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  • 驾驭大数据pdf

    2019-07-13 15:47:52
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    内容简介

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    《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。《驾驭大数据》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。《驾驭大数据》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。
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    作者简介

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    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段趋势,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同时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,也有小型的非盈利组织。
    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。

    目录

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    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
    第2章 网络数据:原始的大数据
    第3章 典型大数据源及其价值
    第二部分 驾驭大数据:技术、流程以及方法
    第4章 分析可扩展性的演进
    第5章 分析流程的演进
    第6章 分析工具与方法的演进
    第三部分 驾驭大数据:人和方法
    第7章 如何提供优质分析
    第8章 如何成为优秀的分析专家
    第9章 如何打造优秀的分析团队
    第四部分 整合:分析文化
    第10章 促进分析创新
    第11章 营造创新和探索的文化氛围
    结论:再敢想一些

    内容摘录

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    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...

     

     

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  • 驾驭大数据-Bill Franks在线阅读百度网盘下载(ciwe)书名:驾驭大数据作者:Bill Franks格式:EPUB, HTMLZ, PDF路径:点击打开排序作者:Franks, Bill排序书名:驾驭大数据日期:08 12月 2018uuid:39bd02ff-d98c-4a04-b751-...

    驾驭大数据-Bill Franks

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    书名:驾驭大数据

    作者:Bill Franks

    格式:EPUB, HTMLZ, PDF

    路径:点击打开

    排序作者:Franks, Bill

    排序书名:驾驭大数据

    日期:08 12月 2018

    uuid:39bd02ff-d98c-4a04-b751-98464c60366d

    id:477

    出版日期:12月 2013

    修改日期:08 12月 2018

    大小:2.04MB

    语言:中文


    你终于看完了这本书!现在,你了解了大数据是什么,知道驾奴大数据所需的工具、流程和方法。你了解了如何做一个优质分析,明白了执行一个优质分析所需的人员和团队。你还了解了如何通过分析创新中心和创新探索的企业文化来激发分析创新能力。

    在我们阐述驾驭大数据浪潮的过程中,我们介绍了许多理论,以及如何应用这些理论来改进企业的分析和业务。不管你拥有何种背景,我们都希望你通过阅读本书学习到了许多有用的知识,并能将所学知识应用到你的企业中。

    最后,再强调一些关键内容,以及你可以采取的措施。

    ■ 大数据是真实的,它就在你身边。既不要忽视大数据,也不要害怕它。将大数据整合到你的企业数据中,并制定包含大数据的企业分析战略。通过使用大数据来获得企业的竞争优势。

    ■ 分析的可扩展性比从前更加重要。确保你的企业升级了这些最常用的技术,包括库内分析、MapReduce以及云计算。

    ■ 你需要新的分析流程。使用分析沙箱、企业分析数据集以及嵌入式评分等工具来获得具有更快、更好扩展性的高级分析流程。

    ■ 实施新的分析技术,如文本分析、组合模型分析以及简易模型分析等。对于新的大数据源,不能再使用传统的分析技术。

    ■ 驾奴大数据需要拥有合适技能的分析专家。一个伟大的分析专家,不管他们是叫做分析专家还是数据科学家,都必须拥有以下技能:承诺、创造力、商业头脑、演讲能力以及直觉。你需要招聘拥有这些特质的人。

    ■ 分析团队有多种组织形式,关键在于确保做决策的人能够获得他所需要的信息。

    ■ 创建一个分析创新中心将帮助你驾奴大数据,并创造出一种创新发现的企业文化。这些会使驾驭大数据的过程变得更加得心应手。

    让数据说话,让数据驱动决策,这些观点已经被人们普遍接受了。可以驱动决策的数据源和高级分析方法越来越多,大数据就是这样一种新数据源,其实它一点儿也不可怕。企业需要立刻行动起来,没有任何理由可以拖延开始使用大数据的时间。驾奴大数据确实有一些困难,有些人或许会抗拒变革,但从现在开始驾奴大数据是完全可行的。不管是文本数据、网络日志还是传感器数据,已经有不少企业开始捕获这些数据来进行分析,并以此来提升决策能力。

    那些下决心成为大数据应用领导者的企业将发现新的商业机会,并实施新的业务流程,而那些跟随领导者步伐的企业还没意识到发生了什么事情。你可以作为开拓者进入某个数据分析领域,这种机会其实并不常见。大数据给了企业这种机会,不要让你面前的这个机会跑掉!现在就开始尝试使用大数据进行分析,这将改变企业的业务运营方式。你一定会获得丰厚的回报!你还在等什么?

    来源:我是码农,转载请保留出处和链接!

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  • 当你开车路过一家餐厅的停车场时,你的手机屏幕上弹出了这家餐厅的当日特价菜品推荐,这种体验是不是很棒?如果赌场老板把发牌人忘记付给...大数据能让这一切变成现实。 编辑 | abby 官网 | www.datayuan.c

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    当你开车路过一家餐厅的停车场时,你的手机屏幕上弹出了这家餐厅的当日特价菜品推荐,这种体验是不是很棒?如果赌场老板把发牌人忘记付给你的20美元亲自送还给你,你的心里是不是有点儿小激动?如果在线视频游戏能够把和我们玩法相近的用户即刻告知我们,这世界会不会变得很美妙?你是不是要下调汽车保险费率?大数据能让这一切变成现实。


    编辑 | abby

    官网 | www.datayuan.cn

    微信公众号ID | datayuancn


    今天,小编要为读者推荐的图书名为《驾驭大数据》,本书提供了处理大数据和在企业中培养创新和探索文化所需的工具、流程和方法,描绘了一个易于实施的行动计划,以帮助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。


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    《驾驭大数据》重点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;以及从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具有创造力,以及如何改变分析文化。


    全书从内容上共分为4个部分:


    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

    第2章 网络数据:原始的大数据

    第3章 典型大数据源及其价值


    第二部分:驾驭大数据——技术、流程以及方法


    第4章 分析可扩展性的演进

    第5章 分析流程的演进

    第6章 分析工具与方法的演进


    第三部分:驾驭大数据——人和方法


    第7章 如何提供优质分析

    第8章 如何成为优秀的分析专家

    第9章 如何打造优秀的分析团队


    第四部分:整合——分析文化


    第10章 促进分析创新

    第11章 营造创新和探索的文化氛围


    作者介绍


    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段趋势,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,也有小型的非盈利组织。并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。


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    【本栏目合作伙伴】:清华大学出版社、电子工业出版社、北京师范大学出版社、中国人民大学出版社、中信出版社、上海交通大学出版社。


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    来源:数据猿


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    2013年12月5日-6日参加了为期两天的2013中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference, BDTC2013),本期会议主题是:“应用驱动的架构与技术 ”。大数据概念最近真是火得不行,从大会多达7个的“大数据架构与系统”、“大数据技术”、“大数据应用”、“大数据研究与发展”、“大数据基准测试”“智能交通与大数据”以及“传统行业如何驾驭大数据”主题论坛,再到现场爆棚的人群,可见大家拥抱大数据的高涨热情。

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    在9月份读完了一本《大数据时代》,后面又听大学老师介绍了一次Hadoop的HDFS以及MapReduce,就敢修改了一篇勘探大数据立项报告。当看了Hadoop生态系统的框架图后,直接被一堆代号搞得晕头转向,慢慢地只明白了其中几个简单意思,随便一个系统就能庞大得把你淹死,大数据,胆小者慎入!

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    大数据白皮书与发展趋势

    5号会议以主席致辞和院士讲话开始。

    马上就是程学旗发布《大数据白皮书》,据说这本书马上就会在CSDN免费发布,内容包括:大数据的发展背景、典型的业务大数据、大数据技术体系、大数据产业链与生态环境、大数据人才培养以及大数据发展趋势等。

    程学旗报告的后半部分重点介绍了大数据的10大发展趋势,网上有一篇报道发得挺快的讲了这个内容。

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    1. 大数据从概念化走向价值化

    2. 大数据处理架构的多样化模式并存

    3. 大数据安全与隐私越来越重要

    4. 大数据分析与可视化成为热点

    5. 大数据产业成为战略性产业

    6. 数据的商品化和数据共享的联盟化

    7. 基于大数据推荐和预测正逐步流行

    8. 大数据性能成为支撑性的技术

    9. 数据科学的兴起

    10. 大数据生态环境逐步完善

    BDAS

    在大数据创新大赛颁奖之后,是一篇主题演讲Taming Big Data with Berkeley Data Analytics Stack(BDAS),这里介绍一个Hadoop之外的一个大数据分析框架,试验室的名称叫AMPLab(来自于Algorithms, Machines, Person)。

    BDAS的目标:

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    腾讯的报告:大数据处理的规模化与实时化演进

    云计算是挖掘大数据价值的核心基础这张片子介绍传统处理方式与大数据处理的对比。

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    后面讲到了RCFile和ORCFile(Optimized Row Columnar)数据的存储格式,还不了解。

     

    The Stae of Apache HBase

    下午吃完饭后直接犯困,有2个演讲人的声音几乎没有什么起伏,一会就要睡过去。其中有一篇讲互联网金融的,我也不感兴趣。

    只是大概听了一个老外介绍The Stae of Apache HBase,下图中被人头挡住的部分是HDFS。

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    6号的会议我一直在大数据技术主题论坛里呆着。

     

    百度:基于大数据的硬盘故障预测

     

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    从HDFS里学了一个三副本概念,这里才知道还有各种纠删码的方案,有一个重要评价指标叫MTTDL(Mean Time To Data Loss平均无数据丢失时长?)。

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    浙大:机器学习与大数据

    何晓飞教授从人脸识别讲到机器学习,先介绍了机器学习的发展历程。

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    大数据时代的机器学习现在都在朝着深度学习和在线学习攻关。

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    后面介绍了最近邻搜索中的哈希索引等技术问题。

     

    大数据时代可视化和可视分析的机遇与挑战

    报告从The Top 10 Challenges in Extreme-Scale Visual Analytics这篇论文引出了北大在可视化方面的工作。

    下图给出了通过出租车GPS数据来分析北京交通情况。

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    还讲到一个多维数据拼图系统。http://vis.pku.edu.cn/mddv/val/sketch#CarData

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    这篇大数据可视化的报告有PDF在CSDN上可以下载

     

    Extending MPI to Big Data Computing: Challenges and Benefits of DataMPI

    这篇报告中探讨了如何让MPI改造为大数据时代的并行计算,以前有大量MPI并行代码可以看看这篇文章。

    转载于:https://www.cnblogs.com/speeding/p/3460540.html

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