为数据而生

出版日期:2016-4-30
ISBN:9787550275831
作者:周涛
页数:232页

内容概要

2015年度十大科技创新人物、百万级畅销书《大数据时代》中文版译者、中国大数据领军人——周涛

他是天才神童。1岁说话,1岁半识字,2岁学象棋,3岁打麻将,4岁看武侠小说……26岁获得教育部自然科学一等奖,27岁获聘电子科技大学正教授,29岁获得中国青年科技奖。

他是学术达人。在《物理报道》(Physics Reports)、《美国科学院院刊》(PNAS)、《自然通讯》(Nature Communication)等国际SCI期刊和SIGKDD、ICDM等国际学术会议发表论文300余篇,引用13000余次,H指数为55。入选Elsevier全球最具影响力中国学者名单(物理天文类)。

他是数据少帅。电子科技大学大数据研究中心主任,百万畅销书《大数据时代》中文译者,全国最大的数据挖掘竞赛平台Data Castle的创始人,“2015年度十大科技创新人物”获得者。

他是商业玩家。白手起家,先后创立了数之联、数联铭品、国信优易等知名大数据企业,创立和投资的大数据企业总市值过百亿。

书籍目录

自序:在麻瓜和魔法师之间做出选择
Part.1 大数据时代,用数据说话
01 从万物皆数到万事皆数 / 005
主动或被动,我们都是数据贡献者
一切都被记录,一切都被分析
四大方面,让数据指数级增长
02 从十数九表到数态万千 / 017
结构化数据
非结构化数据
03 从隔水相望到阡陌交通 / 029
地点数据
个人数据
数据与数据,1+1远大于2
大数据创新实践:
用购买记录给用户画像
04 大数据和云计算驱动新工业革命 / 039
计算:第三次工业革命中的新能源
数据:第三次工业革命中的新材料
证析:第三次工业革命中的先进工艺技术
个性化:大数据时代最显著的商业特征
大数据创新实践:
一张失败的公交卡
个性化医疗,安吉丽娜·朱莉和史蒂夫·乔布斯
Part.2 大数据1.0:分析
05 统计呈现洞见 / 055
抓出非法的MCC套用
打击“电老鼠”
“抓获”过度医疗和骗保行为
识别社交网络中的垃圾用户
新浪微博面临的三大问题
快递员的通话记录蕴藏哪些商机
付费节目点播最多的是什么
06 关联蕴含价值 / 075
关联规则挖掘
协同过滤
关联分析是寻找因果关系的利器
大数据创新实践:
谁最关注超声波洁面产品
发现“一月三电号”僵尸用户
07 预测指导决策 / 089
点击购买类预测
基于移动轨迹的位置预测
链路预测
大数据预测的主流方法是什么
大数据创新实践:
一张信用卡逾期不还款的概率有多大
签到记录预测用户的土著化指数
Part.3 大数据2.0:外化
08 寻求外部数据的帮助 / 109
从行为数据预测学生考试成绩
从食堂打卡记录中“定位”孤独人群
从社会计量标牌洞察人力资源管理
预测离职率和升职率
行为数据让非法集资无所遁行
09 自身数据的外部价值 / 129
45个关键词实时预测流感趋势
阿里巴巴的“淘CPI”指数
10 机器学习,数据外化最神奇的利器 / 139
机器学习三板斧1:特征
机器学习三板斧2:模型
机器学习三板斧3:融合
Part.4 大数据3.0:集成
11 交易市场:数据资源的汇聚地 /155
科研数据共享
政府数据开放
全国可流通数据的目录体系
12 数据城堡:数据人才的竞技场 / 175
Kaggle,数据科学之家
数据城堡,Kaggle模式的中国尝试者
13 创新工厂:数据技术的嘉年华 / 185
大数据创业公司困境
大型传统企业信息化的难题
构建大数据挖掘平台
建设大数据创新工厂
结束语 成为大数据企业 / 201
致谢 / 211

作者简介


在大数据概念如此流行的今天,为什么要读这本书?中国大数据领军人、大数据创新与实践一线专家、百万级畅销书《大数据时代》中文版译者周涛,耗时三年,将海量真实案例披沙拣金呈现给广大读者。在本书中,您将看到大数据在智慧交通系统、个性化医疗、智慧学校以及金融和商业等领域的中国式创新实践,并为未来大数据的发展提供有可行性的路径指南。

什么样的人才能在下一个时代生存和发展?大数据3.0时代我们究竟要做些什么?数据交易如何让数据资源成为汇聚之地?每个企业又该如何成为大数据企业?周涛教授通过真实案例告诉读者:拥有大数据的理念,能够掌握数据和运用数据的人和企业,才能在“一切都被记录,一切都被分析”的数据化时代得以生存。无论现在从事什么行业,即便不能掌握一项特定的数据技术,了解大数据的理念、培养大数据的思维模式是非常重要的。学会用数据说话,用数据分析的结果来证明“哪个更好,哪个更坏”并指导我们作出正确决策。

这不是坚硬的学术专著,而是一部柔软的情怀之书!没有晦涩的文辞,枯燥的说教,字里行间洋溢着浓浓的数据情怀和拳拳的责任之心。周涛教授讲述了很多在大数据领域努力拼搏,希望有所创新的中国人的故事,相信这些故事背后的理念、技术和精神能够唤起更多年轻的创新者,为我们民族的复兴作出自己的贡献。

领跑大数据3.0时代,大数据创新实践的扛鼎之作!大数据1.0,是将自身业务上产生的大量数据,利用深入的分析使其不断优化,优化之后的业务产生更多数据的正向循环。大数据2.0,是如何把自身业务的数据用来解决业务以外的其它问题,或者如何用业务以外的数据解决自身业务的问题。大数据3.0,是如何在资本和文化的催化作用下,让数据、技术、需求和人才等大数据创新要素融为一体。三个版本强调的不是时间上的先后顺序或逻辑上的依存关系,而是就其与传统数据应用在理念上的差异程度进行的划分。


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发布书评

 
 


精彩短评 (总计27条)

  •     大数据的入门第一课。
  •     正确的废话
  •     忽如一夜春风来,千数万数梨花开。涛哥笔风诙谐,通过医疗、教育、金融等主题案例对大数据的分析、外化与集成三种不同形态的创新做了深入浅出的分享。虽然后半部分讲机器学习,我基本不懂。通篇下来的感受:大数据真正的精髓不在数据量的爆炸式增长和形态的多样性,而是数据之间关联形式的变化。
  •     挺不错的一本书,技术上细节不多,但宏观的观念非常精炼。作者研究理论功底很深,但商业头脑也发达。
  •     周涛作品,案例很多,逻辑也很清晰。但就是不喜欢这种文风啊,一会口语、一会学术,可读性不好,要不是听过微信课,有些内容很难理解。但很欣赏他严谨的态度,脚注很认真,对想按图索骥的人很有帮助。
  •     讲了很多实例,还是很开眼界的。
  •     站得高,尿的远。作者凭借自身的资源,站在了大数据发展的高台上,看江湖波涛迭起,自己也俯身参与逐浪。研究和应用并驾齐驱,开阔视野的一本好书。
  •     阅读的确是一种和高手对话最廉价的手段了
  •     很好。
  •     指明大数据未来发展的关键路径,用数据武装你自己,或是你的企业,决胜未来。海量大数据创新与实践的案例,涉及智慧交通、个性化医疗、智慧学校、广告营销、金融违规、商业模式各个领域,过瘾!
  •     想见恨晚:学习大数据,光有统计学还不行,还要懂机器学习。书中的一些案例也具有启发意义,作者推荐的一些书也有必要阅读一下,比如《证析》、《信号与噪声》、《机器学习》。关于大数据的普及知识,数据堂,数据城堡,Kaggle等大数据企业,也有收获。
  •     最近读到关于大数据最有价值的一本书,作者本身就是天才级的人物且能横跨学术与商业两边都取得辉煌成就,非常羡慕这样的奇人!全书通过他和大数据的一系列“亲密接触”,把大数据的战略理念和方法论和盘托出,把复杂问题通过简单的框架讲清楚,不乏很有深度的细节大多在脚注中。作者讲述自己的故事、朋友们的故事、大数据的故事,让我们沉迷于数据之美中,很好的阅读体验。作者是一个和数据有缘的人,为数据而生,似乎很幸福。
  •     有意思的书,有意思的人
  •     stimulating
  •     比较系统,大数据一些环节的例子可以说给大众听,后记中总结的企业大数据的几个阶段很“方法论”!
  •     内容很精炼的一本书,值得重读
  •     属于大数据应用的介绍类书籍,面比较宽。
  •     面对大众的通俗读本,讲得深入浅出,除了分析和解释我们的现实世界,数据的最终目的是预测,需要认真思考一些基础研究的目的和意义,很推荐。
  •     风云人物的作品 通俗不做作 真实自我的表达 但内容缺乏吸引力 当作情怀读物一遍即可
  •     对大数据的科普描述的很详细,大数据各个场景的应用都用了浅显易懂的案例描述并加以分析。不过内容过于基础,适合了解大数据这三个字,没有更深入的剖析。
  •     科普一波
  •     读完收获一般,作者有这么多的项目经历,还认识那么多牛人,科普文章可以写的更详细更多一些嘛
  •     老师马上要送我这本书,明天去拿,作为统计汪,一定好好看 后来期末考完后一个早上看完了
  •     http://pkbigdata.com/ 网站还没移动化,多好的机会。
  •     作为一个82年的年轻教授,又在商业上已经有所建树,通篇举例的论述方式算是竭力的科普了。案例很多,也更新,除了各路朋友们贡献的研究经历或成果之外,作者本人的关于校园数据的多种组合分析的实践经历分享同样难能可贵;只有真正洗过数据,并且千方百计找过关联关系/替代关系的data miners,才有共鸣,才能理解这种工作的价值和意义。不过,BBD这个app的基础数据更新好像不是很及时啊……
  •     适合给外行科普用,对大数据有一些了解的人看了收货不大,非干货的部分也有些太多
  •     周涛这个人我很喜欢,但是书嘛,我只能说目标读者不是我啦。
 

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