決戰大數據(升級版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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車品覺著 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• Python
• 商業智能
• 數據可視化
• 算法
• 人工智能
• 數據科學

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 浙江人民齣版社

ISBN：9787213072277

商品編碼：10375135654

齣版時間：2016-04-01

作  者:車品覺 著 著作 定  價:56.9 齣 版 社:浙江人民齣版社 齣版日期:2016年04月01日 頁  數:274 裝  幀:平裝 ISBN:9787213072277 ●前言 我在阿裏的6年
●引言 忘掉大數據
●部分 從數據化運營到運營數據
●01 大數據，為什麼很多人隻會談、不會做
●大數據從來不是免費的午餐
●人的斷層
●模型數據從何而來
●更主動的管理，更多的創新
●數據化思考 問題就是答案
●02 大數據的本質就是還原用戶的真實需求
●識彆，讓似是而非的行為數據串聯起來
●價值，企業價值VS.客戶價值
●場景，你知道當時所有的場景嗎
●還原是一個瞄準器
●數據化思考 CEO 們關心哪3個數據
●03 “ 活”的數據纔是大數據
●“活”做數據收集，抓住相關性
●“活”看數據指標，動態地使用數據
●數據化思考 彆再做“碰巧遊戲”
●04 全域大數據，大數據的顛覆者
●部分目錄

內容簡介

隨著智能手機的大範圍普及、物聯網浪潮以及人工智能技術的爆發式發展，大數據在收集消費者全渠道行為、觸發商業機遇等方麵發揮瞭越來越重要的作用。而《決戰大數據（大數據的關鍵思考升級版）》一書恰恰洞悉瞭大數據時代商業發展的本質。同時，車品覺根據其在阿裏巴巴的多年經驗，通過豐富的案例和通俗易懂的語言，從“養數據”到“用數據”，深入淺齣地嚮我們揭開瞭阿裏巴巴數據化運營和運營數據的神秘麵紗。通過本書，車品覺告訴我們，在數據無限的時代，擁有數據化思維，纔能改變商業的未來。
這是一部多方麵展現智能時代數據思維構建之道的實戰巨作，數據力決定競爭力的年代，不得不讀！
車品覺 著 著作 車品覺，暢銷書《決戰大數據》作者，紅杉資本中國基金專傢閤夥人，信標委大數據標準工作組副組長。
阿裏巴巴集團前副總裁，首任阿裏數據委員會會長；擁有十幾年豐富的數據實戰經驗，並在實踐中形成瞭獨特的數據化思考及管理方式，對大數據未來趨勢有獨到的見解。親自領導阿裏數據團隊在大數據實踐領域取得瞭一係列重要成果，包括為阿裏建立集團各事業群的業務及決策分析框架，開發智能化的數據産品，成立瞭驅動集團數據化的運營團隊，成功發起瞭公共與專有數據資産管理體係，還發布瞭數據安全規範等。
現擔任中國信息協會大數據分會副會長、中國計算機學會大數據專傢委員會副主任、粵港信息化專傢委員、中國計算數學學會第九屆等

《決戰大數據(升級版)》 一、 變革的浪潮：大數據時代下的機遇與挑戰 我們正身處一個前所未有的信息爆炸時代，數據以前所未有的速度和規模湧現。每一次點擊、每一次交易、每一次互動，都在為這個龐大的數據宇宙貢獻一份力量。這股數據洪流，如同奔騰的巨浪，正在深刻地改變著我們理解世界、做齣決策、乃至重塑商業格局的方式。我們不再僅僅是信息的被動接收者，更是數據生成和驅動的參與者。 大數據，這個看似抽象的概念，實則已滲透到我們生活的方方麵麵。從精準的個性化推薦，到城市交通的智能調度；從醫療健康領域的疾病預測，到金融風險的實時監控；從科學研究的突破性發現，到社會治理的精細化管理，大數據的力量無處不在，其影響之深遠，已遠超人們的想象。 然而，這股強大的變革力量並非沒有門檻。海量數據的存儲、清洗、分析和應用，需要全新的技術、工具和思維方式。如何從海量、異構、快速變化的數據中挖掘齣有價值的信息，如何將這些信息轉化為可執行的洞察，進而驅動業務增長和創新，成為擺在我們麵前的共同挑戰。企業麵臨著如何在激烈的市場競爭中，利用數據優勢脫穎而齣；個人則需要理解並掌握駕馭數據的能力，以適應這個正在被數據重塑的時代。 《決戰大數據(升級版)》正是基於這樣的時代背景，旨在帶領讀者深入理解大數據這一核心驅動力，並探索如何在實際應用中把握機遇、應對挑戰。本書並非僅限於技術層麵的羅列，更側重於構建一套全麵的認知框架，幫助讀者理解大數據背後的邏輯、方法以及其在不同領域的實際應用價值。我們將一同踏上這場波瀾壯闊的大數據之旅，洞悉其變革的力量，並學習如何在這個數據驅動的時代中，成為一名真正的“決戰者”。 二、 數據煉金術：從海量到洞察的轉化之道 數據的價值並非天然存在，而是需要經過精心的提煉和加工。如同煉金術士將卑微的金屬轉化為珍貴的黃金，大數據分析的核心在於如何從看似雜亂無章的海量數據中，萃取齣具有指導意義的洞察。這其中涉及一係列關鍵的環節與技術。 首先，數據的獲取與整閤是基礎。數據來源的多樣性，如結構化數據（數據庫中的錶格）、半結構化數據（XML、JSON）和非結構化數據（文本、圖像、音頻、視頻），使得數據的獲取和統一變得復雜。本書將探討如何構建高效的數據采集 pipeline，以及如何進行跨平颱、跨係統的數據集成，為後續的分析奠定堅實的基礎。 接著，數據的清洗與預處理是保證數據質量的關鍵。真實世界的數據往往充滿“噪音”，如缺失值、異常值、重復項、格式不一緻等。這些不乾淨的數據會嚴重影響分析結果的準確性。我們將深入瞭解各種數據清洗技術，如數據填充、異常值檢測與處理、去重、標準化等，確保流入分析模型的數據是可靠且有代錶性的。 然後，數據的存儲與管理是應對海量數據挑戰的基石。傳統的數據庫在處理TB甚至PB級彆的數據時顯得力不從心。本書將介紹分布式存儲係統（如Hadoop HDFS）、NoSQL數據庫（如MongoDB, Cassandra）等解決方案，以及數據倉庫、數據湖等概念，幫助讀者理解如何高效、經濟地管理海量數據。 數據的探索性分析（EDA）則是洞察的起點。在進行復雜的建模之前，通過可視化、統計方法等手段，初步瞭解數據的分布、特徵、相關性，能夠幫助我們發現潛在的模式和問題，指導後續的分析方嚮。我們將學習如何運用Python、R等工具進行EDA，並通過圖錶直觀地展現數據特性。 三、 智能的引擎：大數據分析的核心技術與方法 海量數據的價值最終需要通過先進的分析技術來釋放。大數據分析不再是簡單的統計報錶，而是藉助機器學習、人工智能等技術，構建預測模型、發現隱藏關聯、實現智能決策。 機器學習是大數據分析的核心驅動力。從監督學習到無監督學習，從分類到迴歸，從聚類到降維，本書將剖析各種主流的機器學習算法。例如，決策樹和隨機森林如何實現分類和迴歸？支持嚮量機（SVM）在處理高維數據時有何優勢？K-Means等聚類算法如何發現數據中的隱藏分組？綫性迴歸和邏輯迴歸為何是經典且實用的基礎模型？神經網絡和深度學習在圖像識彆、自然語言處理等領域又展現齣怎樣的強大能力？我們將不僅介紹算法的原理，更重要的是探討它們在實際應用中的場景選擇、模型訓練、參數調優以及性能評估。 數據挖掘技術則緻力於從大規模數據集中發現有價值的模式和知識。關聯規則挖掘（如Apriori算法）如何在海量交易數據中找到商品之間的購買關聯，從而指導商品陳列和營銷策略？序列模式挖掘又如何在用戶行為數據中發現行為軌跡的規律？ 自然語言處理（NLP）在大數據分析中扮演著越來越重要的角色，尤其是在處理文本數據時。從情感分析、文本分類到主題建模、機器翻譯，NLP技術使得計算機能夠理解和處理人類的語言。我們將探討如何從用戶評論、社交媒體內容、客服記錄中提取有用的信息，為産品改進、市場洞察提供依據。 數據可視化是理解和傳達分析結果的強大工具。復雜的模型和數據關係，通過直觀的圖錶能夠一目瞭然。本書將介紹多種可視化圖錶類型，以及如何使用Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn等工具，將數據洞察轉化為易於理解和溝通的視覺語言，幫助決策者快速把握關鍵信息。 四、 智慧的實踐：大數據在各行各業的應用範例 大數據並非空中樓閣，其真正的價值體現在各個行業的落地應用中。理解這些成功案例，能夠激發我們的思考，並為自身的轉型提供藉鑒。 在電子商務領域，大數據分析驅動著個性化推薦係統，根據用戶的瀏覽曆史、購買記錄、搜索偏好，精準推薦商品，顯著提升轉化率。同時，通過分析用戶行為數據，優化網站布局、商品定價、促銷活動，以及進行欺詐檢測。 在金融服務行業，大數據在風險評估、反欺詐、客戶細分、信貸審批、量化交易等方麵發揮著至關重要的作用。通過分析海量的交易數據、用戶行為數據，金融機構能夠更準確地識彆潛在的風險，製定更精細化的營銷策略。 在醫療健康領域，大數據為疾病預測、個性化治療、新藥研發、公共衛生監測提供瞭強大的支持。通過分析電子病曆、基因數據、可穿戴設備數據，可以實現對疾病的早期預警，為患者提供更精準的治療方案，並推動醫學研究的進步。 在製造業，大數據分析被用於優化生産流程、預測設備故障（預測性維護）、提高産品質量、優化供應鏈管理。通過對傳感器數據、生産綫數據進行實時監控和分析，企業可以降低生産成本，提高生産效率。 在城市管理方麵，大數據在交通流量預測、公共安全、環境保護、能源管理等方麵展現齣巨大的潛力。通過分析來自交通攝像頭、傳感器、社交媒體等的數據，城市管理者可以更有效地調配資源，提升城市運行效率，改善居民生活質量。 此外，在零售、媒體、教育、農業等眾多領域，大數據都在扮演著越來越重要的角色，催生齣新的商業模式和增長點。本書將通過具體的案例分析，展示大數據如何賦能不同行業，解決實際問題，創造商業價值。 五、 構建大數據生態：技術、人纔與戰略的協同 成功駕馭大數據，並非僅僅掌握幾項技術，而是一個係統工程，需要技術、人纔和戰略的協同發展。 技術基礎設施是前提。選擇閤適的大數據技術棧，包括存儲、計算、分析、可視化等工具，構建彈性、可擴展、安全的數據平颱，是確保大數據項目順利進行的基礎。這涉及到對Hadoop、Spark、Flink、Kafka、Hive、HBase等技術的理解和選擇。 人纔培養是關鍵。大數據時代需要掌握數據科學、機器學習、數據工程、業務分析等多方麵技能的復閤型人纔。企業需要建立數據團隊，吸引和培養具備專業技能的分析師、工程師和科學傢。同時，也要提升全體員工的數據素養，讓數據思維成為企業文化的一部分。 戰略規劃是方嚮。大數據應用不能是零散的嘗試，而應與企業的整體戰略緊密結閤。明確業務目標，識彆關鍵數據需求，規劃數據驅動的業務轉型路徑，纔能真正發揮大數據的價值。這包括構建清晰的數據治理體係，確保數據的閤規性、安全性和可靠性。 數據倫理與隱私保護是必須重視的環節。在大數據應用過程中，如何平衡數據利用與個人隱私保護，如何確保數據的公平和透明，是亟待解決的問題。本書將引導讀者關注數據倫理規範，理解相關的法律法規，並思考如何在數據驅動的創新中，承擔起相應的社會責任。 《決戰大數據(升級版)》 提供瞭一個全麵而深入的視角，幫助您理解大數據的核心概念、掌握關鍵技術、洞悉行業應用，並構建屬於自己的大數據戰略。無論您是技術開發者、業務決策者，還是對未來趨勢充滿好奇的學習者，這本書都將是您在這個數據驅動時代中，迎接挑戰、把握機遇的得力助手。讓我們一同踏上這場知識與實踐的探索之旅，在數據的浪潮中，找到屬於自己的方嚮，實現真正的“決戰”。

評分☆☆☆☆☆

“決戰大數據(升級版)”這本書，用最直觀的方式，讓我看到瞭大數據技術是如何改變世界的。我之前對大數據的理解可能還停留在一些基礎概念上，這本書則將我帶入瞭一個更廣闊的視野。它不僅僅是關於技術，更是關於如何利用技術來創造價值。書中對數據治理、數據質量管理、以及如何構建數據驅動的文化等方麵的論述，讓我覺得它考慮得非常周全。很多時候，技術本身的難度並不可怕，可怕的是缺乏清晰的思路和有效的方法。這本書恰恰提供瞭這樣一個框架，它引導我思考如何從海量數據中提煉齣 actionable insights，如何將這些洞察轉化為實際的商業決策。升級版在人工智能和大數據融閤的應用方麵，給齣瞭很多令人耳目一新的例子，讓我看到瞭大數據技術的無限可能性。閱讀體驗非常好，結構清晰，邏輯嚴謹，而且充滿瞭啓發性。這本書不僅提升瞭我的技術認知，更重要的是，它改變瞭我對大數據價值的理解，讓我看到瞭大數據在各個行業領域的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我最初是被“決戰大數據(升級版)”這個名字吸引的，感覺充滿瞭挑戰和決心。拿到書後，我並沒有立刻投入到技術細節中，而是先粗略地瀏覽瞭一遍整體框架。給我印象最深刻的是，作者並沒有把大數據僅僅描繪成一個技術堆砌的集閤，而是將其置於整個商業戰略的宏觀視角下。書中很多章節都在探討如何利用大數據驅動業務增長、優化用戶體驗、甚至預測市場趨勢。這種“業務為先”的思路，對於我這樣一個更偏嚮業務運營的讀者來說，非常重要。它讓我理解瞭技術背後的真正價值所在。雖然書中也詳細介紹瞭各種技術原理和實現方法，但始終貫穿著“如何解決實際問題”的邏輯，這一點非常難得。我喜歡它在講解復雜概念時，會穿插一些通俗易懂的比喻，讓原本晦澀難懂的知識變得生動起來。而且，升級版在數據安全、隱私保護等大傢日益關注的方麵也做瞭更詳盡的闡述，這在當下信息爆炸的時代尤為重要。這本書讓我從一個“技術小白”變成瞭一個對大數據有更深層次理解的“戰略思考者”，感覺收獲滿滿，也激發瞭我未來在工作中更主動地去探索和應用大數據的潛力。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，大數據是一個既令人興奮又讓人感到些許畏懼的領域，直到我遇到瞭“決戰大數據(升級版)”。這本書真的顛覆瞭我之前的很多認知。它並非那種純粹的技術手冊，而是更像一位經驗豐富的大數據專傢，用他多年的實踐經驗，一點一點地為你揭示這個龐大世界的奧秘。書中的語言風格非常嚴謹又不失生動，作者在處理每一個細節點時都力求做到極緻，無論是架構設計、算法選擇，還是性能調優，都給齣瞭非常詳盡的指導。我尤其欣賞書中在討論分布式計算、數據存儲和處理框架時，所展現齣的係統性思維。它不僅僅是列舉瞭各種技術，而是清晰地闡述瞭它們之間的相互關係以及在不同場景下的適用性。升級版對雲原生大數據技術和實時數據處理能力的關注，也讓我看到瞭大數據技術發展的最新動嚮，這對於我規劃未來的技術棧非常有幫助。閱讀過程中，我時常會停下來思考，書中提齣的問題以及解決方案，如何能應用到我目前的工作中。這本書讓我感覺，大數據不再是一個遙遠的概念，而是可以被理解、被駕馭，並且能夠切實解決實際問題的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我可以說是一口氣讀下來的，完全停不下來！“決戰大數據(升級版)”給我的感覺就是，它非常接地氣，又非常有深度。作者在講解每一個技術點的時候，都會引用大量實際案例，讓你知道這些技術是怎麼在現實世界中發揮作用的。比如，書中關於數據采集和清洗的部分，就詳細描述瞭如何處理海量、異構、低質量的數據，這絕對是大數據項目中最頭疼的部分之一，但通過書中提供的各種技巧和工具，感覺就沒有那麼可怕瞭。而且，作者的敘述方式非常清晰，循序漸進，即使是對新手來說，也不會感到 overwhelming。我特彆喜歡書中關於數據分析和可視化的章節，它不隻是教你使用工具，更重要的是教你如何從數據中提取有價值的洞察，如何把復雜的數據故事講清楚，讓非技術人員也能理解。升級版在機器學習和人工智能的應用方麵也做瞭很多更新，這部分內容讓我眼前一亮，感覺大數據真的已經滲透到人工智能的各個角落瞭。讀完這本書，我感覺自己對大數據整個産業鏈條都有瞭一個更全麵、更深刻的認識，也對未來的學習方嚮有瞭更明確的目標。

評分☆☆☆☆☆

天呐，我最近真的被一本“決戰大數據(升級版)”徹底點燃瞭學習熱情！這本書我之前隻是聽說過，一直沒下定決心入手，這次升級版齣來，我心一橫就買下瞭。到手後，我花瞭整整一個周末纔把它翻完，感覺大腦被海量的信息塞滿，但又有一種豁然開朗的暢快感。它不像那種隻講理論的枯燥讀物，更像是一位經驗豐富的大數據架構師在手把手教你如何搭建、優化和駕馭這個復雜而強大的領域。我尤其喜歡它在案例分析部分，那些真實世界的挑戰和解決方案，讀起來真的太有代入感瞭。書中對Hadoop、Spark等核心技術的講解，不是那種“是什麼”的簡單介紹，而是深入到“為什麼這麼做”以及“如何做得更好”的層麵。而且，升級版在一些新興技術和應用趨勢上也做瞭很好的更新，感覺緊跟時代步伐，非常實用。閱讀過程中，我甚至感覺自己已經可以想象齣如何在一個大型企業中設計和實施一套高效的大數據解決方案瞭。這本書給我最大的啓發是，大數據不再是遙不可及的“高大上”技術，而是一套可以學習、可以掌握、並且能夠為業務帶來實際價值的工具和方法論。我強烈推薦給所有對大數據感興趣，或者正在從事相關工作的朋友們，絕對是一次物超所值的學習體驗！