为数据而生

为数据而生

大数据创新实践

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作品简介

在大数据概念如此流行的今天,为什么要读这本书?中国大数据领军人、大数据创新与实践一线专家、百万级畅销书《大数据时代》中文版译者周涛,耗时三年,将海量真实案例披沙拣金呈现给广大读者。在本书中,您将看到大数据在智慧交通系统、个性化医疗、智慧学校以及金融和商业等领域的中国式创新实践,并为未来大数据的发展提供有可行性的路径指南。

什么样的人才能在下一个时代生存和发展?大数据3.0时代我们究竟要做些什么?数据交易如何让数据资源成为汇聚之地?每个企业又该如何成为大数据企业?周涛教授通过真实案例告诉读者:拥有大数据的理念,能够掌握数据和运用数据的人和企业,才能在“一切都被记录,一切都被分析”的数据化时代得以生存。无论现在从事什么行业,即便不能掌握一项特定的数据技术,了解大数据的理念、培养大数据的思维模式是非常重要的。学会用数据说话,用数据分析的结果来证明“哪个更好,哪个更坏”并指导我们作出正确决策。

这不是坚硬的学术专著,而是一部柔软的情怀之书!没有晦涩的文辞,枯燥的说教,字里行间洋溢着浓浓的数据情怀和拳拳的责任之心。周涛教授讲述了很多在大数据领域努力拼搏,希望有所创新的中国人的故事,相信这些故事背后的理念、技术和精神能够唤起更多年轻的创新者,为我们民族的复兴作出自己的贡献。

周涛,2015年度十大科技创新人物、百万级畅销书《大数据时代》中文版译者、中国大数据领军人。

作品目录

  1. 自序
  2. 什么样的人才能在下一个时代生存和发展
  3. 用数据说话,做最棒的魔法师
  4. 作出让世界尊重的原始创新
  5. Part1 大数据时代,用数据说话
  6. 01 从万物皆数到万事皆数 BIG DATA INNOVATION
  7. 主动或被动,我们都是数据贡献者
  8. 一切都被记录,一切都被分析
  9. 四大方面,让数据指数级增长
  10. 02 从十数九表到数态万千 BIG DATA INNOVATION
  11. 结构化数据
  12. 非结构化数据
  13. 03 从隔水相望到阡陌交通 BIG DATA INNOVATION
  14. 地点数据
  15. 个人数据
  16. 数据与数据,1+1远大于2
  17. 04 大数据驱动新工业革命 BIG DATA INNOVATION
  18. 计算:第三次工业革命的新能源
  19. 数据:第三次工业革命的新材料
  20. 证析:第三次工业革命的先进工艺技术
  21. 个性化:大数据时代最显著的商业特征
  22. Part2 大数据1.0:分析
  23. 05 统计呈现洞见 BIG DATA INNOVATION
  24. 抓出非法的MCC套用
  25. 打击“电老鼠”
  26. “抓获”过度医疗和骗保行为
  27. 识别社交网络中的垃圾用户
  28. 新浪微博面临的三大问题
  29. 快递员的通话记录蕴藏哪些商机
  30. 付费节目点播最多的是什么
  31. 06 关联蕴含价值 BIG DATA INNOVATION
  32. 关联规则挖掘
  33. 协同过滤
  34. 关联分析是寻找因果关系的利器
  35. 07 预测指导决策 BIG DATA INNOVATION
  36. 点击购买类预测
  37. 基于移动轨迹的位置预测
  38. 链路预测
  39. 大数据预测的主流方法是什么
  40. Part3 大数据2.0:外化
  41. 08 寻求外部数据的帮助 BIG DATA INNOVATION
  42. 从行为数据预测学生考试成绩
  43. 从食堂打卡记录中“定位”孤独人群
  44. 从社会计量标牌洞察人力资源管理
  45. 预测离职率和升职率
  46. 行为数据让非法集资无所遁形
  47. 09 自身数据的外部价值 BIG DATA INNOVATION
  48. 45个关键词实时预测流感趋势
  49. 阿里巴巴的“淘CPI”指数
  50. 10 机器学习,数据外化最神奇的利器 BIG DATA INNOVATION
  51. 机器学习三板斧1:特征
  52. 机器学习三板斧2:模型
  53. 机器学习三板斧3:融合
  54. Part4 大数据3.0:集成
  55. 11 数据交易:数据资源的汇聚地 BIG DATA INNOVATION
  56. 科研数据共享
  57. 政府数据开放
  58. 全国可流通数据的目录体系
  59. 12 数据城堡:数据人才的竞技场 BIG DATA INNOVATION
  60. KaggIe,数据科学之家
  61. 数据城堡,KaggIe模式的中国尝试者
  62. 13 创新工厂:数据技术的嘉年华 BIG DATA INNOVATION
  63. 大数据创业公司的困境
  64. 大型传统企业信息化的难题
  65. 构建大数据挖掘平台
  66. 建设大数据创新工厂
  67. 结束语
  68. Step1.全面数据化
  69. Step2.整理数据资源,建立数据标准,形成管理规范
  70. Step3.建设数据管理平台
  71. Step4.建立海量数据的深入分析能力
  72. Step5.建设外部数据的战略储备
  73. Step6.建立数据的外部创新能力
  74. Step7.推动自身数据的开放与共享
  75. Step8.数据产业的战略投资布局
  76. 致谢
  77. 湛庐,与思想有关……
载入中

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