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出版者:清华大学出版社

作者:鲍两

出品人:

页数:525

译者:

出版时间:2014-3-1

价格:79.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302348665

丛书系列:

图书标签:

大数据
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xihuan
大数据
实战
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具体描述

“数据是重要资产”已成为大家的共识，众多公司都在争相分析、挖掘大数据背后的信息资源。本书在此背景下，对目前大数据及其相关技术的发展进行总结，理论联系实践，既不缺乏理论深度又具有实用价值。

本书共12章，内容包括大数据的概念、特点、发展历史，数据获取与存储，数据抽取和清洗，数据集成，数据的查询、分析与建模，异构数据采集，文档的存储与检索，异种数据的统一访问与转换，基于微博的股票市场预测系统实例，海量视频检索系统实例，HDFS云文件系统实例。

本书适合大数据技术初学者、大数据从业人员和研究人员，也可以作为高等院校相关专业师生的教学参考书。

《数据驱动的商业革新：案例解析与实践指南》引言：在这个信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是数字的堆砌，而是蕴含着无限潜力的金矿。然而，如何从海量数据中挖掘出有价值的洞察，并将其转化为驱动商业成功的引擎，是当今企业面临的严峻挑战。本书并非一本技术手册，而是旨在揭示数据如何深刻地改变商业的运作模式，带领读者深入了解数据驱动决策的理念，并通过丰富的真实案例，提供切实可行的实践路径。我们将跳出单纯的技术层面，聚焦于数据在商业战略、市场营销、运营优化、风险管理等各个环节中的关键作用，帮助企业把握时代脉搏，实现跨越式发展。第一章：数据驱动的商业逻辑本章将阐释“数据驱动”的核心内涵，以及为何它已成为现代商业不可或缺的DNA。我们将从宏观层面探讨数据如何重塑商业价值链，从传统的经验主义决策模式转向更为精准、可量化的科学决策。数据作为核心资产：探讨数据如何从成本中心转变为价值中心，以及企业如何建立和管理数据资产。我们将分析不同类型的数据（如交易数据、用户行为数据、社交媒体数据、传感器数据等）的特性及其潜在价值。商业智能与决策支持：深入剖析商业智能（BI）在数据驱动决策中的作用。我们将讨论BI如何帮助企业可视化数据、发现趋势、识别异常，并为管理者提供基于事实的决策依据。从数据到洞察再到行动：强调从原始数据到有价值洞察的转化过程，以及如何将这些洞察转化为切实可行的商业行动。我们将介绍常见的洞察提取方法，并强调行动的闭环管理。数据伦理与合规性：探讨在数据驱动过程中必须关注的数据隐私、安全和合规性问题。我们将简要介绍相关法律法规，并强调企业在数据使用中的责任。第二章：市场营销的精准革命市场营销是数据驱动变革最为显著的领域之一。本章将聚焦于数据如何助力企业实现更精准的客户定位、更个性化的沟通以及更有效的营销活动。客户画像的构建与细分：详细介绍如何通过收集和分析客户的静态信息（如人口统计学特征）和动态行为（如浏览历史、购买记录、互动偏好），构建出精细化的客户画像。我们将探讨常用的客户细分模型，以及如何根据不同客户群体制定差异化营销策略。个性化营销与内容推荐：探讨如何利用用户数据实现个性化营销。我们将分析推荐算法的原理及其在电商、内容平台等领域的应用，并展示如何通过动态内容和个性化推荐提升用户体验和转化率。营销渠道优化与ROI衡量：分析数据如何指导营销渠道的选择和优化。我们将介绍归因模型，帮助企业理解不同营销渠道对最终转化的贡献，从而优化广告投放、预算分配，并精准衡量营销活动的投资回报率（ROI）。社交媒体聆听与舆情分析：探讨如何利用社交媒体数据了解消费者心声，监测品牌声誉，识别潜在的公关危机。我们将介绍舆情分析的技术和应用，帮助企业及时响应用户反馈，改进产品和服务。案例解析：电商巨头：如何通过分析用户购买路径和浏览行为，实现精准商品推荐和个性化促销，大幅提升销售额。快消品牌：如何利用社交媒体数据洞察消费者偏好，调整产品包装和营销广告，成功吸引年轻消费群体。订阅服务：如何通过用户行为分析，预测用户流失风险，并采取主动挽留措施，提高用户留存率。第三章：运营效率的智能提升高效的运营是企业成功的基石。本章将展示数据如何赋能企业优化生产流程、降低成本、提升服务质量，实现精益化运营。供应链的透明化与优化：探讨如何通过数据整合，实现供应链各环节的透明化管理，包括库存、物流、供应商表现等。我们将介绍预测性分析在需求预测、库存管理中的应用，以及如何通过数据优化物流路线，降低运输成本。生产流程的监控与预测性维护：分析如何通过传感器数据和生产线数据，实时监控生产过程，及时发现潜在故障，并进行预测性维护，减少停机时间，提高设备利用率。客户服务体验的量化与提升：探讨如何通过分析客户反馈、服务记录、呼叫中心数据等，量化客户服务体验，识别痛点，并采取针对性措施，提升客户满意度。风险管理与欺诈检测：分析数据在识别和防范运营风险方面的作用，例如信用风险评估、交易欺诈检测等。我们将介绍常用的数据分析技术在风险控制中的应用。案例解析：制造业企业：如何通过实时监测生产设备数据，实现预测性维护，将设备故障率降低30%，显著提升产能。物流公司：如何利用GPS和交通数据，优化配送路线，缩短配送时间，降低燃油消耗。金融机构：如何通过交易行为分析，构建实时欺诈检测模型，有效防范金融风险。第四章：产品创新与战略决策的智慧数据不仅能优化现有业务，更能驱动产品创新和战略决策的升级。本章将探讨数据如何帮助企业发现新的市场机会，指导产品迭代，并制定前瞻性的发展战略。用户需求挖掘与产品迭代：深入分析如何通过用户反馈、使用行为、市场趋势等数据，精准把握用户需求，指导产品功能开发和迭代优化，打造更具竞争力的产品。市场趋势预测与战略机遇识别：探讨如何通过对宏观经济数据、行业报告、竞争对手信息等进行分析，预测市场趋势，识别潜在的战略机遇，并为企业制定长远发展规划提供依据。新业务模式的探索与验证：分析数据如何在探索和验证新的商业模式中发挥作用。我们将讨论如何通过小范围试点、A/B测试等方式，用数据来验证新模式的可行性，降低试错成本。竞争情报分析与战略布局：探讨如何通过收集和分析竞争对手的产品、定价、营销策略等数据，洞察竞争格局，为企业制定差异化竞争战略提供支持。案例解析：科技公司：如何通过分析用户对产品功能的反馈数据，优先迭代用户呼声最高的功能，迅速赢得市场份额。初创企业：如何通过分析潜在用户群体的行为数据和市场痛点，成功定位细分市场，推出颠覆性产品。传统企业转型：如何通过行业大数据分析，发现新的增长点，成功拓展线上业务，实现数字化转型。第五章：构建数据驱动的组织文化数据驱动的成功不仅依赖于技术和方法，更需要组织文化的变革。本章将探讨如何构建一个鼓励数据采纳、数据共享和数据驱动决策的组织文化。数据素养的培养与培训：强调提升全体员工的数据素养，使其理解数据的重要性，并掌握基本的数据分析和解读能力。跨部门协作与数据共享：探讨如何打破部门壁垒，促进数据的有效流通和共享，构建全员参与的数据驱动生态。数据驱动的绩效考核与激励机制：分析如何将数据驱动的成果纳入绩效考核，并建立相应的激励机制，鼓励员工积极拥抱数据。领导者的角色与担当：强调领导者在推动数据驱动转型中的关键作用，包括制定战略、投入资源、营造氛围等。持续学习与敏捷迭代：鼓励企业保持学习和探索的态度，不断尝试新的数据分析方法和工具，并根据反馈进行敏捷迭代。结论：数据是时代的语言，而数据驱动则是解读这份语言、掌握未来商业主动权的钥匙。本书通过丰富的案例和深入的分析，旨在为企业管理者、市场营销人员、运营专家以及对商业创新感兴趣的读者提供一份详实的参考。掌握数据驱动的理念和方法，意味着企业能够更清晰地认知客户、更精准地触达市场、更高效地运营管理、更明智地制定战略。未来的商业竞争，将是数据价值的竞争，而那些能够率先拥抱数据、善于驾驭数据的企业，必将赢得时代的先机，实现持续的繁荣与发展。

作者简介

鲍亮，西安电子科技大学博士，西安电子科技大学副教授，主要研究方向为软件工程,软件体系结构和云计算等，并主持完成国家自然科学基金，国防语言等多项课题，发表学术论文30余篇，专著2本。

目录信息

第一篇大数据基础篇
第1章大数据介绍
1.1 大数据相关概念
1.1.1 大数据的历史
1.1.2 大数据的定义
1.2 大数据研究内容
1.3 大数据研究现状
1.3.1 学术界现状
1.3.2 产业界现状
1.3.3 政府机构现状
1.4 大数据的应用领域
1.4.1 大数据在制造业的应用
1.4.2 大数据在服务业的应用
1.4.3 大数据在交通行业的应用
1.4.4 大数据在医疗行业的应用
1.5 本章小结
第2章数据存储技术
2.1 数据存储技术介绍
2.2 数据采集与存储技术研究现状
2.2.1 传统关系型数据库
2.2.2 新兴数据存储系统
2.3 海量数据存储的关键技术分析
2.3.1 数据划分
2.3.2 数据一致性与可用性
2.3.3 负载均衡
2.3.4 容错机制
2.3.5 海量数据存储的硬件支持
2.4 数据存储技术的实现与工具
2.4.1 集中式数据存储管理系统Bigtable
2.4.2 非集中式的大规模数据管理系统Dynamo
2.4.3 BigTable的开源实现HBase
2.4.4 MongoDB
2.4.5 CouchDB
2.4.6 Redis
2.4.7 Hypertable
2.4.8 其他开源NoSQL数据库
2.5 本章小结
第3章数据抽取和清洗
3.1 数据抽取和清洗技术介绍
3.1.1 数据抽取简介
3.1.2 数据清洗简介
3.2 数据抽取和清洗研究现状
3.3 数据抽取技术的实现
3.3.1 Web数据抽取
3.3.2 非结构化数据抽取
3.3.3 基于云计算的海量数据分析
3.4 数据清洗技术的实现
3.4.1 数据清洗流程
3.4.2 数据清洗框架
3.4.3 数据清洗相关技术
3.4.4 基于Hadoop的数据清洗方案
3.5 ETL现状与发展
3.5.1 数据ETL简介
3.5.2 基于MapReduce的ETL框架
3.5.3 ETL工具
3.5.4 ETL展望
3.6 本章小结
第4章数据集成
4.1 数据集成技术介绍
4.2 数据集成技术研究现状
4.2.1 Information Manifold：具有统一的查询接口
4.2.2 数据集成系统的发展建设
4.2.3 企业信息集成
4.2.4 未来的挑战
4.3 数据集成技术的实现与工具
4.3.1 Oracle Data Integrator（ODI）简介
4.3.2 ODI的特点
4.3.3 Microsoft SQL Server Integration Services（SSIS）简介
4.3.4 SSIS的特点
4.3.5 IBM InfoSphere Information Server简介
4.3.6 Sybase Data Integrator Suite 简介
4.4 本章小结
第5章数据查询、分析与建模技术
5.1 数据查询、分析与建模技术介绍
5.1.1 数据查询
5.1.2 数据分析
5.1.3 数据建模
5.2 数据查询、分析与建模技术研究现状
5.2.1 并行处理 178
5.2.2 海量数据查询与搜索
5.2.3 数据分析中的OLAP与数据挖掘技术
5.2.4 数据模型与数据建模方法
5.3 数据查询、分析与建模技术的实现与工具
5.3.1 数据查询相关技术实现与工具
5.3.2 数据分析相关技术实现与工具
5.3.3 数据建模相关技术实现与工具
5.4 本章小结
第二篇大数据深入篇
第6章采用OSGi框架构建可伸缩的异构数据采集平台
6.1 应用背景
6.2 需求分析与总体设计
6.2.1 功能需求
6.2.2 非功能需求
6.2.3 总体设计
6.3 相关技术介绍
6.3.1 OSGi 框架介绍
6.3.2 多源异构数据的获取
6.4 系统设计与实现
6.4.1 异构数据采集平台的设计
6.4.2 数据采集插件的设计与实现
6.4.3 系统服务框架的设计与实现
6.5 部署与测试
6.5.1 系统部署
6.5.2 系统测试
6.6 本章小结
第7章采用HBase实现海量小型XML文档的存储与检索
7.1 应用背景
7.2 需求分析与总体设计
7.2.1 需求分析
7.2.2 总体设计
7.3 相关技术介绍
7.3.1 XML相关技术
7.3.2 XQuery语句
7.3.3 XML检索技术
7.3.4 云计算和HBase
7.3.5 JavaCC工具介绍
7.4 详细设计与实现
7.4.1 数据存储模块的详细设计与实现
7.4.2 数据检索模块的详细设计与实现
7.4.3 用户模块的详细设计与实现
7.5 本章小结
第8章采用Map/Reduce进行大规模社交网络社团发现
8.1 研究背景
8.2 相关理论和技术
8.2.1 社团结构
8.2.2 相关社团发现算法
8.2.3 Hadoop分布计算框架
8.3 RMS算法的并行化实现
8.3.1 RMS算法
8.3.2 RMS算法在MapReduce上的实现
8.4 AP聚类算法的并行化实现
8.4.1 AP聚类算法
8.4.2 AP聚类算法在MapReduce上的实现
8.5 实验与分析
8.5.1 实验环境
8.5.2 实验与结果分析
8.6 本章小结
第9章数据统一访问与转换平台
9.1 应用背景介绍
9.2 数据统一访问需求分析与总体设计
9.2.1 功能性需求分析
9.2.2 非功能性需求分析
9.2.3 总体设计
9.3 数据统一访问与转换关键技术
9.3.1 SDO编程技术
9.3.2 Hadoop MapReduce框架
9.3.3 HBase数据库技术
9.3.4 模型驱动数据转换技术
9.4 数据统一访问和灵活转换的详细设计与实现
9.4.1 数据分析及预处理
9.4.2 基于DAS的数据源统一访问
9.4.3 映射模式表示与数据存储管理模块
9.4.4 基于MapReduce的数据转换管理模块
9.5 本章小结
第三篇大数据应用篇
第10章基于微博的股票市场预测系统
10.1 应用背景介绍
10.2 需求分析与总体设计
10.2.1 需求分析
10.2.2 总体设计
10.3 相关技术介绍
10.3.1 社交网络
10.3.2 社交网络表示方法
10.3.3 信息传播模型
10.4 详细设计与实现
10.4.1 Twitter数据采集模块详细设计
10.4.2 Twitter数据分析模块详细设计
10.4.3 用户行为分析模块详细设计
10.4.4 预测股票价格涨跌模块详细设计
10.4.5 系统实现
10.5 本章小结
第11章基于内容的海量视频检索系统
11.1 应用背景
11.2 需求分析与总体设计
11.2.1 功能需求
11.2.2 非功能需求
11.2.3 核心业务处理流程
11.2.4 总体设计
11.3 相关技术简介
11.3.1 MPEG-7与OpenCV简介
11.3.2 运动对象提取
11.3.3 星形骨架方法
11.4 详细设计与实现
11.4.1 基于MapReduce的视频预处理
11.4.2 基于HBase的视频数据存储
11.4.3 行为识别与运动规则的组合创建
11.5 系统运行时截图
11.6 本章小结
第12章基于HDFS的云文件系统
12.1 应用背景介绍
12.2 需求分析与总体设计
12.2.1 需求分析
12.2.2 总体设计
12.3 相关技术介绍
12.3.1 Hadoop HDFS介绍
12.3.2 主控节点和数据节点
12.3.3 页面展现技术
12.3.4 页面控制技术
12.4 详细设计与实现
12.4.1 云文件系统的操作流程
12.4.2 云文件系统的模块设计
12.4.3 云文件系统实现
12.4.4 云文件系统主要功能截图
12.5 本章小结
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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从实用性的角度来看，这本书的价值体现在其无与伦比的“工具箱”属性上。我不是一个只满足于理论探讨的人，我更看重知识的落地能力。这本书并没有停留在空中楼阁的理论构建，而是非常务实地提供了一系列可以立即应用于实践的方法论和工具集。书中附带的那些算法流程图和模型构建步骤，清晰到几乎可以被直接转化为代码框架。更难能可贵的是，作者在介绍每一个工具时，都会坦诚地指出该工具的适用边界和潜在的局限性，而不是一味地鼓吹“万能钥匙”。这种坦诚的态度，对于我们这些需要将理论转化为商业决策的人来说，至关重要。它教会我们如何审慎地选择最合适的工具，而不是盲目地套用最新的流行技术。这本书更像是一位资深顾问的案头记录，充满了经过时间检验的智慧和血泪教训。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，用一个词来形容，那就是“老辣而精准”。它绝不是那种试图用网络流行语来讨好年轻读者的“快餐读物”。相反，它保持了一种非常克制和成熟的语调。作者似乎对文字的重量有着深刻的理解，每一个词语的选择都像是经过千锤百炼的，既表达了最精确的含义，又避免了不必要的冗余。特别是在阐述那些高度抽象的概念时，作者展现了惊人的概括能力，寥寥数语就能构建起一个完整的知识体系的骨架。我特别喜欢它在某些段落使用的类比——那些从古典哲学或者自然科学中借用来的比喻，非但没有分散注意力，反而如同点睛之笔，瞬间将原本僵硬的概念变得生动而富有弹性。这种文字功力，无疑是建立在作者深厚的学养之上的，它迫使读者必须集中全部的注意力去捕捉那些稍纵即逝的精妙之处，也正因如此，每一次重读都能发现新的层次和含义。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我最大的震撼，是一种跨越学科边界的宏大视野。我原本以为这只是一本专注于某个特定领域的技术手册，但阅读过程中我发现，作者的知识版图远超出了我的预期。它巧妙地将历史、哲学、经济学甚至某些艺术理论的思辨方式，融入到对核心主题的探讨之中。这种多维度的视角，极大地拓宽了我对这个领域的理解深度和广度。它让我意识到，任何一个复杂的问题，如果仅仅局限于单一的学科框架去审视，都必然是片面的。作者仿佛在说服我们，真正的洞察力来源于知识的融会贯通。读完之后，我感觉自己不再只是一个执行具体任务的技术人员，而是拥有了一种更高的视角去审视整个领域的发展趋势和内在联系。这本书的厚度，不仅仅是纸张的堆砌，更是作者多年来积累的、跨界思考的结晶。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是艺术品，那种厚重的质感，封面烫金的字体在光线下微微闪烁，让人一拿到手就有一种对知识的敬畏感。我尤其欣赏它在排版上的用心，字体的选择既兼顾了易读性，又透着一股老派的严谨，行距和页边距的把握恰到好处，长时间阅读下来眼睛也不会觉得疲劳。随便翻开其中一页，都能感受到作者对细节的执着。比如，它在引用经典理论时，都会清晰地标注出原作者和出处，甚至连脚注的格式都经过精心设计，这对于需要进行学术研究的读者来说，简直是福音。内容上，虽然我关注的是理论的构建和历史脉络的梳理，但这本书在这方面的处理非常到位，它没有急于跳到复杂的公式推导，而是先用清晰的逻辑语言将整个学科的“前世今生”娓娓道来，让人感觉仿佛在听一位博学的智者讲述一段波澜壮阔的历史。这本书的价值，绝不仅仅是内容本身，它更像是一件值得珍藏的工艺品，体现了出版方对知识的尊重和对读者的体贴。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个深夜，咖啡因已经失效，理智即将崩溃的边缘，打开这本书的。起初，我以为这会是另一本枯燥的教科书，充斥着晦涩难懂的术语和公式，会让我更加昏昏欲睡。然而，这本书的叙事方式彻底颠覆了我的认知。它像一位经验丰富的向导，带着你穿越迷雾重重的理论丛林。作者似乎深谙读者的心理，总能在关键节点穿插一些极具启发性的案例分析，这些案例不是那种教科书式的、漂浮在空中的“假想”，而是基于真实世界运行逻辑的深度剖析。我记得有一章专门讲到了一个复杂的系统优化问题，作者没有直接给出最优解，而是用了大量的篇幅去描述“为什么其他路径走不通”，这种反向的论证过程，极大地锻炼了我的批判性思维。读完那一章，我感觉自己不仅仅是学到了一个知识点，更是掌握了一套解决问题的思维框架。这种“授人以渔”的教学理念，在这本书里体现得淋漓尽致，让人欲罢不能，直到天边泛白才恋恋不舍地合上书本。

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视点较高，示例部分很有挑战。

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