大數據時代的曆史機遇——産業變革與數據科學 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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大數據正以前所未有的速度，顛覆人們探索世界的方法、驅動産業間的融閤與分立。本書力圖係統、全麵的闡述大數據在社會、經濟、科學研究等方方麵麵的影響，或許可以幫助大傢澄清一些認知誤區，有助於大數據在各行各業落地生根。全書分為三大部分，第一部分重點講述大數據時代産業發展的三大趨勢以及驅動産業融閤、升級、轉型的根本因素，並給齣踐行大數據的最佳範式。第二部分首次完整 闡述“數據科學”的基礎性價值，論述數據科學對科學研究、社會研究、産業發展的影響，並提齣數據科學的教育體係。第三部分全景式的介紹重點國傢、經濟體、 新興企業在大數據領域取得的進展，展示一幅真實的大數據圖景，把判斷留給讀者，看誰擁有未來！

大數據是“在多樣的或者大量的數據中快速獲取信息的能力”。

大數據是一種思維方式，必須融入到企業的每一個毛細血管中。大數據時代已經到來，正在引發一場革命！

大數據正以前所未有的速度顛覆人們探索世界的方法，引起社會、經濟、學術、科研、國防、軍事等領域的深刻變革。

數據成為資産、産業垂直整閤、泛互聯網化是大數據時代的三大發展趨勢。

數據資産成為和土地、資本、人力並駕齊驅的關鍵生産要素。圍繞數據資産可以演繹跌宕起伏的産業大戲。

數據科學應運而生並將逐漸達到與自然科學分庭抗禮的地位。數據科學既可以推動數學、計算機科學、統計學、天體信息學、生物信息學、計算社會學等學科的發展，又能夠助力産業界升級轉型。

趙國棟（數據成為資産）

中國計算機學會會員、宏源證券研究所高級分析師、中國建投投資研究院特約研究員、廣東省應急産業協會專傢會員、前神州數碼係統集成服務有限公司谘詢總監、國際信息係統審計協會（ISACA）會員，擁有15年的信息産業工作背景。在移動互聯網、雲計算、大數據等新興領域擁有深刻、獨到的見解。

郵箱：zhaogd@gmail.com

易歡歡（沒有大數據的雲計算，就是房地産的代名詞）

宏源證券研究所副所長、中國建投投資研究院特約研究員、前國金證券計算機行業首席分析師、前甲骨文戰略谘詢部高級經理、北京著名的青年財經沙龍、TMT沙龍發起人。多次獲得證券行業最高奬項新財富奬、水晶球奬金牌分析師稱號。

郵箱：yisiyuan@gmail.com

糜萬軍（數據之和的價值，遠遠大於數據價值之和）

現正在創建大數據技術公司。研究方嚮主要包括高性能計算和大規模數據挖掘。榮獲“2011中關村高端領軍人纔”、“2012中關村十大海歸新星”等稱號。

郵箱：wanjunmi@gmail.com

鄂維南（數據科學將達到與自然科學分庭抗禮的地位）

中國科學院院士

北京大學長江講座教授

美國普林斯頓大學教授

第一章 大數據概述
大數據是“在多樣的或者大量的數據中快速獲取信息的能力”，其關乎國計民生、産業興衰、公司存亡，不可不察。
第一節 大數據産生的曆史背景 / 10
第二節 大數據的定義和特徵 / 20
第三節 大數據的認知框架 / 33
第四節 數據科學——改變探索世界的方法 / 39
第五節 大數據麵臨的挑戰和機遇 / 41
第一部分 産業大勢
第二章 大數據時代已經到來
資本市場、産業界、學術界、政府都在緊鑼密鼓地行動，四方聯手推動2012年成為大數據時代的元年。
第一節 國內外産業界的先聲 / 55
第二節 中國資本市場反應敏銳 / 56
第三節 美國政府的手筆 / 57
第四節 Splunk上市的影響 / 63
第五節 數據科學與信息産業大會的召開 / 69
第六節 大數據創新的策源地——雲基地大數據實驗室 / 70
第三章 數據成為資産
大數據時代公司的價值與其數據資産的規模、活性成正比；與其解釋、運用數據的能力成正比。
第一節 數據資産價值及評估 / 83
第二節 大數據飛輪效應是驅動産業融閤的關鍵因素 / 92
第三節 一傢“傳統”公司的大數據飛輪戰略 / 96
第四節 以數據資産為核心的商業模式 / 104
第四章 大數據顛覆媒體行業
傳統平麵媒體業正在經曆曆史上最嚴重的倒閉浪潮，取而代之的是新興的 互聯網媒體公司。以榖歌為代錶，他們以數據資産為中心，創造瞭迄今為止最完美的商業模式之一。
第一節 信息獲取方式的變革——信息聚閤 / 123
第二節 信息推送方式的變革——在綫廣告 / 130
第三節 行為廣告領域將孕育“新榖歌” / 145
第四節 大數據驅動的精準營銷 / 154
第五章 大數據衝擊金融行業
比爾?蓋茨曾說：“傳統銀行若不能對電子化作齣改變，將成為21世紀行將滅絕的恐龍”，從小微信貸、眾籌、互聯網金融等新興的金融服務模式來看，金融業不得不經曆痛苦的嬗變過程。
第一節 第三方支付的“逆襲” / 164
第二節 網絡小額信貸來勢凶猛 / 168
第三節 互聯網巨頭推動供應鏈金融進一步發展 / 172
第四節 中國P2P網絡藉貸野蠻生長 / 174
第五節 傳統金融機構積極應變 / 179
第六章 大數據加劇産業的垂直整閤趨勢
大數據時代，消費者真正登上瞭舞颱中央。哪些越靠近最終消費者或者用戶的公司，在産業鏈上就擁有越來越大的發言權。産業生態將圍繞消費者重構。
第一節 / 形成以消費者為中心的産業格局 / 187
第二節 / 信息産業的垂直整閤趨勢 / 194
第三節 / 産品層麵軟硬一體化重獲青睞 / 201
第七章 泛互聯網化是發揮大數據價值的最佳範式
那些僅僅擁有産品，無法形成終端、平颱、應用、數據一體化的公司，將難逃被顛覆的命運。泛互聯範式成為纍積數據資産、發揮數據資産價值的最佳範式，也是構成大數據思維的重要組成部分。
第一節 蘋果——終端崛起 / 215
第二節 印象筆記（EverNote）的啓示 / 225
第三節 旺鋪助手——小軟件的大夢想 / 236
第四節 泛互聯網化範式啓動大數據飛輪效應 / 243
第八章 大數據掀起的企業組織變革
大數據首先是一種思維方式，必須融入到企業的每一個毛細血管中。運用大數據思維必將審視企業與客戶的關係，企業的戰略、組織、文化都將因大數據而徹底改變。
第一節 大數據重塑企業內部價值鏈 / 253
第二節 大數據改變組織的外部邊界 / 262
第三節 大數據推動企業組織管理變革 / 270
第四節 企業領導人要為組織變化做好準備 / 277
第二部分 數據科學
第九章 數據科學
大數據在科學領域的錶現是數據科學的興起，數據科學將逐漸達到與其他自然科學分庭抗禮的地位。用數據研究科學，科學的研究數據。
第一節 數據科學的基本內容 / 286
第二節 對學科發展的影響 / 294
第三節 科學能從榖歌那兒學到什麼？ / 298
第四節 數據科學的教育體係 / 299
第十章 數據技術：當前進展及關鍵問題
欲工其事必先利其器。促進大數據在各行各業落地的重要因素，除瞭建立大數據思維以外，必須掌握新興的處理技術。需要重新審視企業的軟件開源策略、數據處理技術、人纔培育計劃。
第一節 大數據管理係統——Hadoop / 305
第二節 數據挖掘技術和流程 / 310
第三節 如何成為數據專傢 / 319
第三部分 全景掃描
第十一章 國傢選擇
開放、共享是大數據時代的核心精神。但是於政府而言，大數據是把雙刃劍，它既能促進政府開放、透明，又能幫助加強集中管控。選擇考驗智慧！
第一節 Data.gov的誕生 / 328
第二節 Data.gov的數據及應用 / 335
第三節 開放數據是政府“數字文明”的起點 / 342
第四節 歐盟開放數據平颱——Open Data Portal / 345
第十二章 巨頭碰撞
新興的産業巨頭憑藉獨一無二的數據資産，正在重新定義産業生態和競爭格局，老牌科技公司淪為看客，圍觀的傳統産業逐一被顛覆。
第一節 傳統巨擘 / 352
第二節 新興巨頭 / 359
第十三章 創新凶猛
新興的大數據公司如雨後春筍，觀察他們的成長，我們纔深深體會到産業的脈動、變化的節奏和演變的方嚮。毫無疑問，他們正在重新定義未來。
第一節 數據即服務 / 375
第二節 操作基礎設施 / 376
第三節 商業智能 / 379
第四節 垂直應用 / 383
第五節 其他 / 386
附錄A 大數據發展大事記
後記
參考文獻
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<div>第一章 大數據概述<br />
大數據是“在多樣的或者大量的數據中快速獲取信息的能力”，其關乎國計民生、産業興衰、公司存亡，不可不察。<br />
<br />
第一節 大數據産生的曆史背景 / 10<br />
第二節 大數據的定義和特徵 / 20<br />
第三節 大數據的認知框架 / 33<br />
第四節 數據科學——改變探索世界的方法 / 39<br />
第五節 大數據麵臨的挑戰和機遇 / 41<br />
第一部分 産業大勢<br />
第二章 大數據時代已經到來<br />
資本市場、産業界、學術界、政府都在緊鑼密鼓地行動，四方聯手推動2012年成為大數據時代的元年。<br />
第一節 國內外産業界的先聲 / 55<br />
第二節 中國資本市場反應敏銳 / 56<br />
第三節 美國政府的手筆 / 57<br />
第四節 Splunk上市的影響 / 63<br />
第五節 數據科學與信息産業大會的召開 / 69<br />
第六節 大數據創新的策源地——雲基地大數據實驗室 / 70<br />
<br />
第三章 數據成為資産<br />
大數據時代公司的價值與其數據資産的規模、活性成正比；與其解釋、運用數據的能力成正比。<br />
<br />
第一節 數據資産價值及評估 / 83<br />
第二節 大數據飛輪效應是驅動産業融閤的關鍵因素 / 92<br />
第三節 一傢“傳統”公司的大數據飛輪戰略 / 96<br />
第四節 以數據資産為核心的商業模式 / 104<br />
<br />
第四章 大數據顛覆媒體行業<br />
傳統平麵媒體業正在經曆曆史上最嚴重的倒閉浪潮，取而代之的是新興的 互聯網媒體公司。以榖歌為代錶，他們以數據資産為中心，創造瞭迄今為止最完美的商業模式之一。<br />
<br />
第一節 信息獲取方式的變革——信息聚閤 / 123<br />
第二節 信息推送方式的變革——在綫廣告 / 130<br />
第三節 行為廣告領域將孕育“新榖歌” / 145<br />
第四節 大數據驅動的精準營銷 / 154<br />
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第五章 大數據衝擊金融行業<br />
比爾?蓋茨曾說：“傳統銀行若不能對電子化作齣改變，將成為21世紀行將滅絕的恐龍”，從小微信貸、眾籌、互聯網金融等新興的金融服務模式來看，金融業不得不經曆痛苦的嬗變過程。<br />
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第一節 第三方支付的“逆襲” / 164<br />
第二節 網絡小額信貸來勢凶猛 / 168<br />
第三節 互聯網巨頭推動供應鏈金融進一步發展 / 172<br />
第四節 中國P2P網絡藉貸野蠻生長 / 174<br />
第五節 傳統金融機構積極應變 / 179<br />
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第六章 大數據加劇産業的垂直整閤趨勢<br />
大數據時代，消費者真正登上瞭舞颱中央。哪些越靠近最終消費者或者用戶的公司，在産業鏈上就擁有越來越大的發言權。産業生態將圍繞消費者重構。<br />
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第一節 / 形成以消費者為中心的産業格局 / 187<br />
第二節 / 信息産業的垂直整閤趨勢 / 194<br />
第三節 / 産品層麵軟硬一體化重獲青睞 / 201<br />
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第七章 泛互聯網化是發揮大數據價值的最佳範式<br />
那些僅僅擁有産品，無法形成終端、平颱、應用、數據一體化的公司，將難逃被顛覆的命運。泛互聯範式成為纍積數據資産、發揮數據資産價值的最佳範式，也是構成大數據思維的重要組成部分。<br />
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第一節 蘋果——終端崛起 / 215<br />
第二節 印象筆記（EverNote）的啓示 / 225<br />
第三節 旺鋪助手——小軟件的大夢想 / 236<br />
第四節 泛互聯網化範式啓動大數據飛輪效應 / 243<br />
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第八章 大數據掀起的企業組織變革<br />
大數據首先是一種思維方式，必須融入到企業的每一個毛細血管中。運用大數據思維必將審視企業與客戶的關係，企業的戰略、組織、文化都將因大數據而徹底改變。<br />
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第一節 大數據重塑企業內部價值鏈 / 253<br />
第二節 大數據改變組織的外部邊界 / 262<br />
第三節 大數據推動企業組織管理變革 / 270<br />
第四節 企業領導人要為組織變化做好準備 / 277<br />
第二部分 數據科學<br />
第九章 數據科學<br />
大數據在科學領域的錶現是數據科學的興起，數據科學將逐漸達到與其他自然科學分庭抗禮的地位。用數據研究科學，科學的研究數據。<br />
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第一節 數據科學的基本內容 / 286<br />
第二節 對學科發展的影響 / 294<br />
第三節 科學能從榖歌那兒學到什麼？ / 298<br />
第四節 數據科學的教育體係 / 299<br />
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第十章 數據技術：當前進展及關鍵問題<br />
欲工其事必先利其器。促進大數據在各行各業落地的重要因素，除瞭建立大數據思維以外，必須掌握新興的處理技術。需要重新審視企業的軟件開源策略、數據處理技術、人纔培育計劃。<br />
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第一節 大數據管理係統——Hadoop / 305<br />
第二節 數據挖掘技術和流程 / 310<br />
第三節 如何成為數據專傢 / 319<br />
第三部分 全景掃描<br />
第十一章 國傢選擇<br />
開放、共享是大數據時代的核心精神。但是於政府而言，大數據是把雙刃劍，它既能促進政府開放、透明，又能幫助加強集中管控。選擇考驗智慧！<br />
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第一節 Data.gov的誕生 / 328<br />
第二節 Data.gov的數據及應用 / 335<br />
第三節 開放數據是政府“數字文明”的起點 / 342<br />
第四節 歐盟開放數據平颱——Open Data Portal / 345<br />
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第十二章 巨頭碰撞<br />
新興的産業巨頭憑藉獨一無二的數據資産，正在重新定義産業生態和競爭格局，老牌科技公司淪為看客，圍觀的傳統産業逐一被顛覆。<br />
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第一節 傳統巨擘 / 352<br />
第二節 新興巨頭 / 359<br />
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第十三章 創新凶猛<br />
新興的大數據公司如雨後春筍，觀察他們的成長，我們纔深深體會到産業的脈動、變化的節奏和演變的方嚮。毫無疑問，他們正在重新定義未來。<br />
<br />
第一節 數據即服務 / 375<br />
第二節 操作基礎設施 / 376<br />
第三節 商業智能 / 379<br />
第四節 垂直應用 / 383<br />
第五節 其他 / 386<br />
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附錄A 大數據發展大事記<br />
<br />
後記<br />
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參考文獻</div>
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