大数据的互联网思维

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出版者:电子工业出版社
作者:段云峰
出品人:
页数:269
译者:
出版时间:2015-10-1
价格:58.00元
装帧:平装
isbn号码:9787121273087
丛书系列:
图书标签:
  • 大数据
  • 数据分析
  • 互联网思维
  • 互联网
  • BI
  • 用户思维
  • 极致思维
  • 商业智能
  • 大数据
  • 互联网思维
  • 数据分析
  • 技术应用
  • 商业洞察
  • 信息化
  • 数字化转型
  • 数据驱动
  • 创新思维
  • 智能决策
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具体描述

《大数据的互联网思维》是国内第一本将互联网思维应用到大数据领域的专著,记录了笔者在大数据时代的一些感想、心得。

本书共分10章,其中第1章阐述了大数据发展的现状,以及大数据发展需要互联网思维的原因;

第2章提出了借鉴互联网思维,大数据可以实现一次“凤凰涅槃”般的新生,从传统IT项目“脱胎换骨”为咨询服务项目;

第3章写到大数据将重塑资源格局,未来会成为国家资产,同时将促进理性社会的到来;

第4章介绍了大数据的客户体验如何提升,需要明确客户是谁,客户想要什么,笔者指出融入娱乐思维的个性化管家式服务是一种可行之道;

第5章介绍了大数据的产品思维,有哪些好的经验可以学习;

第6章和第7章分别阐述了如何打造出极致的大数据产品,以及大数据如何进行快速迭代;

第8章介绍了大数据的平台思维,同时提出传统的互联网平台升级为拥有智慧的大数据平台是大势所趋;

第9章介绍了大数据的跨界会带来什么,提出“大数据×”的概念,指出“大数据×”是“互联网+”的有机组成部分;

最后一章笔者对多年收集的大数据实践案例进行了介绍,帮助读者深入了解本书前面提到的理论部分。本书中穿插了许多诙谐的小故事和小案例,能够让读者在轻松、幽默的氛围中快速体会笔者的一些感悟。

与市面上现有的介绍大数据以及互联网思维的书籍不同,本书是笔者十多年大数据相关从业经验的积累,是在实践过程中不断总结出来的,书中许多具体案例都是真实存在并且被广泛使用的。有志于从事大数据事业或者数据分析领域相关工作的管理人员或IT人员都值得拥有本书。

《大数据的互联网思维》 引言 我们正处在一个由数据驱动的时代,信息以前所未有的速度爆炸式增长。从社交媒体上的每一次点赞,到在线购物车的每一次浏览,再到智能设备的每一次交互,海量的数据如潮水般涌来。然而,这些冰冷的数据背后,蕴藏着巨大的洞察力、创新的机遇以及改变我们认知世界和生活方式的强大力量。这本书《大数据的互联网思维》并非仅仅探讨技术本身,而是深入挖掘数据如何重塑了互联网的商业逻辑、用户体验以及企业运营的每一个环节。它旨在揭示互联网时代独特的思维模式,如何通过对大数据的理解、分析和应用,实现从传统模式到颠覆性创新的转变。 第一部分:数据洪流的诞生与崛起 互联网的出现,是数据洪流的起点。早期的互联网,以静态网页为主,信息量有限。但随着Web 2.0的兴起,用户生成内容(UGC)成为主流,博客、论坛、社交网络如雨后春笋般涌现。每一个用户行为,每一次信息交互,都在生成新的数据。 互联网演进中的数据节点: 用户行为数据: 点击、浏览、搜索、评论、分享、点赞、购买、观看时长、停留时间等,这些是构成用户画像最基本的数据。 社交关系数据: 用户之间的关注、好友关系、群组信息、互动频率,构建了复杂的用户社交网络。 内容生成数据: 用户发布的文字、图片、视频、音频,以及平台生成的内容,构成了海量的信息库。 设备与环境数据: 用户使用的设备类型(PC、手机、平板)、操作系统、IP地址、地理位置、网络环境等,提供了更精细的用户画像维度。 交易与支付数据: 在线交易的订单信息、支付方式、支付金额、退换货记录等,直接反映了用户的消费能力和偏好。 日志与埋点数据: 网站和应用程序的服务器日志,以及在关键操作点设置的埋点,记录了系统的运行状态和用户的操作路径,是进行故障排查和流程优化的重要依据。 数据量的指数级增长: 摩尔定律在计算能力上的体现,为数据的存储和处理提供了硬件基础。而互联网的普及、移动设备的广泛使用、物联网(IoT)的兴起,更是将数据量推向了一个前所未有的规模。TB、PB、EB,这些曾经遥不可及的单位,如今已成为常态。 数据价值的显现: 原始数据本身并无直接价值,其价值在于从中提取的洞察。互联网公司早期通过简单的用户统计来了解流量,但很快发现,深挖数据能够揭示用户需求、行为模式、市场趋势,从而指导产品设计、营销策略乃至商业模式的创新。 第二部分:互联网思维的核心:以用户为中心的数据化运营 互联网思维的核心在于“用户至上”和“数据驱动”。它要求企业将用户的需求置于首位,并通过数据来理解、满足并超越用户的期望。 用户画像的精细化构建: 从宏观到微观: 从人口统计学特征(年龄、性别、地域)到兴趣爱好、消费能力、生活习惯、情感偏好,构建出立体、多维度的用户画像。 用户分群与标签化: 将用户划分为不同的群体,并为每个用户打上各种标签,以便进行精准的营销和服务。例如,“高价值用户”、“潜在流失用户”、“对母婴产品感兴趣的用户”。 动态更新与实时追踪: 用户画像不是静态的,而是随着用户行为的变化而动态更新,确保信息的时效性和准确性。 产品设计与迭代的数据驱动: A/B测试与多变量测试: 通过对比不同设计方案在真实用户中的表现,找到最优的产品设计。例如,测试不同颜色、文字、布局的按钮,以提高点击率。 埋点分析与用户路径优化: 追踪用户在产品内的行为路径,找出用户流失的关键节点,优化产品流程,提升用户体验。 用户反馈与需求挖掘: 结合用户评论、问卷调查、客服记录等非结构化数据,更深入地理解用户痛点和未被满足的需求。 个性化推荐与内容匹配: 基于用户画像和行为数据,为用户推荐最感兴趣的产品、内容或服务,提高用户粘性和转化率。 营销策略的精准化与智能化: 精准投放与渠道优化: 将广告精准推送给最有潜力的用户群体,同时分析不同营销渠道的效果,优化广告预算分配。 用户生命周期管理: 识别用户在不同生命周期阶段(新用户、活跃用户、沉睡用户、流失用户)的需求,并制定相应的营销策略。 情感营销与内容营销: 通过分析用户的情感倾向和兴趣点,创作能够引起共鸣的内容,与用户建立情感连接。 社群运营与口碑传播: 鼓励用户在社群中互动,形成用户之间的口碑传播,降低获客成本,提升品牌忠诚度。 运营效率的提升与成本控制: 自动化与智能化: 利用数据分析和机器学习,实现部分运营环节的自动化,如智能客服、自动回复、内容审核等,提高效率,降低人力成本。 风险预测与预警: 通过数据分析,提前预测潜在的风险,如刷单、欺诈、系统崩溃等,并采取相应的预警和干预措施。 资源优化配置: 根据数据分析结果,合理分配服务器资源、带宽、人力等,实现资源的最佳利用。 第三部分:大数据技术在互联网应用中的实践 要实现互联网思维下的数据化运营,离不开强大的大数据技术支撑。这些技术涵盖了数据的采集、存储、处理、分析和可视化等各个环节。 数据采集与整合: ETL(Extract, Transform, Load): 从不同的数据源提取数据,进行清洗、转换和标准化,最终加载到数据仓库或数据湖中。 日志收集与实时数据流: 使用Flume、Kafka等工具,收集海量的日志数据,并构建实时数据流,以便进行实时分析。 API集成: 通过API接口,从第三方平台获取数据,实现数据的互联互通。 数据存储与管理: 分布式文件系统(DFS): 如HDFS(Hadoop Distributed File System),能够存储海量数据,并提供高可用性和容错能力。 NoSQL数据库: 如HBase、MongoDB,适用于存储半结构化或非结构化数据,提供灵活的数据模型和高吞吐量。 数据仓库与数据湖: 构建集中式的数据仓库用于结构化数据的分析,或构建数据湖存储原始数据,为后续的数据探索提供可能。 数据处理与分析: 批处理与流处理: 批处理(Batch Processing): 如MapReduce、Spark Batch,用于处理大量离线数据,进行复杂的分析和建模。 流处理(Stream Processing): 如Spark Streaming、Flink,用于实时处理不断涌入的数据,实现实时分析和响应。 数据挖掘与机器学习: 分类、回归、聚类: 用于预测用户行为、识别模式、进行用户分群。 关联规则挖掘: 如Apriori算法,用于发现产品之间的关联性,进行商品推荐。 自然语言处理(NLP): 分析文本数据,理解用户评论、提取情感信息。 深度学习: 在图像识别、语音识别、推荐系统等方面展现出强大的能力。 OLAP(Online Analytical Processing): 用于多维数据分析,快速响应用户的查询请求,支持业务决策。 数据可视化与洞察呈现: BI(Business Intelligence)工具: 如Tableau, Power BI,将复杂的数据转化为直观的图表和仪表板,方便用户理解和分析。 数据报表与仪表板: 定期生成各类业务报表,展示关键指标的趋势和变化,帮助管理者及时掌握业务状况。 交互式可视化: 允许用户通过拖拽、筛选等操作,与数据进行交互,深入探索数据中的奥秘。 第四部分:大数据驱动的创新与未来展望 大数据不仅仅是技术的革新,更是思维的转变,它正在驱动着各行各业的创新,并塑造着我们的未来。 颠覆式商业模式的诞生: 平台经济: 滴滴、美团、Airbnb等平台通过连接供给方和需求方,并利用大数据优化资源匹配,实现了规模效应和高效率。 共享经济: 摩拜单车、共享充电宝等,通过数据监测和优化,实现了高效的资产流转和用户服务。 内容付费与订阅模式: 优质内容的生产者可以通过数据分析了解用户偏好,提供更具吸引力的内容,从而实现商业变现。 用户体验的极致优化: 千人千面的个性化服务: 从电商推荐到新闻资讯,再到音乐和视频,个性化服务已经成为标配,极大提升了用户满意度。 智能助手与语音交互: 语音助手通过对用户意图的理解和预测,提供更加便捷、智能的服务。 沉浸式体验: VR/AR技术结合大数据分析,为用户提供前所未有的沉浸式体验。 社会治理与公共服务的新可能: 智慧城市: 通过对城市运行数据的分析,优化交通流量、能源分配、公共安全,提升城市运行效率和居民生活质量。 精准扶贫与社会保障: 利用大数据识别需要帮助的人群,提供精准的社会救助和政策支持。 公共卫生监测与疾病防控: 通过分析海量健康数据,及时发现疫情苗头,制定有效的防控策略。 未来展望: AI与大数据的深度融合: 人工智能将进一步赋能大数据分析,实现更高级别的自动化决策和预测。 边缘计算与物联网数据的价值释放: 随着物联网设备的普及,边缘计算将使得更多数据在设备端进行初步处理,降低延迟,释放更多实时价值。 数据伦理与隐私保护的挑战: 随着数据应用的深入,如何平衡数据利用与用户隐私保护将是持续面临的挑战,需要建立更完善的法律法规和技术保障。 跨界融合与生态构建: 大数据将促进不同行业之间的跨界融合,形成更加开放、互联的数字生态。 结语 《大数据的互联网思维》这本书,将带您深入理解数据如何成为互联网时代的核心驱动力。它不只是技术手册,更是一本思维指南,帮助您洞察趋势,把握机遇,在数字化浪潮中乘风破浪。通过学习书中关于数据采集、分析、应用以及思维模式的内容,您将能够更好地理解互联网行业的运作逻辑,发现新的商业价值,并为您的个人和事业发展注入新的动力。这趟数据探索之旅,将开启您对未来世界的全新认知。

作者简介

段云峰:承担了国内最大电信运营商的数据仓库和大数据中心的设计和建设、运营工作,积累了15年的大数据领域的实际工作经验。带领相关的团队,从系统创建到系统运营,开发了很多大数据领域的各种应用。积累了国内唯一的大数据在大企业建设、运营的经验。其前后主持设计的文档,有150余册、1200多万字。涉及大数据系统的数据模型、数据接口、系统架构、质量管控、业务应用、系统安全等各个领域。

1.主持设计并完成了电信行业最大的大数据中心系统(截至到2015年中达到18000TB存储容量,累计投资120亿元)

充分参考了互联网行业BAT(百度、阿里、腾讯)和谷歌等互联网企业的大数据建设案例,在电信行业主持设计并建设了国内最大的大数据中心(18PB)。基于HADOOP云计算架构,结合数据仓库系统,构建了混搭的大数据中心系统,完成了互联网内容爬去、客户内容喜好分析、客户数据业务营销、社会渠道欺诈、GIS网格量化、客户投诉分析等各种应用。提升了企业对外数据服务管理能力,增强了企业“数据变现”的水平。

2.主持设计并完成了世界上最大的数据仓库系统建设

结合某电信运营商的实际情况,创制性地提出了分级式数据仓库理论,本人主持设计并建设了某电信运营商的“经营分析系统”,前后投资了80多亿人民币,建成了目前国际最大容量的数据仓库系统。实现了客户离网分析、客户细分分群、客户价值评估、数据业务产品喜好分析、一线经理贴身支撑、客户渠道分析、供应链分析、员工量化薪酬管理、营销成本分析等。提升了企业内部量化管理水平,确保客户精准营销能力,降低企业运营成本。

3.带动了国内数据仓库和大数据产业的发展

通过本人主持和设计的最大的数据仓库系统,填补了国内在数据仓库领域技术和应用的很多空白,通过十余年的努力,带动了国内一批数据仓库领域的厂商和研究力量,对国内数据仓库行业的发展起到了积极的推动作用。同时,通过HADOOP云计算技术的研发和推广,探索了云计算如何在大型企业落地的方式、方法,总结了大量的实际案例,推动了大数据在非互联网企业的经营研究。

4.学术上取得了一些成绩

提出了“分级式数据仓库理论”,构筑了国内最大的数据仓库系统。2005年出版了电信行业第一本数据仓库专著《数据仓库技术及其在电信领域中的应用》和《数据仓库基础》(电子工业出版社出版)两本书籍。前后在各种技术媒体发表了几十篇各种文章,有的文章被SCI检索收录。

5.组织了某电信运营商在数据仓库领域和云计算领域的队伍

带动某电信运营商的相关员工,通过多次的培训,逐步组织了各省公司的技术骨干团队,对系统的维护、新业务的开发和工程项目的管理等方面,积累了宝贵的经验。

6.与国内外进行了积极的交流

通过举办几次数据仓库技术论坛,与国内外的厂商进行了广泛的技术交流。先后与VODAPHONE 、AT&T、VERIZION等多家国外运营商就数据仓库的建设和使用进行了充分的交流,并赴部分国外运营商进行了实地的考察工作。

与BAT等互联网企业进行了充分的调研和交流,熟悉BAT大数据的架构和应用情况。详细分析、比较过互联网企业和传统企业在大数据应用领域的各自优势,给出了实际的咨询方案。

目录信息

01 大数据现状/1
本章描述了大数据的基本概念和特点,指出移动互联网产生的数据,具备更高的商业价值。借助互联网的发展,引出了互联网思维的故事,分析了互联网思维的特点,分享了“天变了”的颠覆理念。最后结合实践经验,给出了大数据需要引入互联网思维进行发展的结论。
1.1 大数据的概念和特点/2
1.2 互联网思维的故事/4
羊毛出在猪身上/4
圈客户/圈眼球/4
1.3 “天变了”/5
用户变了/6
平台变了/8
金融变了/9
营销变了/9
思维变了/10
1.4 大数据为什么需要互联网思维/12
大数据项目不同于传统IT项目/12
大数据产业是咨询服务产业/13
互联网思维是咨询服务产业的法宝/14
大数据“变现”需要互联网思维/15
大数据中“群众的智慧是无穷的”/15
1.5 小结/16
02 堪比“文艺复兴”的互联网思维/17
本章分析了大数据项目的特点,指出其不同于传统IT项目的差异,给出了在大数据项目发展过程中如何借鉴互联网思维的具体案例。指出了借助互联网思维,大数据能够逐步发展成为独立的产业,并在“互联网+”的发展过程中,提升各个产业的智慧水平。
2.1 文艺复兴的意义类比/18
艺术解放思想,思想解放生产力/19
引导了第一次工业革命/19
互联网引导新的工业4.0/20
改写金融业,改写社会/21
2.2 互联网企业的发展/21
BAT的造梦/22
IT技术成为企业的核心竞争力/22
2.3 互联网思维的概念/24
2.4 互联网思维的特点/24
2.5 互联网思维改写了手机产业/26
2.6 互联网思维改变大数据/29
大数据的客户体验/29
大数据的产品化思维/30
大数据的平台思维/37
大数据的迭代思维/42
2.7 大数据的新生/44
从配角到主角/44
产业化成为可能/45
大数据的春天/45
2.8 小结/46
03 大数据的发展/47
本章首先描述了大数据产生和发展的历程,提出了大数据将重塑各个产业,数据将逐步替代石油等传统能源,成为新时代的国家战略资源。然后提到了大数据将解决信息不对称的问题,实现市场资源的最优配置,从而综合市场经济和计划经济的优点,促进“理性社会”的真正到来。还提到了传统的电信运营商如何借鉴互联网公司的大数据应用经验,实现从网络运营到大数据运营的转型。最后指出大数据发展过程中可能会面临的各种问题。
3.1 大数据产业的发展/48
互联网改写了历史,大数据改写了互联网/48
第三次浪潮中的新兴产业/49
数据成为最大的资产/50
促进“理性社会”/51
3.2 从网络运营到大数据运营/52
互联网平台如何使用用户数据/53
建立数据分析保障管理体制/55
从基础设施到产品提供/57
从网络产品到数据产品/59
3.3 如何运营大数据/60
互联网基因/60
对内服务/63
对外服务/66
大数据营销/68
3.4 大数据发展的瓶颈/69
与传统IT不同/70
机构和机制不同/71
新理论和新思维/71
转型更难/72
3.5 小结/72
04 大数据的客户体验/74
本章提出要提升大客户的客户体验,首先要明确客户是谁,客户分为哪几大类,分别有什么特点,并且通过例子进行了详细阐述。然后笔者结合建设大数据系统的多年经验,将大数据应用概括为取数、取知识和取专业建议三个阶段。接下来详细解释了客户体验是什么,如何能够让客户在使用大数据产品时感受到“快”、“准”和“爽”,如何让数据变得可读,同时大胆提出能否让数据分析报告变成电影剧本,从而更加吸引客户。最后提出需要针对不同的角色提供不同的管家式服务,并且将娱乐思维引入到大数据产品的设计中,从而使客户体验得到提升。
4.1 客户是谁/75
内部客户/外部客户/77
个人客户/集团客户/78
校园客户/80
4.2 客户的大数据需求是什么/80
取数——“取柴火”/82
取知识——“将柴火烧成炭”/83
取专业建议——“集体供暖”/84
4.3 客户体验是什么/85
什么是体验/85
数据如何可读/90
“啤酒和尿布”的另一个角度解读/95
4.4 客户体验如何提升/96
服务不同角色/96
娱乐思维/98
管家式服务/98
4.5 小结/99
05 大数据产品设计/100
本章首先描述了大数据产品化的引出背景,然后阐述了大数据产品的有关分类,并且提出了数据分析手机这样一种全新的大数据产品,同时提到了数联网以及脑联网。本章还解释了大数据的搜索门户、社交平台、电商平台以及云化平台,对未来大数据产品的全新载体进行了大胆的猜想。最后提到了大数据产品的特点、产品设计的关键点以及产品的定位问题,指出了大数据产品需要通过对比显示其价值,需要更多的群众参与;同时,我们需要简化界面,提高产品的可视化,通过准确的定位,提升大数据产品的运营效果。
5.1 大数据产品背景/101
产品长什么样/101
谷歌是搜索门户还是数据门户/102
提供产品还是平台/103
卖咨询服务/104
智慧产品/104
5.2 大数据产品内容/105
工具类/106
中间类/107
像棋谱一样的知识库/108
数据分析手机/109
互联网联通了人,数联网联通了大脑/110
5.3 产品的“客户流量”/110
吸引客户/110
运营客户/111
5.4 大数据产品类比/113
大数据的搜索门户/113
大数据的社交平台/113
大数据的电商平台/115
大数据的云化——在云里找数据/115
5.5 大数据产品特点/115
目的决定产品特点/116
通过对比显示价值/116
更多的群众参与/116
5.6 产品的界面优化/117
从苹果App中学习什么/117
结果的可视化/117
5.7 产品的用户定位/117
如何让孩子看懂/118
数据的消费者/118
DIY发烧友/118
产品的商业模式/118
5.8 小结/119
06 大数据的极致思维/120
本章主要论述了大数据产品要想获得成功,也需要做到极致。首先介绍了大数据产品如何做到极致。然后提到了大数据能够带来思维的极致。还阐述了大数据会带来精准营销和成本控制的极致。本章最后指出,一个极致的大数据产品,不光产品本身要过硬,还需要会“讲故事”,能够通过吸引人的标题、叙事方式以及论据的选择,将大数据产品中蕴涵的思想抽丝剥茧般地传递给最终客户。
6.1 产品的极致/121
傻瓜化的App/121
新的触摸屏在哪里/123
服务的极致/124
专家的极致/125
棋手的极致/126
智能改造之后的极致产品/127
智慧产品的极致/132
6.2 思维的极致/134
兵书的知识提炼/134
参谋的极致/134
知识库和运维/135
思维的“众筹”/135
6.3 营销的极致/136
点对点的精准营销/136
成本控制的极致/137
6.4 “讲故事”的极致/137
吸引人的标题/138
吸引人的叙事方法/139
吸引人的数据证据选择/140
6.5 小结/140
07 大数据的快速迭代/142
本章重点阐述了大数据产品如何实现快速迭代,从而能够及时甚至实时地把握用户的需求。并且指出大数据产品往往是无形产品,其产品研发的边际成本更低,消费者反馈的成本也低,因此更需要做到快速迭代。
7.1 怎么“快”/143
标准零件的拼接/143
分析过程简单/143
不要追求完美,但求不断完善/144
7.2 数据的标准/144
大数据是否还有逻辑模型/144
口径的管理/145
业务元数据和技术元数据/145
7.3 平台的标准/146
云计算平台的标准化/146
PaaS还是SaaS/147
7.4 环境的标准/148
编程规范和标准/148
软件结算的标准等/149
7.5 迭代的知识积累/149
农业知识积累出的农历/149
何时更新、如何更新/150
7.6 小结/150
08 大数据的平台思维/151
本章首先阐述了大数据的平台思维,是要在平等的基础上,构建一种主体共建、资源共享、数据开放、多方共赢的大数据商业生态系统。然后笔者对数联网进行了较为详细的阐述,对数联网的标准数据、标准接口、标准使用,以及访问工具和数据管控,谈了一些个人的理解。接下来重点描述了大数据平台的生态环境,还提到了平台SDK,借用厨房、食材、炊具和美食的关系,指出通过打造标准的数据,提升数据的可读性和加工的简化性,形成人人参与的大数据生态圈。本章最后对互联网企业的数据开放平台进行了介绍,指出从传递信息的互联网平台升级到传送智慧的大数据平台是大势所趋。
8.1 大数据的平台定义/152
数据得到丰富,取得规模效益/153
运营能够细分,拓展发展前景/153
8.2 大数据平台思维的特点/153
平台越来越通用,应用越来越专业/153
孤立的数据是金,共享的数据是钻/154
数据的多维决定着平台价值的多样/154
8.3 大数据的平台实体——“数联网”/154
数据交换的高效网络/155
数联网的内容/155
访问工具/160
数据管控/161
8.4 大数据平台的生态环境/180
谁会购买大数据产品/181
各方获利的互联网模式/182
速度弥补精度/184
8.5 平台SDK的开放性/185
平台的可编程API接口/186
数据的标准/186
数据的可读性/187
加工的简化性/188
容易参与/190
人人参与/192
8.6 互联网企业的数据开放平台/192
阿里巴巴的御膳房/192
腾讯的微信开放平台/199
百度的阿拉丁/202
8.7 人人的“数据”到数据的“人人”/204
8.8 互联网平台升级到大数据平台/205
互联网平台是新时代的农业文明/205
大数据平台的价值最大化/205
电信运营商,新的电力公司or大数据公司/206
8.9 小结/207
09 大数据的跨界思维/208
本章首先指出,在“互联网+”落地的过程中,如果各个行业间的大数据能够融合,就会产生更加巨大的价值。接着引用著名诗人萧伯纳的一句名言,引出了大数据跨界的特点。笔者还指出大数据的业务多维,即不同的人对相同的数据也会产生不同的理解,因此,对数据的解读至关重要。本章最后,笔者指出大数据的跨界在很大程度上依赖于大数据的行业交叉,能够产生什么样的火花,全看交叉的角度和力度,同时列举了两个不同行业数据融合可能会带来的新商机。
9.1 大数据跨界的背景/209
Hadoop的兴起,去了IOE/209
大数据的渗透——大数据×/210
9.2 大数据跨界的定义/211
大数据跨界的特点/211
大数据跨界的展望/213
大数据跨界的案例/215
9.3 大数据的业务多维/216
横看成岭侧成峰/216
数据的行业解读/216
9.4 大数据的行业交叉/216
电信数据与金融数据的交叉/217
电商数据与医药数据的交叉/219
9.5 小结/220
10 大数据实践案例探索/222
本章重点描述大数据的客户体验提升、大数据的产品化、大数据的知识库以及大数据的极致思维、跨界思维、平台思维和快速迭代的具体案例,便于读者理解书中所阐述的内容,使理论和实践更好地结合。
10.1 大数据提升客户体验/223
基于角色的应用/223
解决问题的应用/226
用户的GUI界面/234
10.2 大数据实现产品化/238
BI Store案例/238
自助分析工具/242
用户的知识库/251
10.3 大数据的极致思维/254
思维导图案例/255
大数据分析报告剧本/256
10.4 大数据的跨界思维/258
大数据在交通行业的应用/258
大数据在金融行业的应用/259
大数据在制造业的应用/261
10.5 大数据的平台思维/261
淘宝的API开放平台/261
某电信运营商的对外开放平台/265
10.6 大数据的快速迭代/267
多波次灰度营销/267
数据字典的迭代/268
10.7 小结/269
· · · · · · (收起)

读后感

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《大数据的互联网思维》是国内第一本将互联网思维应用到大数据领域的专著,本书是笔者十多年大数据相关从业经验的积累,是笔者所在单位累计投入100多亿买来的大数据产品及运营的实战经验。有志于从事大数据事业或者数据分析领域相关工作的管理人员或IT人员都值得拥有本书!

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《大数据的互联网思维》是国内第一本将互联网思维应用到大数据领域的专著,本书是笔者十多年大数据相关从业经验的积累,是笔者所在单位累计投入100多亿买来的大数据产品及运营的实战经验。有志于从事大数据事业或者数据分析领域相关工作的管理人员或IT人员都值得拥有本书!

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《大数据的互联网思维》是国内第一本将互联网思维应用到大数据领域的专著,本书是笔者十多年大数据相关从业经验的积累,是笔者所在单位累计投入100多亿买来的大数据产品及运营的实战经验。有志于从事大数据事业或者数据分析领域相关工作的管理人员或IT人员都值得拥有本书!

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《大数据的互联网思维》是国内第一本将互联网思维应用到大数据领域的专著,本书是笔者十多年大数据相关从业经验的积累,是笔者所在单位累计投入100多亿买来的大数据产品及运营的实战经验。有志于从事大数据事业或者数据分析领域相关工作的管理人员或IT人员都值得拥有本书!

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《大数据的互联网思维》是国内第一本将互联网思维应用到大数据领域的专著,本书是笔者十多年大数据相关从业经验的积累,是笔者所在单位累计投入100多亿买来的大数据产品及运营的实战经验。有志于从事大数据事业或者数据分析领域相关工作的管理人员或IT人员都值得拥有本书!

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我特别欣赏作者在书中处理“数据”这个核心议题时的那种批判性视角。很多关于新技术的书籍,往往会将“大数据”描绘成无所不能的万灵药,将数据获取和分析能力奉为至高无上的真理。但这本书的厉害之处在于,它适时地泼了一盆冷水,提醒读者警惕数据背后的伦理困境和信息茧房效应。作者没有一味鼓吹效率至上,而是深入探讨了在追求数据驱动决策的过程中,我们是如何无意中剥夺了用户选择的自由,以及如何构建一个更负责任、更具人文关怀的数字生态系统。这种平衡的观点,让整本书的立意拔高了一层,不再仅仅停留在商业操作层面,而是上升到了社会哲学的高度。读完之后,我感觉自己对那些铺天盖地的网络广告和推送内容,都有了一种全新的、更为审慎的态度。

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这本书在结构编排上的独到之处,在于它巧妙地穿插了大量的历史回溯。它不只是关注当下,而是追溯了互联网从诞生之初的那些乌托邦式的理想,是如何一步步被商业逻辑所塑造和异化的。这种历史的纵深感,为理解当前这场技术革命提供了必要的参照系。比如,书中对于Web 1.0到Web 2.0的演进分析,不是简单的技术迭代罗列,而是对用户角色从“信息消费者”到“内容生产者”的心态转变进行了细致入微的剖析。这种对历史脉络的梳理,帮助读者建立起一个完整的认知框架,明白现在的“思维”并非空中楼阁,而是建立在过去几十年技术与社会互动的基础之上。对于想要构建长期战略的人来说,这种对“根源”的探究,比任何短期技巧都更有价值。

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说实话,这本书的语言风格,初看之下会让人觉得略微有些跳跃和跳脱,不是那种传统教科书式的严谨和板正。它更像是一位经验老到的行业前辈,在一次深夜的咖啡聚会上,兴致勃勃地跟你分享他对于这个快速变化世界的独特见解。你得跟着他的思路跑,一会儿从硅谷的某个初创公司聊到亚洲的社交媒体现象,再无缝切换到个体如何构建自己的数字影响力。这种散文化的表达,初次接触可能会让人感到有点摸不着头脑,但一旦你适应了这种节奏,就会发现它极富启发性。特别是它对“连接”和“去中心化”这两个概念的探讨,简直是颠覆了我过去对组织架构的理解。作者没有纠结于那些复杂的数学公式,而是着重强调了人与人、信息与信息之间那种动态的、非线性的关系重塑,这使得即便是对技术背景不深厚的读者,也能深刻领会到新时代商业运作的核心逻辑。

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这本书的封面设计实在太抓人眼球了,那种深邃的蓝色调配上跳跃的霓虹线条,一下子就让人联想到数据流动的速度感和信息爆炸的时代背景。我最初抱着试一试的心态翻开这本书,期待能找到一些关于网络技术前沿的干货,毕竟“互联网思维”这四个字在如今的商业语境里几乎成了万能的钥匙。然而,我发现作者的叙事方式非常具有画面感,他没有直接抛出枯燥的理论模型,而是通过一系列生动的案例,将那些看似高深莫测的“思维”落地到我们日常能感知到的生活场景中去。比如,书中对用户行为轨迹的分析,那种抽丝剥茧的过程,简直就像在看一部精彩的侦探小说,每一个点击、每一次停留,都隐藏着商业决策的关键线索。作者似乎有一种魔力,能将冰冷的数据转化为有温度的故事,让人在阅读过程中不断产生“原来如此”的顿悟,对于我们这些习惯了传统商业逻辑的人来说,这种认知上的冲击是非常宝贵的。它不仅仅是关于技术的阐述,更像是一次对时代脉搏的深度触摸。

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这本书给我带来的最大感受,是一种“赋能感”,但这种赋能不是那种空泛的口号式激励,而是实实在在的思维工具箱。作者在描述完宏大的趋势和复杂的理论之后,总能提供一些非常具体、可操作的框架和测试方法,来帮助读者检验自己现有的商业模式是否已经过时,或者如何利用新的连接方式来激活沉睡的资源。例如,书中关于“最小可行性产品”(MVP)的讨论,被提升到了一个全新的维度,它不再仅仅关乎快速试错,更关乎如何利用网络效应,在最小的投入下撬动最大的用户心智占有率。读完这本书,我感觉自己像是一个刚学会了使用精密导航仪的水手,虽然前方的海洋依然广阔且充满未知,但至少我知道如何解读海图,如何利用风向,从而更有信心地驶向新的目标。

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在书店半小时翻完。

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《大数据的互联网思维》是国内第一本将互联网思维应用到大数据领域的专著,记录了笔者在大数据时代的一些感想、心得。

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《大数据的互联网思维》是国内第一本将互联网思维应用到大数据领域的专著,记录了笔者在大数据时代的一些感想、心得。

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