編輯推薦:　　國內(nèi)外知名數(shù)據(jù)分析專家、行業(yè)領(lǐng)袖聯(lián)袂推薦！
　　世界數(shù)據(jù)倉庫公司Teradata首席分析專家Bill Franks傾力巨獻(xiàn)！
　　揭秘駕馭大數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法，詮釋大數(shù)據(jù)專業(yè)分析之道！
　　抓住大數(shù)據(jù)！理解大數(shù)據(jù)！駕馭大數(shù)據(jù)！在大數(shù)據(jù)掘金浪潮中脫穎而出！
　　你是否在大數(shù)據(jù)面前猶豫、恐懼、不知所措？你是否無法說服你的老板投入人力、財(cái)力、物力去進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析？你是否已經(jīng)身處大數(shù)據(jù)中而依舊茫然？你是否在做了很多大數(shù)據(jù)分析后仍然無法發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)價(jià)值和機(jī)會？
　　如何不再因循守舊，如何積極主動地去改變、探索、創(chuàng)新，如何在駕馭大數(shù)據(jù)的過程中游刃有余、成竹在胸？
　　答案就在《駕馭大數(shù)據(jù)》一書中！
　　《駕馭大數(shù)據(jù)》將會告訴你：
　　· 什么是大數(shù)據(jù)？
　　· 目前有哪些大數(shù)據(jù)源？
　　· 這些大數(shù)據(jù)源有什么價(jià)值？
　　· 有哪些技術(shù)和方法可以幫助我們駕馭大數(shù)據(jù)？
　　· 需要招聘什么樣的分析師？
　　· 如何打造一支Super分析團(tuán)隊(duì)？
　　· 什么樣的文化氛圍才能促進(jìn)分析創(chuàng)新？

內(nèi)容簡介:《駕馭大數(shù)據(jù)》為讀者提供了處理大數(shù)據(jù)和在你的企業(yè)中培養(yǎng)一種創(chuàng)新和發(fā)現(xiàn)的文化所需的工具、過程和方法，描繪了一個(gè)易于實(shí)施的行動計(jì)劃，以幫助你的企業(yè)發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機(jī)會，實(shí)現(xiàn)新的業(yè)務(wù)流程，并做出更明智的決策。
本書主要介紹了如何駕馭大數(shù)據(jù)浪潮，并詳細(xì)地介紹了什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)為什么重要，以及如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)。本書還從具體實(shí)用的角度，介紹了用于分析和操作大數(shù)據(jù)的工具、技術(shù)和方法；以及人才和企業(yè)文化的角度，介紹了如何使分析專家、分析團(tuán)隊(duì)以及所需的分析原則更加高效，如何通過分析創(chuàng)新中心使得分析更加有創(chuàng)造力，以及如何改變分析文化。
《駕馭大數(shù)據(jù)》適于所有對數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析感興趣的技術(shù)人員和決策者閱讀。

作者簡介:　　Bill Franks，是Teradata公司全球合作伙伴計(jì)劃的首席分析專家，他負(fù)責(zé)跟蹤研究分析領(lǐng)域的前端趨勢，幫助客戶理解Teradata和其分析合作伙伴如何為客戶創(chuàng)造價(jià)值。Bill還負(fù)責(zé)管理Teradata與SAS合作成立的業(yè)務(wù)分析創(chuàng)新中心，并專注于幫助客戶獲得創(chuàng)新分析能力。此外，Bill負(fù)責(zé)制定Teradata公司在高級分析領(lǐng)域的戰(zhàn)略與定位。
　　Bill是國際數(shù)據(jù)分析研究所的一名講師，國際數(shù)據(jù)分析研究所（International Institute for Analytics）是由分析領(lǐng)域?qū)＜襎om Davenport成立的研究機(jī)構(gòu)。Bill還是一名活躍的演講人和博客作者。
　　Bill一直專注于如何將復(fù)雜的分析轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)人員可以理解的語言，并幫助企業(yè)更有效地使用這些分析成果。他曾服務(wù)于很多不同行業(yè)和公司規(guī)模的客戶，其中有財(cái)富前100強(qiáng)的大型企業(yè)，也有小型的非營利組織。
　　Bill擁有弗吉尼亞科技大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)的學(xué)士學(xué)位，以及北卡羅來納州立大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)的碩士學(xué)位。

目錄:第一部分　大數(shù)據(jù)的興起
第1章　什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)為什么重要
1.1　什么是大數(shù)據(jù)
1.2　大數(shù)據(jù)中的“大”和“數(shù)據(jù)”哪個(gè)更重要
1.3　大數(shù)據(jù)有何不同
1.4　大數(shù)據(jù)為何是數(shù)量更多的、相同類型的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)
1.5　大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)
1.6　你為什么需要駕馭大數(shù)據(jù)
1.7　大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)
1.8　探索大數(shù)據(jù)
1.9　很多大數(shù)據(jù)其實(shí)并不重要
1.10　有效過濾大數(shù)據(jù)
1.11　將大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)混合
1.12　對大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的需求
1.13　今天的大數(shù)據(jù)將不再是明天的大數(shù)據(jù)
1.14　本章小結(jié)
第2章　網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)：原始的大數(shù)據(jù)
2.1　網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)概觀
2.1.1　你遺漏了什么
2.1.2　想象各種可能性
2.1.3　一個(gè)全新的信息來源
2.1.4　應(yīng)當(dāng)收集什么數(shù)據(jù)
2.1.5　關(guān)于隱私
2.2　網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)揭示了什么
2.2.1　購物行為
2.2.2　顧客的購買路徑和偏好
2.2.3　研究行為
2.2.4　反饋行為
2.3　行動中的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
2.3.1　最優(yōu)的推薦商品
2.3.2　流失模型
2.3.3　響應(yīng)模型
2.3.4　顧客分類
2.3.5　評估廣告效果
2.4　本章小結(jié)
第3章　典型大數(shù)據(jù)源及其價(jià)值
3.1　汽車保險(xiǎn)業(yè)：車載信息服務(wù)數(shù)據(jù)的價(jià)值
3.2　多個(gè)行業(yè)：文本數(shù)據(jù)的價(jià)值
3.3　多個(gè)行業(yè)：時(shí)間數(shù)據(jù)與位置數(shù)據(jù)的價(jià)值
3.4　零售制造業(yè)：RFID數(shù)據(jù)的價(jià)值
3.5　電力行業(yè)：智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)的價(jià)值
3.6　博彩業(yè)：籌碼跟蹤數(shù)據(jù)的價(jià)值
3.7　工業(yè)發(fā)動機(jī)和設(shè)備：傳感器數(shù)據(jù)的價(jià)值
3.8　視頻游戲：遙測數(shù)據(jù)的價(jià)值
3.9　電信業(yè)與其他行業(yè)：社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的價(jià)值
3.10　本章小結(jié)
第二部分　駕馭大數(shù)據(jù)：技術(shù)、過程以及方法
第4章　分析可擴(kuò)展性的演進(jìn)
4.1　分析可擴(kuò)展性的歷史
4.2　分析與數(shù)據(jù)環(huán)境的關(guān)聯(lián)性
4.3　海量并行處理系統(tǒng)
4.3.1　使用MPP系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與評分
4.3.2　使用MPP系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與評分小結(jié)
4.4　云計(jì)算
4.4.1　公有云
4.4.2　私有云
4.4.3　云計(jì)算小結(jié)
4.5　網(wǎng)格計(jì)算
4.6　MapReduce
4.6.1　MapReduce工作原理
4.6.2　MapReduce優(yōu)缺點(diǎn)
4.6.3　MapReduce小結(jié)
4.7　這不是一個(gè)單選題
4.8　本章小結(jié)
第5章　分析流程的演進(jìn)
5.1　分析沙箱
5.1.1　分析沙箱：定義與范圍
5.1.2　分析沙箱的好處
5.1.3　內(nèi)部分析沙箱
5.1.4　外部分析沙箱
5.1.5　混合式分析沙箱
5.1.6　不要僅僅使用數(shù)據(jù)，而要豐富數(shù)據(jù)
5.1.7  系統(tǒng)負(fù)載管理和容量規(guī)劃
5.2　什么是分析數(shù)據(jù)集
5.2.1　兩種分析數(shù)據(jù)集
5.2.2　傳統(tǒng)的分析數(shù)據(jù)集
5.3　企業(yè)分析數(shù)據(jù)集
5.3.1　什么時(shí)候創(chuàng)建企業(yè)分析數(shù)據(jù)集
5.3.2　企業(yè)分析數(shù)據(jù)集里有什么
5.3.3　邏輯結(jié)構(gòu)與物理結(jié)構(gòu)
5.3.4　更新企業(yè)分析數(shù)據(jù)集
5.3.5　匯總表還是概要視圖
5.3.6　分享財(cái)富
5.4　嵌入式評分
5.4.1　嵌入式評分集成
5.4.2　模型與評分管理
5.5　本章小結(jié)
第6章　分析工具與方法的演進(jìn)
6.1　分析方法的演進(jìn)
6.1.1　組合建模
6.1.2　簡易模型
6.1.3　文本分析
6.1.4　跟上分析方法的發(fā)展腳步
6.2　分析工具的演進(jìn)
6.2.1　圖形化用戶界面的崛起
6.2.2　單點(diǎn)解決方案的興起
6.2.3　開源的歷史
6.2.4　數(shù)據(jù)可視化的歷史
6.3　本章小結(jié)
第三部分　駕馭大數(shù)據(jù)：人和方法
第7章　如何提供優(yōu)質(zhì)分析
7.1　分析與報(bào)表
7.1.1　報(bào)表
7.1.2　分析
7.2　分析的G.R.E.A.T原則
7.2.1　導(dǎo)向性（Guided）
7.2.2　相關(guān)性（Relevant）
7.2.3　可解釋性（Explainable）
7.2.4　可行性（Actionable）
7.2.5　及時(shí)性（Timely）
7.3　核心分析方法與高級分析方法
7.4　堅(jiān)持你的分析
7.5　正確地分析問題
7.6　統(tǒng)計(jì)顯著性與業(yè)務(wù)重要程度
7.6.1　統(tǒng)計(jì)顯著性
7.6.2　業(yè)務(wù)重要程度
7.7　樣本VS全體
7.8　業(yè)務(wù)推斷與統(tǒng)計(jì)計(jì)算
7.9　本章小結(jié)
第8章　如何成為優(yōu)秀的分析專家
8.1　哪些人是分析專家
8.2　對分析專家常見的誤解
8.3　每一位優(yōu)秀的分析專家都是獨(dú)特的
8.3.1　教育
8.3.2　行業(yè)經(jīng)驗(yàn)
8.3.3　當(dāng)心“人力資源清單”
8.4　優(yōu)秀分析專家身上經(jīng)常被低估的特質(zhì)
8.4.1　承諾
8.4.2　創(chuàng)造力
8.4.3　商業(yè)頭腦
8.4.4　演講能力與溝通技巧
8.4.5　直覺
8.5　分析認(rèn)證有意義嗎，還是干擾視聽的噪音
8.6　本章小結(jié)
第9章　如何打造優(yōu)秀的分析團(tuán)隊(duì)
9.1　各個(gè)行業(yè)并非生而平等
9.2　行動起來
9.3　人才緊縮
9.4　團(tuán)隊(duì)組織結(jié)構(gòu)
9.4.1　分布式組織結(jié)構(gòu)
9.4.2　集中式組織結(jié)構(gòu)
9.4.3　混合式組織結(jié)構(gòu)
9.5　持續(xù)更新團(tuán)隊(duì)技能
9.5.1　矩陣式方法
9.5.2　管理人員不能眼高手低
9.6　應(yīng)該由誰來做高級分析工作
9.6.1　前后矛盾的地方
9.6.2　如何幫助剛剛從事分析工作的新手茁壯成長
9.7　IT人員和分析專家為何相處不好
9.8　本章小結(jié)
第四部分　整合：分析文化
第10章　促進(jìn)分析創(chuàng)新
10.1　商業(yè)需要更多創(chuàng)新
10.2　傳統(tǒng)的方法阻礙了創(chuàng)新
10.3　定義分析創(chuàng)新
10.4　在創(chuàng)新分析中使用迭代方法
10.5　考慮換個(gè)角度
10.6　你是否為建立分析創(chuàng)新中心做好了準(zhǔn)備
10.6.1  組件1：技術(shù)平臺
10.6.2  組件2：第三方的產(chǎn)品和服務(wù)
10.6.3  組件3：承諾和支持
10.6.4  組件4：強(qiáng)大的團(tuán)隊(duì)
10.6.5  組件5：創(chuàng)新委員會
10.6.6  分析創(chuàng)新中心的指導(dǎo)原則
10.6.7  分析創(chuàng)新中心的工作范圍
10.6.8  處理失敗
10.7　本章小結(jié)
第11章　營造創(chuàng)新和探索的文化氛圍
11.1　做好準(zhǔn)備
11.1.1　Crocs和Jibbitz的傳說
11.1.2　推動創(chuàng)新
11.2　關(guān)鍵原則概述
11.2.1  原則1：打破思維定勢
11.2.2  原則2：形成連鎖反應(yīng)
11.2.3  原則3：統(tǒng)一行動目標(biāo)
11.3　本章小結(jié)
結(jié)論：再敢想一些