具體描述
本書提供瞭處理大數據和在企業中培養創新和探索文化所需的工具、流程和方法，描繪瞭一個易於實施的行動計劃，以幫助企業發現新的商業機會，實現新的業務流程，並做齣更明智的決策。
本書重點介紹瞭如何駕馭大數據浪潮，並詳細地介紹瞭什麼是大數據，大數據為什麼重要，以及如何應用大數據。本書還從具體實用的角度，介紹瞭用於分析和操作大數據的工具、技術和方法；以及從人纔和企業文化的角度，介紹瞭如何使分析專傢、分析團隊以及所需的分析原則更加高效，如何通過分析創新中心使得分析更加具有創造力，以及如何改變分析文化。
本書適閤對數據處理、數據挖掘、數據分析感興趣的技術人員和決策者閱讀。
著者簡介
Bill Franks是Teradata公司全球閤作夥伴計劃的首席分析專傢，他負責跟蹤研究分析領域的前段趨勢，幫助客戶理解Teradata和其分析閤作夥伴如何為客戶創造價值。Bill還負責管理Teradata與SAS閤作成立的業務分析創新中心，並專注於幫助客戶獲得創新分 析能力。此外，Bill負責製定Teradata公司在高級分析領域的戰略與定位。
Bill是國際數據分析研究所的一名講師，國際數據分析研究所 ( International Institute for Analytics ) 是由分析領域專傢Tom Davenport成立的研究機構。Bill還是一名活躍的演講人和博客作者，他的博客地址是：http://iianalytics.com/category/faculty-blogs/bill-franks。
Bill一直專注於如何將復雜的分析轉化為業務人員可以理解的語言，並幫助企業更有效地使用這些分析成果。他曾服務於很多不同行業和公司規模的客戶，其中有財富前100強的大型企業，也有小型的非盈利組織。
Bill擁有弗吉尼亞科技大學應用統計專業的學士學位，以及北卡羅來納州立大學應用統計專業的碩士學位。
圖書目錄
第1章 什麼是大數據，大數據為什麼重要
第2章 網絡數據：原始的大數據
第3章 典型大數據源及其價值
第二部分 駕馭大數據：技術、流程以及方法
第4章 分析可擴展性的演進
第5章 分析流程的演進
第6章 分析工具與方法的演進
第三部分 駕馭大數據：人和方法
第7章 如何提供優質分析
第8章 如何成為優秀的分析專傢
第9章 如何打造優秀的分析團隊
第四部分 整閤：分析文化
第10章 促進分析創新
第11章 營造創新和探索的文化氛圍
結論：再敢想一些
· · · · · · (收起)
讀後感
“信息技术的飞速发展，以及互联网企业商业模式的不断创新，使得全球数据量呈现出几何级数般的爆炸性增长，全球进入了大数据时代。红楼梦中‘任凭弱水三千，我只取一瓢饮’，在浩瀚的信息海洋中，谁能够更快速、更准确地获取有价值的信息并充分利用，谁就能在大数据时代立于不...
評分前段时间买过一本《大数据时代》的书，正在阅读中，虽然两本书的角度不一样，不过对于大数据来说，应该是都是同一个意思，现在的时代大数据不再仅仅是起到一个因果关系，而是由这些数据产生的相关关系的总和，是否可以这样认为，就是一个数据整合的过程，因为这些相关关系，产...
評分大数据的流行，也引发了图书业大数据出版题材的升温。去年出版的《大数据》（涂子沛著）是从数据治国的角度，深入浅出的叙述了美国政府的管理之道，细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据...
評分 評分又见大数据，但我不想阿谀的赞颂什么，而是过来拍砖的。 1、数据应用的商业模式在哪里，目前除了类似淘宝数据魔方这样垂直市场专业产品看不到其他。数据的核心问题不在于分析，而在于收集（这意味着存在用户愿意在你的平台上产生行为）。流量也罢、入口也罢，请注意，互联网最...
用戶評價
真的是完全科普類的書籍。用瞭一天的時間翻完瞭，如果你在一傢稍有規模的互聯網企業待過，對這裏介紹的各種方法就不會感到陌生吧。不過，話說迴來，大數據本來就是個挺虛的概念，作者肯不浮誇的說事兒，也算是難得吧。
评分太入門瞭，隻講是什麼，卻不說怎麼做
评分無感
评分天底下沒有新鮮事~技術也一樣。
评分還是有點收獲的
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