駕馭大數據 [Taming The Big Data Tidal Wave: Finding Opportunities in Huge Data Streams with Advanced Analytics] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Bill Franks 著，黃海，車皓陽，王悅 等 譯

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 商業智能
• 數據挖掘
• 機器學習
• 高級分析
• 數據流
• 數據戰略
• 數據科學
• 商業分析

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115304803

版次：1

商品編碼：11162061

品牌：異步圖書

包裝：平裝

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

開本：16開

編輯推薦

　　國內外知名數據分析專傢、行業領袖聯袂推薦！
　　世界數據倉庫公司Teradata首席分析專傢Bill Franks傾力巨獻！
　　揭秘駕馭大數據的技術和方法，詮釋大數據專業分析之道！
　　抓住大數據！理解大數據！駕馭大數據！在大數據掘金浪潮中脫穎而齣！
　　你是否在大數據麵前猶豫、恐懼、不知所措？你是否無法說服你的老闆投入人力、財力、物力去進行大數據分析？你是否已經身處大數據中而依舊茫然？你是否在做瞭很多大數據分析後仍然無法發現新的商業價值和機會？
　　如何不再因循守舊，如何積極主動地去改變、探索、創新，如何在駕馭大數據的過程中遊刃有餘、成竹在胸？
　　答案就在《駕馭大數據》一書中！
　　《駕馭大數據》將會告訴你：
　　· 什麼是大數據？
　　· 目前有哪些大數據源？
　　· 這些大數據源有什麼價值？
　　· 有哪些技術和方法可以幫助我們駕馭大數據？
　　· 需要招聘什麼樣的分析師？
　　· 如何打造一支Super分析團隊？
　　· 什麼樣的文化氛圍纔能促進分析創新？

內容簡介

《駕馭大數據》為讀者提供瞭處理大數據和在你的企業中培養一種創新和發現的文化所需的工具、過程和方法，描繪瞭一個易於實施的行動計劃，以幫助你的企業發現新的商業機會，實現新的業務流程，並做齣更明智的決策。
本書主要介紹瞭如何駕馭大數據浪潮，並詳細地介紹瞭什麼是大數據，大數據為什麼重要，以及如何應用大數據。本書還從具體實用的角度，介紹瞭用於分析和操作大數據的工具、技術和方法；以及人纔和企業文化的角度，介紹瞭如何使分析專傢、分析團隊以及所需的分析原則更加高效，如何通過分析創新中心使得分析更加有創造力，以及如何改變分析文化。
《駕馭大數據》適於所有對數據、數據挖掘、數據分析感興趣的技術人員和決策者閱讀。

作者簡介

　　Bill Franks，是Teradata公司全球閤作夥伴計劃的首席分析專傢，他負責跟蹤研究分析領域的前端趨勢，幫助客戶理解Teradata和其分析閤作夥伴如何為客戶創造價值。Bill還負責管理Teradata與SAS閤作成立的業務分析創新中心，並專注於幫助客戶獲得創新分析能力。此外，Bill負責製定Teradata公司在高級分析領域的戰略與定位。
　　Bill是國際數據分析研究所的一名講師，國際數據分析研究所（International Institute for Analytics）是由分析領域專傢Tom Davenport成立的研究機構。Bill還是一名活躍的演講人和博客作者。
　　Bill一直專注於如何將復雜的分析轉化為業務人員可以理解的語言，並幫助企業更有效地使用這些分析成果。他曾服務於很多不同行業和公司規模的客戶，其中有財富前100強的大型企業，也有小型的非營利組織。
　　Bill擁有弗吉尼亞科技大學應用統計專業的學士學位，以及北卡羅來納州立大學應用統計專業的碩士學位。

精彩書評

　　“隨著信息技術的飛速發展，人類社會已進入一個數字信息時代。即時獲取和掌握信息的多少，己成為衡量一個國傢實力強弱的標誌。但一切信息，又隨不同需求者而定義為有益與否，而一切有益信息都是從海量數據中經過分析而生成的。海量數據又隨時間不斷産生，不斷流動、擴散，形成一股像海潮的大數據流。隻有經過對大數據的分析纔能形成各自需要的信息，纔能從信息中産生知識，纔能造就智慧型社會。本書作者就大數據興起及分析方法和技巧作齣瞭深入淺齣的錶述，在當前大數據熱潮中，值得一讀。”
　　——吳基傳 原國傢信息産業部部長
　　
　　“信息技術的飛速發展，以及互聯網企業商業模式的不斷創新，使得全球數據量呈現齣幾何級數般的爆炸性增長，全球進入瞭大數據時代。紅樓夢中‘任憑弱水三韆，我隻取一瓢飲’，在浩瀚的信息海洋中，誰能夠更快速、更準確地獲取有價值的信息並充分利用，誰就能在大數據時代立於不敗之地，獲得成功。如何充分利用大數據、挖掘大數據所蘊含的價值，需要我們把握大數據的特點，積極探索海量數據存儲、實時數據處理、新型分析挖掘技術的應用，以及新的數據架構的設計等解決之道。本書對上述問題進行瞭深入探討，提齣瞭許多真知灼見，值得一讀。”
　　——王曉初 中國電信集團公司董事長
　　
　　“大數據時代不以人的意誌而來。對此，不僅要認知和熟悉，更要學會駕馭與運用。與一般大數據書籍不同，本書聚焦如何在分析中凝煉數據價值、在運用中創造數據財富，發乎啓迪，止乎‘駕馭’，對於人們在大數據的浪潮中暢享更多精彩大有裨益。”
　　——常小兵 中國聯通集團公司董事長
　　
　　“現代信息技術推動瞭大數據的發展，大數據給各行各業帶來瞭許多新的機會。麵對大數據的浪潮，人們關心如何去釆集和匯總海量的數據，人們更關心如何對采集到的數據進行係統性的分析，通過分析體現齣數據的價值，並在實際工作中得到充分的利用。本書很好地迴答瞭這些問題。”
　　——王建宙 原中國移動集團公司董事長
　　
　　“大數據浪潮催生瞭一個新的産業，也催生瞭一本又一本關於大數據的新書。這一本由業內的技術先驅和行業領導者之一Teradata的專傢 Bill Franks 撰寫的著作，從豐富的實戰經驗中萃取齣大數據相關的若乾關鍵的概念，並給予瞭精確而易懂的解讀。它可以讓大數據的客戶、方案提供者、分析師們在短時間內通盤瞭解關於大數據的概念、主要技術、工具、方法和流程，快速走上決勝未來的大數據之路。”
　　——劉博 明博智創（北京）軟件技術有限責任公司董事長
　　
　　“麵對大數據帶來的挑戰和機遇，科技和商業領袖都認識到大數據分析技術和實踐的優勢。完成這種煉數成金的思想轉變，領悟到洞察力的真正價值，將獲得驅動業務發展的無窮能量。本書不僅涵蓋駕馭大數據的技術、方法和流程，而且介紹瞭如何培養優秀的分析師及創新文化，專注於大數據鏈條中核心的分析和決策行動環節，是大數據時代每一位思想傢、技術精英和商業領袖必讀的書籍。”
　　——吳輔世 SAS賽仕軟件大中華區總裁

目錄

第一部分　大數據的興起
第1章　什麼是大數據，大數據為什麼重要
1.1　什麼是大數據
1.2　大數據中的“大”和“數據”哪個更重要
1.3　大數據有何不同
1.4　大數據為何是數量更多的、相同類型的傳統數據
1.5　大數據的風險
1.6　你為什麼需要駕馭大數據
1.7　大數據的結構
1.8　探索大數據
1.9　很多大數據其實並不重要
1.10　有效過濾大數據
1.11　將大數據和傳統數據混閤
1.12　對大數據標準的需求
1.13　今天的大數據將不再是明天的大數據
1.14　本章小結
第2章　網絡數據：原始的大數據
2.1　網絡數據概觀
2.1.1　你遺漏瞭什麼
2.1.2　想象各種可能性
2.1.3　一個全新的信息來源
2.1.4　應當收集什麼數據
2.1.5　關於隱私
2.2　網絡數據揭示瞭什麼
2.2.1　購物行為
2.2.2　顧客的購買路徑和偏好
2.2.3　研究行為
2.2.4　反饋行為
2.3　行動中的網絡數據
2.3.1　最優的推薦商品
2.3.2　流失模型
2.3.3　響應模型
2.3.4　顧客分類
2.3.5　評估廣告效果
2.4　本章小結
第3章　典型大數據源及其價值
3.1　汽車保險業：車載信息服務數據的價值
3.2　多個行業：文本數據的價值
3.3　多個行業：時間數據與位置數據的價值
3.4　零售製造業：RFID數據的價值
3.5　電力行業：智能電網數據的價值
3.6　博彩業：籌碼跟蹤數據的價值
3.7　工業發動機和設備：傳感器數據的價值
3.8　視頻遊戲：遙測數據的價值
3.9　電信業與其他行業：社交網絡數據的價值
3.10　本章小結
第二部分　駕馭大數據：技術、過程以及方法
第4章　分析可擴展性的演進
4.1　分析可擴展性的曆史
4.2　分析與數據環境的關聯性
4.3　海量並行處理係統
4.3.1　使用MPP係統進行數據準備與評分
4.3.2　使用MPP係統進行數據準備與評分小結
4.4　雲計算
4.4.1　公有雲
4.4.2　私有雲
4.4.3　雲計算小結
4.5　網格計算
4.6　MapReduce
4.6.1　MapReduce工作原理
4.6.2　MapReduce優缺點
4.6.3　MapReduce小結
4.7　這不是一個單選題
4.8　本章小結
第5章　分析流程的演進
5.1　分析沙箱
5.1.1　分析沙箱：定義與範圍
5.1.2　分析沙箱的好處
5.1.3　內部分析沙箱
5.1.4　外部分析沙箱
5.1.5　混閤式分析沙箱
5.1.6　不要僅僅使用數據，而要豐富數據
5.1.7 係統負載管理和容量規劃
5.2　什麼是分析數據集
5.2.1　兩種分析數據集
5.2.2　傳統的分析數據集
5.3　企業分析數據集
5.3.1　什麼時候創建企業分析數據集
5.3.2　企業分析數據集裏有什麼
5.3.3　邏輯結構與物理結構
5.3.4　更新企業分析數據集
5.3.5　匯總錶還是概要視圖
5.3.6　分享財富
5.4　嵌入式評分
5.4.1　嵌入式評分集成
5.4.2　模型與評分管理
5.5　本章小結
第6章　分析工具與方法的演進
6.1　分析方法的演進
6.1.1　組閤建模
6.1.2　簡易模型
6.1.3　文本分析
6.1.4　跟上分析方法的發展腳步
6.2　分析工具的演進
6.2.1　圖形化用戶界麵的崛起
6.2.2　單點解決方案的興起
6.2.3　開源的曆史
6.2.4　數據可視化的曆史
6.3　本章小結
第三部分　駕馭大數據：人和方法
第7章　如何提供優質分析
7.1　分析與報錶
7.1.1　報錶
7.1.2　分析
7.2　分析的G.R.E.A.T原則
7.2.1　導嚮性（Guided）
7.2.2　相關性（Relevant）
7.2.3　可解釋性（Explainable）
7.2.4　可行性（Actionable）
7.2.5　及時性（Timely）
7.3　核心分析方法與高級分析方法
7.4　堅持你的分析
7.5　正確地分析問題
7.6　統計顯著性與業務重要程度
7.6.1　統計顯著性
7.6.2　業務重要程度
7.7　樣本VS全體
7.8　業務推斷與統計計算
7.9　本章小結
第8章　如何成為優秀的分析專傢
8.1　哪些人是分析專傢
8.2　對分析專傢常見的誤解
8.3　每一位優秀的分析專傢都是獨特的
8.3.1　教育
8.3.2　行業經驗
8.3.3　當心“人力資源清單”
8.4　優秀分析專傢身上經常被低估的特質
8.4.1　承諾
8.4.2　創造力
8.4.3　商業頭腦
8.4.4　演講能力與溝通技巧
8.4.5　直覺
8.5　分析認證有意義嗎，還是乾擾視聽的噪音
8.6　本章小結
第9章　如何打造優秀的分析團隊
9.1　各個行業並非生而平等
9.2　行動起來
9.3　人纔緊縮
9.4　團隊組織結構
9.4.1　分布式組織結構
9.4.2　集中式組織結構
9.4.3　混閤式組織結構
9.5　持續更新團隊技能
9.5.1　矩陣式方法
9.5.2　管理人員不能眼高手低
9.6　應該由誰來做高級分析工作
9.6.1　前後矛盾的地方
9.6.2　如何幫助剛剛從事分析工作的新手茁壯成長
9.7　IT人員和分析專傢為何相處不好
9.8　本章小結
第四部分　整閤：分析文化
第10章　促進分析創新
10.1　商業需要更多創新
10.2　傳統的方法阻礙瞭創新
10.3　定義分析創新
10.4　在創新分析中使用迭代方法
10.5　考慮換個角度
10.6　你是否為建立分析創新中心做好瞭準備
10.6.1 組件1：技術平颱
10.6.2 組件2：第三方的産品和服務
10.6.3 組件3：承諾和支持
10.6.4 組件4：強大的團隊
10.6.5 組件5：創新委員會
10.6.6 分析創新中心的指導原則
10.6.7 分析創新中心的工作範圍
10.6.8 處理失敗
10.7　本章小結
第11章　營造創新和探索的文化氛圍
11.1　做好準備
11.1.1　Crocs和Jibbitz的傳說
11.1.2　推動創新
11.2　關鍵原則概述
11.2.1 原則1：打破思維定勢
11.2.2 原則2：形成連鎖反應
11.2.3 原則3：統一行動目標
11.3　本章小結
結論：再敢想一些

精彩書摘

使用傳感器數據
發動機的結構很復雜，有很多移動部件，必須在高溫下運轉，會經曆各種各樣的運轉狀況。因為它們的成本太高，所以期望壽命越長越好。因此，穩定的、可預測的性能就變得異常重要，因為機器的壽命依賴於此。例如，對故障飛機進行保養維修會花掉航空公司或者空軍部隊一筆不小的錢，但這種事情我們還必須做，因為我們要識彆齣飛機是否存在安全隱患。因此，飛機或者飛機發動機以及其他設備的停機時間一定要降到最低，航空公司或者空軍部隊對此都有非常迫切的需求。
停機時間最小化策略包括準備備件或後備發動機快速割接時需要維修的設備、從診斷結果中快速識彆需要更換的部件、針對問題部件投資開發更可靠的新版本。要想有效實施這3種策略，必須得有數據。我們要用數據生成診斷算法，或者用數據作為輸入來診斷某個特定的問題。工程部門可以使用傳感器數據準確地定位問題的原因，設計新的措施支持更長、更可靠的操作。不管發動機是飛機的，還是船隻的，或者是陸地設備的，這些考慮因素都適用。
通過提取和分析詳細的發動機運轉數據，我們可以精確地定位那些會導緻立即失效的某些模式。然後我們就能識彆齣會降低發動機壽命的時間分段模式以及更加頻繁的維修。多個變量的排列組閤數目，特彆是一段時間內的排列組閤數目，使得這類數據分析活動變成瞭一項挑戰。這個過程不僅會涉及到大數據，就連隨之開發齣來的分析也會變得異常復雜和睏難。以下是我們可以研究的一些問題。

前言/序言

　　你收到一封郵件，郵件中提供瞭一套個人電腦的報價。而你幾個小時前剛剛在這傢零售商的網站上搜索過電腦的信息，似乎它們已經讀齣瞭你的想法……當你驅車前往這傢商店購買這套個人電腦時，你路過瞭一傢咖啡店，你看到瞭這傢咖啡店的一條摺扣信息。你獲知由於你剛來到這片區域，你可以在未來20分鍾內享受10%的摺扣……
　　在你享用咖啡的時候，你收到瞭一傢製造商關於某産品的道歉，而你昨天剛剛在你的Facebook主頁和這傢公司的網站上抱怨瞭它們的産品……
　　最後，當你迴到傢之後，你又收到瞭一條關於購買你最喜歡的在綫視頻遊戲升級裝備的信息。有瞭這些裝備，你纔能順利通過某些你曾經苦苦掙紮的關卡……
　　聽起來很瘋狂嗎？難道這些事情都是在很遠的未來纔發生的嗎？不，這些場景都是我們今天可能見到的！大數據、高級分析、大數據分析，似乎今天你已經逃脫不瞭這些術語瞭。無論在哪裏，你都會聽到人們在討論大數據和高級分析，看到關於它們的文章或是宣傳推銷它們。好瞭，現在你也可以將這本書加入關於它們的討論中瞭。
　　什麼是真實的，什麼是炒作？這些關注可能會使你懷疑大數據分析是一種炒作，而非真實的東西。盡管在過去的幾年曾經有不少被炒作的概念，然而就分析能力和處理海量數據而言，我們確實處在一個轉型的年代。如果你肯花一些時間來理清並過濾掉那些有時被媒體過分炒作的部分，你會發現大數據背後有一些非常真實和強大的東西。隨著時間的推移，大數據分析會使企業和消費者都獲益，而收益帶來的興奮和期待又會繼續引發更多的炒作。
　　大數據是下一波新數據源的浪潮，並會驅動分析在商業、政府及教育界的下一次革新。這些革新將有可能快速地改變企業審視它們自身業務的方式。大數據分析可以促成更加明智的決策，在某些情況下，促成這些決策的方式將明顯不同於今天。它帶來的很多洞察在今天看起來都像是在做夢。你會看到，徵服大數據的需求和一直以來徵服新數據源的需求在很大程度上是一緻的。然而，大數據的額外規模必須使用新的工具、技術、方法和流程。傳統的分析方法已經不再適用於新的環境，我們有必要使用高級分析將商業界帶入更高的層次。這就是這本書要講的內容。
　　“駕馭大數據”並不隻是本書的書名，而是下一個十年中，決定哪些商業活動將振興，而哪些商業活動將消亡的決定性因素。準備主動接受大數據，企業可以通過駕馭大數據浪潮而取得成功，而不是遭受大數據浪潮連綿不斷的拍打。你需要瞭解些什麼？你如何為徵服大數據做準備？你如何從大數據中獲得振奮人心的分析結果？坐下來，找一個舒服的姿勢，準備好發現大數據的秘密！
　　讀者對象
　　這些年來有無數關於高級分析的書籍問世，最近也開始有關於大數據的書籍齣現。本書是從一個與其他書籍不同的角度來看大數據的，主要幫助讀者理解什麼是大數據，如何通過分析來利用大數據，以及在如今的大數據環境中，如何處理世界範圍內的高級分析生態係統的創新和變革。大部分讀者都將發現這本書有價值且充滿趣味。無論你是分析專傢，還是使用分析結果的商人，或者隻是對大數據和高級分析感興趣的人，這本書都有適閤你閱讀的內容。
　　本書並不會深入介紹它所涉及主題的技術細節。本書的技術高度剛剛能夠讓讀者從高層次來理解其所討論的概念。本書的目的是使讀者可以理解，並開始運用這些概念，以及幫助他們認識在哪些方麵還需要更加深入的研究。這本書更像是一本手冊而非教科書，完全可以被非技術人員理解和掌握。同時，那些對這些主題已經有深入瞭解的讀者，也可以從本書的一些討論中獲得一些技術方麵更深層次的啓示。
　　內容提要
　　本書由四部分組成，每一部分都從一個方麵來介紹如何駕馭大數據浪潮。第一部分將介紹什麼是大數據，大數據為什麼重要，以及如何應用大數據。第二部分集中介紹那些能夠用於分析和操作大數據的工具、技術和方法。第三部分介紹如何使分析專傢、分析團隊以及所需的分析原則更加高效。第四部分將前三部分結閤在一起，重點介紹瞭如何通過分析創新中心使得分析更加有創造力，以及如何改變分析文化。以下是關於各章節所涉及內容的詳細提綱。
　　第一部分 大數據的興起
　　第一部分重點介紹瞭什麼是大數據，大數據為什麼重要，以及分析大數據可以帶來什麼好處。本部分覆蓋瞭10種類型的大數據源，以及如何利用這些資源來幫助企業提高其業務水平。如果讀者拿起這本書時，還不知道什麼是大數據，以及大數據的應用有多麼廣泛，那麼第一部分會幫助你瞭解這部分內容。
　　第1章 什麼是大數據，大數據為什麼重要
　　本章首先介紹瞭大數據的背景知識，以及大數據到底是關於什麼的。然後給齣瞭一些企業如何利用大數據的案例。如果讀者想要幫助他們的企業駕馭大數據浪潮，那麼請首先理解本章所講的內容。
　　第2章 網絡數據：原始的大數據
　　如今，或許應用最為廣泛並為人們所熟知的大數據源是從互聯網網站上收集來的詳細數據。用戶瀏覽互聯網所産生的日誌信息，是等待分析和挖掘的信息寶庫。不同行業的企業都將從它們網站上收集到的詳細用戶信息整閤到它們的企業業務分析中。本章將探索這些數據將如何增強和改變一係列的商務決策。
　　第3章 典型大數據源及其價值
　　在本章中，我們將從高層次來探索9種大數據源。其目的是介紹每種數據源，並討論每種數據源在商業中的應用和啓示。一些本質相同的技術應用在不同的行業中，以産生多種大數據源，這個趨勢已經越來越明顯。另外，不同的行業可以利用一些相同的大數據源，大數據並非隻能用於某些狹窄的領域。
　　第二部分 駕馭大數據：技術、過程以及方法
　　第二部分將集中介紹用於駕馭大數據的技術、過程以及方法。這些年取得的重大進展增加瞭這3個方麵的可擴展性。企業不能繼續依賴外部的方法和專傢來保持它們在大數據世界中的競爭力。本書的這一部分將是技術性最強的一部分，但仍然可以被絕大多數的讀者所理解和接受。讀完這些章節後，讀者將熟悉他們今後進入大數據分析領域時可能遇到的一係列概念。
　　第4章 分析可擴展性的演進
　　在每一個時期，數據的高速增長使得當時最具可擴展性的工具也隻能疲於應付。在大數據齣現之前，傳統的高級分析方法已經到達瞭它們的瓶頸。如今，傳統的方法已經不再適用。本章將討論分析和數據環境的融閤、海量並行處理（MPP）體係、雲、網格計算，以及MapReduce技術。這些技術增強瞭可擴展性，並且在大數據分析中扮演著重要角色。
　　第5章 分析流程的演進
　　為瞭更好地利用被極大增強的可擴展性，分析流程也需要進行升級。本章將首先概述如何利用分析沙箱為分析專傢提供一個可擴展的環境，從而建立高級分析流程。然後，我們將介紹企業分析數據庫如何幫助在創建分析數據時，獲得更高的一緻性並減小風險，同時提高分析專傢的生産效率。本章最後將探討如何使用嵌入式評分過程將高級分析流程部署和轉移到用戶端和應用端。
　　第6章 分析工具和方法的演進
　　本章將介紹一些高級分析方法演進的過程，以及這些改進將如何繼續改變分析專傢完成工作和處理大數據的方式。討論的主題將包括視覺角度、點擊界麵、分析解決方案、開源工具，以及數據可視化工具的演進。本章也講述瞭分析專傢將如何改變他們建模的方法，以便更好地利用可用資源。討論的主題包括組閤模型、簡易模型以及文本分析。
　　第三部分 駕馭大數據：人和方法
　　第三部分重點討論駕馭大數據的人和他們所屬的團隊，以及確保他們能夠提供優質分析的方法。如何提供優質的分析，包括大數據分析，其關鍵因素是找到閤適的人來掌舵，並且他們能夠遵循正確的分析原則。讀完這3章後，讀者將瞭解優質分析、優秀的分析專傢和分析團隊的特質。
　　第7章 如何提供優質分析
　　計算統計結果、撰寫報告、使用建模算法僅僅是創建一個優質分析眾多步驟中的幾步。本章首先闡述瞭一些定義，然後討論瞭一係列關於如何創建優質分析的主題。大數據給企業帶來瞭從未處理過的復雜數據組閤，將本章討論的原則牢記在心對駕馭大數據非常關鍵。
　　第8章 如何成為優秀的分析專傢
　　數學、統計學以及編程方麵的能力是必要的，但對於一個優秀的分析專傢來說，僅僅具備這些技能還不夠。優秀的分析專傢還需要具備一些人們通常不會首先想到的特質。這些特質包括承諾、創造力、商業頭腦、演講能力與溝通技巧以及直覺。本章將探討在尋找一個優秀的分析專傢時，這些特質為什麼非常重要且不能被忽視。
　　第9章 如何打造優秀的分析團隊
　　企業如何打造一個高級分析團隊，並使其發揮最優效果？把他們放在企業的什麼位置最閤適？這些團隊如何運轉？誰來創建高級分析？本章將討論建立一個優秀的分析團隊時必須考慮的一些常見挑戰和原則。
　　第四部分 整閤：分析文化
　　第四部分將介紹一些著名的基本原則，企業想利用高級分析和大數據進行成功創新必須遵循這些原則。盡管這些原則也被廣泛地應用於其他領域，但我們的焦點和視角是這些原則將要如何應用於當前企業環境的高級分析中。讀者可能已經比較熟悉所涉及的這些概念，但是對於如何將它們應用到高級分析和大數據中，也許還是很陌生的。
　　第10章 促進分析創新
　　本章從迴顧一些成功創新背後的基本原則開始，然後通過分析創新中心的概念將它們應用到大數據和高級分析中。我們的目標是能夠讓讀者清楚地理解如何在企業中更好地促進分析創新，並駕馭大數據。
　　第11章 營造創新和探索的文化氛圍
　　本章將介紹如何營造創新和探索的文化氛圍作為本書的結尾。本章的文字有趣而輕鬆，並給如何營造齣有利於促進創新分析的文化氛圍留齣瞭一些思考空間。這些涉及的原則被廣泛地討論，並被大傢熟知。但是，這些原則仍然值得迴顧，並且需要思考企業如何將這些確立的原則應用到大數據和高級分析中。

馭風者：現代商業決策與信息流的交匯點 一本書籍簡介 在當今瞬息萬變的商業環境中，信息的洪流已成為定義競爭力的核心要素。許多企業和決策者正麵臨著一個共同的挑戰：如何從無邊無際的數據海洋中提煉齣有價值的洞察，並將其轉化為切實可行的戰略優勢。本書《馭風者：現代商業決策與信息流的交匯點》正是一部旨在為應對這一挑戰提供清晰路綫圖的著作。 本書並非探討單一技術或工具的深度手冊，而是聚焦於一個宏大的主題：在信息過載時代，如何建立一套係統化、前瞻性的思維框架和組織能力，以確保決策的敏銳度與前瞻性。 我們將信息視為一種流動的、具有強大潛能的資源，而“馭風者”便是那些懂得如何引導和利用這股力量的組織與個人。 第一部分：認清浪潮——信息流的本質與挑戰 開篇，本書將深入剖析當前信息環境的結構性變化。我們不再僅僅處理結構化的錶格數據，而是麵對一個由實時交易記錄、社交媒體互動、傳感器反饋、非文本報告等構成的復雜生態係統。 信息的分形結構： 我們將分析信息是如何在不同層級（從底層操作到高層戰略）錶現齣自相似的復雜性。理解這種結構，是避免被錶象數據迷惑的第一步。 決策的延遲與失真： 探討信息在組織內部流轉過程中，如何因層級過濾、認知偏見和技術瓶頸而導緻決策的滯後性和準確性下降。我們引入“信息新鮮度摺舊模型”，量化信息價值隨時間衰減的速度。 “噪音”與“信號”的辨識： 純粹的數據量增長並不等同於洞察力的增長。本書提供瞭一套嚴謹的質性與量化標準，幫助管理者區分真正具有預測價值的信號和乾擾決策的噪音。這包括對信息源可靠性的多維度評估，以及對隱藏在海量數據中的結構性偏差的識彆。 第二部分：構建風帆——決策框架的重塑 麵對洶湧的信息流，組織必須重塑其決策機製，將響應速度和適應性置於核心地位。 從假設驅動到觀察驅動： 傳統決策往往基於既定的業務假設。本書倡導轉嚮一種更具彈性的“觀察驅動”模型。這意味著決策過程不再是綫性的規劃，而是一個持續的、基於最新反饋進行微調的循環。我們將詳細闡述如何設計高效的反饋迴路，確保戰略調整的敏捷性。 情境感知與動態優先級： 麵對海量輸入，如何確定當前最重要的信息？本書提齣瞭“情境權重矩陣”，它允許組織根據當前的外部環境（市場波動、監管變化、競爭對手行動）動態調整不同信息流的優先級。這使得資源分配更具目的性，避免瞭平均用力。 跨職能的“數據素養”工程： 數據分析不應是孤立的部門任務。我們詳細介紹瞭如何在不同職能部門（市場、運營、財務、研發）推廣統一的語言和分析工具集，確保所有決策者都能理解和信任輸入信息的來源與局限性。重點在於培養“講故事的分析師”和“傾聽的業務領袖”之間的有效溝通橋梁。 第三部分：駕馭信息之風——工具、流程與治理 有效的駕馭需要正確的工具和堅實的治理基礎。本書避免瞭對特定軟件的過度推銷，而是側重於構建一套可持續運行的“信息引擎”。 流程的自動化與人機協作的藝術： 探討如何通過流程設計，將例行性的數據監測和初步異常識彆交給自動化係統處理，從而解放高層管理者的時間，讓他們專注於更復雜的、需要人類直覺和倫理判斷的任務。我們深入分析瞭“自動化閾值”的設定藝術，即何時放手，何時介入。 信息架構的彈性設計： 一個僵化的信息架構無法適應快速變化的需求。本書提齣“模塊化信息藍圖”，鼓勵企業構建可插拔、可擴展的數據接入點和處理單元。這種設計理念強調互操作性，而非單一的集中式控製塔。 信息治理的演進： 隨著數據的使用範圍擴大，治理的範疇必須從單純的閤規性拓展到價值最大化。我們討論瞭“價值驅動的治理”模型，它平衡瞭風險控製與創新激勵。這包括透明化的數據溯源機製、明確的責任矩陣，以及對模型偏差的定期審計流程。 第四部分：麵嚮未來的視野——洞察力的持續生成 成功的“馭風者”不會滿足於當前的成績，他們緻力於構建一個持續産生前瞻性洞察的組織文化。 逆嚮工程：從結果到輸入： 當一個重要的業務結果發生時，組織不應僅記錄結果，而應係統性地追溯導緻該結果的關鍵信息輸入點。本書提供瞭一套“結果驗證模型”，用於反思和優化信息收集和分析的完整路徑。 建立“失敗的知識庫”： 很多有價值的信號源於未被采納的警告或被否決的提案。本書強調建立一個結構化的“反麵案例”知識庫，分析那些未被預見或被忽視的信息流，將其轉化為未來的預警機製。 戰略的動態校準： 最終，本書將所有元素匯集起來，展示如何通過持續的信息流動和框架調整，使企業的戰略規劃從年度例行活動轉變為一個連續的、具有生命力的校準過程。真正的競爭力，在於持續、快速地適應信息世界帶來的新機遇與新風險。 《馭風者：現代商業決策與信息流的交匯點》是一本麵嚮尋求在信息時代超越競爭對手的首席執行官、高級管理者、戰略規劃師和關鍵業務分析師的指南。它提供的不是捷徑，而是一條通往深思熟慮、敏捷決策和持續增長的堅實路徑。

評分☆☆☆☆☆

最近，我一直在關注科技領域的發展，尤其是關於數據驅動的決策和創新。當我在書店偶然看到《駕馭大數據》這本書時，立刻被它所傳達的理念所吸引。書名中“駕馭”一詞，充滿瞭力量感和掌控感，似乎在告訴我們，麵對龐大的數據洪流，我們並非無能為力，而是可以通過學習和掌握一定的方法，成為數據的主宰者。我對於“尋找機會”這個目標尤其感興趣，因為在當今快速變化的商業環境中，能夠敏銳地捕捉到新的商業機會，並將其轉化為實際的增長，是至關重要的。這本書會不會深入探討大數據分析在商業策略製定、産品研發、客戶洞察等方麵的實際應用？我期待書中能夠提供一些經過驗證的案例研究，展示企業是如何利用大數據來實現突破性創新的。同時，我也希望能夠瞭解“高級分析”的具體內涵，它是否包括瞭復雜的統計模型、算法，或者是一些新興的數據挖掘技術？這本書是否會以一種易於理解的方式，解釋這些復雜的技術概念，並引導讀者如何將它們應用於實際的數據分析場景？我希望能在這本書中找到一種清晰的思路，將看似無序的海量數據，轉化為能夠指導我們做齣明智決策的寶貴信息。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計本身就很有吸引力，那種深邃的藍色和躍動的圖形，仿佛預示著我們將要踏入一個充滿未知但又蘊含無限可能的領域。我一直對“大數據”這個概念充滿瞭好奇，總覺得它像一股洶湧的浪潮，既令人敬畏，又潛藏著巨大的機遇。這本書的書名——《駕馭大數據》，更是直接點燃瞭我想要深入瞭解的衝動。我希望能在這本書中找到方法，理解如何不被這股“浪潮”吞噬，而是能夠巧妙地利用它，從中發掘齣那些隱藏的價值。我期待書中能夠有清晰的脈絡，引導我從一個完全陌生的門外漢，逐漸成長為一個能夠理解甚至運用大數據進行分析的“舵手”。不知道書中是否會涉及一些實際的案例，能夠讓我更直觀地感受到大數據在不同行業中的應用，比如在市場營銷、金融風險控製，甚至是城市管理等方麵，如果能有一些具體生動的例子，那將是再好不過瞭。而且，我很好奇“高級分析”究竟是如何幫助我們“尋找機會”的，這背後一定有著一套科學的理論和方法論，我迫切地想知道這些，想瞭解那些看似雜亂無章的海量數據，是如何通過高級分析轉變為有用的洞察和決策依據的。這本書的英文原名也很有趣，“Taming The Big Data Tidal Wave”，讓我感覺作者不僅僅是在講述理論，更像是在分享一種徵服巨大挑戰的經驗和智慧。

評分☆☆☆☆☆

近期，我對於數據科學以及它在現代社會中的作用産生瞭濃厚的興趣。當我在書架上看到《駕馭大數據》這本書時，書名本身就給我一種強烈的啓示感。它暗示著，即便是麵對如此龐大和復雜的數據流，我們仍然擁有掌控和利用它的能力。我一直對“尋找機會”這個概念感到好奇，因為在信息爆炸的時代，能夠發現並抓住機遇，往往是成功的關鍵。《駕馭大數據》這本書，是否會深入探討如何通過大數據分析來識彆市場趨勢、預測客戶行為，以及發現新的商業增長點？我希望書中能夠提供一些清晰的框架和實用的方法論，幫助讀者理解如何從海量數據中提取有價值的洞察。同時，我也對“高級分析”這個詞匯感到好奇，它是否會包含一些前沿的數據挖掘技術、統計建模，或者人工智能的應用？我期望書中能夠以一種清晰易懂的方式，解釋這些復雜的技術概念，並說明它們是如何幫助我們更有效地從數據中獲得啓發的。我希望能在這本書中找到一種方法，能夠讓我不再僅僅是被動地接收信息，而是能夠主動地去理解、分析和利用數據，最終轉化為真正的價值和競爭優勢。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，那種藍色的漸變和散落的光點，總是讓我聯想到浩瀚的星空，也讓人聯想到海量的信息在其中湧動。我一直對“大數據”這個詞很著迷，感覺它就像是一個巨大的寶藏，裏麵蘊藏著無數的秘密和可能性，但如何去挖掘，如何去理解，卻是一個巨大的挑戰。《駕馭大數據》這個書名，直接擊中瞭我的痛點。我渴望瞭解如何不被這股“數據潮”所淹沒，而是能夠抓住它，從中汲取養分。我特彆想知道，“高級分析”到底能給我們帶來什麼？它是否能幫助我們從海量的數據中，提煉齣那些真正有價值的“金礦”？這本書會否涉及到一些具體的數據處理和分析的技術，例如數據清洗、特徵工程、建模方法等？我希望它能提供一些實用的指導，讓我能夠理解並應用這些技術。而且，“尋找機會”這個概念，對我來說非常有吸引力。我希望能學習到，如何通過對數據的深入分析，發現那些被隱藏的趨勢、未被滿足的需求，甚至是一些創新的商業模式。我很好奇，這本書會否提供一些成功的案例，展示企業是如何利用大數據來發現並抓住這些機會的？我希望它能讓我對大數據有一個更全麵、更深入的認識，並且能夠激發我將所學應用於實際工作。

評分☆☆☆☆☆

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們每天都在接觸的海量信息。從社交媒體上的動態，到購物平颱的推薦，再到新聞資訊的推送，數據無處不在，但如何將這些“信息碎片”整閤成有意義的知識，卻是一門學問。這本書的名字，《駕馭大數據》，讓我覺得它可能是打開這個秘密寶庫的金鑰匙。我非常期待書中能提供一些實用的技巧和策略，讓我能夠識彆齣哪些是真正有價值的數據，哪些隻是噪音。我希望它能幫助我建立一個更清晰的認知框架，理解大數據的本質，以及它能夠為我們帶來的變革。特彆是“尋找機會”這一部分，這聽起來非常具有吸引力，因為在任何領域，機會往往是留給那些能夠洞察先機的人。我希望書中能詳細闡述，如何通過對海量數據流的深入分析，發現那些被大多數人忽略的趨勢、模式和潛在的市場。這本書是否會講解一些常用的數據分析工具和技術？比如，它會不會介紹一些機器學習、人工智能在數據分析中的應用，以及如何利用這些工具來解決實際問題？我尤其關心的是，書中是否會提供一些循序漸進的學習路徑，讓像我這樣對大數據沒有太多技術背景的讀者，也能一步步掌握核心概念和方法。

評分☆☆☆☆☆

內容偏嚮如何研究大數據，對技術有個大概的講述

評分☆☆☆☆☆

書的內容很豐富，對於初入門的人來說既不難懂，也不過於膚淺，書中很多內容都很有啓發性，非常好的一本書，可以反復閱讀。

評分☆☆☆☆☆

這本書開頭一小部分講瞭講大數據的一些現狀，後麵部分都在講數據分析，涉及到理論、工具、方法，團隊建設經驗等方麵。個人感覺關於書中以下兩塊內容值得看一看：數據分析師的特點和核心競爭力、數據分析團隊的組織形式，是作者多年工作經驗的一些總結。其他方麵則很一般。

評分☆☆☆☆☆

看不齣是不是正版，隻能說送到快，符閤需求

評分☆☆☆☆☆

可惜不是我想要的那一類書，以後買書之前還要先試讀一下

評分☆☆☆☆☆

發貨速度非常快

評分☆☆☆☆☆

書的質量不錯，發貨速度快。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書籍！！！值得看，學習瞭

評分☆☆☆☆☆

不錯，就是包裝有點簡單瞭