大數(shù)據(jù)導(dǎo)論

大數(shù)據(jù)導(dǎo)論
數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)時代1
1.1什么是大數(shù)據(jù)2
1.1.1天文學(xué)——信息爆炸的起源3
1.1.2大數(shù)據(jù)的定義6
1.1.3用3V描述大數(shù)據(jù)特征7
1.1.4廣義的大數(shù)據(jù)9
1.2大數(shù)據(jù)變革思維9
1.3大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)類型10
1.4大數(shù)據(jù)的發(fā)展11
1.4.1硬件性價比提高與軟件技術(shù)進(jìn)步11
1.4.2云計算的普及12
1.4.3大數(shù)據(jù)作為BI的進(jìn)化形式12
1.4.4從交易數(shù)據(jù)分析到交互數(shù)據(jù)分析13第2章大數(shù)據(jù)的可視化19
2.1數(shù)據(jù)與可視化21
2.1.1數(shù)據(jù)的可變性22
2.1.2數(shù)據(jù)的不確定性23
2.1.3數(shù)據(jù)所依存的背景信息24
2.1.4打造最好的可視化效果25
2.2數(shù)據(jù)與圖形25
2.2.1數(shù)據(jù)與走勢26
2.2.2視覺信息的科學(xué)解釋28
2.2.3圖片和分享的力量29
2.3公共數(shù)據(jù)集30
2.4實(shí)時可視化31
2.5挑戰(zhàn)圖像的多變性32
2.6數(shù)據(jù)可視化的運(yùn)用332.6.1可視化對認(rèn)知的幫助34
2.6.27個數(shù)據(jù)類型35
2.6.37個基本任務(wù)36
2.6.4數(shù)據(jù)可視化的挑戰(zhàn)38第3章大數(shù)據(jù)的商業(yè)規(guī)則45
3.1大數(shù)據(jù)的跨界年度46
3.2谷歌的大數(shù)據(jù)行動47
3.3亞馬遜的大數(shù)據(jù)行動49
3.4將信息變成一種競爭優(yōu)勢50
3.4.1數(shù)據(jù)價格下降，數(shù)據(jù)需求上升51
3.4.2大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的興起52
3.4.3實(shí)時響應(yīng)，大數(shù)據(jù)用戶的新要求53
3.4.4企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略53
3.5大數(shù)據(jù)營銷54
3.5.1像媒體公司一樣思考54
3.5.2營銷面對新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)55
3.5.3自動化營銷56
3.5.4為營銷創(chuàng)建高容量和高價值的內(nèi)容57
3.5.5內(nèi)容營銷57
3.5.6內(nèi)容創(chuàng)作與眾包58
3.5.7用投資回報率評價營銷效果59第4章大數(shù)據(jù)時代的思維變革65
4.1大數(shù)據(jù)時代的大挑戰(zhàn)67
4.2轉(zhuǎn)變之一: 樣本=總體68
4.2.1小數(shù)據(jù)時代的隨機(jī)采樣68
4.2.2大數(shù)據(jù)與喬布斯的癌癥治療71
4.2.3全數(shù)據(jù)模式: 樣本=總體72
4.3轉(zhuǎn)變之二: 接受數(shù)據(jù)的混雜性74
4.3.1允許不精確74
4.3.2大數(shù)據(jù)的簡單算法與小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法76
4.3.3紛繁的數(shù)據(jù)越多越好77
4.3.4混雜性是標(biāo)準(zhǔn)途徑78
4.3.5新的數(shù)據(jù)庫設(shè)計79
4.3.65%的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)與95%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)81
4.4轉(zhuǎn)變之三: 數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系81
4.4.1關(guān)聯(lián)物，預(yù)測的關(guān)鍵81
4.4.2“是什么”，而不是“為什么”84
4.4.3通過因果關(guān)系了解世界84
4.4.4通過相關(guān)關(guān)系了解世界86第5章大數(shù)據(jù)促進(jìn)醫(yī)療與健康93
5.1大數(shù)據(jù)與循證醫(yī)學(xué)95
5.2大數(shù)據(jù)帶來的醫(yī)療新突破96
5.2.1量化自我，關(guān)注個人健康97
5.2.2可穿戴的個人健康設(shè)備98
5.2.3大數(shù)據(jù)時代的醫(yī)療信息99
5.2.4CellMiner——對抗癌癥的新工具100
5.3醫(yī)療信息數(shù)字化102
5.4搜索: 超級大數(shù)據(jù)的最佳伙伴104
5.5數(shù)據(jù)決策的成功崛起105
5.5.1數(shù)據(jù)輔助診斷106
5.5.2你考慮過……了嗎106
5.5.3大數(shù)據(jù)分析使數(shù)據(jù)決策崛起107第6章大數(shù)據(jù)激發(fā)創(chuàng)造力112
6.1大數(shù)據(jù)幫助改善設(shè)計114
6.1.1少而精是設(shè)計的核心115
6.1.2與玩家共同設(shè)計游戲116
6.1.3以人為本的汽車設(shè)計理念116
6.1.4尋找最佳音響效果118
6.1.5建筑，數(shù)據(jù)取代直覺119
6.2大數(shù)據(jù)操作回路119
6.2.1信號與噪聲120
6.2.2大數(shù)據(jù)反饋回路120
6.2.3最小數(shù)據(jù)規(guī)模121
6.2.4大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的優(yōu)勢與作用121
6.3大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的崛起122
6.3.1大數(shù)據(jù)催生嶄新的應(yīng)用程序122
6.3.2尋找大數(shù)據(jù)“空白”，提取最大價值122第7章大數(shù)據(jù)預(yù)測分析126
7.1什么是預(yù)測分析130
7.1.1預(yù)測分析的作用130
7.1.2行業(yè)應(yīng)用舉例131
7.2數(shù)據(jù)情感和情感數(shù)據(jù)132
7.2.1從博客觀察集體情感132
7.2.2預(yù)測分析博客中的情緒133
7.2.3影響情緒的重要因素——金錢135
7.3數(shù)據(jù)具有內(nèi)在預(yù)測性136
7.4情感的因果關(guān)系137
7.4.1焦慮指數(shù)與標(biāo)普500指數(shù)137
7.4.2驗(yàn)證情感和被驗(yàn)證的情感138
7.4.3情緒指標(biāo)影響金融市場139第8章大數(shù)據(jù)促進(jìn)學(xué)習(xí)149
8.1打造網(wǎng)絡(luò)教育體系152
8.1.1典型的網(wǎng)絡(luò)教育形式152
8.1.2未來的教育: 線上線下結(jié)合153
8.1.3跟蹤教學(xué)效果154
8.1.4形成學(xué)習(xí)能力155
8.2機(jī)器學(xué)習(xí)及其研究155
8.2.1什么是人工智能156
8.2.2什么是機(jī)器學(xué)習(xí)157
8.2.3基本結(jié)構(gòu)159
8.2.4研究領(lǐng)域160
8.3機(jī)器學(xué)習(xí)的分類160
8.3.1基于學(xué)習(xí)策略的分類160
8.3.2基于所獲取知識的表示形式分類161
8.3.3按應(yīng)用領(lǐng)域分類162
8.3.4按學(xué)習(xí)形式分類162第9章大數(shù)據(jù)在云端171
9.1云端大數(shù)據(jù)173
9.1.1什么是云計算173
9.1.2云計算的服務(wù)形式174
9.1.3云計算與大數(shù)據(jù)175
9.1.4云基礎(chǔ)設(shè)施176
9.2計算虛擬化176
9.3大數(shù)據(jù)存儲177
9.3.1傳統(tǒng)存儲系統(tǒng)時代178
9.3.2大數(shù)據(jù)時代的新挑戰(zhàn)178
9.3.3分布式存儲180
9.3.4云存儲180
9.3.5大數(shù)據(jù)存儲的其他需求181
9.4網(wǎng)絡(luò)虛擬化182
9.4.1網(wǎng)卡虛擬化182
9.4.2虛擬交換機(jī)183
9.4.3接入層的虛擬化184
9.4.4覆蓋網(wǎng)絡(luò)虛擬化184
9.4.5軟件定義的網(wǎng)絡(luò)184
9.4.6對大數(shù)據(jù)處理的意義185
9.5數(shù)據(jù)即服務(wù)185
9.5.1數(shù)據(jù)應(yīng)用185
9.5.2數(shù)據(jù)清理185
9.5.3數(shù)據(jù)保密186
9.6云的挑戰(zhàn)186第10章支撐大數(shù)據(jù)的技術(shù)193
10.1開源技術(shù)的商業(yè)支援195
10.2大數(shù)據(jù)的技術(shù)架構(gòu)196
10.3什么是Hadoop197
10.3.1什么是分布式系統(tǒng)197
10.3.2Hadoop的由來199
10.3.3Hadoop的優(yōu)勢200
10.3.4Hadoop的發(fā)行版本200
10.4大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)202
10.4.1Hadoop與NoSQL203
10.4.2NoSQL與RDBMS的主要區(qū)別204
10.4.3NewSQL206
10.5相關(guān)的大數(shù)據(jù)技術(shù)207
10.5.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)207
10.5.2自然語言處理208
10.5.3語義檢索209
10.5.4鏈接挖掘210
10.5.5A/B測試210第11章數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)家217
11.1什么是數(shù)據(jù)科學(xué)218
11.2數(shù)據(jù)分析生命周期模型219
11.3數(shù)據(jù)科學(xué)家221
11.3.1大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的關(guān)鍵角色222
11.3.2數(shù)據(jù)科學(xué)家所需的技能223
11.3.3數(shù)據(jù)科學(xué)家所需的素質(zhì)226
11.3.4數(shù)據(jù)科學(xué)家的學(xué)習(xí)內(nèi)容227
11.4數(shù)據(jù)科學(xué)的重要技能229
11.4.1數(shù)據(jù)科學(xué)技能和熟練程度230
11.4.2重要數(shù)據(jù)科學(xué)技能230
11.4.3因職業(yè)角色而異的十大技能231
11.4.4職業(yè)角色的重要技能233第12章大數(shù)據(jù)的未來240
12.1消費(fèi)者的隱私權(quán)242
12.2連接開放數(shù)據(jù)244
12.2.1LOD運(yùn)動244
12.2.2對政府公開的影響245
12.2.3利用開放數(shù)據(jù)的創(chuàng)業(yè)型公司247
12.3數(shù)據(jù)市場的興起247
12.3.1Factual248
12.3.2Windows Azure Marketplace248
12.3.3Infochimps248
12.3.4Public Data Sets On AWS249
12.3.5不同的商業(yè)模式249
12.4將原創(chuàng)數(shù)據(jù)變?yōu)樵鲋禂?shù)據(jù)250
12.5大數(shù)據(jù)未來展望251
12.5.1大數(shù)據(jù)存儲和管理252
12.5.2傳統(tǒng)IT系統(tǒng)到大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的過渡252
12.5.3大數(shù)據(jù)分析253
12.5.4大數(shù)據(jù)安全254
12.5.5數(shù)據(jù)科學(xué)254
參考文獻(xiàn)266