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车品觉著 著

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• 商业智能
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• 人工智能
• 数据科学

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 浙江人民出版社

ISBN：9787213072277

商品编码：10375135654

出版时间：2016-04-01

作  者:车品觉 著 著作 定  价:56.9 出 版 社:浙江人民出版社 出版日期:2016年04月01日 页  数:274 装  帧:平装 ISBN:9787213072277 ●前言 我在阿里的6年
●引言 忘掉大数据
●部分 从数据化运营到运营数据
●01 大数据，为什么很多人只会谈、不会做
●大数据从来不是免费的午餐
●人的断层
●模型数据从何而来
●更主动的管理，更多的创新
●数据化思考 问题就是答案
●02 大数据的本质就是还原用户的真实需求
●识别，让似是而非的行为数据串联起来
●价值，企业价值VS.客户价值
●场景，你知道当时所有的场景吗
●还原是一个瞄准器
●数据化思考 CEO 们关心哪3个数据
●03 “ 活”的数据才是大数据
●“活”做数据收集，抓住相关性
●“活”看数据指标，动态地使用数据
●数据化思考 别再做“碰巧游戏”
●04 全域大数据，大数据的颠覆者
●部分目录

内容简介

随着智能手机的大范围普及、物联网浪潮以及人工智能技术的爆发式发展，大数据在收集消费者全渠道行为、触发商业机遇等方面发挥了越来越重要的作用。而《决战大数据（大数据的关键思考升级版）》一书恰恰洞悉了大数据时代商业发展的本质。同时，车品觉根据其在阿里巴巴的多年经验，通过丰富的案例和通俗易懂的语言，从“养数据”到“用数据”，深入浅出地向我们揭开了阿里巴巴数据化运营和运营数据的神秘面纱。通过本书，车品觉告诉我们，在数据无限的时代，拥有数据化思维，才能改变商业的未来。
这是一部多方面展现智能时代数据思维构建之道的实战巨作，数据力决定竞争力的年代，不得不读！
车品觉 著 著作 车品觉，畅销书《决战大数据》作者，红杉资本中国基金专家合伙人，信标委大数据标准工作组副组长。
阿里巴巴集团前副总裁，首任阿里数据委员会会长；拥有十几年丰富的数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考及管理方式，对大数据未来趋势有独到的见解。亲自领导阿里数据团队在大数据实践领域取得了一系列重要成果，包括为阿里建立集团各事业群的业务及决策分析框架，开发智能化的数据产品，成立了驱动集团数据化的运营团队，成功发起了公共与专有数据资产管理体系，还发布了数据安全规范等。
现担任中国信息协会大数据分会副会长、中国计算机学会大数据专家委员会副主任、粤港信息化专家委员、中国计算数学学会第九届等

《决战大数据(升级版)》 一、 变革的浪潮：大数据时代下的机遇与挑战 我们正身处一个前所未有的信息爆炸时代，数据以前所未有的速度和规模涌现。每一次点击、每一次交易、每一次互动，都在为这个庞大的数据宇宙贡献一份力量。这股数据洪流，如同奔腾的巨浪，正在深刻地改变着我们理解世界、做出决策、乃至重塑商业格局的方式。我们不再仅仅是信息的被动接收者，更是数据生成和驱动的参与者。 大数据，这个看似抽象的概念，实则已渗透到我们生活的方方面面。从精准的个性化推荐，到城市交通的智能调度；从医疗健康领域的疾病预测，到金融风险的实时监控；从科学研究的突破性发现，到社会治理的精细化管理，大数据的力量无处不在，其影响之深远，已远超人们的想象。 然而，这股强大的变革力量并非没有门槛。海量数据的存储、清洗、分析和应用，需要全新的技术、工具和思维方式。如何从海量、异构、快速变化的数据中挖掘出有价值的信息，如何将这些信息转化为可执行的洞察，进而驱动业务增长和创新，成为摆在我们面前的共同挑战。企业面临着如何在激烈的市场竞争中，利用数据优势脱颖而出；个人则需要理解并掌握驾驭数据的能力，以适应这个正在被数据重塑的时代。 《决战大数据(升级版)》正是基于这样的时代背景，旨在带领读者深入理解大数据这一核心驱动力，并探索如何在实际应用中把握机遇、应对挑战。本书并非仅限于技术层面的罗列，更侧重于构建一套全面的认知框架，帮助读者理解大数据背后的逻辑、方法以及其在不同领域的实际应用价值。我们将一同踏上这场波澜壮阔的大数据之旅，洞悉其变革的力量，并学习如何在这个数据驱动的时代中，成为一名真正的“决战者”。 二、 数据炼金术：从海量到洞察的转化之道 数据的价值并非天然存在，而是需要经过精心的提炼和加工。如同炼金术士将卑微的金属转化为珍贵的黄金，大数据分析的核心在于如何从看似杂乱无章的海量数据中，萃取出具有指导意义的洞察。这其中涉及一系列关键的环节与技术。 首先，数据的获取与整合是基础。数据来源的多样性，如结构化数据（数据库中的表格）、半结构化数据（XML、JSON）和非结构化数据（文本、图像、音频、视频），使得数据的获取和统一变得复杂。本书将探讨如何构建高效的数据采集 pipeline，以及如何进行跨平台、跨系统的数据集成，为后续的分析奠定坚实的基础。 接着，数据的清洗与预处理是保证数据质量的关键。真实世界的数据往往充满“噪音”，如缺失值、异常值、重复项、格式不一致等。这些不干净的数据会严重影响分析结果的准确性。我们将深入了解各种数据清洗技术，如数据填充、异常值检测与处理、去重、标准化等，确保流入分析模型的数据是可靠且有代表性的。 然后，数据的存储与管理是应对海量数据挑战的基石。传统的数据库在处理TB甚至PB级别的数据时显得力不从心。本书将介绍分布式存储系统（如Hadoop HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）等解决方案，以及数据仓库、数据湖等概念，帮助读者理解如何高效、经济地管理海量数据。 数据的探索性分析（EDA）则是洞察的起点。在进行复杂的建模之前，通过可视化、统计方法等手段，初步了解数据的分布、特征、相关性，能够帮助我们发现潜在的模式和问题，指导后续的分析方向。我们将学习如何运用Python、R等工具进行EDA，并通过图表直观地展现数据特性。 三、 智能的引擎：大数据分析的核心技术与方法 海量数据的价值最终需要通过先进的分析技术来释放。大数据分析不再是简单的统计报表，而是借助机器学习、人工智能等技术，构建预测模型、发现隐藏关联、实现智能决策。 机器学习是大数据分析的核心驱动力。从监督学习到无监督学习，从分类到回归，从聚类到降维，本书将剖析各种主流的机器学习算法。例如，决策树和随机森林如何实现分类和回归？支持向量机（SVM）在处理高维数据时有何优势？K-Means等聚类算法如何发现数据中的隐藏分组？线性回归和逻辑回归为何是经典且实用的基础模型？神经网络和深度学习在图像识别、自然语言处理等领域又展现出怎样的强大能力？我们将不仅介绍算法的原理，更重要的是探讨它们在实际应用中的场景选择、模型训练、参数调优以及性能评估。 数据挖掘技术则致力于从大规模数据集中发现有价值的模式和知识。关联规则挖掘（如Apriori算法）如何在海量交易数据中找到商品之间的购买关联，从而指导商品陈列和营销策略？序列模式挖掘又如何在用户行为数据中发现行为轨迹的规律？ 自然语言处理（NLP）在大数据分析中扮演着越来越重要的角色，尤其是在处理文本数据时。从情感分析、文本分类到主题建模、机器翻译，NLP技术使得计算机能够理解和处理人类的语言。我们将探讨如何从用户评论、社交媒体内容、客服记录中提取有用的信息，为产品改进、市场洞察提供依据。 数据可视化是理解和传达分析结果的强大工具。复杂的模型和数据关系，通过直观的图表能够一目了然。本书将介绍多种可视化图表类型，以及如何使用Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn等工具，将数据洞察转化为易于理解和沟通的视觉语言，帮助决策者快速把握关键信息。 四、 智慧的实践：大数据在各行各业的应用范例 大数据并非空中楼阁，其真正的价值体现在各个行业的落地应用中。理解这些成功案例，能够激发我们的思考，并为自身的转型提供借鉴。 在电子商务领域，大数据分析驱动着个性化推荐系统，根据用户的浏览历史、购买记录、搜索偏好，精准推荐商品，显著提升转化率。同时，通过分析用户行为数据，优化网站布局、商品定价、促销活动，以及进行欺诈检测。 在金融服务行业，大数据在风险评估、反欺诈、客户细分、信贷审批、量化交易等方面发挥着至关重要的作用。通过分析海量的交易数据、用户行为数据，金融机构能够更准确地识别潜在的风险，制定更精细化的营销策略。 在医疗健康领域，大数据为疾病预测、个性化治疗、新药研发、公共卫生监测提供了强大的支持。通过分析电子病历、基因数据、可穿戴设备数据，可以实现对疾病的早期预警，为患者提供更精准的治疗方案，并推动医学研究的进步。 在制造业，大数据分析被用于优化生产流程、预测设备故障（预测性维护）、提高产品质量、优化供应链管理。通过对传感器数据、生产线数据进行实时监控和分析，企业可以降低生产成本，提高生产效率。 在城市管理方面，大数据在交通流量预测、公共安全、环境保护、能源管理等方面展现出巨大的潜力。通过分析来自交通摄像头、传感器、社交媒体等的数据，城市管理者可以更有效地调配资源，提升城市运行效率，改善居民生活质量。 此外，在零售、媒体、教育、农业等众多领域，大数据都在扮演着越来越重要的角色，催生出新的商业模式和增长点。本书将通过具体的案例分析，展示大数据如何赋能不同行业，解决实际问题，创造商业价值。 五、 构建大数据生态：技术、人才与战略的协同 成功驾驭大数据，并非仅仅掌握几项技术，而是一个系统工程，需要技术、人才和战略的协同发展。 技术基础设施是前提。选择合适的大数据技术栈，包括存储、计算、分析、可视化等工具，构建弹性、可扩展、安全的数据平台，是确保大数据项目顺利进行的基础。这涉及到对Hadoop、Spark、Flink、Kafka、Hive、HBase等技术的理解和选择。 人才培养是关键。大数据时代需要掌握数据科学、机器学习、数据工程、业务分析等多方面技能的复合型人才。企业需要建立数据团队，吸引和培养具备专业技能的分析师、工程师和科学家。同时，也要提升全体员工的数据素养，让数据思维成为企业文化的一部分。 战略规划是方向。大数据应用不能是零散的尝试，而应与企业的整体战略紧密结合。明确业务目标，识别关键数据需求，规划数据驱动的业务转型路径，才能真正发挥大数据的价值。这包括构建清晰的数据治理体系，确保数据的合规性、安全性和可靠性。 数据伦理与隐私保护是必须重视的环节。在大数据应用过程中，如何平衡数据利用与个人隐私保护，如何确保数据的公平和透明，是亟待解决的问题。本书将引导读者关注数据伦理规范，理解相关的法律法规，并思考如何在数据驱动的创新中，承担起相应的社会责任。 《决战大数据(升级版)》 提供了一个全面而深入的视角，帮助您理解大数据的核心概念、掌握关键技术、洞悉行业应用，并构建属于自己的大数据战略。无论您是技术开发者、业务决策者，还是对未来趋势充满好奇的学习者，这本书都将是您在这个数据驱动时代中，迎接挑战、把握机遇的得力助手。让我们一同踏上这场知识与实践的探索之旅，在数据的浪潮中，找到属于自己的方向，实现真正的“决战”。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，大数据是一个既令人兴奋又让人感到些许畏惧的领域，直到我遇到了“决战大数据(升级版)”。这本书真的颠覆了我之前的很多认知。它并非那种纯粹的技术手册，而是更像一位经验丰富的大数据专家，用他多年的实践经验，一点一点地为你揭示这个庞大世界的奥秘。书中的语言风格非常严谨又不失生动，作者在处理每一个细节点时都力求做到极致，无论是架构设计、算法选择，还是性能调优，都给出了非常详尽的指导。我尤其欣赏书中在讨论分布式计算、数据存储和处理框架时，所展现出的系统性思维。它不仅仅是列举了各种技术，而是清晰地阐述了它们之间的相互关系以及在不同场景下的适用性。升级版对云原生大数据技术和实时数据处理能力的关注，也让我看到了大数据技术发展的最新动向，这对于我规划未来的技术栈非常有帮助。阅读过程中，我时常会停下来思考，书中提出的问题以及解决方案，如何能应用到我目前的工作中。这本书让我感觉，大数据不再是一个遥远的概念，而是可以被理解、被驾驭，并且能够切实解决实际问题的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我可以说是一口气读下来的，完全停不下来！“决战大数据(升级版)”给我的感觉就是，它非常接地气，又非常有深度。作者在讲解每一个技术点的时候，都会引用大量实际案例，让你知道这些技术是怎么在现实世界中发挥作用的。比如，书中关于数据采集和清洗的部分，就详细描述了如何处理海量、异构、低质量的数据，这绝对是大数据项目中最头疼的部分之一，但通过书中提供的各种技巧和工具，感觉就没有那么可怕了。而且，作者的叙述方式非常清晰，循序渐进，即使是对新手来说，也不会感到 overwhelming。我特别喜欢书中关于数据分析和可视化的章节，它不只是教你使用工具，更重要的是教你如何从数据中提取有价值的洞察，如何把复杂的数据故事讲清楚，让非技术人员也能理解。升级版在机器学习和人工智能的应用方面也做了很多更新，这部分内容让我眼前一亮，感觉大数据真的已经渗透到人工智能的各个角落了。读完这本书，我感觉自己对大数据整个产业链条都有了一个更全面、更深刻的认识，也对未来的学习方向有了更明确的目标。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最初是被“决战大数据(升级版)”这个名字吸引的，感觉充满了挑战和决心。拿到书后，我并没有立刻投入到技术细节中，而是先粗略地浏览了一遍整体框架。给我印象最深刻的是，作者并没有把大数据仅仅描绘成一个技术堆砌的集合，而是将其置于整个商业战略的宏观视角下。书中很多章节都在探讨如何利用大数据驱动业务增长、优化用户体验、甚至预测市场趋势。这种“业务为先”的思路，对于我这样一个更偏向业务运营的读者来说，非常重要。它让我理解了技术背后的真正价值所在。虽然书中也详细介绍了各种技术原理和实现方法，但始终贯穿着“如何解决实际问题”的逻辑，这一点非常难得。我喜欢它在讲解复杂概念时，会穿插一些通俗易懂的比喻，让原本晦涩难懂的知识变得生动起来。而且，升级版在数据安全、隐私保护等大家日益关注的方面也做了更详尽的阐述，这在当下信息爆炸的时代尤为重要。这本书让我从一个“技术小白”变成了一个对大数据有更深层次理解的“战略思考者”，感觉收获满满，也激发了我未来在工作中更主动地去探索和应用大数据的潜力。

评分☆☆☆☆☆

天呐，我最近真的被一本“决战大数据(升级版)”彻底点燃了学习热情！这本书我之前只是听说过，一直没下定决心入手，这次升级版出来，我心一横就买下了。到手后，我花了整整一个周末才把它翻完，感觉大脑被海量的信息塞满，但又有一种豁然开朗的畅快感。它不像那种只讲理论的枯燥读物，更像是一位经验丰富的大数据架构师在手把手教你如何搭建、优化和驾驭这个复杂而强大的领域。我尤其喜欢它在案例分析部分，那些真实世界的挑战和解决方案，读起来真的太有代入感了。书中对Hadoop、Spark等核心技术的讲解，不是那种“是什么”的简单介绍，而是深入到“为什么这么做”以及“如何做得更好”的层面。而且，升级版在一些新兴技术和应用趋势上也做了很好的更新，感觉紧跟时代步伐，非常实用。阅读过程中，我甚至感觉自己已经可以想象出如何在一个大型企业中设计和实施一套高效的大数据解决方案了。这本书给我最大的启发是，大数据不再是遥不可及的“高大上”技术，而是一套可以学习、可以掌握、并且能够为业务带来实际价值的工具和方法论。我强烈推荐给所有对大数据感兴趣，或者正在从事相关工作的朋友们，绝对是一次物超所值的学习体验！

评分☆☆☆☆☆

“决战大数据(升级版)”这本书，用最直观的方式，让我看到了大数据技术是如何改变世界的。我之前对大数据的理解可能还停留在一些基础概念上，这本书则将我带入了一个更广阔的视野。它不仅仅是关于技术，更是关于如何利用技术来创造价值。书中对数据治理、数据质量管理、以及如何构建数据驱动的文化等方面的论述，让我觉得它考虑得非常周全。很多时候，技术本身的难度并不可怕，可怕的是缺乏清晰的思路和有效的方法。这本书恰恰提供了这样一个框架，它引导我思考如何从海量数据中提炼出 actionable insights，如何将这些洞察转化为实际的商业决策。升级版在人工智能和大数据融合的应用方面，给出了很多令人耳目一新的例子，让我看到了大数据技术的无限可能性。阅读体验非常好，结构清晰，逻辑严谨，而且充满了启发性。这本书不仅提升了我的技术认知，更重要的是，它改变了我对大数据价值的理解，让我看到了大数据在各个行业领域的巨大潜力。