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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　大數(shù)據(jù)這個(gè)概念自誕生以來，已經(jīng)經(jīng)歷了幾次飛躍。當(dāng)今社會(huì)，對(duì)傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)中的量的需求已經(jīng)很容易達(dá)到，大數(shù)據(jù)的競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)向了數(shù)據(jù)質(zhì)量。只有將深入在各種行業(yè)情景中、非結(jié)構(gòu)化的、與業(yè)務(wù)流程直接相關(guān)的高價(jià)值數(shù)據(jù)挖掘出來，企業(yè)才有可能基于自己的業(yè)務(wù)進(jìn)行分析甚至預(yù)測(cè)。因此，大數(shù)據(jù)時(shí)代進(jìn)入了一個(gè)新的紀(jì)元——智能數(shù)據(jù)時(shí)代?！”緯髡邎F(tuán)隊(duì)來著大數(shù)據(jù)行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)TalkingData，他們站在企業(yè)管理者的角度上，系統(tǒng)全面地剖析了企業(yè)如何轉(zhuǎn)型以適應(yīng)當(dāng)今智能數(shù)據(jù)時(shí)代。全書以大數(shù)據(jù)相關(guān)的知識(shí)和工具為起點(diǎn)，重點(diǎn)介紹了企業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)施的三個(gè)方面——數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)，并結(jié)合一線的大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，幫助讀者更深刻地理解如何構(gòu)筑數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)。

作者簡(jiǎn)介

　　TalkingData（北京騰云天下科技有限公司）成立于2011年，是中國(guó)*大的獨(dú)立第三方移動(dòng)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)。TalkingData一直致力于數(shù)據(jù)的深耕與數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘，從數(shù)據(jù)的采集、處理到數(shù)據(jù)的分析，再到數(shù)據(jù)的應(yīng)用與咨詢。TalkingData已經(jīng)形成了一套以“智能數(shù)據(jù)平臺(tái)”（SmartDP）為主的完整數(shù)據(jù)應(yīng)用體系，并構(gòu)筑了一套以數(shù)據(jù)商業(yè)化平臺(tái)、數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)及數(shù)據(jù)合作平臺(tái)為核心的數(shù)據(jù)生態(tài)。目前，TalkingData的平均月活躍用戶為6.5億，為超過12萬(wàn)款移動(dòng)應(yīng)用以及10萬(wàn)應(yīng)用開發(fā)者提供服務(wù)。覆蓋的客戶主要為金融、地產(chǎn)、快消、零售、出行、政府等行業(yè)中的領(lǐng)軍企業(yè)，連續(xù)三年實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的三倍快速增長(zhǎng)。

圖書目錄

前言
第一篇　大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)
第1章　大數(shù)據(jù)的基本定義　/ 2
1.1　大數(shù)據(jù)分析的出現(xiàn)　/ 3
1.2　大數(shù)據(jù)如何發(fā)掘價(jià)值　/ 3
1.3　大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵——數(shù)據(jù)類型　/ 5
1.4　大數(shù)據(jù)處理的微妙之處　/ 6
1.5　大數(shù)據(jù)環(huán)境下的處理分析工具　/ 7
1.6　智能數(shù)據(jù)時(shí)代到來　/ 10
第2章　數(shù)據(jù)的藝術(shù)　/ 12
2.1　評(píng)估可能性的藝術(shù)　/ 12
2.2　了解現(xiàn)狀　/ 13
2.3　自我評(píng)估、完善度、信息架構(gòu)　/ 14
2.4　愿景部署　/ 19
2.5　現(xiàn)在和將來的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)　/ 20
2.6　實(shí)時(shí)建議和操作　/ 25
2.7　驗(yàn)證提出的愿景　/ 26
第3章　大數(shù)據(jù)：有所為有所不為　/ 28
3.1　大數(shù)據(jù)分析最佳實(shí)踐　/ 28
3.2　從小做起　/ 29
3.3　關(guān)注大局　/ 30
3.4　避免最差實(shí)踐　/ 30
3.5　步步為營(yíng)　/ 32
3.6　學(xué)會(huì)利用異常數(shù)據(jù)　/ 34
3.7　速度與精度的抉擇　/ 35
3.8　內(nèi)存計(jì)算　/ 36
第二篇　大數(shù)據(jù)工具和技術(shù)
第4章　分布式世界中的設(shè)計(jì)　/ 42
4.1　可見性　/ 43
4.2　保持簡(jiǎn)單的重要性　/ 44
4.3　組合　/ 44
4.4　分布式狀態(tài)　/ 49
4.5　CAP原則　/ 51
4.6　松耦合系統(tǒng)　/ 53
4.7　速度　/ 55
4.8　總結(jié)　/ 58
第5章　大數(shù)據(jù)分析工具　/ 59
5.1　Apache Hadoop　/ 59
5.2　Apache Spark　/ 69
5.3　NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)　/ 73
5.4　MongoDB　/ 89
第三篇　數(shù)據(jù)管理
第6章　大數(shù)據(jù)的類型　/ 108
6.1　定義結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)　/ 109
6.2　探秘結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來源　/ 109
6.3　關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在大數(shù)據(jù)中扮演的角色　/ 110
6.4　非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)　/ 111
6.5　內(nèi)容管理系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)管理中的作用　/ 112
6.6　實(shí)時(shí)和非實(shí)時(shí)條件　/ 113
6.7　大數(shù)據(jù)集成　/ 114
第7章　大數(shù)據(jù)的新范式：我們想要從大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中獲得什么　/ 116
7.1　穩(wěn)定性和容錯(cuò)性　/ 116
7.2　橫向擴(kuò)容　/ 117
7.3　可擴(kuò)展性　/ 117
7.4　即席查詢　/ 117
7.5　最小化維護(hù)　/ 117
7.6　可調(diào)試性　/ 118
7.7　完全增量式架構(gòu)　/ 118
7.8　操作復(fù)雜性　/ 119
7.9　極其復(fù)雜地實(shí)現(xiàn)最終一致性　/ 119
7.10　人為容錯(cuò)的缺陷　/ 121
7.11　Lambda架構(gòu)　/ 121
第8章　數(shù)據(jù)管理　/ 125
8.1　數(shù)據(jù)管理成熟度評(píng)估　/ 125
8.2　元數(shù)據(jù)管理　/ 128
8.3　數(shù)據(jù)治理　/ 130
8.4　數(shù)據(jù)質(zhì)量管理　/ 134
8.5　參考數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)管理　/ 137
第四篇　數(shù)據(jù)工程
第9章　理解數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流程　/ 142
9.1　理解商業(yè)動(dòng)機(jī)　/ 142
9.2　調(diào)查計(jì)劃　/ 146
9.3　初步研究　/ 146
9.4　專家咨詢　/ 146
9.5　識(shí)別關(guān)鍵成功因素　/ 147
9.6　優(yōu)先考慮早期路線圖的執(zhí)行　/ 150
9.7　戰(zhàn)略圖譜　/ 154
第10章　大數(shù)據(jù)和云計(jì)算　/ 163
10.1　云計(jì)算的定義　/ 163
10.2　私有云與公有云計(jì)算　/ 165
10.3　IaaS典型平臺(tái)——亞馬遜云平臺(tái)AWS　/ 165
10.4　PaaS典型平臺(tái)　/ 172
10.5　SaaS典型平臺(tái)　/ 176
第11章　數(shù)據(jù)收集　/ 179
11.1　收集一切　/ 179
11.2　為數(shù)據(jù)源設(shè)置優(yōu)先級(jí)　/ 181
11.3　關(guān)聯(lián)單獨(dú)的數(shù)據(jù)　/ 182
11.4　如何收集數(shù)據(jù)　/ 184
11.5　數(shù)據(jù)采購(gòu)　/ 186
11.6　數(shù)據(jù)保留　/ 190
第12章　數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)預(yù)處理　/ 191
12.1　數(shù)據(jù)質(zhì)量：為什么要對(duì)數(shù)據(jù)做預(yù)處理　/ 191
12.2　數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要工作　/ 192
第13章　數(shù)據(jù)安全和隱私　/ 195
13.1　數(shù)據(jù)收集：了解隱私的最前沿　/ 195
13.2　策略考慮因素　/ 196
13.3　實(shí)施考慮因素　/ 200
13.4　總結(jié)　/ 201
第五篇　數(shù)據(jù)科學(xué)
第14章　數(shù)據(jù)分析　/ 204
14.1　什么是分析　/ 205
14.2　分析的類型　/ 206
第15章　數(shù)據(jù)探索　/ 221
15.1　概要　/ 221
15.2　數(shù)據(jù)探索的目標(biāo)　/ 222
15.3　數(shù)據(jù)集　/ 222
15.4　描述性統(tǒng)計(jì)　/ 225
15.5　數(shù)據(jù)可視化　/ 229
15.6　數(shù)據(jù)探索路線圖　/ 240
第16章　大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘　/ 242
16.1　先驗(yàn)知識(shí)　/ 244
16.2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　/ 246
16.3　建?！? 249
16.4　應(yīng)用　/ 253
16.5　總結(jié)　/ 255
第六篇　構(gòu)筑數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)
第17章　建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文化　/ 258
17.1　數(shù)據(jù)收集　/ 260
17.2　報(bào)告　/ 261
17.3　警報(bào)　/ 262
17.4　從報(bào)告到警報(bào)再到分析　/ 263
17.5　數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的標(biāo)志　/ 265
17.6　分析成熟度　/ 267
第18章　構(gòu)建大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)　/ 271
18.1　數(shù)據(jù)科學(xué)家　/ 271
18.2　團(tuán)隊(duì)挑戰(zhàn)　/ 272
18.3　不同的團(tuán)隊(duì)，不同的目標(biāo)　/ 272
18.4　別忘了數(shù)據(jù)　/ 273
18.5　更多挑戰(zhàn)　/ 274
18.6　團(tuán)隊(duì)與文化　/ 274
18.7　量化成就　/ 275
第七篇　大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)
第19章　大數(shù)據(jù)使用實(shí)例　/ 278
19.1　大數(shù)據(jù)的使用與意義　/ 279
19.2　案例：大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用　/ 283
19.3　案例：大數(shù)據(jù)在地產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用　/ 298
第20章　大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的思維實(shí)戰(zhàn)　/ 309
20.1　無處不在的數(shù)據(jù)機(jī)會(huì)　/ 309
20.2　數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策　/ 312
20.3　數(shù)據(jù)處理和大數(shù)據(jù)　/ 314
20.4　從大數(shù)據(jù)1.0到大數(shù)據(jù)2.0　/ 314
20.5　數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)能力作為戰(zhàn)略資產(chǎn)　/ 315
20.6　數(shù)據(jù)分析思維　/ 317
20.7　具備數(shù)據(jù)分析技能的管理者　/ 318
20.8　數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)科學(xué)　/ 319
20.9　化學(xué)反應(yīng)不只限于試管：數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作　/ 320
20.10　總結(jié)　/ 321
第21章　結(jié)語(yǔ)
21.1　全面解讀　/ 322
21.2　通往大數(shù)據(jù)之路　/ 323
21.3　思索大數(shù)據(jù)的真實(shí)一面　/ 324
21.4　大數(shù)據(jù)實(shí)踐　/ 325
21.5　深度解讀大數(shù)據(jù)處理流程　/ 325
21.6　大數(shù)據(jù)可視化　/ 329
21.7　大數(shù)據(jù)隱私　/ 330