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大数据应用_商业案例实践

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标签: 大数据

大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。[1] 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性)

大数据现已成为越来越重要的话题。很多商业案例已经表明,从正涌向我们的形式多样、快速变化的大量信息中可获取巨大价值。《大数据应用:商业案例实践》收集了令人信服的大数据应用案例。全书首先为理解大数据提供了必需的背景知识,然后对大数据的主要特征和相关具体技术进行探讨。要让大数据真正鲜活起来,新的工具不可或缺,书中介绍一些普及的工具,并深入讲解已经成功实施这些工具的来自不同行业的一些企业。随后《大数据应用:商业案例实践》对于如何开始运用大数据提供了一些建议。伴随大数据,也存在着一些危险,我们将会了解到大数据的另一面。

《大数据应用:商业案例实践》读者群广泛,许多人群都可从本书获益,例如想要对大数据引起的大震动有所理解的CEO、CIO和管理者;想要将大数据的巨变与现有和潜在客户分享的咨询公司以及软件厂商的人员;想要指导学生如何进入大数据世界的高校信息技术和经济管理等专业的教授及学者;其他对大数据及大数据能干什么等感兴趣的人员。

导论:相比父辈时代,数据已大不一样 1

更好的汽车保险知道利用数据

坑洞和道路危险

人员招聘和保持

大数据有多大?大数据的规模

为什么是现在?解读大数据革命

本书的主要话题

行动计划

谁应该读本书?

总结

注释

第  1章 数据101和数据洪流 27

1.1 起始:结构化数据

1.2 将其结构化!Web  2.0和大数据的来临

1.3 数据的构成:过去和现在

1.4 数据整合的当前状态

1.5 企业和大数据的美好新世界

1.6 总结

1.7 注释

第  2章 揭秘大数据 45

2.1 大数据特征

2.2 反定义:大数据不具备什么

2.3 总结

2.4 注释

第3章 说服的元素:大数据技术 73

3.1 大概述

3.2 统计技术和方法

3.3 数据可视化

3.4 自动化

3.5 语义

3.6 大数据和“四大公司”

3.7 预测分析

3.8 大数据局限

3.9 总结

3.10 注释

第4章 大数据解决方案 103

4.1 项目、应用和平台

4.2 其他数据存储解决方案

4.3 网站、创业公司和网络服务

4.4 硬件因素

4.5 预测分析的艺术与科学

4.6 总结

4.7 注释

第5章 案例研究:大数据的大回报 133

5.1 Quantcast:一家小小的大数据公司

5.2 Explorys:大数据有关人类的案例

5.3 美国宇航局(NASA):竞赛、竞赛式游戏模式和开放性创新如何推进大数据

5.4 总结

5.5 注释

第6章 充分利用大数据 153

6.1 开始大数据之前

6.2 开始大数据之旅

6.3 避开大误区

6.4 总结

6.5 注释

第7章 大数据:大问题和大难题 175

7.1 隐私:大数据=老大哥?

7.2 大的安全隐患

7.3 大而务实的问题

7.4 总结

7.5 注释

第8章 朝前看:大数据的未来 189

8.1 妊娠预测

8.2 大数据无处不在

8.3 大数据将进一步演变

8.4 项目和运动

8.5 大数据只会变得越来越大和越来越智能

8.6 物联网:从主动数据到被动数据生成的转变

8.7 大数据

8.8 停滞不前不是一种选择

8.9 总结

8.10 注释

最后的思考 209

传播大数据福音

注释

参考文献 213

译者后记 217

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