本書(shū)共12章,主要包括大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識(shí)、價(jià)值挖掘、管理和利用、常見(jiàn)構(gòu)架、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)控制,以及商業(yè)數(shù)據(jù)的解讀和大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)、金融行業(yè)、銷(xiāo)售行業(yè)和智慧城市中的應(yīng)用等內(nèi)容。讀者學(xué)后可以融會(huì)貫通、舉一反三,從零開(kāi)始快速了解大數(shù)據(jù)的相關(guān)信息。
第1章 大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識(shí)
1.1 大數(shù)據(jù)概述
1.1.1 大數(shù)據(jù)的概念
1.1.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展史
1.1.3 大數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)
1.1.4 大數(shù)據(jù)的基本特征
1.1.5 大數(shù)據(jù)的商業(yè)預(yù)測(cè)
1.1.6 大數(shù)據(jù)的技術(shù)架構(gòu)
1.1.7 重視大數(shù)據(jù)分析的理由
1.1.8 大數(shù)據(jù)行業(yè)的就業(yè)情況
1.2 大數(shù)據(jù)帶來(lái)的變革
1.2.1 大數(shù)據(jù)帶來(lái)醫(yī)療的變革
1.2.2 大數(shù)據(jù)帶來(lái)商業(yè)的變革
1.2.3 大數(shù)據(jù)帶來(lái)思維的變革
1.2.4 大數(shù)據(jù)帶來(lái)時(shí)代的變革
1.3 大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)
1.3.1 大數(shù)據(jù)撬動(dòng)全世界
1.3.2 大數(shù)據(jù)成為一股社會(huì)浪潮
1.3.3 大數(shù)據(jù)衍生出新的商業(yè)模式
1.3.4 大數(shù)據(jù)為企業(yè)帶來(lái)更多機(jī)會(huì)
1.3.5 大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來(lái)新的轉(zhuǎn)變
1.3.6 大數(shù)據(jù)發(fā)展的未來(lái)展望
1.4 大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)
1.4.1 大數(shù)據(jù)的不足之處
1.4.2 應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)的主要策略
本章小結(jié)
課后習(xí)題
第2章 大數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘
2.1 大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)
2.1.1 細(xì)分客戶群體
2.1.2 提高投資回報(bào)率
2.1.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間可租賃
2.1.4 分析、了解和管理客戶
2.1.5 進(jìn)行個(gè)性化的精準(zhǔn)推薦
2.2 大數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘方法
2.2.1 分類(lèi)挖掘數(shù)據(jù)
2.2.2 數(shù)據(jù)的回歸分析
2.2.3 數(shù)據(jù)的聚類(lèi)分析
2.2.4 分析數(shù)據(jù)的關(guān)系
2.2.5 分析數(shù)據(jù)的特征
2.3 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)值的技巧
2.3.1 價(jià)值轉(zhuǎn)換需要一定的投入
2.3.2 數(shù)據(jù)本身是不產(chǎn)生價(jià)值的
2.3.3 結(jié)合行業(yè)挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值
2.4 通過(guò)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新挖掘價(jià)值
2.4.1 數(shù)據(jù)的再利用
2.4.2 數(shù)據(jù)的重組
2.4.3 數(shù)據(jù)的擴(kuò)展
2.4.4 舊數(shù)據(jù)的使用
2.4.5 數(shù)據(jù)的高速處理
本章小結(jié)
課后習(xí)題
第3章 大數(shù)據(jù)的管理和利用
3.1 大數(shù)據(jù)信息整合
3.1.1 大數(shù)據(jù)信息整合的作用
3.1.2 大數(shù)據(jù)信息整合的方式
3.1.3 大數(shù)據(jù)信息整合的渠道
3.2 大數(shù)據(jù)去粗存精的步驟
3.2.1 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
3.2.2 挖掘數(shù)據(jù)
3.2.3 結(jié)果表示
3.3 大數(shù)據(jù)信息的使用技巧
3.3.1 大數(shù)據(jù)信息的使用步驟
3.3.2 大數(shù)據(jù)信息的營(yíng)銷(xiāo)推廣方法
3.4 大數(shù)據(jù)信息的應(yīng)用案例
3.4.1 利用大數(shù)據(jù)篩選高危患者
3.4.2 利用大數(shù)據(jù)控制產(chǎn)品庫(kù)存
3.4.3 利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行大腦研究
3.4.4 利用大數(shù)據(jù)協(xié)助銀行銷(xiāo)售
3.4.5 利用大數(shù)據(jù)開(kāi)展普查工作
3.4.6 利用大數(shù)據(jù)助力體育賽事
本章小結(jié)
課后習(xí)題
第4章 大數(shù)據(jù)的常見(jiàn)架構(gòu)
4.1 世界各地的基礎(chǔ)設(shè)施部署方案
4.1.1 利用大數(shù)據(jù)建立更準(zhǔn)確的血緣關(guān)系
4.1.2 利用大數(shù)據(jù)探索個(gè)性化醫(yī)療
4.1.3 利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)電力供需的平衡
4.1.4 利用大數(shù)據(jù)打造可視化地圖
4.1.5 利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻行業(yè)的新探索
4.1.6 利用大數(shù)據(jù)提高物資的利用效率
4.1.7 利用大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)公共事業(yè)模型
4.1.8 利用大數(shù)據(jù)輔助政府決策
4.1.9 利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行賽事分析和決策
4.1.10 利用大數(shù)據(jù)技術(shù)掌握建筑的運(yùn)作情況
4.2 全球著名的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
4.2.1 IBM的InfoSphere平臺(tái)
4.2.2 亞馬遜的MapReduce平臺(tái)
4.2.3 甲骨文公司的Oracle平臺(tái)
4.2.4 谷歌的BigQuery平臺(tái)
……
第5章 大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)
第6章 大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)控制
第7章 商業(yè)數(shù)據(jù)信息的解讀
第8章 大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用
第9章 大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)中的應(yīng)用
第10章 大數(shù)據(jù)在銷(xiāo)售行業(yè)中的應(yīng)用
第11章 大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用
第12章 大數(shù)據(jù)在智慧城市中的應(yīng)用