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大數據實戰

  • 作者：(美)大衛·斯蒂芬森|譯者:邵真
  • 出版社：中國人民大學
  • ISBN：9787300271927
  • 出版日期：2019/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：218
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    本書包括兩大部分。
    第一部分關注大數據技術本身，共分為五章：第1章介紹了大數據的起源和基本概念，讓讀者了解大數據的重要性及其發展趨勢；第2章以IBM所開發的深藍電腦打敗國際象棋世界冠軍以及AlphaGo打敗圍棋世界冠軍作為開篇案例，引出了人工智慧和機器學習的概念，闡述了人工智慧的起源及其發展；第3章和第4章通過塔吉特超市和《華盛頓郵報》的真實案例，闡述了大數據在精準預測、營銷和客戶關係管理方面所扮演的重要角色；第5章介紹了大數據生態系統的概念，並結合雲計算模式的概念，闡述了大數據分析中硬體資源和軟體資源開源的重要性。
    第二部分介紹了大數據生態系統與企業運營和業務戰略的關聯，共分為六章：第6章和第7章從企業客戶、產品性能、競爭對手和外部環境四個方面闡述了大數據技術如何幫助企業更好地制定並調整業務戰略；第8章和第9章關注大數據分析技術的實施，闡述了企業如何有效地選擇數據分析模型和分析方法、硬體資源和軟體資源來支持業務戰略，以獲取競爭優勢；第10章關注大數據團隊的組建，介紹了平台工程師、數據工程師、業務分析師和演算法專家等與大數據分析相關的職位及其工作職責；第11章關注大數據治理，闡述了大數據隱私準則、數據保護和規範遵守等相關的概念；第12章通過IBM開發的人工智慧應用程序在醫療診斷中失敗的案例，闡述了傳統企業向數據驅動型企業轉型時需要注意的事項。
作者介紹
(美)大衛·斯蒂芬森|譯者:邵真
目錄
第一部分  大數據揭秘
  第1章  大數據的故事
    到了21世紀初，是什麼發生了改變
    數據為什麼變得這麼多
    產生數字化數據設備的廣泛應用
    正在迅速下降的磁碟存儲成本
    RAM成本的直線下降
    處理能力成本的直線下降
    為什麼大數據成為如此火熱的話題
    成功的大數據先驅者
    開源軟體為軟體開發人員提供了競爭環境
    雲計算讓啟動和擴展計劃變得更加容易
    小貼士
    問題
  第2章  人工智慧、機器學習和大數據
    什麼是人工智慧和機器學習
    人工智慧的起源
    為何近來人工智慧又再次興起
    人造神經網路和深度學習
    人工智慧如何幫助分析大數據
    一些謹慎的話
    小貼士
    問題
  第3章  為什麼大數據有用
    全新的數據使用方式
    一種新的數據思維方式
    遵循數據驅動的方法
    更強的數據工具
    小貼士
    問題
  第4章  大數據分析的應用案例
    A/B測試
    推薦引擎/下一個最佳購物建議
    預測：需求和收入
    節省IT成本
    市場營銷
    社交媒體
    定價
    客戶維繫/客戶忠誠度
    購物車棄置管理（實時）
    轉化率優化
    商品定製化（實時）
    重新定位（實時）
    詐騙檢測（實時）
    減少客戶流失
    預測維護
    供應鏈管理
    顧客終身價值
    線索評分
    人力資源

    情緒分析
    小貼士
    問題
  第5章  理解大數據生態系統
    什麼讓數據變「大」
    分散式數據存儲
    分散式計算
    快速數據/流數據
    霧計算/邊緣計算
    開源軟體
    許可
    代碼分發
    開源的好處
    大數據中的開源軟體
    雲計算
    小貼士
    問題
第二部分  將大數據生態系統應用到組織中
  第6章  大數據如何指導組織戰略
    你的客戶
    獲取數據
    使用數據
    你的競爭者
    外部的因素
    你的產品
    小貼士
    問題
  第7章  形成大數據和數據科學的戰略
    項目團隊
    啟動會議
    啟動輸出
    範圍界定階段
    小貼士
    問題
  第8章  實施數據科學——分析、演算法和機器學習
    四種分析方法
    模型、演算法和黑箱
    人工智慧和機器學習
    分析軟體
    分析工具
    敏捷分析
    小貼士
    問題
  第9章  選擇技術
    交付給最終用戶
    選擇技術時需要考慮的方面
    小貼士
    問題
  第10章  組建團隊
    數據科學家

    你需要的數據角色
    領導力
    僱用數據團隊
    大規模招聘和收購創業公司
    外包
    對於小型公司而言
    小貼士
    問題
  第11章  數據治理與法律遵從
    個人數據
    數據科學和隱私披露
    數據治理
    治理報告
    小貼士
    問題
  第12章  在組織中成功部署大數據
    我們的項目為何失敗了
    總結
    小貼士
    問題
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