心业务知识，包括零售行业核心指标含义、零售行业常用业务场景、零售行业常用数据分析模型。其次，介绍通过Power

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以JupterNotebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。本书适合有一定深度学习和机器学习基础并

本书是商品指数投资之父罗伯特·J.格里尔的经典著作,系统地介绍了商品指数投资的智能化演进。首先，本书以独特的视角更加准确地定义了商品指数，并描述了其历史发展过程。其次，作者解释了商品资产收益的驱动力，并展示了这些驱动力为何内含对冲通胀和分散组合风险的潜力。再次，作者讲解了在尝试获取比简单计算的指数更具吸引力的收益时，聪明的商品指数化投资者所能够采取的多种策略，并给出具体案例，其中包括对组合管理和风险控制的讨论。本书提供了关于基本经济数据的多种来源，以帮助商品投资者更好地理解市场。除

数字化转型为金融企业带来了理念新、架构变革，同时金融企业在实施数字化转型的过程中也面临着规划、落地实施以及围绕数字化转型带来的数据治理、数据平台和体系、智能化场景等问题与挑战。本书从理念、架构、实战三方面深入分析，提出应对和解决之道，记录变革，探索变革，指引变革。本书系统性地阐述了金融企业的数字化转型建设框架，完整介绍*企业的数字化建设过程，深入分析金融企业在数字化建设中碰到的问题、挑战及应对策略和解决措施，重点阐述金融企业如何展开数据治理以及如何通过数据治理来障和提升企业数字化转型的发展