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驾驭大数据(百道网2013年潜力新书推荐!国内外知名数据分析专家、行业领袖联袂推荐!)

驾驭大数据(百道网2013年潜力新书推荐!国内外知名数据分析专家、行业领袖联袂推荐!)

Bill Franks 著,黄海 等译
数据分析 推荐 大数据
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读者:                     ...
本书为读者提供了处理大数据和在你的企业中培养一种创新和发现的文化所需的工具、过程和方法,描绘了一个易于实施的行动计划,以帮助你的企业发现新的商业机会,实现新的业务流程,并做出更明智的决策。
本书主要介绍了如何驾驭大数据浪潮,并详细地介绍了什么是大数据,大数据为什么重要,以及如何应用大数据。本书还从具体实用的角度,介绍了用于分析和操作大数据的工具、技术和方法;以及人才和企业文化的角度,介绍了如何使分析专家、分析团队以及所需的分析原则更加高效,如何通过分析创新中心使得分析更加有创造力,以及如何改变分析文化。
 本书适于所有对数据、数据挖掘、数据分析感兴趣的技术人员和决策者阅读。

第一部分 大数据的兴起   
第1章 什么是大数据,大数据为什么重要   
1.1 什么是大数据   
1.2 大数据中的“大”和“数据”哪个更重要   
1.3 大数据有何不同   
1.4 大数据为何是数量更多的、相同类型的传统数据   
1.5 大数据的风险   
1.6 你为什么需要驾驭大数据   
1.7 大数据的结构   
1.8 探索大数据   
1.9 很多大数据其实并不重要   
1.10 有效过滤大数据   
1.11 将大数据和传统数据混合   
1.12 对大数据标准的需求   
1.13 今天的大数据将不再是明天的大数据   
1.14 本章小结   
第2章 网络数据:原始的大数据   
2.1 网络数据概观   
2.2 网络数据揭示了什么   
2.3 行动中的网络数据   
2.4 本章小结   
第3章 典型大数据源及其价值   
3.1 汽车保险业:车载信息服务数据的价值   
3.2 多个行业:文本数据的价值   
3.3 多个行业:时间数据与位置数据的价值   
3.4 零售制造业:RFID数据的价值   
3.5 电力行业:智能电网数据的价值   
3.6 博彩业:筹码跟踪数据的价值   
3.7 工业发动机和设备:传感器数据的价值   
3.8 视频游戏:遥测数据的价值   
3.9 电信业与其他行业:社交网络数据的价值   
3.10 本章小结   
第二部分 驾驭大数据:技术、过程以及方法   
第4章 分析可扩展性的演进   
4.1 分析可扩展性的历史   
4.2 分析与数据环境的关联性   
4.3 海量并行处理系统   
4.4 云计算   
4.5 网格计算   
4.6 MapReduce   
4.7 这不是一个单选题   
4.8 本章小结   
第5章 分析流程的演进   
5.1 分析沙箱   
5.2 什么是分析数据集   
5.3 企业分析数据集   
5.4 嵌入式评分   
5.5 本章小结   
第6章 分析工具与方法的演进   
6.1 分析方法的演进   
6.2 分析工具的演进   
6.3 本章小结   
第三部分 驾驭大数据:人和方法   
第7章 如何提供优质分析   
7.1 分析与报表   
7.2 分析的G.R.E.A.T原则   
7.3 核心分析方法与高级分析方法   
7.4 坚持你的分析   
7.5 正确地分析问题   
7.6 统计显著性与业务重要程度   
7.7 样本VS全体   
7.8 业务推断与统计计算   
7.9 本章小结   
第8章 如何成为优秀的分析专家   
8.1 哪些人是分析专家   
8.2 对分析专家常见的误解   
8.3 每一位优秀的分析专家都是独特的   
8.4 优秀分析专家身上经常被低估的特质   
8.5 分析认证有意义吗,还是干扰视听的噪音   
8.6 本章小结   
第9章 如何打造优秀的分析团队   
9.1 各个行业并非生而平等   
9.2 行动起来   
9.3 人才紧缩   
9.4 团队组织结构   
9.5 持续更新团队技能   
9.6 应该由谁来做高级分析工作   
9.7 IT人员和分析专家为何相处不好   
9.8 本章小结   
第四部分 整合:分析文化   
第10章 促进分析创新   
10.1 商业需要更多创新   
10.2 传统的方法阻碍了创新   
10.3 定义分析创新   
10.4 在创新分析中使用迭代方法   
10.5 考虑换个角度   
10.6 你是否为建立分析创新中心做好了准备   
10.7 本章小结   
第11章 营造创新和探索的文化氛围   
11.1 做好准备   
11.2 关键原则概述   
11.3 本章小结   
结论:再敢想一些   
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