具体描述
[内容简介]
★亚马逊、Google、IBM、Facebook、LinkedIn…… 超过一百家大数据公司的商业法则深度解密。教育、医疗、电子、汽车、建筑…… 十几个行业的成功企业案例全面分享。
★从Twitter到Netflix，从Bing到LinkedIn……互联网新贵如何在大数据之战中脱颖而出？从福特到宝洁，从耐克到三星……传统商业巨头如何在大数据时代再创辉煌？
★大数据云图清晰勾勒出大数据行业的企业分布，让你能够轻易发现大数据行业的下一个大机遇究竟在何处。
[编辑推荐]
★大数据时代商业应用之作，从大数据行业入手，描绘出大数据时代的商业分布。
★本书作者大卫•芬雷布被誉为“大数据商业应用的引路人”。与同伴共同创建的Big Data Group公司，为科技买家和供应商提供咨询服务，其中关注度最高的就是大数据云图。
★湛庐文化出品。
作者简介
大卫•芬雷布（David Feinleib）
★“大数据商业应用的引路人”，他与同伴共同创建的Big Data Group公司，旨在为科技买家和供应商提供咨询服务。该公司绘制的大数据云图已经成为Twitter上的热门话题，在全球最大的幻灯片分享社区SlideShare浏览次数超过30 000次。
★互联网行业的资深创业者，先后创办了多家公司，包括onDevice公司，该公司后来被Keynote Systems公司收购；Consera Software公司，该公司后来被惠普公司收购；Likewise公司，该公司后来被美国EMC公司旗下的Isilon业务部收购。
★著名风险投资人，曾在莫尔达维多风险投资公司人之，掌管20亿美元资产。
目录信息
前言 用大数据解读商业与生活
01在大数据时代寻找下一个大机遇
无法预测之殇
追求数量，还是追求速度
谷歌自驾车的美好未来
数据、算法和速度，更加智能的计算机
02 可视化，在数据中发掘机遇的重要工具
可视化，一张图片等于一千个字
图形艺术，数据界的达•芬奇
Facebook，图片和分享的力量
可视化的乘数效应，更快地吸收更多的信息
03大数据改写商业规则
一夜走红的大数据
谷歌的大数据行动
亚马逊的步步紧逼
将信息变成一种竞争优势
实时响应，大数据用户的新要求
04医疗与健康：借助大数据量化自我
量化自我，关注个人健康
CellMiner，对抗癌症的新工具
智能的城市，更好的生活
移动手机，贴身的医生
05社交网络：大数据下的人际关系
为什么网上找不到真爱
遗失的数据，计算机乱点鸳鸯谱
爱情实验室的预言
Facebook，在线的人际关系网络
06大数据助你更有效地学习
适应性学习体系
可汗学院与Codecademy，打造线上教育体系
线上线下结合，未来的教育趋势
应对数据超载
07从大数据中汲取灵感
Facebook，设计不受短期数据支配
苹果，少而精是设计的核心
福特与马自达，以人为本的汽车设计理念
数据激发创造力
08大数据云图，揭开机遇的神秘面纱
Linux，开源技术需要商业支援
亚马逊，数据在云端
云的挑战
Cloudera领衔大数据基础设施
从潘多拉到奈飞，大数据应用程序改变生活
数据即服务
数据清理
数据保密
大数据产业前景展望
09谁是下一个上市的数十亿美元项目
大数据操作回路
信号与噪声
大数据反馈回路
大数据资产的崛起
创建一个数十亿美元的公司需要什么
大数据领域的合作趋势
学Zillow，寻找大数据“空白”
从“空白”中提取最大价值
10大数据营销
技术接轨商业
像媒体公司一样思考
从谷歌到宝洁，营销面对新的机遇与挑战
自动化营销
为营销创建高容量和高价值的内容
用投资回报率评价营销效果
· · · · · · (收起)
读后感
好久不读书,最近读完的一本. 大数据入门书籍, 非专业人士也能读懂,但是对IT业内人士来说, 翻译的差了点, 读到最后差点就读不下去了. 基本上是用各种实例阐述大数据的方方面面, 读完这本,就可以按照诉求去寻找数据分析, 数据挖掘,算法, 市场营销等等各个更细分的专业书籍了.
评分20/30，如果说前面那本《大数据时代》是教科书的话，这本则类似于补充阅读的课外读物。本书主要是对大数据的各种应用加以介绍，当然选取的案例也都是应用成功的案例，全书看完感触点不多，甚至觉得作者有由果溯因的倾向性。仅感觉第二章有些收获，“仅仅拥有真实的数据是远远不...
评分看这本书之前，鉴于目前国内外有关大数据的权威新书的稀少，我一度在想，它是否可以称为《大数据时代》的续篇，在读完之后，我想我找到了一些答案。 虽然在业内人士看来“大数据”这个词汇早在几年前就已经诞生，但在中国，直到2012年年初，众多国内外报道才开始让我们聚焦在...
评分好久不读书,最近读完的一本. 大数据入门书籍, 非专业人士也能读懂,但是对IT业内人士来说, 翻译的差了点, 读到最后差点就读不下去了. 基本上是用各种实例阐述大数据的方方面面, 读完这本,就可以按照诉求去寻找数据分析, 数据挖掘,算法, 市场营销等等各个更细分的专业书籍了.
评分1、通过分析推文中使用的词语，计算机程序不仅可以发现流行的话题，即受到更多关注的话题，还可以得出人们感觉如何、持什么观点的结论。 2、不仅可以追踪人的行为，还可以预测人们接下来会采取怎样的行动 3、这种对大量当当人机数据进行捕捉、存储和分析，并根据这些数据作出预...
用户评价
书是好书，可惜翻译得可读性比较差点。
评分大数据 收集数据，使用合适的方式展示，达到预测的目的。用事实验证。速度意味着实时性。增强数据的可视化。本书有一定启发和参考价值。运动可以增加脑容量，运动起来运动起来
评分目前市面上的关于大数据的书都是狗屎，这本也毫不例外。
评分中译本出得太晚，内容滞后。肤泛之谈。
评分很一般吧，里面的例子和数据都比较老，在这个日新月异的互联网时代里，一本谈趋势的书用了2012年的数据，参考价值就不高了。
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