驾驭大数据 [Taming The Big Data Tidal Wave: Finding Opportunities in Huge Data Streams with Advanced Analytics] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Bill Franks 著，黄海，车皓阳，王悦 等 译

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 商业智能
• 数据挖掘
• 机器学习
• 高级分析
• 数据流
• 数据战略
• 数据科学
• 商业分析

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115304803

版次：1

商品编码：11162061

品牌：异步图书

包装：平装

外文名称：Taming The Big Data Tidal Wave: Finding Opportunities in Huge Data Streams with Advanced Analytics

开本：16开

编辑推荐

　　国内外知名数据分析专家、行业领袖联袂推荐！
　　世界数据仓库公司Teradata首席分析专家Bill Franks倾力巨献！
　　揭秘驾驭大数据的技术和方法，诠释大数据专业分析之道！
　　抓住大数据！理解大数据！驾驭大数据！在大数据掘金浪潮中脱颖而出！
　　你是否在大数据面前犹豫、恐惧、不知所措？你是否无法说服你的老板投入人力、财力、物力去进行大数据分析？你是否已经身处大数据中而依旧茫然？你是否在做了很多大数据分析后仍然无法发现新的商业价值和机会？
　　如何不再因循守旧，如何积极主动地去改变、探索、创新，如何在驾驭大数据的过程中游刃有余、成竹在胸？
　　答案就在《驾驭大数据》一书中！
　　《驾驭大数据》将会告诉你：
　　· 什么是大数据？
　　· 目前有哪些大数据源？
　　· 这些大数据源有什么价值？
　　· 有哪些技术和方法可以帮助我们驾驭大数据？
　　· 需要招聘什么样的分析师？
　　· 如何打造一支Super分析团队？
　　· 什么样的文化氛围才能促进分析创新？

内容简介

《驾驭大数据》为读者提供了处理大数据和在你的企业中培养一种创新和发现的文化所需的工具、过程和方法，描绘了一个易于实施的行动计划，以帮助你的企业发现新的商业机会，实现新的业务流程，并做出更明智的决策。
本书主要介绍了如何驾驭大数据浪潮，并详细地介绍了什么是大数据，大数据为什么重要，以及如何应用大数据。本书还从具体实用的角度，介绍了用于分析和操作大数据的工具、技术和方法；以及人才和企业文化的角度，介绍了如何使分析专家、分析团队以及所需的分析原则更加高效，如何通过分析创新中心使得分析更加有创造力，以及如何改变分析文化。
《驾驭大数据》适于所有对数据、数据挖掘、数据分析感兴趣的技术人员和决策者阅读。

作者简介

　　Bill Franks，是Teradata公司全球合作伙伴计划的首席分析专家，他负责跟踪研究分析领域的前端趋势，帮助客户理解Teradata和其分析合作伙伴如何为客户创造价值。Bill还负责管理Teradata与SAS合作成立的业务分析创新中心，并专注于帮助客户获得创新分析能力。此外，Bill负责制定Teradata公司在高级分析领域的战略与定位。
　　Bill是国际数据分析研究所的一名讲师，国际数据分析研究所（International Institute for Analytics）是由分析领域专家Tom Davenport成立的研究机构。Bill还是一名活跃的演讲人和博客作者。
　　Bill一直专注于如何将复杂的分析转化为业务人员可以理解的语言，并帮助企业更有效地使用这些分析成果。他曾服务于很多不同行业和公司规模的客户，其中有财富前100强的大型企业，也有小型的非营利组织。
　　Bill拥有弗吉尼亚科技大学应用统计专业的学士学位，以及北卡罗来纳州立大学应用统计专业的硕士学位。

精彩书评

　　“随着信息技术的飞速发展，人类社会已进入一个数字信息时代。即时获取和掌握信息的多少，己成为衡量一个国家实力强弱的标志。但一切信息，又随不同需求者而定义为有益与否，而一切有益信息都是从海量数据中经过分析而生成的。海量数据又随时间不断产生，不断流动、扩散，形成一股像海潮的大数据流。只有经过对大数据的分析才能形成各自需要的信息，才能从信息中产生知识，才能造就智慧型社会。本书作者就大数据兴起及分析方法和技巧作出了深入浅出的表述，在当前大数据热潮中，值得一读。”
　　——吴基传 原国家信息产业部部长
　　
　　“信息技术的飞速发展，以及互联网企业商业模式的不断创新，使得全球数据量呈现出几何级数般的爆炸性增长，全球进入了大数据时代。红楼梦中‘任凭弱水三千，我只取一瓢饮’，在浩瀚的信息海洋中，谁能够更快速、更准确地获取有价值的信息并充分利用，谁就能在大数据时代立于不败之地，获得成功。如何充分利用大数据、挖掘大数据所蕴含的价值，需要我们把握大数据的特点，积极探索海量数据存储、实时数据处理、新型分析挖掘技术的应用，以及新的数据架构的设计等解决之道。本书对上述问题进行了深入探讨，提出了许多真知灼见，值得一读。”
　　——王晓初 中国电信集团公司董事长
　　
　　“大数据时代不以人的意志而来。对此，不仅要认知和熟悉，更要学会驾驭与运用。与一般大数据书籍不同，本书聚焦如何在分析中凝炼数据价值、在运用中创造数据财富，发乎启迪，止乎‘驾驭’，对于人们在大数据的浪潮中畅享更多精彩大有裨益。”
　　——常小兵 中国联通集团公司董事长
　　
　　“现代信息技术推动了大数据的发展，大数据给各行各业带来了许多新的机会。面对大数据的浪潮，人们关心如何去釆集和汇总海量的数据，人们更关心如何对采集到的数据进行系统性的分析，通过分析体现出数据的价值，并在实际工作中得到充分的利用。本书很好地回答了这些问题。”
　　——王建宙 原中国移动集团公司董事长
　　
　　“大数据浪潮催生了一个新的产业，也催生了一本又一本关于大数据的新书。这一本由业内的技术先驱和行业领导者之一Teradata的专家 Bill Franks 撰写的著作，从丰富的实战经验中萃取出大数据相关的若干关键的概念，并给予了精确而易懂的解读。它可以让大数据的客户、方案提供者、分析师们在短时间内通盘了解关于大数据的概念、主要技术、工具、方法和流程，快速走上决胜未来的大数据之路。”
　　——刘博 明博智创（北京）软件技术有限责任公司董事长
　　
　　“面对大数据带来的挑战和机遇，科技和商业领袖都认识到大数据分析技术和实践的优势。完成这种炼数成金的思想转变，领悟到洞察力的真正价值，将获得驱动业务发展的无穷能量。本书不仅涵盖驾驭大数据的技术、方法和流程，而且介绍了如何培养优秀的分析师及创新文化，专注于大数据链条中核心的分析和决策行动环节，是大数据时代每一位思想家、技术精英和商业领袖必读的书籍。”
　　——吴辅世 SAS赛仕软件大中华区总裁

目录

第一部分　大数据的兴起
第1章　什么是大数据，大数据为什么重要
1.1　什么是大数据
1.2　大数据中的“大”和“数据”哪个更重要
1.3　大数据有何不同
1.4　大数据为何是数量更多的、相同类型的传统数据
1.5　大数据的风险
1.6　你为什么需要驾驭大数据
1.7　大数据的结构
1.8　探索大数据
1.9　很多大数据其实并不重要
1.10　有效过滤大数据
1.11　将大数据和传统数据混合
1.12　对大数据标准的需求
1.13　今天的大数据将不再是明天的大数据
1.14　本章小结
第2章　网络数据：原始的大数据
2.1　网络数据概观
2.1.1　你遗漏了什么
2.1.2　想象各种可能性
2.1.3　一个全新的信息来源
2.1.4　应当收集什么数据
2.1.5　关于隐私
2.2　网络数据揭示了什么
2.2.1　购物行为
2.2.2　顾客的购买路径和偏好
2.2.3　研究行为
2.2.4　反馈行为
2.3　行动中的网络数据
2.3.1　最优的推荐商品
2.3.2　流失模型
2.3.3　响应模型
2.3.4　顾客分类
2.3.5　评估广告效果
2.4　本章小结
第3章　典型大数据源及其价值
3.1　汽车保险业：车载信息服务数据的价值
3.2　多个行业：文本数据的价值
3.3　多个行业：时间数据与位置数据的价值
3.4　零售制造业：RFID数据的价值
3.5　电力行业：智能电网数据的价值
3.6　博彩业：筹码跟踪数据的价值
3.7　工业发动机和设备：传感器数据的价值
3.8　视频游戏：遥测数据的价值
3.9　电信业与其他行业：社交网络数据的价值
3.10　本章小结
第二部分　驾驭大数据：技术、过程以及方法
第4章　分析可扩展性的演进
4.1　分析可扩展性的历史
4.2　分析与数据环境的关联性
4.3　海量并行处理系统
4.3.1　使用MPP系统进行数据准备与评分
4.3.2　使用MPP系统进行数据准备与评分小结
4.4　云计算
4.4.1　公有云
4.4.2　私有云
4.4.3　云计算小结
4.5　网格计算
4.6　MapReduce
4.6.1　MapReduce工作原理
4.6.2　MapReduce优缺点
4.6.3　MapReduce小结
4.7　这不是一个单选题
4.8　本章小结
第5章　分析流程的演进
5.1　分析沙箱
5.1.1　分析沙箱：定义与范围
5.1.2　分析沙箱的好处
5.1.3　内部分析沙箱
5.1.4　外部分析沙箱
5.1.5　混合式分析沙箱
5.1.6　不要仅仅使用数据，而要丰富数据
5.1.7 系统负载管理和容量规划
5.2　什么是分析数据集
5.2.1　两种分析数据集
5.2.2　传统的分析数据集
5.3　企业分析数据集
5.3.1　什么时候创建企业分析数据集
5.3.2　企业分析数据集里有什么
5.3.3　逻辑结构与物理结构
5.3.4　更新企业分析数据集
5.3.5　汇总表还是概要视图
5.3.6　分享财富
5.4　嵌入式评分
5.4.1　嵌入式评分集成
5.4.2　模型与评分管理
5.5　本章小结
第6章　分析工具与方法的演进
6.1　分析方法的演进
6.1.1　组合建模
6.1.2　简易模型
6.1.3　文本分析
6.1.4　跟上分析方法的发展脚步
6.2　分析工具的演进
6.2.1　图形化用户界面的崛起
6.2.2　单点解决方案的兴起
6.2.3　开源的历史
6.2.4　数据可视化的历史
6.3　本章小结
第三部分　驾驭大数据：人和方法
第7章　如何提供优质分析
7.1　分析与报表
7.1.1　报表
7.1.2　分析
7.2　分析的G.R.E.A.T原则
7.2.1　导向性（Guided）
7.2.2　相关性（Relevant）
7.2.3　可解释性（Explainable）
7.2.4　可行性（Actionable）
7.2.5　及时性（Timely）
7.3　核心分析方法与高级分析方法
7.4　坚持你的分析
7.5　正确地分析问题
7.6　统计显著性与业务重要程度
7.6.1　统计显著性
7.6.2　业务重要程度
7.7　样本VS全体
7.8　业务推断与统计计算
7.9　本章小结
第8章　如何成为优秀的分析专家
8.1　哪些人是分析专家
8.2　对分析专家常见的误解
8.3　每一位优秀的分析专家都是独特的
8.3.1　教育
8.3.2　行业经验
8.3.3　当心“人力资源清单”
8.4　优秀分析专家身上经常被低估的特质
8.4.1　承诺
8.4.2　创造力
8.4.3　商业头脑
8.4.4　演讲能力与沟通技巧
8.4.5　直觉
8.5　分析认证有意义吗，还是干扰视听的噪音
8.6　本章小结
第9章　如何打造优秀的分析团队
9.1　各个行业并非生而平等
9.2　行动起来
9.3　人才紧缩
9.4　团队组织结构
9.4.1　分布式组织结构
9.4.2　集中式组织结构
9.4.3　混合式组织结构
9.5　持续更新团队技能
9.5.1　矩阵式方法
9.5.2　管理人员不能眼高手低
9.6　应该由谁来做高级分析工作
9.6.1　前后矛盾的地方
9.6.2　如何帮助刚刚从事分析工作的新手茁壮成长
9.7　IT人员和分析专家为何相处不好
9.8　本章小结
第四部分　整合：分析文化
第10章　促进分析创新
10.1　商业需要更多创新
10.2　传统的方法阻碍了创新
10.3　定义分析创新
10.4　在创新分析中使用迭代方法
10.5　考虑换个角度
10.6　你是否为建立分析创新中心做好了准备
10.6.1 组件1：技术平台
10.6.2 组件2：第三方的产品和服务
10.6.3 组件3：承诺和支持
10.6.4 组件4：强大的团队
10.6.5 组件5：创新委员会
10.6.6 分析创新中心的指导原则
10.6.7 分析创新中心的工作范围
10.6.8 处理失败
10.7　本章小结
第11章　营造创新和探索的文化氛围
11.1　做好准备
11.1.1　Crocs和Jibbitz的传说
11.1.2　推动创新
11.2　关键原则概述
11.2.1 原则1：打破思维定势
11.2.2 原则2：形成连锁反应
11.2.3 原则3：统一行动目标
11.3　本章小结
结论：再敢想一些

精彩书摘

使用传感器数据
发动机的结构很复杂，有很多移动部件，必须在高温下运转，会经历各种各样的运转状况。因为它们的成本太高，所以期望寿命越长越好。因此，稳定的、可预测的性能就变得异常重要，因为机器的寿命依赖于此。例如，对故障飞机进行保养维修会花掉航空公司或者空军部队一笔不小的钱，但这种事情我们还必须做，因为我们要识别出飞机是否存在安全隐患。因此，飞机或者飞机发动机以及其他设备的停机时间一定要降到最低，航空公司或者空军部队对此都有非常迫切的需求。
停机时间最小化策略包括准备备件或后备发动机快速割接时需要维修的设备、从诊断结果中快速识别需要更换的部件、针对问题部件投资开发更可靠的新版本。要想有效实施这3种策略，必须得有数据。我们要用数据生成诊断算法，或者用数据作为输入来诊断某个特定的问题。工程部门可以使用传感器数据准确地定位问题的原因，设计新的措施支持更长、更可靠的操作。不管发动机是飞机的，还是船只的，或者是陆地设备的，这些考虑因素都适用。
通过提取和分析详细的发动机运转数据，我们可以精确地定位那些会导致立即失效的某些模式。然后我们就能识别出会降低发动机寿命的时间分段模式以及更加频繁的维修。多个变量的排列组合数目，特别是一段时间内的排列组合数目，使得这类数据分析活动变成了一项挑战。这个过程不仅会涉及到大数据，就连随之开发出来的分析也会变得异常复杂和困难。以下是我们可以研究的一些问题。

前言/序言

　　你收到一封邮件，邮件中提供了一套个人电脑的报价。而你几个小时前刚刚在这家零售商的网站上搜索过电脑的信息，似乎它们已经读出了你的想法……当你驱车前往这家商店购买这套个人电脑时，你路过了一家咖啡店，你看到了这家咖啡店的一条折扣信息。你获知由于你刚来到这片区域，你可以在未来20分钟内享受10%的折扣……
　　在你享用咖啡的时候，你收到了一家制造商关于某产品的道歉，而你昨天刚刚在你的Facebook主页和这家公司的网站上抱怨了它们的产品……
　　最后，当你回到家之后，你又收到了一条关于购买你最喜欢的在线视频游戏升级装备的信息。有了这些装备，你才能顺利通过某些你曾经苦苦挣扎的关卡……
　　听起来很疯狂吗？难道这些事情都是在很远的未来才发生的吗？不，这些场景都是我们今天可能见到的！大数据、高级分析、大数据分析，似乎今天你已经逃脱不了这些术语了。无论在哪里，你都会听到人们在讨论大数据和高级分析，看到关于它们的文章或是宣传推销它们。好了，现在你也可以将这本书加入关于它们的讨论中了。
　　什么是真实的，什么是炒作？这些关注可能会使你怀疑大数据分析是一种炒作，而非真实的东西。尽管在过去的几年曾经有不少被炒作的概念，然而就分析能力和处理海量数据而言，我们确实处在一个转型的年代。如果你肯花一些时间来理清并过滤掉那些有时被媒体过分炒作的部分，你会发现大数据背后有一些非常真实和强大的东西。随着时间的推移，大数据分析会使企业和消费者都获益，而收益带来的兴奋和期待又会继续引发更多的炒作。
　　大数据是下一波新数据源的浪潮，并会驱动分析在商业、政府及教育界的下一次革新。这些革新将有可能快速地改变企业审视它们自身业务的方式。大数据分析可以促成更加明智的决策，在某些情况下，促成这些决策的方式将明显不同于今天。它带来的很多洞察在今天看起来都像是在做梦。你会看到，征服大数据的需求和一直以来征服新数据源的需求在很大程度上是一致的。然而，大数据的额外规模必须使用新的工具、技术、方法和流程。传统的分析方法已经不再适用于新的环境，我们有必要使用高级分析将商业界带入更高的层次。这就是这本书要讲的内容。
　　“驾驭大数据”并不只是本书的书名，而是下一个十年中，决定哪些商业活动将振兴，而哪些商业活动将消亡的决定性因素。准备主动接受大数据，企业可以通过驾驭大数据浪潮而取得成功，而不是遭受大数据浪潮连绵不断的拍打。你需要了解些什么？你如何为征服大数据做准备？你如何从大数据中获得振奋人心的分析结果？坐下来，找一个舒服的姿势，准备好发现大数据的秘密！
　　读者对象
　　这些年来有无数关于高级分析的书籍问世，最近也开始有关于大数据的书籍出现。本书是从一个与其他书籍不同的角度来看大数据的，主要帮助读者理解什么是大数据，如何通过分析来利用大数据，以及在如今的大数据环境中，如何处理世界范围内的高级分析生态系统的创新和变革。大部分读者都将发现这本书有价值且充满趣味。无论你是分析专家，还是使用分析结果的商人，或者只是对大数据和高级分析感兴趣的人，这本书都有适合你阅读的内容。
　　本书并不会深入介绍它所涉及主题的技术细节。本书的技术高度刚刚能够让读者从高层次来理解其所讨论的概念。本书的目的是使读者可以理解，并开始运用这些概念，以及帮助他们认识在哪些方面还需要更加深入的研究。这本书更像是一本手册而非教科书，完全可以被非技术人员理解和掌握。同时，那些对这些主题已经有深入了解的读者，也可以从本书的一些讨论中获得一些技术方面更深层次的启示。
　　内容提要
　　本书由四部分组成，每一部分都从一个方面来介绍如何驾驭大数据浪潮。第一部分将介绍什么是大数据，大数据为什么重要，以及如何应用大数据。第二部分集中介绍那些能够用于分析和操作大数据的工具、技术和方法。第三部分介绍如何使分析专家、分析团队以及所需的分析原则更加高效。第四部分将前三部分结合在一起，重点介绍了如何通过分析创新中心使得分析更加有创造力，以及如何改变分析文化。以下是关于各章节所涉及内容的详细提纲。
　　第一部分 大数据的兴起
　　第一部分重点介绍了什么是大数据，大数据为什么重要，以及分析大数据可以带来什么好处。本部分覆盖了10种类型的大数据源，以及如何利用这些资源来帮助企业提高其业务水平。如果读者拿起这本书时，还不知道什么是大数据，以及大数据的应用有多么广泛，那么第一部分会帮助你了解这部分内容。
　　第1章 什么是大数据，大数据为什么重要
　　本章首先介绍了大数据的背景知识，以及大数据到底是关于什么的。然后给出了一些企业如何利用大数据的案例。如果读者想要帮助他们的企业驾驭大数据浪潮，那么请首先理解本章所讲的内容。
　　第2章 网络数据：原始的大数据
　　如今，或许应用最为广泛并为人们所熟知的大数据源是从互联网网站上收集来的详细数据。用户浏览互联网所产生的日志信息，是等待分析和挖掘的信息宝库。不同行业的企业都将从它们网站上收集到的详细用户信息整合到它们的企业业务分析中。本章将探索这些数据将如何增强和改变一系列的商务决策。
　　第3章 典型大数据源及其价值
　　在本章中，我们将从高层次来探索9种大数据源。其目的是介绍每种数据源，并讨论每种数据源在商业中的应用和启示。一些本质相同的技术应用在不同的行业中，以产生多种大数据源，这个趋势已经越来越明显。另外，不同的行业可以利用一些相同的大数据源，大数据并非只能用于某些狭窄的领域。
　　第二部分 驾驭大数据：技术、过程以及方法
　　第二部分将集中介绍用于驾驭大数据的技术、过程以及方法。这些年取得的重大进展增加了这3个方面的可扩展性。企业不能继续依赖外部的方法和专家来保持它们在大数据世界中的竞争力。本书的这一部分将是技术性最强的一部分，但仍然可以被绝大多数的读者所理解和接受。读完这些章节后，读者将熟悉他们今后进入大数据分析领域时可能遇到的一系列概念。
　　第4章 分析可扩展性的演进
　　在每一个时期，数据的高速增长使得当时最具可扩展性的工具也只能疲于应付。在大数据出现之前，传统的高级分析方法已经到达了它们的瓶颈。如今，传统的方法已经不再适用。本章将讨论分析和数据环境的融合、海量并行处理（MPP）体系、云、网格计算，以及MapReduce技术。这些技术增强了可扩展性，并且在大数据分析中扮演着重要角色。
　　第5章 分析流程的演进
　　为了更好地利用被极大增强的可扩展性，分析流程也需要进行升级。本章将首先概述如何利用分析沙箱为分析专家提供一个可扩展的环境，从而建立高级分析流程。然后，我们将介绍企业分析数据库如何帮助在创建分析数据时，获得更高的一致性并减小风险，同时提高分析专家的生产效率。本章最后将探讨如何使用嵌入式评分过程将高级分析流程部署和转移到用户端和应用端。
　　第6章 分析工具和方法的演进
　　本章将介绍一些高级分析方法演进的过程，以及这些改进将如何继续改变分析专家完成工作和处理大数据的方式。讨论的主题将包括视觉角度、点击界面、分析解决方案、开源工具，以及数据可视化工具的演进。本章也讲述了分析专家将如何改变他们建模的方法，以便更好地利用可用资源。讨论的主题包括组合模型、简易模型以及文本分析。
　　第三部分 驾驭大数据：人和方法
　　第三部分重点讨论驾驭大数据的人和他们所属的团队，以及确保他们能够提供优质分析的方法。如何提供优质的分析，包括大数据分析，其关键因素是找到合适的人来掌舵，并且他们能够遵循正确的分析原则。读完这3章后，读者将了解优质分析、优秀的分析专家和分析团队的特质。
　　第7章 如何提供优质分析
　　计算统计结果、撰写报告、使用建模算法仅仅是创建一个优质分析众多步骤中的几步。本章首先阐述了一些定义，然后讨论了一系列关于如何创建优质分析的主题。大数据给企业带来了从未处理过的复杂数据组合，将本章讨论的原则牢记在心对驾驭大数据非常关键。
　　第8章 如何成为优秀的分析专家
　　数学、统计学以及编程方面的能力是必要的，但对于一个优秀的分析专家来说，仅仅具备这些技能还不够。优秀的分析专家还需要具备一些人们通常不会首先想到的特质。这些特质包括承诺、创造力、商业头脑、演讲能力与沟通技巧以及直觉。本章将探讨在寻找一个优秀的分析专家时，这些特质为什么非常重要且不能被忽视。
　　第9章 如何打造优秀的分析团队
　　企业如何打造一个高级分析团队，并使其发挥最优效果？把他们放在企业的什么位置最合适？这些团队如何运转？谁来创建高级分析？本章将讨论建立一个优秀的分析团队时必须考虑的一些常见挑战和原则。
　　第四部分 整合：分析文化
　　第四部分将介绍一些著名的基本原则，企业想利用高级分析和大数据进行成功创新必须遵循这些原则。尽管这些原则也被广泛地应用于其他领域，但我们的焦点和视角是这些原则将要如何应用于当前企业环境的高级分析中。读者可能已经比较熟悉所涉及的这些概念，但是对于如何将它们应用到高级分析和大数据中，也许还是很陌生的。
　　第10章 促进分析创新
　　本章从回顾一些成功创新背后的基本原则开始，然后通过分析创新中心的概念将它们应用到大数据和高级分析中。我们的目标是能够让读者清楚地理解如何在企业中更好地促进分析创新，并驾驭大数据。
　　第11章 营造创新和探索的文化氛围
　　本章将介绍如何营造创新和探索的文化氛围作为本书的结尾。本章的文字有趣而轻松，并给如何营造出有利于促进创新分析的文化氛围留出了一些思考空间。这些涉及的原则被广泛地讨论，并被大家熟知。但是，这些原则仍然值得回顾，并且需要思考企业如何将这些确立的原则应用到大数据和高级分析中。

驭风者：现代商业决策与信息流的交汇点 一本书籍简介 在当今瞬息万变的商业环境中，信息的洪流已成为定义竞争力的核心要素。许多企业和决策者正面临着一个共同的挑战：如何从无边无际的数据海洋中提炼出有价值的洞察，并将其转化为切实可行的战略优势。本书《驭风者：现代商业决策与信息流的交汇点》正是一部旨在为应对这一挑战提供清晰路线图的著作。 本书并非探讨单一技术或工具的深度手册，而是聚焦于一个宏大的主题：在信息过载时代，如何建立一套系统化、前瞻性的思维框架和组织能力，以确保决策的敏锐度与前瞻性。 我们将信息视为一种流动的、具有强大潜能的资源，而“驭风者”便是那些懂得如何引导和利用这股力量的组织与个人。 第一部分：认清浪潮——信息流的本质与挑战 开篇，本书将深入剖析当前信息环境的结构性变化。我们不再仅仅处理结构化的表格数据，而是面对一个由实时交易记录、社交媒体互动、传感器反馈、非文本报告等构成的复杂生态系统。 信息的分形结构： 我们将分析信息是如何在不同层级（从底层操作到高层战略）表现出自相似的复杂性。理解这种结构，是避免被表象数据迷惑的第一步。 决策的延迟与失真： 探讨信息在组织内部流转过程中，如何因层级过滤、认知偏见和技术瓶颈而导致决策的滞后性和准确性下降。我们引入“信息新鲜度折旧模型”，量化信息价值随时间衰减的速度。 “噪音”与“信号”的辨识： 纯粹的数据量增长并不等同于洞察力的增长。本书提供了一套严谨的质性与量化标准，帮助管理者区分真正具有预测价值的信号和干扰决策的噪音。这包括对信息源可靠性的多维度评估，以及对隐藏在海量数据中的结构性偏差的识别。 第二部分：构建风帆——决策框架的重塑 面对汹涌的信息流，组织必须重塑其决策机制，将响应速度和适应性置于核心地位。 从假设驱动到观察驱动： 传统决策往往基于既定的业务假设。本书倡导转向一种更具弹性的“观察驱动”模型。这意味着决策过程不再是线性的规划，而是一个持续的、基于最新反馈进行微调的循环。我们将详细阐述如何设计高效的反馈回路，确保战略调整的敏捷性。 情境感知与动态优先级： 面对海量输入，如何确定当前最重要的信息？本书提出了“情境权重矩阵”，它允许组织根据当前的外部环境（市场波动、监管变化、竞争对手行动）动态调整不同信息流的优先级。这使得资源分配更具目的性，避免了平均用力。 跨职能的“数据素养”工程： 数据分析不应是孤立的部门任务。我们详细介绍了如何在不同职能部门（市场、运营、财务、研发）推广统一的语言和分析工具集，确保所有决策者都能理解和信任输入信息的来源与局限性。重点在于培养“讲故事的分析师”和“倾听的业务领袖”之间的有效沟通桥梁。 第三部分：驾驭信息之风——工具、流程与治理 有效的驾驭需要正确的工具和坚实的治理基础。本书避免了对特定软件的过度推销，而是侧重于构建一套可持续运行的“信息引擎”。 流程的自动化与人机协作的艺术： 探讨如何通过流程设计，将例行性的数据监测和初步异常识别交给自动化系统处理，从而解放高层管理者的时间，让他们专注于更复杂的、需要人类直觉和伦理判断的任务。我们深入分析了“自动化阈值”的设定艺术，即何时放手，何时介入。 信息架构的弹性设计： 一个僵化的信息架构无法适应快速变化的需求。本书提出“模块化信息蓝图”，鼓励企业构建可插拔、可扩展的数据接入点和处理单元。这种设计理念强调互操作性，而非单一的集中式控制塔。 信息治理的演进： 随着数据的使用范围扩大，治理的范畴必须从单纯的合规性拓展到价值最大化。我们讨论了“价值驱动的治理”模型，它平衡了风险控制与创新激励。这包括透明化的数据溯源机制、明确的责任矩阵，以及对模型偏差的定期审计流程。 第四部分：面向未来的视野——洞察力的持续生成 成功的“驭风者”不会满足于当前的成绩，他们致力于构建一个持续产生前瞻性洞察的组织文化。 逆向工程：从结果到输入： 当一个重要的业务结果发生时，组织不应仅记录结果，而应系统性地追溯导致该结果的关键信息输入点。本书提供了一套“结果验证模型”，用于反思和优化信息收集和分析的完整路径。 建立“失败的知识库”： 很多有价值的信号源于未被采纳的警告或被否决的提案。本书强调建立一个结构化的“反面案例”知识库，分析那些未被预见或被忽视的信息流，将其转化为未来的预警机制。 战略的动态校准： 最终，本书将所有元素汇集起来，展示如何通过持续的信息流动和框架调整，使企业的战略规划从年度例行活动转变为一个连续的、具有生命力的校准过程。真正的竞争力，在于持续、快速地适应信息世界带来的新机遇与新风险。 《驭风者：现代商业决策与信息流的交汇点》是一本面向寻求在信息时代超越竞争对手的首席执行官、高级管理者、战略规划师和关键业务分析师的指南。它提供的不是捷径，而是一条通往深思熟虑、敏捷决策和持续增长的坚实路径。

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这本书的封面设计本身就很有吸引力，那种深邃的蓝色和跃动的图形，仿佛预示着我们将要踏入一个充满未知但又蕴含无限可能的领域。我一直对“大数据”这个概念充满了好奇，总觉得它像一股汹涌的浪潮，既令人敬畏，又潜藏着巨大的机遇。这本书的书名——《驾驭大数据》，更是直接点燃了我想要深入了解的冲动。我希望能在这本书中找到方法，理解如何不被这股“浪潮”吞噬，而是能够巧妙地利用它，从中发掘出那些隐藏的价值。我期待书中能够有清晰的脉络，引导我从一个完全陌生的门外汉，逐渐成长为一个能够理解甚至运用大数据进行分析的“舵手”。不知道书中是否会涉及一些实际的案例，能够让我更直观地感受到大数据在不同行业中的应用，比如在市场营销、金融风险控制，甚至是城市管理等方面，如果能有一些具体生动的例子，那将是再好不过了。而且，我很好奇“高级分析”究竟是如何帮助我们“寻找机会”的，这背后一定有着一套科学的理论和方法论，我迫切地想知道这些，想了解那些看似杂乱无章的海量数据，是如何通过高级分析转变为有用的洞察和决策依据的。这本书的英文原名也很有趣，“Taming The Big Data Tidal Wave”，让我感觉作者不仅仅是在讲述理论，更像是在分享一种征服巨大挑战的经验和智慧。

评分☆☆☆☆☆

近期，我对于数据科学以及它在现代社会中的作用产生了浓厚的兴趣。当我在书架上看到《驾驭大数据》这本书时，书名本身就给我一种强烈的启示感。它暗示着，即便是面对如此庞大和复杂的数据流，我们仍然拥有掌控和利用它的能力。我一直对“寻找机会”这个概念感到好奇，因为在信息爆炸的时代，能够发现并抓住机遇，往往是成功的关键。《驾驭大数据》这本书，是否会深入探讨如何通过大数据分析来识别市场趋势、预测客户行为，以及发现新的商业增长点？我希望书中能够提供一些清晰的框架和实用的方法论，帮助读者理解如何从海量数据中提取有价值的洞察。同时，我也对“高级分析”这个词汇感到好奇，它是否会包含一些前沿的数据挖掘技术、统计建模，或者人工智能的应用？我期望书中能够以一种清晰易懂的方式，解释这些复杂的技术概念，并说明它们是如何帮助我们更有效地从数据中获得启发的。我希望能在这本书中找到一种方法，能够让我不再仅仅是被动地接收信息，而是能够主动地去理解、分析和利用数据，最终转化为真正的价值和竞争优势。

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最近，我一直在关注科技领域的发展，尤其是关于数据驱动的决策和创新。当我在书店偶然看到《驾驭大数据》这本书时，立刻被它所传达的理念所吸引。书名中“驾驭”一词，充满了力量感和掌控感，似乎在告诉我们，面对庞大的数据洪流，我们并非无能为力，而是可以通过学习和掌握一定的方法，成为数据的主宰者。我对于“寻找机会”这个目标尤其感兴趣，因为在当今快速变化的商业环境中，能够敏锐地捕捉到新的商业机会，并将其转化为实际的增长，是至关重要的。这本书会不会深入探讨大数据分析在商业策略制定、产品研发、客户洞察等方面的实际应用？我期待书中能够提供一些经过验证的案例研究，展示企业是如何利用大数据来实现突破性创新的。同时，我也希望能够了解“高级分析”的具体内涵，它是否包括了复杂的统计模型、算法，或者是一些新兴的数据挖掘技术？这本书是否会以一种易于理解的方式，解释这些复杂的技术概念，并引导读者如何将它们应用于实际的数据分析场景？我希望能在这本书中找到一种清晰的思路，将看似无序的海量数据，转化为能够指导我们做出明智决策的宝贵信息。

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我最近一直在思考，如何在日常的工作和生活中，更好地理解和利用那些我们每天都在接触的海量信息。从社交媒体上的动态，到购物平台的推荐，再到新闻资讯的推送，数据无处不在，但如何将这些“信息碎片”整合成有意义的知识，却是一门学问。这本书的名字，《驾驭大数据》，让我觉得它可能是打开这个秘密宝库的金钥匙。我非常期待书中能提供一些实用的技巧和策略，让我能够识别出哪些是真正有价值的数据，哪些只是噪音。我希望它能帮助我建立一个更清晰的认知框架，理解大数据的本质，以及它能够为我们带来的变革。特别是“寻找机会”这一部分，这听起来非常具有吸引力，因为在任何领域，机会往往是留给那些能够洞察先机的人。我希望书中能详细阐述，如何通过对海量数据流的深入分析，发现那些被大多数人忽略的趋势、模式和潜在的市场。这本书是否会讲解一些常用的数据分析工具和技术？比如，它会不会介绍一些机器学习、人工智能在数据分析中的应用，以及如何利用这些工具来解决实际问题？我尤其关心的是，书中是否会提供一些循序渐进的学习路径，让像我这样对大数据没有太多技术背景的读者，也能一步步掌握核心概念和方法。

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这本书的封面设计，那种蓝色的渐变和散落的光点，总是让我联想到浩瀚的星空，也让人联想到海量的信息在其中涌动。我一直对“大数据”这个词很着迷，感觉它就像是一个巨大的宝藏，里面蕴藏着无数的秘密和可能性，但如何去挖掘，如何去理解，却是一个巨大的挑战。《驾驭大数据》这个书名，直接击中了我的痛点。我渴望了解如何不被这股“数据潮”所淹没，而是能够抓住它，从中汲取养分。我特别想知道，“高级分析”到底能给我们带来什么？它是否能帮助我们从海量的数据中，提炼出那些真正有价值的“金矿”？这本书会否涉及到一些具体的数据处理和分析的技术，例如数据清洗、特征工程、建模方法等？我希望它能提供一些实用的指导，让我能够理解并应用这些技术。而且，“寻找机会”这个概念，对我来说非常有吸引力。我希望能学习到，如何通过对数据的深入分析，发现那些被隐藏的趋势、未被满足的需求，甚至是一些创新的商业模式。我很好奇，这本书会否提供一些成功的案例，展示企业是如何利用大数据来发现并抓住这些机会的？我希望它能让我对大数据有一个更全面、更深入的认识，并且能够激发我将所学应用于实际工作。

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给别人买的，不清楚怎么样

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很棒，感谢送货师傅！！

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没有想象中的好，都浮在面上，没有深入分析

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我是因为在学这本书的作者开的微专业（Wiley：大数据工程师），才买这本书的。

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真的很不错的一本书。

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很好的东东，强烈推荐。

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深入浅出的一本书，不适合深入了解技术，了解大面还好

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还行吧，东西不错，值得考虑！

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