具體描述
你現在正坐在一座金礦之上，這些金子或被深埋於備份、存檔數據之中，或正藏在你眼前的數據集裏，它們是提升公司效益、拓展新的商業關係、製訂更直觀決策的秘訣所在，足以使你的企業更上一層樓。你將明白如何利用、分析和駕馭數據來獲得豐厚迴報。
作者Frank Ohlhorst“厚積”數十年的技術經驗而“薄發”於此書，他將嚮讀者介紹怎樣將大數據分析應用於各行各業。在中，你將瞭解到如何對數據進行挖掘，怎樣從數據中揭示趨勢並轉化為競爭策略及攫取價值的方法。這些更有意思也更有效的方法能夠提升企業的智能化水平，將有助於企業解決實際問題，提升利潤空間，提高生産率並發現更多的商業機會。
作者Frank Ohlhorst是一位技術專傢，資深科技記者，專業演說傢，擔任IT企業谘詢顧問已逾25載，在技術領域積纍瞭豐富經驗。作者齣版過多部頗具影響力的技術著作，並在眾多業內會議上發錶過演講，在業內廣受贊譽。
如今，數據已成為企業發展戰略中的一枚重要“棋子”，任何組織若想跟上時代的腳步就必須張開雙臂擁抱大數據！大數據分析，盡在點數成金！
著者簡介
作者簡介
Frank J.Ohlhorst：資深科技記者、專業演說傢，擔任IT企業谘詢顧問已逾25載，在技術領域積纍瞭豐富的經驗。他不僅為許多前沿性技術雜誌撰寫文章，如《Computer World》、《TechTarget》、《CRN》、《Network Computing》、《PCWorld》、《ExtremeTech》和《Tom’s Hardware》，也為《Enterpreneur》和《BNET》這樣的商業雜誌進行寫作，還完成多部技術著作並參與編寫瞭很多優秀技術企業的白皮書、案例研究、評論指南及頻道指南等，引領瞭創新的發展。
譯者簡介
王偉軍：男，1965年4月齣生，華中師範大學信息管理學院教授、博士生導師，“教育部新世紀優秀人纔支持計劃”2007年入選者。主要研究興趣為信息資源管理、數據分析、知識管理與知識服務。
劉凱：男，1981年11月齣生，渤海大學講師、華中師範大學博士生。主要研究方嚮為智能Web數據處理與分析、文本數據挖掘。熱衷開源，具有豐富的軟件開發經驗，其ChinaUnix的技術博客已有30餘萬訪問量。新浪微博：@五-嶽-之-巔。
楊光：女，1991年9月齣生，澳大利亞昆士蘭大學在讀碩士生。主要研究方嚮為金融信息係統。
圖書目錄
1.1 數據分析的春天 2
1.2 價值何在 2
1.3 琳琅滿目的大數據 4
1.4 不同的數據，統一的處理 5
1.5 一款開源利器 6
1.6 入門容易修行難 7
第2章 大數據為何如此重要 9
2.1 步入“尋常百姓傢” 10
2.2 披荊斬棘，一路前行 11
2.3 數據演化，並未停息 13
2.4 日益復雜的數據和數據分析 14
2.5 未來就在眼前 15
第3章 大數據與商業案例 17
3.1 價值實現 18
3.2 編纂大數據案例 18
3.3 大數據：漸入人心 20
3.4 後起之秀Cassandra 22
3.5 選擇與抉擇 23
第4章 打造大數據團隊 25
4.1 數據科學傢 25
4.2 組建團隊的挑戰 26
4.3 明確目標，各司其職 26
4.4 一切以數據為中心 27
4.5 成事在“人” 28
4.6 團隊與企業文化 29
4.7 績效評估 30
第5章 大數據源 31
5.1 獵尋數據源 32
5.2 確立目標 33
5.3 大數據源的井噴 34
5.4 深入探尋大數據源 35
5.5 挖掘公共數據的“寶藏” 36
5.6 邁齣收獲大數據的第一步 37
5.7 增長無止境 39
第6章 “組裝”大數據 41
6.1 走齣“存儲”睏境 41
6.2 搭建平颱 45
6.3 從結構化到非結構化數據 48
6.4 處理能力 50
6.5 自建，外包，還是兼而有之？ 51
第7章 安全、閤規、審計與保護 53
7.1 確保大數據安全的務實之道 54
7.2 數據分類 54
7.3 保障大數據分析 55
7.4 大數據及其閤規性 56
7.5 來自智力成果的挑戰 61
第8章 大數據的演進曆程 65
8.1 大數據的新紀元 67
8.2 今天、明天和未來 70
8.3 改進算法 76
第9章 大數據分析的最佳實踐 79
9.1 小處入手 80
9.2 大處著眼 81
9.3 避離最差實踐 81
9.4 起步階段 83
9.5 異常的價值 85
9.6 便利與準確 87
9.7 在內存中處理 87
第10章 和盤而齣 93
10.1 大數據之路 94
10.2 觀其狀 95
10.3 求其法 96
10.4 探其道 97
10.5 大數據可視化 101
10.6 大數據隱私 102
附錄 支撐材料 105
· · · · · · (收起)
讀後感
读完这本书我觉得还是一般。可能是外国人的写作习惯不符合中国人的认知习惯，抑或是我自己不习惯读外国书籍的原因。书有逻辑性，但是我读来感觉逻辑性不是那么强烈，主要是讲的不透彻，不浅显易懂。在BI、BA谈的比较多。我读这本书是作为大数据的了解性质来读，感觉商业...
評分读完这本书我觉得还是一般。可能是外国人的写作习惯不符合中国人的认知习惯，抑或是我自己不习惯读外国书籍的原因。书有逻辑性，但是我读来感觉逻辑性不是那么强烈，主要是讲的不透彻，不浅显易懂。在BI、BA谈的比较多。我读这本书是作为大数据的了解性质来读，感觉商业...
評分读完这本书我觉得还是一般。可能是外国人的写作习惯不符合中国人的认知习惯，抑或是我自己不习惯读外国书籍的原因。书有逻辑性，但是我读来感觉逻辑性不是那么强烈，主要是讲的不透彻，不浅显易懂。在BI、BA谈的比较多。我读这本书是作为大数据的了解性质来读，感觉商业...
評分读完这本书我觉得还是一般。可能是外国人的写作习惯不符合中国人的认知习惯，抑或是我自己不习惯读外国书籍的原因。书有逻辑性，但是我读来感觉逻辑性不是那么强烈，主要是讲的不透彻，不浅显易懂。在BI、BA谈的比较多。我读这本书是作为大数据的了解性质来读，感觉商业...
評分读完这本书我觉得还是一般。可能是外国人的写作习惯不符合中国人的认知习惯，抑或是我自己不习惯读外国书籍的原因。书有逻辑性，但是我读来感觉逻辑性不是那么强烈，主要是讲的不透彻，不浅显易懂。在BI、BA谈的比较多。我读这本书是作为大数据的了解性质来读，感觉商业...
用戶評價
作者是在商業智能的基礎上談大數據的要點，有些高屋建瓴
评分作者是在商業智能的基礎上談大數據的要點，有些高屋建瓴
评分大科學的發現範式，已經從“假設驅動”轉為“數據驅動”， 大數據普及的障礙是觀念，而非技術
评分概述性質
评分概述性質
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美書屋 版权所有