大数据实战——大数据、数据科学和人工智能在商务决策中的应用
￥49.00定价
作者： 大卫·斯蒂芬森
出版时间：2019年9月
出版社：中国人民大学出版社
- 中国人民大学出版社
- 9787300271927
- 1-1
- 277971
- 2019年9月
- 150
- 240
- TP274
内容简介
大数据远不止于简单的数据和技术，大数据更侧重于其在商业、科学和社会等领域的应用。
本书基于作者近20年大数据领域的咨询经验，分析了大数据的来源，数据范式的改变，人工智能、机器学习与大数据的关系等；通过对大数据相关的工具、应用和处理方法的总结，构建了一套大数据应用方法和体系，帮助人们构建大数据生态系统、形成大数据组织战略、选择模型和数据库、为大数据解决方案选择合适的技术、组建大数据团队等；还阐述了隐私原则、数据保护、监管合法性和数据治理等议题，并通过案例分析了因使用数据不当而陷入困境的公司；*后，结合一个备受瞩目的项目失败案例，阐述在组织中成功部署大数据应用的*实践，以及在如何使组织转型为数据驱动、如何在组织中部署数据分析人员、如何有效地使用资源以整合数据方面给出建议。
本书基于作者近20年大数据领域的咨询经验，分析了大数据的来源，数据范式的改变，人工智能、机器学习与大数据的关系等；通过对大数据相关的工具、应用和处理方法的总结，构建了一套大数据应用方法和体系，帮助人们构建大数据生态系统、形成大数据组织战略、选择模型和数据库、为大数据解决方案选择合适的技术、组建大数据团队等；还阐述了隐私原则、数据保护、监管合法性和数据治理等议题，并通过案例分析了因使用数据不当而陷入困境的公司；*后，结合一个备受瞩目的项目失败案例，阐述在组织中成功部署大数据应用的*实践，以及在如何使组织转型为数据驱动、如何在组织中部署数据分析人员、如何有效地使用资源以整合数据方面给出建议。
目录
目录第一部分大数据揭秘第1章大数据的故事到了21世纪初，是什么发生了改变数据为什么变得这么多产生数字化数据设备的广泛应用正在迅速下降的磁盘存储成本RAM成本的直线下降处理能力成本的直线下降为什么大数据成为如此火热的话题成功的大数据先驱者开源软件为软件开发人员提供了竞争环境云计算让启动和扩展计划变得更加容易小贴士问题第2章人工智能、机器学习和大数据什么是人工智能和机器学习人工智能的起源为何近来人工智能又再次兴起人造神经网络和深度学习人工智能如何帮助分析大数据一些谨慎的话小贴士问题第3章为什么大数据有用全新的数据使用方式一种新的数据思维方式遵循数据驱动的方法更强的数据工具小贴士问题第4章大数据分析的应用案例A/B测试推荐引擎/下一个最佳购物建议预测:需求和收入节省IT成本市场营销社交媒体定价客户维系/客户忠诚度购物车弃置管理（实时）转化率优化商品定制化（实时）重新定位（实时）诈骗检测（实时）减少客户流失预测维护供应链管理顾客终身价值线索评分人力资源情绪分析小贴士问题第5章理解大数据生态系统什么让数据变“大”分布式数据存储分布式计算快速数据/流数据雾计算/边缘计算开源软件许可代码分发开源的好处大数据中的开源软件云计算小贴士问题第二部分将大数据生态系统应用到组织中第6章大数据如何指导组织战略你的客户获取数据使用数据你的竞争者外部的因素你的产品小贴士问题第7章形成大数据和数据科学的战略项目团队启动会议启动输出范围界定阶段小贴士问题第8章实施数据科学?D?D分析、算法和机器学习四种分析方法模型、算法和黑箱人工智能和机器学习分析软件分析工具敏捷分析小贴士问题第9章选择技术交付给最终用户选择技术时需要考虑的方面小贴士问题第10章组建团队 数据科学家你需要的数据角色领导力雇用数据团队大规模招聘和收购创业公司外包对于小型公司而言小贴士问题第11章数据治理与法律遵从个人数据数据科学和隐私披露数据治理治理报告小贴士问题第12章在组织中成功部署大数据我们的项目为何失败了总结小贴士问题术语
