目錄


第一部分大數(shù)據(jù)揭秘

第1章大數(shù)據(jù)的故事

到了21世紀初，是什么發(fā)生了改變

數(shù)據(jù)為什么變得這么多

產(chǎn)生數(shù)字化數(shù)據(jù)設備的廣泛應用

正在迅速下降的磁盤存儲成本

RAM成本的直線下降

處理能力成本的直線下降

為什么大數(shù)據(jù)成為如此火熱的話題

成功的大數(shù)據(jù)先驅(qū)者

開源軟件為軟件開發(fā)人員提供了競爭環(huán)境

云計算讓啟動和擴展計劃變得更加容易

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第2章人工智能、機器學習和大數(shù)據(jù)

什么是人工智能和機器學習

人工智能的起源

為何近來人工智能又再次興起

人造神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習

人工智能如何幫助分析大數(shù)據(jù)

一些謹慎的話

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第3章為什么大數(shù)據(jù)有用

全新的數(shù)據(jù)使用方式

一種新的數(shù)據(jù)思維方式

遵循數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法

更強的數(shù)據(jù)工具

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第4章大數(shù)據(jù)分析的應用案例

A/B測試

推薦引擎/下一個最佳購物建議

預測:需求和收入

節(jié)省IT成本

市場營銷

社交媒體

定價

客戶維系/客戶忠誠度

購物車棄置管理（實時）

轉(zhuǎn)化率優(yōu)化

商品定制化（實時）

重新定位（實時）

詐騙檢測（實時）

減少客戶流失

預測維護

供應鏈管理

顧客終身價值

線索評分

人力資源

情緒分析

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第5章理解大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

什么讓數(shù)據(jù)變“大”

分布式數(shù)據(jù)存儲

分布式計算

快速數(shù)據(jù)/流數(shù)據(jù)

霧計算/邊緣計算

開源軟件

許可

代碼分發(fā)

開源的好處

大數(shù)據(jù)中的開源軟件

云計算

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第二部分將大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)應用到組織中

第6章大數(shù)據(jù)如何指導組織戰(zhàn)略

你的客戶

獲取數(shù)據(jù)

使用數(shù)據(jù)

你的競爭者

外部的因素

你的產(chǎn)品

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第7章形成大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學的戰(zhàn)略

項目團隊

啟動會議

啟動輸出

范圍界定階段

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第8章實施數(shù)據(jù)科學——分析、算法和機器學習

四種分析方法

模型、算法和黑箱

人工智能和機器學習

分析軟件

分析工具

敏捷分析

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第9章選擇技術

交付給最終用戶

選擇技術時需要考慮的方面

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第10章組建團隊

數(shù)據(jù)科學家

你需要的數(shù)據(jù)角色

領導力

雇用數(shù)據(jù)團隊

大規(guī)模招聘和收購創(chuàng)業(yè)公司

外包

對于小型公司而言

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第11章數(shù)據(jù)治理與法律遵從

個人數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)科學和隱私披露

數(shù)據(jù)治理

治理報告

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第12章在組織中成功部署大數(shù)據(jù)

我們的項目為何失敗了

總結(jié)

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