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大數據實戰:大數據•數據科學和人工智能在商務決策中的應用
 作  者: (美)大衛•斯蒂芬森
 出版單位: 中國人民大學
 出版日期: 2019.09
 進貨日期: 2019/12/2
 ISBN: 9787300271927
 開  本: 16 開    
 定  價: 368
 售  價: 196
  會 員 價: 196
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內容簡介:

大數據遠不止於簡單的數據和技術,大數據更側重於其在商業、科學和社會等領域的應用。
  《大數據實戰:大數據、數據科學和人工智能在商務決策中的應用》基於作者近20年大數據領域的咨詢經驗,分析了大數據的來源,數據範式的改變,人工智能、機器學習與大數據的關係等;通過對大數據相關的工具、應用和處理方法的總結,構建了一套大數據應用方法和體系,幫助人們構建大數據生態系統、形成大數據組織戰略、選擇模型和數據庫、為大數據解決方案選擇合適的技術、組建大數據團隊等;還闡述了隱私原則、數據保護、監管合法性和數據治理等議題,並通過案例分析了因使用數據不當而陷入困境的公司;最後,結合一個備受矚目的項目失敗案例,闡述在組織中成功部署大數據應用的實踐,以及在如何使組織轉型為數據驅動、如何在組織中部署數據分析人員、如何有效地使用資源以整合數據方面給出建議。


作者簡介:

大衛·斯蒂文森(David Stephenson) 美國賓夕法尼亞大學沃頓商學院教授,數據科學和大數據分析領域國際知名咨詢家。憑藉近20年行業經驗,以專業的視角和實用的工具指導了價值百億美元以上的商務決策。同時,他還是投資、私人資產和管理咨詢公司的專業顧問。他領導了跨越六大洲公司的全球分析項目。


圖書目錄:

第一部分大數據揭秘

第1章大數據的故事

到了21世紀初,是什麼發生了改變

數據為什麼變得這麼多

產生數字化數據設備的廣泛應用

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

為什麼大數據成為如此火熱的話題

成功的大數據先驅者

開源軟件為軟件開發人員提供了競爭環境

雲計算讓啟動和擴展計劃變得更加容易

小貼士

問題


第2章人工智能、機器學習和大數據

什麼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

人造神經網絡和深度學習

人工智能如何幫助分析大數據

一些謹慎的話

小貼士

問題


第3章為什麼大數據有用

全新的數據使用方式

一種新的數據思維方式

遵循數據驅動的方法

更強的數據工具

小貼士

問題


第4章大數據分析的應用案例

A/B測試

推薦引擎/下一個最佳購物建議

預測:需求和收入

節省IT成本

市場營銷

社交媒體

定價

客戶維繫/客戶忠誠度

購物車棄置管理(實時)

轉化率優化

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

小貼士

問題



第5章理解大數據生態系統

什麼讓數據變“大”

分布式數據存儲

分布式計算

快速數據/流數據

霧計算/邊緣計算

開源軟件

許可

代碼分發

開源的好處

大數據中的開源軟件

雲計算

小貼士

問題


第二部分將大數據生態系統應用到組織中

第6章大數據如何指導組織戰略

你的客戶

獲取數據

使用數據

你的競爭者

外部的因素

你的產品

小貼士

問題


第7章形成大數據和數據科學的戰略

項目團隊

啟動會議

啟動輸出

範圍界定階段

小貼士

問題


第8章實施數據科學──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

小貼士

問題


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

小貼士

問題


第10章組建團隊

數據科學家

你需要的數據角色

領導力

雇用數據團隊

大規模招聘和收購創業公司

外包

對於小型公司而言

小貼士

問題


第11章數據治理與法律遵從

個人數據

數據科學和隱私披露

數據治理

治理報告

小貼士

問題


第12章在組織中成功部署大數據

我們的項目為何失敗了

總結

小貼士

問題


術語


章節試讀:

你可能經常聽到大數據這個詞,但你真的知道大數據究竟是什麼嗎?大數據為什麼如此重要?大數據能否對你的組織造成影響,從而帶來改進和競爭優勢?是否存在這種可能──不使用大數據會讓你在競爭中處於劣勢?

本書的目的在於解析“大數據”這一名詞,同時向你提供用數據科學和機器學習來充分利用這些數據的實踐方法。

大數據是一類新的數據,具有以下特點:數據量大,並且數據量還在持續、迅速地增長,同時,其數據結構並不符合傳統的數據結構。“大”這個字眼是一種輕描淡寫的說法,它並不能充分地說明實際情況的複雜程度。我們所處理的數據不僅僅是比傳統的數據量大,更是與傳統的數據有本質上的區別,就好比一輛摩托車並不是大一點的自行車,一片海洋也並非大一點的游泳池。大數據帶來了新的挑戰,創造了新的機會,模糊了傳統的競爭界限,因而需要新的方法來幫助我們從數據中獲取有形的價值。海量數據與為處理此類數據而開發的技術結合,提供了對大規模數據的洞察角度,由此掀起了一股機器學習的浪潮,產生了由計算機驅動汽車的無人駕駛系統、比醫生更為精確的心臟病預測系統,以及比人類更精通複雜遊戲(如圍棋〔1〕)的計算機系統。

為什麼大數據是一個規則的改變者?正如我們將看到的,通過大數據,我們可以獲得對數據更深層次的洞察力,從而理解促進消費者購買的因素以及生產線效率降低的原因。大數據不僅可以讓商家實時地為全球數以百萬計的用戶提供高度個性化的體驗,而且能夠為諸如癌症研究、航天、粒子物理學等領域提供同時分析十億量級數據的計算能力。大數據還提供了數據和計算資源,使得人工智能重新崛起,其中最具代表性的就是引領全球的基於深度學習〔2〕的技術。

沒有侷限於數據本身,在過去的二十年裡,研究者和工程師們還開發出了硬件和軟件結合的一整套生態系統,來收集、存儲、處理和分析這些豐富的數據。本書將這些硬件和軟件工具統稱為大數據生態系統。這一生態系統能夠幫助我們從大數據中挖掘出巨大的價值並將其應用於商業、科學和健康領域。想要利用大數據,你需要將大數據生態系統中的各個部分整合在一起,並選擇出適合你的應用場景的最佳解決方案。你還需要為這些數據提供合適的分析方法,眾所周知,數據科學由此產生。

總的來說,大數據遠不止簡單的數據和技術。大數據應用於商業、科學和社會等領域,對你所從事的工作產生了巨大的影響。你的決策遠不止購買一項技術。在本書中,我將會總結與大數據相關的工具、應用和處理方法,分析如何從多種形式的現代數據中獲得價值。

大部分組織將大數據視為它們數字化轉型的重要部分。許多成功的組織在運用大數據和包括深度學習在內的數據科學等方面已經做得很好了。研究表明,大數據的運用和收益增長(超過50%的收益增長)之間有著很強的聯繫。企業利用數據科學技術實現關鍵績效指標(key performance indicators,KPI)〔3〕10%~20%的增長是很常見的。

對於那些尚未開始利用大數據和數據科學的組織來說,最大的障礙就是不知道大數據應用所獲得的收益是否值得付出與努力。我將在本書中闡明大數據應用所帶來的益處,並通過案例來說明其中的價值和風險。

在本書的第二部分,我將描述在組織內確立一項數據戰略和完成數據項目的實踐步驟。我將討論如何招募到合適的人,並創建一個收集和使用數據的計劃。我也會討論關於數據科學和大數據工具應用的具體領域。此外,我將對如何雇用合適的人來執行這些計劃給出幾點建議。
章節概述

第一部分大數據揭秘

第1章大數據的故事

本章將介紹大數據是如何發展成一個現象、大數據如何在過去的短短幾年裡變成一個如此重要的話題、大數據從哪裡來、誰在使用大數據以及驅動人們使用大數據的原因是什麼、大數據如何在今天實現了過去不可能完成的事情。

第2章人工智能、機器學習和大數據

本章將介紹人工智能(AI)發展的一段簡史,闡述人工智能是如何與機器學習聯繫在一起的,介紹神經網絡和深度學習人工智能的應用及其如何與大數據產生聯繫,並對人工智能領域的工作者提出一些建議。

第3章為什麼大數據是有用的

本章將闡述我們的數據使用方式和思維方式是如何改變的,大數據如何創造新的機遇並改變現有的分析技術,通過成功的故事和案例來闡述數據驅動的含義。

第4章大數據分析的應用案例

本章將闡述20個大數據分析和數據科學的商業應用案例,重點闡述如何應用大數據改變現有的數據分析方式。

第5章理解大數據生態系統

本章將闡述關於大數據的主要概念,如開源代碼、分布式計算和雲計算。

第二部分將大數據生態系統應用到組織中

第6章大數據如何指導組織戰略

本章將闡述如何應用大數據從客戶、產品性能、競爭者和其他外部因素的視角來指導組織戰略。

第7章形成大數據和數據科學的戰略

本章將提供分步指導:根據業務目標和利益相關者的建議進行數據規劃,組建項目團隊,確定最相關的數據分析項目,執行項目直至完成。

第8章實施數據科學──分析、算法和機器學習

本章將闡述幾種主要的數據分析方法、如何選擇模型和數據庫,並闡述使用敏捷的數據分析方法來實現商業價值的重要性。

第9章選擇技術

本章將闡述如何為大數據解決方案選擇合適的技術、需要做出哪些決策、如何通過可利用的資源來實現決策。

第10章組建團隊

本章將闡述大數據和數據科學項目中需要的關鍵角色、如何在雇用和外包間做出權衡。

第11章數據治理與法律遵從

本章將闡述隱私原則、數據保護、監管合法性和數據治理,並從法律、聲譽和內部視角來分析其影響;討論關於個人身份信息(PII)、聯動攻擊和歐洲的新隱私法規(GDPR);通過案例分析因使用數據不當而陷入困境的公司。

第12章啟航──在組織中成功部署大數據

本章將結合一個備受矚目的項目失敗案例,闡述在組織中成功部署大數據的最佳實踐,並在如何使組織轉型為數據驅動、如何在組織中部署數據分析人員、如何有效地使用資源以整合數據方面給出建議。


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