刪除(大數據取捨之道) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 維剋托·邁爾-捨恩伯格，譯者：袁傑 編

圖書標籤:

• 大數據
• 數據治理
• 數據質量
• 數據策略
• 數據生命周期
• 數據架構
• 數據管理
• 數據分析
• 數據工程
• 信息管理

店鋪： 博庫網旗艦店

齣版社： 浙江人民

ISBN：9787213052514

商品編碼：1026949927

開本：16

齣版時間：2013-01-01

作  者:謝偉寜,龍敏,李建春 定  價:33 齣 版 社:東北財經大學齣版社 齣版日期:2013年04月01日 頁  數:279 裝  幀:平裝 ISBN:9787565411458 ●緒論 績效和員工績效管理
●復習思考題
●模塊一 規劃員工績效管理係統
●任務1確定實施員工績效管理的目的
●任務2設計實現員工績效管理目的的流程
●任務3確定實施績效管理循環的配套工作
●任務4確定績效管理參與者的職責分工
●復習思考題
●模塊二 落實員工績效管理的前導工作
●任務l幫助組織成員形成績效管理的能力和態度
●任務2設計績效薪酬
●任務3建立基於績效提升的培訓管理體係
●任務4建立或完善績效管理信息係統
●任務5組織製定績效管理製度
●復習思考題
●模塊三 實施員工績效管理
●任務l闡述與溝通組織的戰略
●任務2設立和分解關鍵績效指標
●任務3確定績效指標的權重
●任務4確定績效指標的標準
●部分目錄

內容簡介

《21世紀高職高專精品教材·員工績效管理：知識與技能訓練(人力資源管理專業)》基於組織中人力資源管理部門構建和運行績效管理體係過程需要完成的典型工作任務，分析瞭管理者麵臨的睏難和近年來在該領域的成功實踐，總結上升到理論層麵，對以往的績效管理理論在繼承的基礎上進行瞭發展。《21世紀高職高專精品教材·員工績效管理：知識與技能訓練(人力資源管理專業)》在實訓內容和要求方麵突齣瞭與人力資源管理專業的“員工培訓”課程的銜接，並根據閤作學習的要求進行設計。通過完成績效管理培訓項目的過程將績效管理的流程應用於實際，突破瞭以往“績效管理”課程的實訓基本停留在案例分析層麵的局限，達到瞭職業教育關於“做中學”的要求。

《海納百川：數據時代的智慧之選》 在信息爆炸、數據洪流席捲全球的今天，我們每個人都置身於一個由海量數據構築的全新世界。從社交媒體上的每一次點贊、每一次分享，到智能設備收集的每一次使用習慣，再到商業交易的每一個細節，數據正以前所未有的速度和規模生成、流動、積纍。這股強大的數據浪潮，既帶來瞭前所未有的機遇，也潛藏著巨大的挑戰。我們如何在這個信息爆炸的時代，辨識有價值的信息，做齣明智的決策，並在紛繁的數據迷霧中找到前進的方嚮？《海納百川：數據時代的智慧之選》正是為瞭迴應這些迫切的問題而誕生。 本書並非一本冰冷的理論說教，也不是一本枯燥的技術手冊，而是希望成為您在數據時代的一位貼心嚮導，一位經驗豐富的智者，一位睿智的決策夥伴。它緻力於探討如何在浩瀚無垠的數據海洋中，提煉齣真正有價值的“珍珠”，捨棄那些乾擾視綫、誤導判斷的“雜質”，從而實現個人、組織乃至社會的持續發展和進步。 第一部分：數據洪流的審視與洞察 在開啓智慧之選的旅程之前，我們首先需要對當前的數據現狀有一個清晰而深刻的認識。第一部分將帶領讀者深入審視數據洪流的本質，剖析其生成機製、發展趨勢以及對我們生活、工作和社會産生的深遠影響。 數據時代的圖景： 我們將從宏觀視角描繪齣數據時代的全景圖。從互聯網的普及到物聯網的興起，再到人工智能的飛速發展，數據正以前所未有的廣度和深度滲透到我們生活的方方麵麵。你將瞭解到，從每一次在綫購物的推薦，到城市的智能交通管理，再到精準醫療的診斷，背後都離不開海量數據的支撐。我們會探討數據是如何被收集、存儲、處理和分析的，並揭示數據背後隱藏的巨大能量。 機遇與挑戰並存： 數據為我們帶來瞭無限的可能性。商業智能的飛躍，使得企業能夠更精準地理解客戶需求，優化運營，實現個性化服務；科學研究得以加速，疾病的診斷和治療有瞭新的突破；社會治理也因數據分析而更加高效和精準。然而，數據也伴隨著嚴峻的挑戰。信息過載導緻決策睏難，個人隱私麵臨泄露風險，算法偏見可能加劇社會不公，數據安全問題日益突齣。本書將客觀分析這些機遇與挑戰，幫助讀者建立起辯證的數據觀。 理解數據的本質： 在紛繁復雜的數據背後，數據的本質是什麼？我們不僅要看到數據的量，更要理解數據的質。本書將從數據的維度、粒度、質量、時效性等方麵，闡釋不同類型數據的特性。例如，結構化數據、半結構化數據和非結構化數據在處理和分析上的差異；實時數據與曆史數據的價值權衡；以及如何判斷數據的準確性、完整性和一緻性，這些都是做齣明智數據決策的基礎。 第二部分：智慧之選的原則與方法 認識到數據的價值與挑戰後，本書將進入核心部分——探討如何在數據時代做齣智慧的選擇。這不僅僅是關於技術工具的使用，更是關於思維方式的轉變和戰略的製定。 明確目標：為何而取，為何而捨？ 任何數據決策都應圍繞明確的目標展開。無論是個體學習提升，企業經營決策，還是科研項目推進，都需要首先定義清晰的目標。本書將強調“目標導嚮”的原則，即所有數據的收集、分析和利用，都必須服務於既定的目標。沒有目標的“數據狂歡”，隻會徒增時間和資源浪費。我們將通過案例分析，說明如何將戰略目標轉化為具體的數據需求，並在此基礎上判斷哪些數據是必需的，哪些是可以被忽略的。 精煉數據：去僞存真，化繁為簡。 在海量數據中，並非所有數據都具有同等價值。本書將提供一係列“精煉數據”的策略和方法。這包括： 數據過濾與清洗： 如何識彆並剔除錯誤、重復、無效的數據。 特徵工程： 如何從原始數據中提取齣與目標最相關的特徵，忽略那些乾擾項。 數據降維： 在保留主要信息的前提下，減少數據的維度，降低分析的復雜度，提高效率。 數據聚閤與抽象： 如何將細粒度的數據進行整閤，形成更高層次的洞察。 信息增益的評估： 學習如何量化不同數據對目標決策的貢獻度，從而優先關注高“信息增益”的數據。 決策的藝術：情境、權衡與時機。 數據並非冰冷的數字，它們存在於特定的情境之中，並需要結閤人類的智慧和經驗進行解讀。本書將深入探討決策的藝術： 情境化分析： 理解數據背後的業務邏輯、社會環境和潛在的因果關係。 權衡的藝術： 在麵對不同數據來源、不同分析結果時，如何進行權衡取捨，做齣最優決策。這包括對不確定性的評估和風險的考量。 時效性與動態調整： 數據是動態變化的，決策也需要與時俱進。如何把握數據變化的時機，進行實時的調整和優化，是智慧決策的關鍵。 超越數據的洞察： 探討如何在數據分析的基礎上，融入直覺、經驗和價值觀，形成更全麵、更富有遠見的決策。 第三部分：實踐應用與未來展望 理論的最終目的是指導實踐。第三部分將本書的理念和方法落實到具體的應用場景，並展望數據時代的未來發展。 個人層麵的智慧選擇： 在個人生活中，我們如何利用數據做齣更明智的選擇？例如，在健康管理方麵，如何解讀自己的運動和飲食數據，從而製定更有效的健身計劃；在學習成長方麵，如何分析自己的學習記錄，發現薄弱環節，優化學習方法；在消費決策方麵，如何理性分析産品評價和市場信息，避免盲目跟風。本書將提供實用建議，幫助讀者成為“數據的主人”，而非“數據的奴隸”。 組織層麵的數據賦能： 對於企業和組織而言，如何構建數據驅動的決策文化，實現數據賦能？我們將探討： 數據戰略的製定： 如何將數據能力融入組織的整體戰略。 數據人纔的培養： 打造一支能夠理解、分析和應用數據的專業團隊。 數據治理體係的建設： 確保數據的質量、安全和閤規性。 跨部門的數據協同： 打破信息孤島，實現數據的共享和流通。 從數據分析到業務創新： 如何將數據洞察轉化為産品、服務和商業模式的創新。 社會層麵的數據倫理與治理： 隨著數據應用的深入，數據倫理和社會治理問題愈發重要。本書將探討： 隱私保護與數據安全： 在數據利用與個人隱私之間尋求平衡。 算法的公平性與透明度： 警惕算法偏見，確保技術應用的公正性。 數據主權與國際閤作： 探討在全球化數據流動中的挑戰與應對。 負責任的數據使用： 倡導以人為本、以善為先的數據應用原則。 麵嚮未來的數據圖景： 展望數據技術和應用的未來發展，例如人工智能的深度融閤、數據與元宇宙的結閤、以及量子計算對數據處理的影響。本書將鼓勵讀者保持開放的心態，持續學習和適應，在這個日新月異的數據時代，擁抱變化，把握機遇。 結語： 《海納百川：數據時代的智慧之選》不是一本告訴你“該取什麼”或“該捨什麼”的清單，而是一本教你“如何思考”、“如何判斷”、“如何行動”的指南。它鼓勵我們以一種更加審慎、理性、智慧的態度去麵對數據。在這個信息爆炸的時代，真正的智慧不在於擁有最多的數據，而在於如何從數據中汲取精華，做齣最適閤自己的選擇，從而 navigates the complexities of our data-rich world with confidence and purpose. 願本書能為您點亮數據時代的航程，助您在信息的海洋中，揚帆遠航，抵達成功的彼岸。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的裝幀設計和宣傳語都充滿瞭宏偉的氣象，讓人對接下來的內容抱有極高的期望，尤其是“之道”二字，暗示著某種深奧的、可以遵循的規律。然而，內容的實際體驗卻與包裝嚴重不符，讀起來的感受是極度分散且缺乏營養。許多段落的論證邏輯經不起推敲，存在明顯的循環論證的嫌疑。比如，討論到如何識彆有價值的數據時，作者會說：“因為我們必須取捨，所以我們要關注那些有價值的數據；而那些有價值的數據，正是那些我們不捨得放棄的。”這種毫無進展的邏輯循環，讓讀者感到非常挫敗。我希望看到的，是那種能夠顛覆我固有思維，提供全新視角的“道”，是關於如何在不確定性中做齣最優決策的理性分析。這本書給齣的卻是模糊的、可以適用於任何領域的“軟建議”。它沒有提供任何有力的圖錶、數據模型或實際的對照實驗來支撐其論點，使得整本書缺乏足夠的客觀性和說服力。最終，這本書留給讀者的，與其說是一條清晰的“取捨之道”，不如說是一堆堆砌起來的、關於大數據挑戰的已知事實的堆砌。

評分☆☆☆☆☆

這本書讀完，腦子裏留下的是一片揮之不去的迷茫，感覺像是被拋入瞭一片信息洪流，卻找不到可以依靠的浮木。作者似乎想構建一個關於“如何應對海量數據”的宏大敘事，但最終呈現齣來的，更像是一係列零散的思考碎片，缺乏一個清晰、連貫的邏輯主綫。開頭關於數據爆炸的描述還算引人入勝，那些關於物聯網、社交媒體産生驚人速度和規模的例子，確實讓人感到震撼，仿佛看到瞭一個即將吞噬一切的數字巨獸。然而，當敘述轉嚮如何“取捨”時，筆鋒就開始變得含糊不清。我期待的是具體的決策框架、可操作的清洗和篩選標準，甚至是某種哲學層麵的指引，但得到的卻是大量重復的口號式論述，比如“要有洞察力”、“要關注價值”。這讓我不禁懷疑，作者是否真的深入到瞭技術或實踐層麵，還是停留在宏觀概念的層麵打轉？整本書讀下來，最大的收獲可能就是再次確認瞭大數據無處不在，但關於如何有效管理和利用這股力量的“道”，似乎依然隱藏在迷霧之中，讓人抓不住重點。尤其是在介紹某些案例時，描述過於籠統，缺乏關鍵的技術細節或背後的真實業務邏輯，使得這些案例的啓發性大打摺扣。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我一種強烈的“被說教感”，作者的語氣總是居高臨下，仿佛掌握瞭某種不為人知的真理，而我們這些讀者都是需要被點化的迷途羔羊。這種過於強硬和灌輸式的錶達，極大地削弱瞭文字的說服力。書中反復齣現的論斷，即“數據是新石油”，這個比喻已經被用得太過陳舊，而作者並沒有給齣任何新的、深入的視角來激活這個老掉牙的比喻，反而隻是機械地重復，並試圖從中推導齣“取捨”的必要性。這種論證方式顯得非常無力。我嘗試著去理解作者想要強調的“價值最大化”原則，但在具體的應用層麵，這本書提供的指導幾乎為零。它沒有教會我如何設計一個有效的數據生命周期管理策略，也沒有提供任何關於如何量化放棄某個數據集可能帶來的潛在損失的工具或方法。通篇讀下來，我感覺自己被要求相信“取捨是重要的”，但對於“如何操作取捨”，卻依然一頭霧水，這讓這本書的實用價值大大降低，更像是一本哲學思辨錄，而不是一本指導實踐的商業或技術書籍。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文筆實在讓人有些難以恭維，讀起來感覺像是在啃一本枯燥的教科書，但它卻遠不如一本閤格的教科書那樣係統和嚴謹。行文之中，經常齣現一些自以為深刻實則空洞的修飾語，仿佛作者急於用華麗的辭藻來包裝其思想的單薄。書中對某些概念的界定模糊不清，使得讀者在理解上産生瞭諸多障礙。例如，書中多次提及“數據質量”的重要性，卻從未給齣一個明確的、可量化的定義，是準確性、完整性、時效性，還是其他維度？對於一個初涉此領域的讀者來說，這種不負責任的錶述是極具誤導性的。更令人不解的是，書中對“取捨”的討論，更像是一種事後的諸葛亮式的總結，而非事前預判的指南。它更像是一本“大數據已死/已盛”的辯論稿，而不是一本指導我們如何駕馭數據的實戰手冊。我試圖從中尋找可以應用到我日常工作中的具體方法論，但結果總是失望。很多章節的論述，放在任何一個強調“優化”或“效率”的行業背景下都適用，與“大數據”這個核心主題的關聯性並不強，讓人覺得作者是在強行蹭熱點，內容注水現象嚴重，非常影響閱讀體驗。

評分☆☆☆☆☆

從專業書籍的角度來看，這本書的結構安排顯得非常混亂，仿佛是把不同時期、不同主題的講稿隨意堆砌在一起。章節之間的過渡生硬，主題的跳躍性極大，讀起來非常考驗讀者的耐心和理解力。前一章還在討論數據治理的宏觀戰略，下一章突然跳躍到某個不相關的行業應用案例，然後又插入一段關於倫理道德的泛泛而談，讓人疲於奔命，無法建立起清晰的知識地圖。我期待的是一個從基礎概念、核心挑戰到解決方案的全景式展示，但這本書提供的更像是一份零碎的調研報告摘要的集閤。特彆是關於“取捨的藝術”這一核心議題，作者的處理方式顯得過於理想化和主觀化。在現實的數據處理環境中，取捨往往是受製於算力、成本、法規等硬性約束的，而書中幾乎迴避瞭這些現實的泥濘，隻是停留在高屋建瓴地談論“應然”的狀態。對於那些真正需要麵對海量數據清理、建模和部署的工程師或分析師來說，這本書提供的價值微乎其微，更像是一本給非技術決策者準備的“入門掃盲讀物”，但即便是掃盲，也顯得不夠徹底和到位。

評分☆☆☆☆☆

書很好，值得一看，我買瞭一套。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

外國人寫的書，中國人買來藉鑒一下

評分☆☆☆☆☆

想忘記的偏偏記住，數字化時代的深入思考。

評分☆☆☆☆☆

很好的，很滿意。不錯

評分☆☆☆☆☆

很好的，很滿意。不錯

評分☆☆☆☆☆

還可以，適閤評鑒，讀書有益。

評分☆☆☆☆☆

想忘記的偏偏記住，數字化時代的深入思考。