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大數(shù)據(jù)專家 小企業(yè)也能用好大數(shù)據(jù)圖書
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大數(shù)據(jù)專家 小企業(yè)也能用好大數(shù)據(jù)

"適合小企業(yè)的大數(shù)據(jù)讀物 "
  • 所屬分類:圖書 >管理>戰(zhàn)略管理  
  • 作者:【美】[Bernard] [Marr]
  • 產(chǎn)品參數(shù):
  • 叢書名:達(dá)人迷
  • 國際刊號(hào):9787115455031
  • 出版社:人民郵電出版社
  • 出版時(shí)間:2017-07
  • 印刷時(shí)間:2017-07-01
  • 版次:1
  • 開本:16開
  • 頁數(shù):--
  • 紙張:膠版紙
  • 包裝:平裝-膠訂
  • 套裝:

內(nèi)容簡(jiǎn)介

《大數(shù)據(jù)專家 小企業(yè)也能用好大數(shù)據(jù)》幫助你了解什么是真正的大數(shù)據(jù)——以及如何分析和使用大數(shù)據(jù),從而不斷改善你的企業(yè)。本書沒有讓人困惑的術(shù)語,作者通過一步步的指引和各種建議,幫助你從大數(shù)據(jù)中獲益。有了這本書的指導(dǎo),你會(huì)知道如何利用大數(shù)據(jù)來開發(fā)新訂單、開發(fā)新產(chǎn)品和新服務(wù);了解科技變化,建立牢固的基礎(chǔ),創(chuàng)建策略,做出明智的商業(yè)決策。

編輯推薦

1.圖書向你說明如何利用大數(shù)據(jù)了解社交網(wǎng)絡(luò)的用戶活動(dòng)和用戶交易; 2.圖書向你展示如何獲取、存儲(chǔ)、搜索、分享、分析以及視覺化分析; 3.圖書幫助你將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可以踐行的理念; 4.圖書幫助你了解大數(shù)據(jù)是什么,以及如何分析和使用它來改善業(yè)務(wù)。 你將了解技術(shù)變革以及如何利用大數(shù)據(jù)來開發(fā)新產(chǎn)品和服務(wù),制定策略,并做出更明智的業(yè)務(wù)決策。

作者簡(jiǎn)介

Bernard Marr是一位暢銷書作家,主講人,戰(zhàn)略咨詢顧問,KPI和大數(shù)據(jù)專家,現(xiàn)任Advanced Performance Institution首席執(zhí)行官。他被CEO雜志評(píng)選為頗具商業(yè)頭腦的領(lǐng)導(dǎo)者之一。他為世界上許多知名的機(jī)構(gòu)。出版過《智能大數(shù)據(jù)SMART準(zhǔn)則:數(shù)據(jù)分析方法、案例和行動(dòng)綱領(lǐng)》《關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)》等暢銷書籍。

目錄

目錄

及時(shí)部分大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí) 1

第1章小企業(yè)引入大數(shù)據(jù) 3

對(duì)所有企業(yè)(無論大小)來說,為何大數(shù)據(jù)如此重要? 3

走進(jìn)數(shù)字時(shí)代 4

了解運(yùn)用大數(shù)據(jù)的無限方法 5

大數(shù)據(jù)在小企業(yè)中的運(yùn)用 6

大數(shù)據(jù)的詳細(xì)信息 7

用4個(gè)“V”定義大數(shù)據(jù) 8

為什么稱為“大”數(shù)據(jù) 8

將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成大數(shù)據(jù) 9

數(shù)據(jù),無處不在 9

探討結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),以及內(nèi)部和外部數(shù)據(jù) 10

了解新的數(shù)據(jù)類型 11

大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵決策 12

了解內(nèi)在見解的價(jià)值 12

提高大數(shù)據(jù)技術(shù)和能力 13

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè) 14

讓大數(shù)據(jù)為自己所用 15

從制訂計(jì)劃開始 15

利用大數(shù)據(jù)改變決策方式 15

轉(zhuǎn)變企業(yè)經(jīng)營方式 16

第2章挖掘大數(shù)據(jù)的精髓 18

用4個(gè)“V”定義大數(shù)據(jù) 19

增加數(shù)據(jù)量 19

提高數(shù)據(jù)的速度 20

數(shù)據(jù)種類的劇增 20

判斷數(shù)據(jù)的真實(shí)性(Veracity) 21

引進(jìn)第五個(gè)“V”——價(jià)值(Value) 21

了解大數(shù)據(jù)如此熱門的原因 21

強(qiáng)大的預(yù)測(cè)能力 22

基于事實(shí)做出決策 22

挑戰(zhàn)因果關(guān)系 23

為何現(xiàn)在會(huì)出現(xiàn)充滿數(shù)據(jù)的云存儲(chǔ)呢? 26

管理比以往更多的存儲(chǔ)空間 26

加快網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行速度,促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展 27

利用更強(qiáng)大的新型分析技術(shù) 27

大數(shù)據(jù)未來發(fā)展如何? 28

迎接大數(shù)據(jù)的反作用力 28

鼓勵(lì)透明化和道德化 31

確保有附加價(jià)值 32

第3章識(shí)別大數(shù)據(jù)在小企業(yè)中的用途 33

摸透客戶心思,了解市場(chǎng)需求 34

多方位審視你的客戶 34

零售業(yè)更要將客戶作為重中之重 35

了解(并預(yù)測(cè))業(yè)內(nèi)趨勢(shì) 36

評(píng)估競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手 37

改善經(jīng)營方式 37

增進(jìn)內(nèi)部效率 38

對(duì)你的運(yùn)營模式提出挑戰(zhàn) 38

優(yōu)化供應(yīng)鏈 39

抓住核心業(yè)務(wù)的推動(dòng)因素 40

人才的招聘和管理 40

正確處理IT和安全的關(guān)系 41

轉(zhuǎn)換研發(fā)的方式 43

績(jī)效預(yù)測(cè) 43

解鎖數(shù)據(jù)集間的聯(lián)系 44

開放氣象數(shù)據(jù) 44

用大數(shù)據(jù)作為試驗(yàn)平臺(tái) 44

第二部分解壓大數(shù)據(jù) 47

第4章解壓多種數(shù)據(jù) 49

制定秩序:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 49

挖掘結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利弊 50

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)舉例 51

應(yīng)對(duì)雜亂數(shù)據(jù):非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 52

了解非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利弊 53

非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)示例 54

發(fā)現(xiàn)已有數(shù)據(jù)(內(nèi)部數(shù)據(jù)) 55

權(quán)衡內(nèi)部數(shù)據(jù)的利弊 56

內(nèi)部數(shù)據(jù)示例 56

獲取企業(yè)以外的數(shù)據(jù)(外部數(shù)據(jù)) 57

深入了解外部數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點(diǎn) 58

外部數(shù)據(jù)舉例 59

究竟什么類型的數(shù)據(jù)最適合自己 59

第5章發(fā)現(xiàn)新的數(shù)據(jù)類型 61

追蹤活動(dòng)數(shù)據(jù) 62

活動(dòng)數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點(diǎn) 63

活動(dòng)數(shù)據(jù)的使用 64

掌握活動(dòng)數(shù)據(jù) 65

偷聽會(huì)話 66

會(huì)話數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點(diǎn) 67

使用會(huì)話數(shù)據(jù) 67

掌握會(huì)話數(shù)據(jù) 69

對(duì)圖片和照片進(jìn)行描述 69

照片和視頻圖像數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點(diǎn) 70

使用照片和視頻圖像數(shù)據(jù) 71

著手打造照片和視頻圖像數(shù)據(jù) 72

以個(gè)人方式感知新數(shù)據(jù) 72

傳感器數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點(diǎn) 73

傳感器數(shù)據(jù)的使用 74

獲取傳感器數(shù)據(jù) 75

發(fā)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng) 75

第6章了解支撐大數(shù)據(jù)的技術(shù)變革 77

風(fēng)暴:為大數(shù)據(jù)的可能性添磚加瓦 78

“云”的概述 78

轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 79

潛入數(shù)據(jù)湖 80

革命性的分析技術(shù) 81

對(duì)分析的可能性進(jìn)行解構(gòu) 82

文本分析 82

語音分析 84

影像分析 84

視頻分析 85

數(shù)據(jù)挖掘 87

綜合分析 88

第三部分小企業(yè)迎來美好新世界 91

第7章著眼于見解價(jià)值 93

實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到見解,再到可行性信息的轉(zhuǎn)變 94

把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成見解 94

把見解變成可行性信息 95

為人和機(jī)器提供數(shù)據(jù) 96

將見解帶給所需之人 97

吸引眼球 97

讓見解更容易獲取并貫通 98

為機(jī)器提供它們所需的見解 99

了解機(jī)器學(xué)習(xí) 100

連接數(shù)據(jù)與機(jī)器 100

連接數(shù)據(jù)與進(jìn)程 101

第8章開發(fā)和獲取大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)力 104

大數(shù)據(jù)與技能短板的挑戰(zhàn) 104

企業(yè)所需的六大關(guān)鍵性大數(shù)據(jù)技能 105

數(shù)據(jù)分析 105

萌生創(chuàng)意 106

數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用 107

理解計(jì)算機(jī)科學(xué) 107

掌握商業(yè)知識(shí) 108

溝通見解 108

兩種截然不同的數(shù)據(jù)科學(xué)家 109

在企業(yè)內(nèi)部構(gòu)建大數(shù)據(jù)技能 110

開發(fā)現(xiàn)有人員 110

招聘新人 112

跳出框架想問題 113

尋求外部技能 114

挖掘服務(wù)供應(yīng)商 114

合作共贏 117

眾包人才 117

第9章構(gòu)建大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施 118

決斷大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施 118

基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵要素 119

評(píng)估現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施 119

預(yù)算內(nèi)的大數(shù)據(jù):引入“大數(shù)據(jù)即服務(wù)” 120

引進(jìn)大數(shù)據(jù)的四個(gè)層次 121

數(shù)據(jù)源層次 121

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層次 122

數(shù)據(jù)處理/分析層次 122

數(shù)據(jù)產(chǎn)出層次 122

獲取數(shù)據(jù) 122

收集自有數(shù)據(jù) 122

獲取外部資源 124

存儲(chǔ)大數(shù)據(jù) 124

理解Hadoop與映射規(guī)約 125

認(rèn)識(shí)Spark 126

其他考慮:數(shù)據(jù)所有權(quán)與安全 127

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為見解 127

數(shù)據(jù)處理與分析 128

了解Python 128

廣受歡迎的數(shù)據(jù)分析平臺(tái) 129

展示見解 131

認(rèn)真處理主要的數(shù)據(jù)輸出選項(xiàng) 131

可視化工具一覽 131

第四部分好戲上演!讓大數(shù)據(jù)為小企業(yè)效力 133

第10章打造大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略 135

決定怎樣利用大數(shù)據(jù) 135

利用大數(shù)據(jù)改善企業(yè)決策 136

利用大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變企業(yè)運(yùn)營 137

小而魅惑:怎樣避免事無巨細(xì)地收集 138

創(chuàng)建大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的關(guān)鍵步驟 139

大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的六大部件 140

構(gòu)建堅(jiān)實(shí)的企業(yè)大數(shù)據(jù)案例 143

第11章企業(yè)里的數(shù)據(jù)應(yīng)用——決策 146

以戰(zhàn)略起步 147

引進(jìn)“智能”戰(zhàn)略板 147

完成“智能”戰(zhàn)略板 148

在商業(yè)領(lǐng)域磨煉 149

確定你的“未解之題” 149

理解問題的力量 150

“智能”問題注意事項(xiàng) 151

找出解答問題的數(shù)據(jù) 152

忘記“囊中之物” 153

思考大與小 153

確定已經(jīng)擁有或可以獲取的數(shù)據(jù) 154

它是否以某種形式存在于某個(gè)地方? 154

內(nèi)部并非總意味著廉價(jià) 155

如需外部數(shù)據(jù) 155

弄清成本與付出是否合情合理? 155

數(shù)據(jù)的收集 156

決定由誰收集數(shù)據(jù) 156

決定何時(shí)收集 156

決定怎樣收集 157

數(shù)據(jù)的分析 157

內(nèi)部分析與外部分析的華麗對(duì)決 158

結(jié)合數(shù)據(jù)來改善和證實(shí)見解 159

見解的呈現(xiàn)與分布 159

溝通與見解可視化 160

牢記目標(biāo)受眾 160

儀表板與信息圖 161

將知識(shí)融入企業(yè) 163

做出正確的決定 163

未雨綢繆 163

第12章企業(yè)里的數(shù)據(jù)應(yīng)用——運(yùn)營 165

理解數(shù)據(jù)的作用 166

利用數(shù)據(jù)改善運(yùn)營流程 166

重塑企業(yè)模式 167

獲取所需數(shù)據(jù) 168

尋找外部數(shù)據(jù) 169

使用內(nèi)部數(shù)據(jù) 169

權(quán)衡成本與收益 169

進(jìn)行商業(yè)論證 170

提供替代性數(shù)據(jù)集 170

保障所有權(quán) 171

大數(shù)據(jù)即企業(yè)資產(chǎn) 171

確保權(quán)利與所有權(quán) 172

數(shù)據(jù)管理 172

尋找恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)存儲(chǔ) 172

確保數(shù)據(jù)安全 173

避免數(shù)據(jù)泄露 173

構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施與技術(shù) 174

評(píng)估基礎(chǔ)設(shè)施需求 174

打造基礎(chǔ)設(shè)施 175

測(cè)試與試運(yùn)營 175

運(yùn)營轉(zhuǎn)型 176

運(yùn)行起來 176

放眼未來 176

第13章為企業(yè)打造大數(shù)據(jù)文化 178

轉(zhuǎn)向事實(shí)型決策 178

促進(jìn)公司上下的認(rèn)同 179

強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的積極影響 180

讓數(shù)據(jù)影響戰(zhàn)略 180

人才管理 181

提升雇員滿意度 182

提高運(yùn)營效率 183

優(yōu)化商業(yè)流程 184

確定全新或額外的企業(yè)模式 187

第五部分幾個(gè)“十大” 189

第14章大數(shù)據(jù)需避免的十大錯(cuò)誤 191

數(shù)據(jù)搜集廣撒網(wǎng) 191

對(duì)上等數(shù)據(jù)情有獨(dú)鐘 192

直奔外部非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù) 192

困惑于現(xiàn)有數(shù)據(jù) 192

忽視小數(shù)據(jù) 193

盲目砸錢 193

大數(shù)據(jù)與戰(zhàn)略問題互不搭調(diào) 194

大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略沒有人盡其才 194

收集數(shù)據(jù)后卻“置之不理” 194

分析成果展示不盡人意 195

第15章免費(fèi)的大數(shù)據(jù)資源 196

Data.gov (美國政府?dāng)?shù)據(jù)) 196

美國普查局 197

歐盟公開數(shù)據(jù)大門 197

Data.gov.uk 197

Healthdata.gov 198

谷歌趨勢(shì) 198

Facebook圖譜 198

天氣數(shù)據(jù)來源 199

聯(lián)邦儲(chǔ)備局經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù) 199

谷歌地圖 200

第16章主要的大數(shù)據(jù)收集工具 201

智能手機(jī)GPS傳感器 201

智能手機(jī)加速度傳感器 202

遠(yuǎn)程信息處理系統(tǒng) 202

Wi-Fi信號(hào) 203

LinkedIn 203

Facebook 203

Twitter 204

機(jī)器傳感器 204

交易數(shù)據(jù) 205

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù) 205

關(guān)于作者 206

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