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主编推荐语

本书描述了如何为企业定义大数据分析架构和路线图,以支持现代企业将大数据战略有效落地。

内容简介

随着大数据时代的来临,越来越多的企业期望通过对大数据进行深入分析来为其创造最大的商业价值。大数据商业价值的实现依靠企业大数据战略、人才、组织、技术的结合,本书向读者勾画了一幅大数据全图,任何企业都可以在本书的指导下实践大数据战略,定制适合自己的大数据分析路线图,从大数据中获得最多价值。

本书作者米歇尔·钱伯斯、托马斯·W.迪斯莫尔拥有大数据分析领域丰富的工作经验,书中给出了来自许多行业有关大数据实践的高价值应用案例,帮助读者系统性地发现和了解企业实践大数据战略的最佳机会。

目录

  • 版权信息
  • 译者序
  • 推荐序
  • 致谢
  • 第1章 现代分析基本原则
  • 1.1 实现商业价值和影响
  • 1.2 专注于最后一英里
  • 1.3 持续改善
  • 1.4 加速学习能力和执行力
  • 1.5 差异化分析
  • 1.6 嵌入分析
  • 1.7 建立现代分析架构
  • 1.8 构建人力因素
  • 1.9 利用消费化趋势
  • 1.10 总结
  • 第2章 商业3.0时代来临
  • 第3章 为什么需要一个独特的分析路线图
  • 3.1 概述
  • 3.2 业务领域
  • 3.3 数据
  • 3.4 方法
  • 3.5 精准
  • 3.6 算法
  • 3.7 嵌入
  • 3.8 速度
  • 3.9 总结
  • 第4章 分析让商业决策百尺竿头更进一步
  • 4.1 概述
  • 4.2 案例研究
  • 4.3 总结
  • 第5章 构建分析路线图
  • 5.1 概述
  • 5.2 第一步:确定关键业务目标
  • 5.3 第二步:定义价值链
  • 5.4 第三步:头脑风暴分析解决方案机会
  • 5.5 第四步:描述分析解决方案机会
  • 5.6 第五步:创建决策模型
  • 5.7 第六步:评估分析解决方案机会
  • 5.8 第七步:建立分析路线图
  • 5.9 第八步:不断演进分析路线图
  • 5.10 总结
  • 第6章 分析应用
  • 6.1 概述
  • 6.2 战略分析
  • 6.3 管理分析
  • 6.4 运营分析
  • 6.5 科学分析
  • 6.6 面向客户的分析
  • 6.7 总结
  • 第7章 用例分析
  • 7.1 概述
  • 7.2 预测
  • 7.3 解释
  • 7.4 预报
  • 7.5 发现
  • 7.6 模拟
  • 7.7 优化
  • 7.8 总结
  • 第8章 预测分析方法论
  • 8.1 概述:现代分析方法
  • 8.2 定义业务需求
  • 8.3 建立分析数据集
  • 8.4 建立预测模型
  • 8.5 部署预测模型
  • 8.6 总结
  • 第9章 预测分析技术
  • 9.1 概述
  • 9.2 统计和机器学习
  • 9.3 大数据的影响
  • 9.4 有监督和无监督学习
  • 9.5 线性模型和线性回归
  • 9.6 广义线性模型
  • 9.7 广义相加模型
  • 9.8 逻辑回归
  • 9.9 强化回归
  • 9.10 生存分析
  • 9.11 决策树学习
  • 9.12 贝叶斯方法
  • 9.13 神经网络和深度学习
  • 9.14 支持向量机
  • 9.15 集成学习
  • 9.16 自动化学习
  • 9.17 总结
  • 第10章 最终用户分析
  • 10.1 概述
  • 10.2 用户角色
  • 10.3 分析编程语言
  • 10.4 业务用户工具
  • 10.5 总结
  • 第11章 分析平台
  • 11.1 概述
  • 11.2 分布式分析
  • 11.3 预测分析架构
  • 11.4 现代SQL平台
  • 11.5 总结
  • 第12章 吸引分析天才并留住他们
  • 12.1 概述
  • 12.2 文化
  • 12.3 数据科学家角色
  • 12.4 总结
  • 第13章 组织分析团队
  • 13.1 概述
  • 13.2 集中式分析团队与分散式分析团队
  • 13.3 卓越中心
  • 13.4 首席数据官与首席分析官
  • 13.5 实验室团队
  • 13.6 分析项目办公室
  • 13.7 总结
  • 第14章 你还在等什么?赶快开始吧
  • 附录A 无监督学习:无监督式神经网络
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评分及书评

4.5
4个评分
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    给这本书评了
    5.0

    本书的作者 Michele Chambers Thomas W. Dinsmore 勾画了开放性分析的新蓝图,而不是单一供应商专有的分析解决方案。我们会看到通过开放标准连接在一起的基于各种商业和开源工具的开放分析平台的崛起。要成为分析的高手,组织必须定义一个独特的架构和路线图,它们可以识别不同的应用程序、用例以及用户角色的复杂性。这种架构将包括许多厂商和项目,因为单个供应商不能够满足你所有的需求。

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      给这本书评了
      5.0
      一本运用现在分析科学解决企业经营的教科书

      企业经营中,战略、管理、业务、运营、客户,各个层面的都可以用现代数据分析嵌入式的分析;从业务理解、用例、算法、编程语言、角色分工分析平台都有详细的探讨;企业经营者、企业职业经理人、数据分析人员,都可以从中得到启发。

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      出版方

      机械工业出版社有限公司

      机械工业出版社是全国优秀出版社,自1952年成立以来,坚持为科技、为教育服务,以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨,以“服务社会和人民群众需求,传播社会主义先进文化”为己任,产业结构不断完善,已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸,现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社,涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。