駕馭大數據pdf

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《決戰大數據：駕馭未來商業的利器》是車品覺編寫的一本書，2014年4月由浙江人民出版社出版。

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④ 如何駕馭大數據

首先，申明一點，個人認為使用駕馭這個詞好像不太恰當。

作為在大數據領域混了近五年的選手，近一年將近有數十個人問我關於如何入門大數據的事。

其中有剛畢業入職的童鞋，有在校的大學生，也有工作了幾年想要換方向的朋友。

我就結合我自己的經歷稍微說一下。

我是2012年入坑大數據的，大數據是2010年左右開始引入國內的，在2012年左右，國內開始思考大數據與產業結合落地的事，並在2015年達到高潮，隨後進入良性穩定期。

//具體對大數據發展歷史感興趣的，可以關注我的公號「數據蟲巢」，其中有篇《閑話國內大數據發展簡史&產業化落地》，涉及比較多的發展介紹。

回歸正題，我從大數據平台開發步入大數據的領域，從離線處理、分布式存儲，到後來的數據應用開發，再逐漸涉及數據挖掘等相關的領域。

經過五年的摸爬滾打，對於整個大數據領域的一些東西，或多或少都了解一些。

所以，對於想要進入這一領域的朋友來說，我建議就是以點到面，先由一個點切入這個行業，再逐漸擴展自己的知識。

首先大數據領域細分的切入點有：數據收集爬蟲方向，數據清洗ETL，數據分析，大數據平台開發，數據挖掘，數據應用開發等幾個大方面。

其中涉及到數據挖掘演算法等，門檻較高，所以，可以從數據分析，或者平台開發類入手。

對於已入坑的的選手，建議多折騰，大數據領域對於開源的要求略高，所以我們必須有足夠的洞察性，以及快速的學習能力。

就個人來說，一直都在業余之時會補充自己的知識面，例如先前的時候，數據蟲巢官網的建立，終於讓我打通了數據爬取，清洗，處理，存儲，分析挖掘，java後端以及前端數據可視化的整個流程，算是把自己的知識面給補齊了吧。

也建議其他童鞋，可以多寫寫代碼，沒事爬點數據，分析分析著玩，對自己的技能擴展是有好處的。

最後，大數據領域需求多交流，因為這個領域的東西變化太快，所以需要保持高度的關注，以及與同行交流最新的知識，才能更快的進步。

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書名：駕馭大數據

作者：Bill Franks

譯者：黃海

豆瓣評分：6.4

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2013-1

頁數：242

內容簡介：

本書提供了處理大數據和在企業中培養創新和探索文化所需的工具、流程和方法，描繪了一個易於實施的行動計劃，以幫助企業發現新的商業機會，實現新的業務流程，並做出更明智的決策。

本書重點介紹了如何駕馭大數據浪潮，並詳細地介紹了什麼是大數據，大數據為什麼重要，以及如何應用大數據。本書還從具體實用的角度，介紹了用於分析和操作大數據的工具、技術和方法；以及從人才和企業文化的角度，介紹了如何使分析專家、分析團隊以及所需的分析原則更加高效，如何通過分析創新中心使得分析更加具有創造力，以及如何改變分析文化。

本書適合對數據處理、數據挖掘、數據分析感興趣的技術人員和決策者閱讀。

作者簡介：

Bill Franks是Teradata公司全球合作夥伴計劃的首席分析專家，他負責跟蹤研究分析領域的前段趨勢，幫助客戶理解Teradata和其分析合作夥伴如何為客戶創造價值。Bill還負責管理Teradata與SAS合作成立的業務分析創新中心，並專注於幫助客戶獲得創新分 析能力。此外，Bill負責制定Teradata公司在高級分析領域的戰略與定位。

Bill是國際數據分析研究所的一名講師，國際數據分析研究所 ( International Institute for Analytics ) 是由分析領域專家Tom Davenport成立的研究機構。Bill還是一名活躍的演講人和博客作者，他的博客地址是：http://iianalytics.com/category/faculty-blogs/bill-franks。

Bill一直專注於如何將復雜的分析轉化為業務人員可以理解的語言，並幫助企業更有效地使用這些分析成果。他曾服務於很多不同行業和公司規模的客戶，其中有財富前100強的大型企業，也有小型的非盈利組織。

Bill擁有弗吉尼亞科技大學應用統計專業的學士學位，以及北卡羅來納州立大學應用統計專業的碩士學位。

⑥ 什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據讀《駕馭大數據》

去年出版的《大數據》（塗子沛著）是從數據治國的角度，深入淺出的敘述了美國政府的管理之道，細密入微的闡釋了黃仁宇先生」資本主義數目式管理「的精髓。最近人民郵電出版社又組織翻譯出版了美國Bill Franks的《駕馭大數據》一書。該書的整體思路，簡單來說，就是敘述了一個」數據收集-知識形成-智慧行動「的過程，不僅回答了」what「，也指明了」how「，提供了具體的技術、流程、方法，甚至團隊建設，文化創新。作者首先在第一章分析了大數據的興起，介紹了大數據的概念、內容，價值，並分析了大數據的來源，也探討了在汽車保險、電力、零售行業的應用場景；在第二章介紹了駕馭大數據的技術、流程、方法，第三部分則介紹了駕馭大數據的能力框架，包括了如何進行優質分析，如何成為優秀的分析師，如何打造高績效團隊，最後則提出了企業創新文化的重要意義。整本書高屋建瓴、內容恣意汪洋、酣暢淋漓，結構上百川歸海，一氣呵成，總的來說，體系完備、內容繁豐、見識獨具、實用性強，非常值得推薦，是不可多得的好書！大數據重要以及不重要的一面與大多數人的想當然的看法不同，作者認為「大數據」中的」大」和「數據」都不重要，重要的是數據能帶來的價值以及如何駕馭這些大數據，甚至與傳統的結構化數據和教科書上的認知不同，「大數據可能是凌亂而醜陋的」並且大數據也會帶來「被大數據壓得不看重負，從而停止不前」和大數據處理「成本增長速度會讓企業措手不及」的風險，所以，作者才認為駕馭大數據，做到游刃有餘、從容自若、實現「被管理的創新」最為重要。在處理數據時，作者指出「很多大數據其實並不重要」，企業要做好大數據工作，關鍵是能做到如何沙裡淘金，並與各種數據進行結合或混搭，進而發現其中的價值。這也是作者一再強調的「新數據每一次都會勝過新的工具和方法」的原因所在。網路數據與電子商務對顧客行為的挖掘早已不是什麼熱門概念，然而作者認為從更深層次的角度看，下一步客戶意圖和決策過程的分析才是具有價值的金礦，即「關於購買商品的想法以及影響他們購買決策的關鍵因素是什麼」。針對電子商務這一顧客行為的數據挖掘，作者不是泛泛而談，而是獨具慧眼的從購買路徑、偏好、行為、反饋、流失模型、響應模型、顧客分類、評估廣告效果等方面提供了非常有吸引力的建議。我認為，《駕馭大數據》的作者提出的網路數據作為大數據的「原始數據」其實也蘊含著另外一重意蘊，即只有電子商務才具備與顧客進行深入的互動，也才具有了收集這些數據的條件，從這點看，直接面向終端的企業如果不電子商務化，談論大數據不是一件很可笑的事？當然這種用戶購買路徑的行為分析，也不是新鮮的事，在昂德希爾《顧客為什麼購買：新時代的零售業聖經》一書中披露了商場僱傭大量顧問，暗中尾隨顧客，用攝影機或充滿密語的卡片，完整真實的記錄顧客從進入到離開商場的每一個動作，並進行深入的總結和分析，進而改進貨物的陳列位置、廣告的用詞和放置場所等，都與電子商務時代的客戶行為挖掘具有異曲同工之妙，當然電子商務時代，數據分析的成本更加低廉，也更加容易獲取那些非直接觀察可以收集的數據（如信用記錄）。一些有價值的應用場景大數據的價值需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現，電子商務是一個案例，同時，作者也提到了車載信息「最初作為一種工具出現的，它可以幫助車主和公司獲得更好的、更有效的車輛保險」，然而它所能夠提供的時速、路段、開始和結束時間等信息，對改善城市交通擁堵具有意料之外的價值。基於GPS技術和手機應用所提供的時間和位置的數據也會提供主動的、及時的推送客戶關懷信息，有利於改善客戶關系和創造商業機會，也可以利用它進行共同目的和興趣的社交，這些都會帶來一種令人驚奇的業務創新。在視頻游戲、電信話費清單上，作者也提出了十分有價值的洞見。技術、流程、方法、組織、人、文化作者是Teradata的首席分析師，絕非是文獻學專家和徒有虛名之輩，他在書中也介紹了如何利用海量並行架構（MPP），雲計算、網格計算、MapRece等時下炙手可熱的技術從大數據中披沙瀝金，駕馭大數據。同時，作者一直在提醒我們，數據只是源，「思想才是分析之父」，「有價值和影響力的分析才是優質分析」，優質分析要符合G（Guided指導性）R（Relevant相關性）A（Explainable可行性）T（Timely及時向）原則，並且優質的分析要能提供答案、提供用戶需要的東西，要能提供新的解決方案，對實際行動有指導意義，從這個角度看，它區別於報表那種標准和固定的數據呈現模式，藉助於大數據分析，用戶能夠把握現狀、預測趨勢，這樣才能駕馭未來。作為一個大數據的行動者和實幹家，作者也結合自己的工作經驗，對於如何成為優秀的分析師，給出了他的答案，那就是學歷、數學和編程等技能「它們僅僅是起點而已」，優秀分析專家身上更重要的才能是「承諾、創造力、商業頭腦、演講能力和溝通技巧、直覺」，這種人一將難求，它需要分析師長期的工作經驗積累，從這點看，數據分析「不能只把自己當成科學家，業內最好的分析專家毫無疑問也是藝術家」。企業的大數據探索之旅，並非一片坦途，也會充滿了各種艱險，這就需要企業具有創新性的文化氛圍，容忍冒險和犯錯，並鼓勵嘗試，作者也切中肯綮的提出「關注人，而不是工具」，「打破思維定勢，形成連鎖反應，統一行動目標」的創新之路，供讀者思考和借鑒。時異而世移，我認為，在當今社會，企業直面社會的劇烈變化，在管理工作中依賴小規模的「點子」「好主意」的傳統做法已經難以應對市場的激烈競爭，企業需要從那些來自於現場、來源於客戶、來源於多個時空的全方位的立體信息中找到利潤的寶藏，才能獲得持續增長的動力，從這個意義上看，駕馭大數據是企業駕馭未來的必經之路。

⑦ 駕馭大數據

大數據包含幾個方面的內涵吧
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。
2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。

隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。
如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。

不同行業的數據有不同的自身特點，還需要結合自身的行業知識才能把大數據轉換為價值，最終駕馭好大數據。

⑧ 駕馭大數據的內容摘錄

你收到一封郵件，郵件中提供了一套個人電腦的報價。而你幾個小時前 剛剛在這家零售商的網站上搜索過電腦的信息，似乎它們已經讀出了 你的想法……當你驅車前往這家商店購買這套個人電腦時，你路過了一家咖啡店，你看到了這家咖啡店的一條折扣信息。你獲知由於你剛來到這片區域，你可以在未來20 分鍾內享受10%的折扣…… 在你享用咖啡的時候，你收到了一家製造商關於某產品的道歉...

⑨ 隨著大數據時代的到來，企業應該培養哪些能力才能更好的駕馭大數據

整合數據的能力、探索數據背後價值的能力、快速實時行動的能力。正如某IT行業的精英所說：「如果企業在信息治理上培養出這三種能力，對未來大數據時代的駕馭能力會增強，面臨到的挑戰會降到最低。」

⑩ 中國互聯網的下一個十年可能是怎樣

個人一點小小認識，互聯網下一個階段將是從移動互聯網到智能互聯網的轉變，智能互聯網可能是智能家居和汽車之間互有網路連接的爆發。然後才能到真正的人工智慧時代。。十年以後，人們的購物，社交，信息的獲取方式，可能會有大的改變。