編輯推薦

　　大數據時代商業應用之作，從大數據行業入手，描繪齣大數據時代的商業分布。

　　大數據雲圖《》作者大衛·芬雷布被譽為“大數據商業應用的引路人”。與同伴共同創建的Big Data Group公司，為科技買傢和供應商提供谘詢服務，其中關注度高的就是大數據雲圖。

內容簡介

　　、榖歌、IBM、Facebook…… 超過一百傢大數據公司的商業法則深度解密。教育、醫療、商業、設計、汽車…… 十幾個行業的成功企業案例全麵分享。

　　從Twitter到Netflix，從Bing到LinkedIn……互聯網新貴如何在大數據之戰中脫穎而齣？從福特到寶潔，從耐剋到三星……傳統商業巨頭如何在大數據時代再創輝煌？

　　大數據雲圖清晰勾勒齣大數據行業的企業分布，讓你能夠輕易發現大數據行業的下一個大機遇究竟在何處。

作者簡介

　　大衛·芬雷布（David Feinleib），“大數據商業應用的引路人”，他與同伴共同創建的Big Data Group公司，旨在為科技買傢和供應商提供谘詢服務。該公司繪製的大數據雲圖已經成為Twitter上的熱門話題，在全球較大的幻燈片分享社區SlideShare中的被瀏覽次數也超過30000次。

　　互聯網行業的資深創業者，先後創辦瞭多傢公司，包括onDevice公司，該公司後來被Keynote Systems公司收購；Consera Software公司，該公司後來被惠普公司收購；Likewise公司，該公司後來被美國EMC公司旗下的Isilon業務部收購。

　　著名風險投資人，曾在莫爾達維多風險投資公司人之，掌管20億美元資産。

精彩書評

　　大數據影響所有人。在這本頗具趣味性並發人深省的書中，芬雷布解釋瞭如何利用手中所掌握的正確工具，在大數據時代構建一個更豐富的企業模型，開闊眼界，收獲新知，建立競爭優勢。

拉斯·比約剋

　　——QlikTech公司首席執行官

　　穿透喧嘩與騷動，芬雷布揭示瞭大數據最重要的時代意義：對商業領域的影響。《大數據雲圖》是送給數據驅動的決策製定者的一本商業機會分布圖集。

　　——邁剋爾·德裏斯科　Metamarkets首席執行官

　　《大數據雲圖》為眾多大數據領域的創業公司描繪瞭一幅大數據景觀圖。它掀起瞭一場革命，重新定義瞭數據收集、存儲和分析的概念。對於任何想瞭解大數據對企業、政府、科學和全人類意味著什麼的人來說，這是一本必讀之作。

　　——桑傑·梅塔　Splunk 公司産品營銷副總裁

　　芬雷布對大數據分析和業務智能的洞見，使得他成為瞭矽榖最與時俱進的思想領袖之一。

　　——張若玫 　遠創科技集團（Vitria Technology, Inc.）首席執行官

　　每一個試圖利用數據創建競爭優勢的企業領袖都應閱讀本書。芬雷布嚮我們展示瞭如何藉助大數據來提升企業的業績和改善我們生活。

　　——羅傑·埃倫伯格　　　IA Ventures創始人

　　《大數據雲圖》是每一位對大數據感興趣的人的必讀之作。芬雷布不僅告訴我們哪些大數據初創公司有望在未來一炮而紅 ，還解釋瞭我們如何利用數據過上更健康的生活、擁有更好的人際關係，教育我們的孩子。

　　——布拉德·費爾德　Foundry Group運營主管

　　如果你想知道未來十年最重要的流行趨勢是什麼，這本《大數據雲圖》就是為你量身打造的。

　　——卡梅倫·梅爾沃德　啓明投創

　　《大數據雲圖》綜閤瞭大數據的方方麵麵。芬雷布為我們深入淺齣地解釋瞭大數據這一復雜主題。

　　——肯·斯蒂芬斯　施樂公司雲解決方案高級副總裁

目錄

中文版序 大數據的力量

前言 用大數據解讀商業與生活

01在大數據時代尋找下一個大機遇

無法預測之殤

追求數量，還是追求速度

榖歌自駕車的美好未來

數據、算法和速度，更加智能的計算機

02 可視化，在數據中發掘機遇的重要工具

可視化，一張圖片等於一韆個字

圖形藝術，數據界的達·芬奇

Facebook，圖片和分享的力量

可視化的乘數效應，更快地吸收更多的信息

03大數據改寫商業規則

一夜走紅的大數據

榖歌的大數據行動

亞馬遜的步步緊逼

將信息變成一種競爭優勢

實時響應，大數據用戶的新要求

04醫療與健康：藉助大數據量化自我

量化自我，關注個人健康

CellMiner，對抗癌癥的新工具

智能的城市，更好的生活

移動手機，貼身的醫生

05社交網絡：大數據下的人際關係

為什麼網上找不到真愛

遺失的數據，計算機亂點鴛鴦譜

愛情實驗室的預言

Facebook，在綫的人際關係網絡

06大數據助你更有效地學習

適應性學習體係

可汗學院與Codecademy，打造綫上教育體係

綫上綫下結閤，未來的教育趨勢

應對數據超載

07從大數據中汲取靈感

Facebook，設計不受短期數據支配

蘋果，少而精是設計的核心

福特與馬自達，以人為本的汽車設計理念

數據激發創造力

08大數據雲圖，揭開機遇的神秘麵紗

Linux，開源技術需要商業支援

亞馬遜，數據在雲端

雲的挑戰

Cloudera領銜大數據基礎設施

從潘多拉到奈飛，大數據應用程序改變生活

數據即服務

數據清理

數據保密

大數據産業前景展望

09誰是下一個上市的數十億美元項目

大數據操作迴路

信號與噪聲

大數據反饋迴路

大數據資産的崛起

創建一個數十億美元的公司需要什麼

大數據領域的閤作趨勢

學Zillow，尋找大數據“空白”

從“空白”中提取最大價值

10大數據營銷

技術接軌商業

像媒體公司一樣思考

從榖歌到寶潔，營銷麵對新的機遇與挑戰

自動化營銷

為營銷創建高容量和高價值的內容

用投資迴報率評價營銷效果

精彩書摘

　　第2章　可視化，在數據中發掘機遇的重要工具

　　你第一次來到華盛頓特區——美利堅閤眾國的首都，你很興奮，激動地想參觀白宮和所有的紀念碑、博物館。從一個地兒趕到另一個地兒，你需要利用當地的交通係統——地鐵，這看上去挺簡單的，但問題是：你沒有地圖，不知道怎麼走。拋開地圖，試想一下服務颱裏有一個好心人，他遞給你一份按字母順序排列的站名、綫路名和坐標清單。理論上，這就夠瞭，要弄清楚怎麼搭乘華盛頓的地鐵，你已經掌握瞭所有的信息。但事實上，要弄清楚搭哪條綫路，在哪個站上車、下車，簡直是一場噩夢。

　　不過，幸運的是，服務颱有另外一種地圖來傳達這些數據信息，那就是華盛頓地鐵圖。地圖上每條綫路的所有站點都是按照順序用不同的顔色標齣來的。你還可以在上麵看到綫路交叉的站點，如此一來，要知道在哪裏換乘，就很容易瞭。可以說突然之間，弄清楚如何搭乘地鐵變成瞭輕而易舉的事情。地鐵圖呈獻給你的不僅是數據信息，更是知識。

　　你不僅知道瞭該搭乘哪條綫路，還大概知道瞭到達目的地需要花多長時間。無須多想，你就能知道到達目的地有8個站，每個站之間大概需要幾分鍾，因而你可以計算齣從你所在的位置到“航空航天博物館”要花上20多分鍾。除此之外，地鐵圖上的路綫不僅標注瞭名字或終點站，還用瞭不用的顔色——紅、黃、藍、綠、橙來幫助於你辨認。每條綫路用的是不同的顔色，如此一來，不管是在地圖上還是地鐵外的牆壁上，隻要你想查找地鐵綫路，都能通過顔色快速辨彆。

　　將信息可視化能有效抓住人們的注意力。有的訊息如果通過單純的數字和文字來傳達，可能需要花費數分鍾甚至幾小時，甚至可能無法傳達，但是通過顔色、布局、標記和其他元素的融閤，圖形卻能夠在幾秒鍾之內就把這些訊息傳達給我們。

　　理清楚瞭頭緒，你發現其實華盛頓特區隻有86個地鐵站。東京地鐵係統包括東京地鐵公司（TokyoMetro）和都營地鐵公司（theToei）兩大地鐵運營係統，一共有274個站。算上東京更大片區的所有鐵路係統，東京一共有882個車站。〇1要是沒有地圖的話，人們將很難瞭解這麼多的站颱信息。

　　數據與圖形

　　倘若你使用過電子錶格，你就會發現，要從填滿數字的單元格中發現走勢有多麼睏難。在電影《黑客帝國》（TheMatrix）中，數字看上去就像圖形，而圖形看上去又像數字，因此，電子錶格並不是那麼容易理解的。這就是諸如微軟電子錶格軟件（MicrosoftExcel）和蘋果電子錶格軟件（AppleNumbers）這類程序內置圖錶生成功能的原因之一。一般來說，我們在看一個餅狀圖或條形圖的時候，更容易發現事物的變化走勢。

　　我們在製訂決策的時候瞭解事物的變化走勢至關重要。不管是討論銷售數據還是健康數據，一個簡單的數據點通常不足以告訴我們事情的整個變化走勢。

　　投資者常常要試著評估一個公司的業績。一種方法就是及時查看公司在某一特定時刻的數據。比方說，如果管理團隊在評估某一特定季度的銷售業績和利潤時，沒有考慮進去之前的季度情況的話,他們可能會總結說公司運營狀況良好。

　　但是，投資者很難從數據中看齣公司每個季度的業績增幅都在減少。因此，從理論上看，公司的銷售業績和利潤似乎還不錯，但事實上，如果不想辦法來增加銷量，公司很快就會走嚮破産。

　　管理者或投資者在瞭解公司業務發展趨勢的時候，內部環境信息是重要指標之一。管理者和投資者同時也需要瞭解外部環境，因為外部環境能讓他們瞭解自己的公司相對於其他公司運營情況如何。

　　如果某個季度銷售業績下滑，管理者就有可能會錯誤地認為公司的運營情況不好。可事實上，銷售業績下滑的原因可能是由大的行業問題引起的，例如，房地産行業受到房屋修建量減少的影響，航空業受到齣行減少的影響等。

　　外部環境是指同行業的其他公司在同一段時間內的運營情況，不瞭解外部環境，管理者就很難洞悉究竟是什麼導緻瞭公司的業務受損。即使管理者瞭解瞭內部環境和外部環境，但要想僅通過抽象的數字來看齣端倪還是很睏難的，而圖形可以幫助他們解決這一問題。

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前言/序言

　　用大數據解讀商業與生活

　　如果現在是3月或12月，那你就得小心瞭——你有可能會分手。數據可視化專傢大衛·麥剋坎德萊斯（DavidMcCandless）和李·拜倫（LeeByron）分析瞭Facebook上的上萬條狀態更新並繪製成錶，發現美國的春假和寒假前兩周是分手高發期。

　　另一方麵，如果是聖誕節的話，你的戀愛狀態就會很不錯。聖誕節是一年之中發生分手次數最少的時候。如果你認為大數據晦澀難懂，和你的日常生活沒什麼關係的話，那你就需要重新考慮這個問題。大數據帶來的改變隨處可見，交友網站利用大數據改變其用戶資料管理方式，營銷人員利用大數據改變其精準化營銷的方式，甚至連我們自己記錄瘦身目標進行減肥的方式也被大數據所改變。

　　我是在進行法國鐵人三項訓練的時候迷上大數據的。我開始記錄我爬過的每座山、跑過的每段路，以及在舊金山水上公園冰冷的水中遊過的所有裏程。然後，為瞭便於自己對這些數據進行迴顧、可視化並進行分析，我將這些信息全部上傳到瞭網絡上。當時我並沒有意識到，這將是一段奇妙的探索之旅的開端，而寶藏就是如今眾所周知的大數據。

　　很多年前，人們就開始對數據進行利用。例如航空公司要利用數據弄清楚給機票定什麼價位，銀行要利用數據搞清楚該貸款給誰，信用卡公司則利用數據偵破信用卡詐騙。但是直到最近，數據，或者用現今的說法就是大數據，纔真正成為我們日常生活的一部分。這是因為即使這些公司早在多年前就使用瞭大量的數據，但是這些數據或多或少都被我們忽視瞭。

　　之後，Facebook和榖歌齣現瞭，至此大數據遊戲被永遠改變瞭。你和我，或者任何一個享受這些服務的用戶都生成瞭一條反映我們行為的數據足跡，它能夠反映齣我們的行為。每次我們進行搜索，例如查找某個人或者甚至隻是訪問某個網站，都加深瞭這條足跡。當Facebook的用戶尚少的時候，要存儲所有用戶的數據足跡，並不是什麼難事。但是很快地，Facebook用戶激增，麵對10000億的網頁搜索和超過10億的好友，現有技術開始力不從心。

　　這些公司不得不創建新技術來存儲和分析激增的數據——結果就迎來瞭被稱為大數據的創新爆炸。其他公司看到榖歌和Facebook的所作所為，他們也意欲效仿，利用大數據找齣客戶所需的商品，以此提高其産品的銷量。企業傢想通過這些數據提供更便捷的醫療保健服務，市政府則想通過數據更好地理解當地居民，提供他們所需的服務。

　　但是，存在一個巨大的問題就是，大部分的公司擁有大量數據，但是公司的大部分員工並不是數據科學傢。因此，對廣大受眾而言，圍繞大數據的討論依然過於技術化，因而顯得遙不可及。

　　我有幸將這個高度技術化的課題——一個略顯技術天賦的課題，呈獻給大傢，解釋數據對我們的日常生活造成的影響。這本書就是成果，它描述瞭數據是如何改變我們的生活、戀愛和學習方式的。

　　在研究這一課題的過程中，我得到瞭很多人的幫助和支持，對此我深錶感謝。我要感謝與我一同進行市場調研和谘詢業務的公司，包括Aerospike,CetasbyVMWare,Cloudyn,Lattice,Lyris,NewRelic,Newvem,Qliktech等。我要特彆感謝卡梅倫·梅爾沃德（CameronMyhrvold）的指導和建議。

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大數據貌似很火的樣子，這次屬於湊到下手，但是看瞭評價還是蠻期待的，雖然不屬於這方麵的專業人士，但是還是希望能夠增長見識，來的時候包裝完好，沒有褶皺，因為還沒有打開對內容無法評價瞭，希望以後還能趕上優惠的活動！！

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現在什麼都講大數據，就買瞭。概率的東西瞭解下就行

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搞活動買的，還沒有看。