大数据：从海量到精准 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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产品特色

编辑推荐

　　《大数据：从海量到精准》深度结合了国内的大数据发展形势，为读者介绍了简单易行的处理大数据所需的工具、过程和方法，并描绘了一个易于实施的行动计划，以帮助读者发现新的商业机会，实现新的业务流程，做出更明智的决策。

内容简介

　　

　　《大数据：从海量到精准》共分为15章，具体内容包括入门：大数据的基本概念；价值：大数据商业变革；架构：大数据基础设施；掌握：数据管理与挖掘；管理：用数据洞察一切；安全：摆脱大数据风险；平台：信息通信大数据；医疗：数据解决大难题；网络：抓牢数据发源地；零售：打响大数据之战；制造：更快更好地生产；餐饮：精准营销的数据；金融：大数据理财时代；交通：畅通无阻的数据；社会：用数据改变生活。
　　120个精彩应用案例，图片精美，阐述细致，在学习中找到赚钱商机，从入门到精通大数据！一本在手，轻松玩转大数据，掌握应用与营销，实现从海量到精准，从新手成为大数据应用高手！
　　《大数据：从海量到精准》主要有两个特色：一是容易懂，让抽象的大数据落地到具体行业上；二是接地气，将宏观的大数据与现实相结合，讲解详细，实用性强。
　　《大数据：从海量到精准》细节特色：12大行业领域应用＋15章大数据专题精讲＋110多个经典专家提醒＋120个大数据应用案例＋150多张图片全程图解，帮助读者在极短的时间内掌控大数据的秘密。
　　适合阅读《大数据：从海量到精准》的读者：对数据、数据挖掘、数据分析感兴趣的IT技术人员和决策者，以及实业家、企业高管、营销人员、政府媒体工作人员、创业者、想创业的人和相关专业的学生等。

内页插图

精彩书评

　　★这本书是大数据时代的及时雨，著名数据库技术专家全新力作，理论与实际算法实现并重。重点放在如何用数据分析解决各种实际问题。只要求具备很少的预备知识，并不需要读者有数据库背景。书中包含大量的图表和丰富的案例，尽可能直接地聚焦于数据分析的主要概念。
　　——天翼手机公司数据中心王英杰
　　
　　★如今，我们的一切行为都在产生海量的数据，例如，每次浏览网页、搜索或者用智能手机上网，几乎都会增加数十亿字节之多的数据，而且这个增量还在不断地扩大。如此庞大的数据可以帮助我们更好地理解并预测客户的行为，数据分析领域正在掀起一场革命。这本书中告诉你怎样利用数据辨认出利润很高的客户，并用有效的方法接触这些客户，从而增加他们的购买力。
　　——湖南移动公司大数据部李德厚
　　
　　★从海量的大数据中筛选出真正的信号，很多大事件也可提前预知！统计学或预测是让很多人望而却步的话题，而本书就是关于这个话题的一本有趣的普及读物，基因组测序、人工智能计算机、美国政治选举等例子足以勾起读者的好奇心，甚至会让他们废寝忘食地阅读，而且其中潜藏着帮你做出正确预测的能量。
　　——雄宇文化传播有限公司刘雄伟
　　
　　★这本书可以说是大数据时代的必读之作，它全面地讲述了企业应该如何利用数据预测客户行为、挖掘潜在商机、开拓新的市场、步入数据革命新阶段。这本书具有很大的启发性，描述了近年来市场环境中发生的革命性变化，为读者提供了极好的案例研究，为合理地使用客户数据提出了不可或缺的工具和建议，帮助企业通过利用客户数据来增加销售额并获取显著的竞争优势，是数据营销时代的“至宝”。
　　——大数据资深网友朱黑茂

目录

第1章 入门：大数据的基本概念
1.1 初步认识，大数据究竟是什么
1.1.1 大数据基本定义
1.1.2 大数据结构特征
1.1.3 大数据与云计算
1.1.4 大数据规模预测
1.1.5 大数据的发展史
1.1.6 大数据技术架构
1.1.7 大数据重要的理由
1.1.8 大数据的解决方案
1.2 预测未来，大数据的发展趋势
1.2.1 大数据撬动全世界
1.2.2 大数据是大势所趋
1.2.3 大数据将成为资产
1.2.4 大数据时代的转变
1.2.5 大数据的发展动力
1.2.6 展望2014的大数据
1.3 做好准备，大数据面对的挑战
1.3.1 大数据的12个不足之处
1.3.2 大数据挑战的应对策略
第2章 价值：大数据商业变革
2.1 深度挖掘，大数据的商业机遇
2.1.1 挖掘大数据的商业价值
2.1.2 大数据已进入4G时代
2.1.3 实现商业价值的新捷径
2.1.4 挖掘大数据的商业机会
2.1.5 用大数据预测宏观经济
2.1.6 企业用大数据获取优势
2.1.7 大数据有待更深的挖掘
2.2 体现价值，大数据的4大变革
2.2.1 变革医疗卫生
2.2.2 带来商业革命
2.2.3 改变人们思维
2.2.4 开启时代转型
2.3 价值转型，大数据下的商业智能
2.3.1 大数据为商业智能构建基础
2.3.2 Oracle BIEE商业智能系统
2.3.3 商业智能成就行业价值机会
2.3.4 BI导出商业潜能和社会走向
2.3.5 商业智能的6大发展前景
2.4 大数据商业变革应用案例
2.4.1 【案例】大数据助力地产行业
2.4.2 【案例】大数据预测机票价格
2.4.3 【案例】用大数据增强竞争力
2.4.4 【案例】大数据助力企业管理
2.4.5 【案例】沃森人工智能计算机
第3章 架构：大数据基础设施
3.1 探索全球，10大大数据部署方案
3.1.1 Netflix：掌握视频大数据炼金术
3.1.2 家谱网：建立更准确的血缘关系
3.1.3 西奈山：更深刻地理解数据形态
3.1.4 CAIISO：实现电厂电网的智能化
3.1.5 Hydro One：把大数据放地图上
3.1.6 OHSU：结合数据虚拟化技术
3.1.7 VTN：公共设施的实时3D模型
3.1.8 戴德县：实现大型城市的智能化
3.1.9 澳网：利用大数据分析做出决策
3.1.10 DPR：结合3D技术与大数据
3.2 掘金红海，10大大数据分析平台
3.2.1 IBM：大数据领域的传统巨头
3.2.2 亚马逊：完美结合大数据与云
3.2.3 甲骨文：高集成度大数据平台
3.2.4 谷歌：价值无可估量的大数据
3.2.5 微软：“端到端”大数据平台
3.2.6 EMC：针对海量数据分析应用
3.2.7 英特尔：用Hadoop靠拢大数据
3.2.8 NetApp：让大数据变得更简单
3.2.9 惠普：构建灵活的“智能环境”
3.2.10 Sybase：彻底改变大数据分析
3.3 大数据基础设施应用案例
3.3.1 【案例】Streams监控婴儿ICU感染
3.3.2 【案例】沃尔玛打造商业数据中心
3.3.3 【案例】Clustrix挖掘整合海量数据
3.3.4 【案例】长虹联手IBM掘金大数据
3.3.5 【案例】LSI积极创新数据中心变革
第4章 掌握：数据管理与挖掘
4.1 管理数据，解析开源框架Hadoop
4.1.1 Hadoop的主要特点
4.1.2 Hadoop的发展历史
4.1.3 Hadoop的主要用途
4.1.4 Hadoop的项目结构
4.1.5 Hadoop的体系结构
4.2 挖掘数据，大数据如何去粗存精
4.2.1 准备数据
4.2.2 挖掘过程
4.2.3 结果表示
4.3 大数据管理与挖掘应用案例
4.3.1 【案例】用数据挖掘筛查高危病人
4.3.2 【案例】数据挖掘助力NBA赛事
4.3.3 【案例】用数据挖掘控制鲜花库存
4.3.4 【案例】挖掘人类头脑里的大数据
4.3.5 【案例】数据挖掘助力银行的营销
4.3.6 【案例】星系动物园里的数据挖掘
第5章 管理：用数据洞察一切
5.1 不能再等，大数据时代的思维变革
5.1.1 利用所有的数据
5.1.2 充分利用这些数据
5.1.3 海量数据替代采样
5.2 知己知彼，数据分析的演变与现状
5.2.1 大数据分析的商业驱动力
5.2.2 大数据分析环境的演变
5.2.3 大数据分析与处理方法
5.3 企业管理中的大数据分析应用案例
5.3.1 【案例】机场用大数据管理节省数百万美元
5.3.2 【案例】国药集团打造全方位的管理模式
5.3.3 【案例】迪士尼乐园用大数据提升游客乐趣
5.3.4 【案例】Farmeron用大数据促成农业增产
5.3.5 【案例】西尔斯着眼于大数据以降低成本
5.4 能源管理中的大数据分析应用案例
5.4.1 【案例】用“大数据”预测风电和太阳能
5.4.2 【案例】电力增长情况反映宏观经济形势
5.4.3 【案例】石油公司用大数据追求最大利益
5.4.4 【案例】大数据管理更准确、一致、及时
5.4.5 【案例】大数据帮助消费者提高能源效率
第6章 安全：摆脱大数据风险
6.1 问题凸显，大数据存在5大风险
6.1.1 风险1：个人隐私泄露
6.1.2 风险2：数据管理困难
6.1.3 风险3：成本难以控制
6.1.4 风险4：网络安全漏洞
6.1.5 风险5：数据人才缺乏
6.2 步步小心，大数据项目7大误区
6.2.1 误区1：盲目跟风
6.2.2 误区2：思路太过僵硬
6.2.3 误区3：不注重他人的经验
6.2.4 误区4：把大数据当“门面”
6.2.5 误区5：过度夸大数据成果
6.2.6 误区6：想要获得所有数据
6.2.7 误区7：认为软件是万能的
6.3 踏雪无痕，彻底逃离大数据监视
6.3.1 码头：让网络行为一目了然
6.3.2 上游：截取全球互联网数据
6.3.3 棱镜：备份全球互联网数据
6.3.4 星风：监视全球通信大数据
6.3.5 小甜饼：窃取个人网络隐私
6.3.6 间谍软件：让我们无处藏身
6.4 有备无患，做好大数据风险管理
6.4.1 风险管理利器1：IBM StorWize V7000
6.4.2 风险管理利器2：EMC VNX系列
6.4.3 风险管理利器3：戴尔EqualLogic平台
6.4.4 风险管理利器4：NetApp FAS平台
6.5 大数据风险管理应用案例
6.5.1 【案例】“闪电计划”为数据护航
6.5.2 【案例】智慧存储化解大数据风险
6.5.3 【案例】谷歌循环利用“数据废气”
6.5.4 【案例】借助淘宝大数据控制风险精准行业聚焦篇
第7章 平台：信息通信大数据
7.1 信息通信平台大数据解决方案
7.1.1 运营商在大数据时代的认识转变
7.1.2 运营商在大数据时代的模式转型
7.1.3 运营商在大数据时代的机遇前景
7.1.4 运营商在大数据时代的应对方案
7.2 信息通信平台大数据应用案例
7.2.1 【案例】西班牙电话公司的数据再利用
7.2.2 【案例】德国电信的大数据营销新策略
7.2.3 【案例】Verizon利用大数据精准营销
7.2.4 【案例】中国联通开启大数据探索之路
7.2.5 【案例】法国电信大力发掘大数据价值
7.2.6 【案例】中国移动大数据全新战略定位
7.2.7 【案例】中国电信大数据聚焦商业模式
第8章 医疗：数据解决大难题
8.1 医疗行业大数据解决方案
8.1.1 大数据在医疗行业的应用场景
8.1.2 如何从大数据中获取医疗价值
8.1.3 医疗领域大数据的挑战和前景
8.2 医疗行业大数据应用案例
8.2.1 【案例】利用大数据进行基因组测序
8.2.2 【案例】利用大数据来预防流感疫情
8.2.3 【案例】用大数据预测心脏病发作率
8.2.4 【案例】大数据BI促进医院智能化
8.2.5 【案例】用大数据“魔毯”改善健康
8.2.6 【案例】用大数据分析找出治疗方案
8.2.7 【案例】手表成为大数据的有力武器
8.2.8 【案例】中南大学启动临床大数据系统
第9章 网络：抓牢数据发源地
9.1 互联网大数据解决方案
9.1.1 传统互联网大数据解决方案
9.1.2 移动互联网大数据解决方案
9.2 互联网大数据应用案例
9.2.1 【案例】大数据与互联网助力竞选总统
9.2.2 【案例】Acxiom用数据洞悉你的心理
9.2.3 【案例】大数据为个性化用户体验撑腰
9.2.4 【案例】人人游戏网用大数据了解玩家
9.2.5 【案例】迅雷用大数据抓“网络票房”
9.2.6 【案例】腾讯用微信展开大数据“首战”
第10章 零售：打响大数据之战
10.1 零售行业大数据解决方案
10.1.1 大数据对零售行业的影响
10.1.2 大数据对零售行业的挑战
10.1.3 大数据对零售行业的价值
10.2 零售行业大数据应用案例
10.2.1 【案例】ZARA：可以预见未来的时尚圈
10.2.2 【案例】沃尔玛：大数据帮你选好购物单
10.2.3 【案例】淘宝：开放“数据魔方”的秘密
10.2.4 【案例】Target：准确判断哪位顾客怀孕
10.2.5 【案例】上品折扣：用大数据做全渠道营销
10.2.6 【案例】阿迪达斯：用大数据带来利润
第11章 制造：更快更好地生产
11.1 生产制造业大数据解决方案
11.1.1 大数据对生产制造业的影响
11.1.2 生产制造业如何利用大数据
11.2 生产制造业大数据应用案例
11.2.1 【案例】大数据结合ERP助力生产
11.2.2 【案例】大数据改变福特汽车的制造
11.2.3 【案例】长安汽车数据与制造的结合
11.2.4 【案例】乐百氏BI系统助力企业成长
11.2.5 【案例】大数据可以破解“猪周期”
11.2.6 【案例】钢铁企业用大数据摆脱困境
11.2.7 【案例】大数据提高企业核心竞争力
第12章 餐饮：精准营销的数据
12.1 餐饮行业大数据解决方案
12.1.1 大数据在餐饮业的市场现状
12.1.2 餐饮行业面临的大数据挑战
12.1.3 大数据对餐饮企业有何作用
12.1.4 餐饮企业该如何应用大数据
12.2 餐饮行业大数据应用案例
12.2.1 【案例】农夫山泉用大数据卖矿泉水
12.2.2 【案例】绝味鸭脖的大数据经营模式
12.2.3 【案例】“哆啦宝”打造精准营销平台
12.2.4 【案例】打造适合你的找餐馆手机APP
第13章 金融：大数据理财时代
13.1 金融行业大数据解决方案
13.1.1 大数据对传统金融行业的影响
13.1.2 大数据时代下金融业的机遇和面临的挑战
13.1.3 金融业该如何“迎战”大数据
13.2 金融行业大数据应用案例
13.2.1 【案例】淘宝网掘金大数据金融市场
13.2.2 【案例】IBM用大数据预测股价走势
13.2.3 【案例】汇丰银行采用SAS管理风险
13.2.4 【案例】Kabbage用大数据开辟新路径
13.2.5 【案例】大数据时代信用卡该怎么玩
第14章 交通：畅通无阻的数据
14.1 交通行业大数据解决方案
14.1.1 5大日益突出的城市交通难题
14.1.2 大数据为交通难题开出的药方
14.1.3 大数据解决交通难题4大优势
14.1.4 如何应用大数据解决交通问题
14.1.5 大数据在智能交通行业的挑战
14.2 交通行业大数据应用案例
14.2.1 【案例】大数据解决波士顿堵车难题
14.2.2 【案例】谷歌街景带你在家环游世界
14.2.3 【案例】腾讯SOSO让地图更“真实”
14.2.4 【案例】用大数据APP缓解交通压力
14.2.5 【案例】ETC电子收费系统加大通行力
第15章 社会：用数据改变生活
15.1 教育领域大数据应用案例
15.1.1 【案例】大数据让在线教育变为现实
15.1.2 【案例】无孔不入的数字化学习平台
15.1.3 【案例】用云平台全面推进素质教育
15.1.4 【案例】美国政府用大数据改善教育
15.1.5 【案例】大数据有效地指导学生学习
15.1.6 【案例】用大数据管理上海大学招生
15.2 体育领域大数据应用案例
15.2.1 【案例】Nike记录运动中的数据价值
15.2.2 【案例】大数据助力NBA赛事全过程
15.2.3 【案例】大数据颠覆网球的游戏规则
15.2.4 【案例】从大数据中获得宝贵洞察力
15.2.5 【案例】用预测分析软件来防止受伤
15.2.6 【案例】普通球迷也能成为分析专家
15.3 影音媒体大数据应用案例
15.3.1 【案例】《爸爸去哪儿》成口碑之王
15.3.2 【案例】用大数据来挖掘《小时代》
15.3.3 【案例】《纸牌屋》变革传统电视业
15.3.4 【案例】《纽约时报》让报纸智能化
15.3.5 【案例】大数据带来逼真的影视特效
15.4 生活中的大数据应用案例
15.4.1 【案例】大数据让你的生活更智能
15.4.2 【案例】数据能够开口说话当红娘
15.4.3 【案例】大数据保障人身财产安全
15.4.4 【案例】用大数据安全保管门钥匙
15.4.5 【案例】地图APP成为生活好助手

前言/序言

　　写作驱动
　　（1）基本概念：大数据是指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据，一般以“太字节”（terabyte，TB）为单位。大数据之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大价值”和“大发展”，使我们逐渐走向创新社会化的新信息时代。
　　（2）市场规模：根据IDC（国际数据公司）的统计，2011年全球数据总量已经达到1.8ZB（1ZB等于1万亿GB，1.8ZB也就相当于18亿个1TB移动硬盘的存储量），而这个数值还在以每两年翻一番的速度增长，预计到2020年全球将拥有35ZB的数据量，增长近20倍。据统计，2012年市场规模达到4。5亿元，2014年还将持续发酵，未来三年有望突破40亿元，2016年有望达到百亿规模。
　　（3）市场

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