数据治理与模型优化：基于敏捷统计学的方法实践

本书围绕“数据治理”与“模型优化”两大核心，系统构建了一套基于敏捷统计学方法的数字化转型实践框架。全书从数据驱动与模型赋能的内在联系出发，深入剖析了各行业在数据治理中面临的共性问题与独特挑战，进而提出以统计学为基石、以业务价值为导向的系统性解决方案。本书既横向覆盖数据安全、复杂系统等关键技术领域，又纵向深入城市交通、电力能源、教育、就业等国家重点领域的典型场景。书中融合了前沿的统计学理论、人工智能技术以及来自相关领域权威机构的一线访谈实录，通过理论与实践的紧密结合，旨在为政府、企业及科研机构提供一套可操作、可落地的数据治理与模型构建指南。