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为数据而生 大数据创新实践 PDF 下载


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时间:2018-08-05 09:56来源:https://download.csdn.net/ 作者:转载  侵权举报
为数据而生 大数据创新实践 PDF 下载
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为数据而生 大数据创新实践 PDF 下载

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资料简介:
  •  在大数据概念如此流行的今天,为什么要读这本书?中国大数据领军人、大数据创新与实践一线专家、百万级畅销书《大数据时代》中文版译者周涛,耗时三年,将海量真实案例披沙拣金呈现给广大读者。在本书中,您将看到大数据在智慧交通系统、个性化医疗、智慧学校以及金融和商业等领域的中国式创新实践,并为未来大数据的发展提供有可行性的路径指南。
  •    什么样的人才能在下一个时代生存和发展?大数据3.0时代我们究竟要做些什么?数据交易如何让数据资源成为汇聚之地?每个企业又该如何成为大数据企业?周涛教授通过真实案例告诉读者:拥有大数据的理念,能够掌握数据和运用数据的人和企业,才能在“一切都被记录,一切都被分析”的数据化时代得以生存。无论现在从事什么行业,即便不能掌握一项特定的数据技术,了解大数据的理念、培养大数据的思维模式是非常重要的。学会用数据说话,用数据分析的结果来证明“哪个更好,哪个更坏”并指导我们作出正确决策。
  •    这不是坚硬的学术专著,而是一部柔软的情怀之书!没有晦涩的文辞,枯燥的说教,字里行间洋溢着浓浓的数据情怀和拳拳的责任之心。周涛教授讲述了很多在大数据领域努力拼搏,希望有所创新的中国人的故事,相信这些故事背后的理念、技术和精神能够唤起更多年轻的创新者,为我们民族的复兴作出自己的贡献。
  •    领跑大数据3.0时代,大数据创新实践的扛鼎之作!大数据1.0,是将自身业务上产生的大量数据,利用深入的分析使其不断优化,优化之后的业务产生更多数据的正向循环。大数据2.0,是如何把自身业务的数据用来解决业务以外的其它问题,或者如何用业务以外的数据解决自身业务的问题。大数据3.0,是如何在资本和文化的催化作用下,让数据、技术、需求和人才等大数据创新要素融为一体。三个版本强调的不是时间上的先后顺序或逻辑上的依存关系,而是就其与传统数据应用在理念上的差异程度进行的划分。


资料目录:

自序:在麻瓜和魔法师之间做出选择

Part.1  大数据时代,用数据说话 

01 从万物皆数到万事皆数 / 005

主动或被动,我们都是数据贡献者

一切都被记录,一切都被分析

    四大方面,让数据指数级增长

02 从十数九表到数态万千 / 017

结构化数据

非结构化数据

03 从隔水相望到阡陌交通 / 029

地点数据

个人数据

数据与数据,1 1远大于2

大数据创新实践:

用购买记录给用户画像

 

04 大数据和云计算驱动新工业革命 / 039

计算:第三次工业革命中的新能源

数据:第三次工业革命中的新材料

证析:第三次工业革命中的先进工艺技术

个性化:大数据时代最显著的商业特征

大数据创新实践:

一张失败的公交卡

个性化医疗,安吉丽娜·朱莉和史蒂夫·乔布斯

 

Part.2  大数据1.0:分析

05 统计呈现洞见 / 055 

抓出非法的MCC套用

打击“电老鼠”

“抓获”过度医疗和骗保行为

识别社交网络中的垃圾用户

新浪微博面临的三大问题

快递员的通话记录蕴藏哪些商机

付费节目点播最多的是什么

06 关联蕴含价值 / 075

关联规则挖掘

协同过滤

关联分析是寻找因果关系的利器

大数据创新实践: 

谁最关注超声波洁面产品

发现“一月三电号”僵尸用户

07 预测指导决策 / 089

点击购买类预测

基于移动轨迹的位置预测

链路预测

大数据预测的主流方法是什么

大数据创新实践: 

    一张信用卡逾期不还款的概率有多大

签到记录预测用户的土著化指数

 

Part.3  大数据2.0:外化

08 寻求外部数据的帮助 / 109

从行为数据预测学生考试成绩

从食堂打卡记录中“定位”孤独人群

从社会计量标牌洞察人力资源管理

预测离职率和升职率

    行为数据让非法集资无所遁行

09 自身数据的外部价值 / 129

45个关键词实时预测流感趋势

阿里巴巴的“淘CPI”指数

10 机器学习,数据外化最神奇的利器 / 139

机器学习三板斧1:特征

机器学习三板斧2:模型

机器学习三板斧3:融合

 

Part.4  大数据3.0:集成 

11 交易市场:数据资源的汇聚地 /155

科研数据共享

政府数据开放

全国可流通数据的目录体系

12 数据城堡:数据人才的竞技场 / 175

Kaggle,数据科学之家

数据城堡,Kaggle模式的中国尝试者

13 创新工厂:数据技术的嘉年华 / 185

大数据创业公司困境

大型传统企业信息化的难题

构建大数据挖掘平台

建设大数据创新工厂

结束语 成为大数据企业 / 201

致谢 / 211



 

 

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