在数字时代,我们就可以完全相信数据吗 对数字的过度依赖,是否会让经济学和人文学视角长期冲突 是人类利用量化造福,还是量化用数字局限人类的思维 本书是多篇文章的汇编。本书主要讲述了定量分析的弊端,通过对定量分析在实际运用中的分析,指出定量分析在很多时候并不能成为我们做判断的依据。本书肯定了定量分析有价值的部分,同时指出了定量分析的局限性和不正确使用带来的问题,提倡我们在运用中应综合定量分析与定性分析两种方式,根据实际情况进行选择。
这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业,华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例,不仅能让读者即学即用,还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章,内容从逻辑上分为四个部分。 部分(~3章) 章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇,介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架;第2章从企业政策和架构协同的角度,介绍了企业级的数据综合治理体系,理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系,明确了数据管理的责任主体在业务;第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和要点。 第二
本书结合理论和实践,由浅入深,多方面介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章,第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识,主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发;MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维,主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目,主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例,分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。本书是一本很好不错、全面的Hadoop参考书和工具书,阐述了Hadoop生态圈的很新发展和应用,程序员可以
本书是深入研究互联网思维的经典之作,从互联网思维的定义到互联网思维应用的具体案例表现。作者深入浅出、条分缕析,全面阐述互联网思维的内核与精神,逐一点评当前关于互联网思维的各种观点。本书从初级的互联网思维应用到高端的粉丝经济,平台建设,自媒体营销的方法都有详细讲解介绍。让读者了解什么是互联网思维的同时还能学会把互联网思维运用到自己的工作学习已经生活中 进入大数据时代,让数据开口说话将成为司空见惯的事情,本书将从大数据时代的前因后果讲起,全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容,展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。
在集团内,数据人员面临的现实情况是:集团数据存储已经达到EB级别,部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条;在2016年“购物狂欢节”的24小时中,支付金额达到了1207亿元人民币,支付峰值高达12万笔/秒,下单峰值达17.5万笔/秒,媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露……巨大的信息量给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。《大数据之路——大数据实践》就是在此背景下完成的。本书中讲到的大数据系统架构,就是为了满足不断变化的业务需求,同时实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能而设计的。本书由数据技术及产品部组织并完成写作,是分享对大数据的认知,与生态伙伴共创数据智能的重要基石。相信本书中的实践和思考对同行会有很大的启发和借鉴意义。
《数据仓库(原书第4版)》系统讲述数据仓库的基本概念、基本原理以及建立数据仓库的方法和过程。主要内容包括;决策支持系统的发展、数据仓库环境结构、数据仓库设计、数据仓库粒度划分、数据仓库技术、分布式数据仓库、EIS系统和数据仓库的关系、外部和非结构化数据与数据仓库的关系、数据装载问题、数据仓库与Web、ERP与数据仓库以及数据仓库设计的复查要目。 《数据仓库(原书第4版)》是数据仓库之父撰写的关干数据仓库的最著作,既可作为相关专业的研究生教材,也是数据仓库的研究、开发和管理人员的指南。
大多数企业都充斥着数据。为使数据有助于业务开展,需要一个简单的、具有成本效益的工具——最好是已经有所了解的一个工具。Excel就是这样一个工具。 《Excel营销数据分析宝典——大数据时代下易用、超值的数据分析技术》中的每个示例都具有分步指导、可下载的包含数据与解决方案的Excel文件,以及大量截图。想要提高自己的市场营销分析技术,这本指南和Excel是必不可少的。 本书有助于掌握许多重要的市场营销分析概念: ◆ 使用Excel图表和函数来汇总市场营销数据 ◆ 评估需求曲线并使用规划求解来判定使利润化的定价策略 ◆ 将聚类分析用于市场细分 ◆ 开发自定义的预测模型,以说明市场营销组合如何影响销量 ◆ 衡量广告计划的效应 ◆ 理解社交网络与病毒式营销背后的分析