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卢辉 著

图书标签:

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• 案例
• Python
• 机器学习
• 数据策略
• 用户增长

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111426509

商品编码：1027751549

出版时间：2013-06-01

基本信息

书名:after effects经典案例荟萃(附光盘)

原价：66.00元

作者：徐丕文

出版社：北京希望电子出版社

出版日期：2010-01-01

ISBN：9787802484672

字数：688000

页码：464

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.962kg

编辑推荐

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百练成高手！
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敬请关注以下图书：
Flash经典案例荟萃
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内容提要

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本书根据影视后期合成所需的常规技能和商业影视特效制作的实战技巧进行编写。全书内容分为文字特效制作、综合特效制作、模拟特效制作大部分。文字特效制作部分分别详细解析了描边文字、粒子文字、Text Layer动画、路径文字、三维爆炸、空间转换、描绘文字等经典案例内容。综合特效制作部分分别详细解析丁斑驳扫光、置换变形、流淌液体、水波纹理、装饰波浪、空间翻转等经典案例内容。模拟特效制作部分分别详细解析，炫目光线、天空云彩、自然粒子、水墨表现、校色降噪、综合影视包装等经典案例内容。为了帮助读者加深对各个类型案例制作的延伸掌握，本书在每个效果分类的章节课程讲解中，均有针对性的安排了索引案例进行分析比较与详解步骤。
本节结构严谨，案例步骤翔实，讲解内容清晰透彻。在解析经典的过程中,适时加入了丰富的制作经验和操作技巧说明，适用于各级电视台、制片公司、广告制作公司的视频制作人员以及希望在短时间内掌握经典特效技术的读者朋友，本书也可以作为影视后期相关专业及视频制作培训机构的教材。
本书配套光盘内容为书中部分实例的素材、源文件和最终效果文件。

目录

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第1章 烟雾袅绕描边字体
1.1 案例简介
1.2 具体制作
1.2.1 创建工程文件和制作茶杯上空的缕缕轻烟动画效果
1.2.2 制作以烟雾形态来描边'L'、'E'字体轮廓的动画效果
1.2.3 完善并合成最终动画效果
1.3 同类索引
第2章 炫彩飞舞粒子幻化字体
2.1 案例简介
2.2 具体制作
2.2.1 创建工程文件和LOGO文字效果
2.2.2 制作粒子群动画效果
2.2.3 制作LOGO文字的淡入动画效果
2.2.4 制作动画背景并完成最终合成效果
2.3 同类索引
第3章 跳舞的闪动变色字体
3.1 案例简介
3.2 具体制作
3.2.1 创建工程文件和LOGO文字元素
3.2.2 制作文字随机位移、缩放、旋转的弹跳抖动效果
3.2.3 制作文字随机变换颜色的动画效果
3.2.4 制作文字的动态拖尾残影的动画效果
3.3 同类索引
第4章 变幻扭曲飞入字体
4.1 案例简介
4.2 具体制作
4.2.1 创建工程文件和文字游走动画
4.2.2 添加起伏抖动、拖尾残影等动画效果
4.2.3 文字动画的集群化处理
4.2.4 制作光芒四射的背景影像
4.3 同类索引
第5章 三维爆炸立体字体
5.1 案例简介
5.2 具体制作
5.2.1 创建工程文件和三维立体字体的动画效果
5.2.2 制作无数爆炸碎片汇聚成平面文字的动画效果
5.2.3 制作三维立体文字表面的扫光动画效果
5.3 同类索引
第6章 3D空间文字组成的盒块动画
6.1 案例简介
6.2 具体制作
6.2.1 创建工程文件和由汉字组合成的盒块效果
6.2.2 制作文字盒块快速旋转并最终展开其盒形的动画效果
6.2.3 制作LOGO文字整体发亮、LOGO文字背后散光等动画效果
6.3 同类索引
第7章 矢量手写LOGO文字
7.1 案例简介
7.2 具体制作
7.2.1 创建工程文件和“茶”字书法描绘效果
7.2.2 制作文字笔画立体感较强的描绘效果
7.2.3 制作其它文字呈擦拭方式的出场动画效果
7.2.4 完善并合成最终动画效果
7.3 同类索引
第8章 光影班驳的字体表面扫光
第9章 飘渺光影幻化成形
第10章 液体状文字渗出流淌效果
第11章 水波荡漾幻化成形
第12章 神奇的彩色水波线
第13章 飞舞色条幻化LOGO
第14章 流动的华丽光线
第15章 雷电天空场景效果
第16章 漂浮上游的晶莹水泡
第17章 光华流逝的风景水墨画
第18章 “动画专业毕业展”宣传片头

作者介绍

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文摘

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序言

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《深度分析：洞察数据背后的商业奥秘》 在信息爆炸的时代，数据如同滚滚洪流，蕴含着前所未有的商业价值。然而，数据的堆积并不等同于智慧的增长，海量数据中潜藏的规律、趋势与洞察，往往需要专业的工具和方法才能被挖掘和提炼。《深度分析：洞察数据背后的商业奥秘》并非一本关于具体技术或案例演练的指南，而是一次关于数据思维、分析哲学与决策智慧的深度探索。它旨在引导读者建立起一种全新的视角，学会如何透过现象看本质，如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的商业洞察，并最终将这些洞察转化为驱动业务增长的切实行动。 本书的核心在于“洞察”二字。它深刻理解到，在当今竞争激烈的商业环境中，仅仅掌握数据收集和处理的技能是远远不够的。真正的核心竞争力在于能否从数据中发现别人看不到的趋势，能否理解数据背后所反映的用户行为、市场动态以及运营效率，并能基于这些理解做出更明智、更具前瞻性的决策。因此，《深度分析》将带领读者走进一个更宏观、更概念化的分析世界，在那里，技术是工具，而智慧是核心。 第一部分：数据思维的重塑——从“有什么”到“为什么” 在这一部分，我们将抛开具体的算法和模型，深入探讨数据分析的底层逻辑和思维框架。 数据的本质与价值： 我们将重新审视数据不仅仅是数字和记录，而是反映了真实世界活动和人类行为的“影子”。理解数据的形成过程、内在关联以及不同类型数据的价值侧重点，是进行有效分析的基石。书中会探讨，为什么收集看似无关紧马的数据，有时却能串联起关键的商业环节。 从描述性到诊断性思维： 许多分析停留在“发生了什么”（What）的层面，而《深度分析》强调的是更深层次的“为什么会发生”（Why）。我们将学习如何构建能够揭示因果关系、识别关键影响因素的分析框架。例如，当我们看到销售额下降时，是产品问题、营销策略失效、还是市场竞争加剧？这本书将帮助读者构建一套提问和探究的体系，迫使自己深入挖掘背后的根本原因。 数据驱动的决策闭环： 我们将探讨如何将数据分析的结果有效地转化为业务决策，以及如何通过决策的执行来产生新的数据，形成一个持续优化的闭环。这不仅仅是关于如何做报告，更是关于如何将数据分析融入日常管理和战略规划的每一个环节，让数据真正成为驱动业务变革的力量。书中会阐述，一个成功的“数据驱动”不仅仅是技术应用，更是组织文化和流程的根本性转变。 理解偏差与局限性： 任何分析都存在偏差和局限性。本书将引导读者认识到数据采集、清洗、模型构建过程中可能存在的各种偏差，以及分析结果在实际应用中可能面临的局限。学会批判性地看待数据和分析结果，避免盲目自信，是做出稳健决策的重要保障。我们将讨论，在数据不完美的情况下，如何依然能够做出有价值的判断。 第二部分：洞察的提炼——看见数据中的“隐形语言” 在建立了正确的数据思维后，本部分将专注于如何从数据中“读出”那些不那么显而易见但至关重要的信息。 识别关键指标与度量体系： 如何选择真正反映业务健康度和增长潜力的指标？本书将深入探讨构建一套科学、可衡量的度量体系的重要性，并指导读者理解不同业务场景下（如用户增长、营收、成本、客户满意度等）的核心指标构建原则。我们将区分“海量指标”与“关键指标”，以及如何避免陷入指标的泥潭。 模式、趋势与异常的发现： 数据中隐藏着无数的模式和趋势，它们是理解市场和用户行为的钥匙。我们将学习如何运用观察力、归纳法以及一些基础的统计学概念，去发现周期性波动、增长曲线、用户分群特征以及突发的异常事件。本书将强调，发现异常不仅仅是技术问题，更是对业务的敏感度训练。 关联分析与因果推断的边界： 在数据中发现相关性是相对容易的，但区分相关性与因果性则是分析的难点和重点。《深度分析》将深入探讨这一概念，指导读者如何在不确定的数据中，审慎地进行因果推断，避免“相关不等于因果”的陷阱。我们将学习一些概念性的方法，来辅助我们理解数据之间的真正联系。 用户行为的深度剖析： 用户是商业活动的核心。本书将引导读者思考，如何从用户的每一次点击、每一次购买、每一次互动中，理解他们的需求、偏好、痛点和动机。我们将探讨如何构建用户画像，理解用户旅程，并预测用户的未来行为。这部分内容将侧重于从微观行为中窥探宏观的用户心理。 第三部分：洞察的应用——将“数据智慧”转化为商业行动 再好的洞察，如果不能转化为实际行动，其价值将大打折扣。《深度分析》的最后一个部分，将聚焦于如何将数据分析的成果有效地应用于商业实践。 驱动产品创新与优化： 数据是产品迭代和创新的最佳催化剂。我们将探讨如何通过用户反馈数据、使用行为数据、以及市场数据，来发现产品改进的机会，设计新的功能，甚至催生颠覆性的产品概念。本书将强调，成功的创新往往源于对用户深层需求的精准把握。 优化营销策略与客户关系： 如何更精准地触达目标客户？如何提升营销活动的ROI？如何建立更稳固的客户关系？本书将探讨数据在个性化营销、用户分群、客户生命周期管理等方面的应用。我们将学习如何通过数据来理解客户细分，并为不同细分群体提供定制化的价值。 提升运营效率与风险控制： 无论是供应链管理、库存优化，还是流程自动化、风险预警，数据都能提供强大的支持。《深度分析》将引导读者思考，如何在运营的各个环节嵌入数据分析，以提升效率、降低成本、规避风险。我们将探讨，如何通过数据来优化资源配置，提高整体的运营韧性。 构建数据驱动的组织文化： 最终，数据驱动的成功不仅仅是技术或流程的成功，更是组织文化层面的成功。《深度分析》将探讨，如何通过教育、激励和赋能，在组织内部培养数据敏感度和数据应用能力，让数据思维渗透到每一个层级和每一个岗位。我们将讨论，如何建立一个鼓励试错、拥抱数据、并最终以数据为导向做出决策的团队。 《深度分析：洞察数据背后的商业奥秘》是一本关于如何“思考”数据，如何“看见”数据价值的书。它不提供现成的答案，而是提供一套思考的工具和方法论，帮助读者在日益复杂的数据洪流中，找到前进的方向，挖掘出真正的商业金矿。阅读本书，您将踏上一段重塑认知、提升洞察力、并最终赋能业务决策的旅程。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 我一直认为，学习技术类书籍最怕的就是枯燥和晦涩。《数据挖掘与数据化运营实战》在这方面做得相当出色。作者用一种非常平易近人的语言，将复杂的技术概念娓娓道来，让我在轻松阅读的同时，也能够深刻理解其中的精髓。书中对各种数据挖掘算法的介绍，并没有陷入深奥的数学公式，而是侧重于解释它们的原理、应用场景以及如何解读分析结果，这对我这样一个并非科班出身的读者来说，简直是福音。而且，书中的案例都是非常贴近实际业务的，例如如何利用数据来预测用户流失、如何通过分析用户行为来个性化推荐商品等等。这些生动的例子让我能够立刻将书本上的知识与我所面临的工作场景联系起来，思考如何在实际工作中加以运用。读完这本书，我感觉自己对数据的认知不再是模糊的概念，而是清晰的逻辑和可行的路径。它帮助我建立了一种“用数据说话”的习惯，也让我对未来数据驱动的商业模式充满信心。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 这本书简直打开了我对数据世界的一扇新大门！我一直对“数据挖掘”这个概念充满了好奇，但总觉得它高深莫测，像是只存在于学术论文和高科技公司的内部。然而，《数据挖掘与数据化运营实战》却用一种极其友好的方式，把我带入了这场数据探索的奇妙旅程。书中的案例分析非常生动，作者没有一开始就抛出一堆复杂的算法和模型，而是从实际业务场景出发，循序渐进地解释了数据挖掘的意义和应用。我尤其喜欢其中关于用户画像构建的部分，作者详细讲解了如何从海量数据中提炼出用户的行为特征、兴趣偏好，甚至潜在需求，这让我对“理解用户”有了全新的认识。通过这些章节，我仿佛化身为一名侦探，手中拿着各种数据线索，一步步解开用户行为背后的密码。书中的图表和流程图也很清晰，帮助我更好地理解复杂的概念。读完这本书，我不再觉得数据挖掘遥不可及，反而充满了跃跃欲试的冲动，迫不及待地想将这些知识应用到我自己的工作和思考中。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一本启蒙读物，让我看到了数据所蕴含的巨大价值和无限可能。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 作为一名在传统行业摸爬滚打多年的从业者，我对“数据化运营”这个词曾感到一丝困惑，总觉得它与我的日常工作有些距离。直到我翻开《数据挖掘与数据化运营实战》，才真正体会到数据驱动的力量。书中的内容并非仅仅停留在理论层面，而是紧密结合了实际的运营场景，讲解了如何利用数据分析来优化营销策略、提升用户体验、甚至预测市场趋势。我特别被书中关于 A/B 测试的章节所吸引，作者详细阐述了如何设计实验、收集数据、分析结果，以及如何根据数据反馈来迭代优化产品和运营方案。这让我意识到，原来很多看似“凭经验”的决策，都可以通过科学的数据分析来验证和改进。这本书让我看到了数据在提升效率、降低风险、实现精细化管理方面的巨大潜力。它不仅仅是教我“怎么做”，更重要的是让我明白“为什么这样做”，从而建立起一种全新的数据思维模式。读完这本书，我开始重新审视我工作中的每一个环节，思考如何将数据融入其中，让我的工作更加高效、更加有价值。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 这是一本让我受益匪浅的“工具书”，虽然它涵盖了“数据挖掘”和“数据化运营”这样宏大的主题，但其内容却异常具体和实用。作者在书中提供了大量可操作的建议和实用的技巧，让我能够快速上手，并将学到的知识转化为实际的行动。我尤其喜欢其中关于数据可视化部分的讲解，清晰易懂的图表能够直观地呈现数据中的规律和趋势，这对于我向非技术背景的同事解释复杂的分析结果至关重要。书中还列举了许多不同行业的数据化运营案例，从电商到内容平台，从金融到零售，这些案例为我提供了丰富的参考和借鉴。让我印象深刻的是，作者在讲解过程中，并没有回避数据挖掘和运营中可能遇到的挑战和难点，而是提供了切实可行的解决方案。这让我感到这本书非常真实，也更加值得信赖。这本书就像一位经验丰富的导师，在我前进的道路上指引方向，提供帮助。它不仅仅是一本书，更是我成长道路上的一位得力助手。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 这本书给我最大的感受是，它不仅仅是理论知识的堆砌，更是将“数据挖掘”和“数据化运营”这两个看似独立的领域巧妙地融合在一起，形成了一个完整的价值链。作者在书中详细阐述了如何从原始数据出发，通过各种挖掘技术提取有价值的信息，再将这些信息转化为可执行的运营策略，最终实现商业价值。我特别欣赏书中关于“数据驱动的决策流程”的论述，它清晰地展示了从问题定义、数据收集、模型构建、结果分析到最终落地执行的完整闭环。这让我明白，数据化运营并非一蹴而就，而是一个持续迭代、不断优化的过程。书中也提及了数据治理和数据安全等重要议题，这对于构建一个健康可持续的数据化运营体系至关重要。读完这本书，我感觉自己不仅仅是掌握了一些技术，更是对整个数据化运营的生态有了更深刻的理解，看到了数据在商业世界中真正的驱动力。它让我看到了一个更广阔的未来，一个数据将成为核心竞争力的时代。

评分☆☆☆☆☆

书很烂，虽然是*的人写的，没有实质性内容，扯淡的较多，不建议买，各种差评，花了我*多大洋，完全不值。

评分☆☆☆☆☆

正品图书，不过价格相对较贵

评分☆☆☆☆☆

是正版图书，给个好评。

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

不错，书很实用，多些实际例子就更好了

评分☆☆☆☆☆

挺好

评分☆☆☆☆☆

挺好的，面比较广，有些地方也很受启发

评分☆☆☆☆☆

还不错，适合非专业人士使用

评分☆☆☆☆☆

是正版图书，给个好评。