智能数据时代：企业大数据战略与实战
作者: 佚名23.73万字39人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (158章)
倒序
正文
001 .1 大数据分析的出现002 .2 大数据如何发掘价值003 .3 大数据处理的关键——数据类型004 .4 大数据处理的微妙之处005 .5 大数据环境下的处理分析工具006 .6 智能数据时代到来007 数据的艺术008 .2 了解现状009 .3 自我评估、完善度、信息架构010 .4 愿景部署011 .5 现在和将来的数据仓库012 .6 实时建议和操作013 .7 验证提出的愿景014 大数据：有所为有所不为015 .2 从小做起016 .3 关注大局017 .4 避免最差实践018 .5 步步为营019 .6 学会利用异常数据020 .7 速度与精度的抉择021 .8 内存计算022 第二篇 大数据工具和技术023 .1 可见性024 .2 保持简单的重要性025 .3 组合026 .4 分布式状态027 .5 CAP原则028 .6 松耦合系统029 .7 速度030 .8 总结031 大数据分析工具(1)032 大数据分析工具(2)033 大数据分析工具(3)034 .2 Apache Spark035 .3 NoSQL数据库(1)036 .3 NoSQL数据库(2)037 .3 NoSQL数据库(3)038 .3 NoSQL数据库(4)039 .3 NoSQL数据库(5)040 .4 MongoDB(1)041 .4 MongoDB(2)042 .4 MongoDB(3)043 .4 MongoDB(4)044 .4 MongoDB(5)045 .4 MongoDB(6)046 第三篇 数据管理047 .1 定义结构化数据048 .2 探秘结构化数据来源049 .3 关系数据库在大数据中扮演的角色050 .4 非结构化数据051 .5 内容管理系统在大数据管理中的作用052 .6 实时和非实时条件053 .7 大数据集成054 大数据的新范式：我们想要从大数据系统中获得什么055 .1 稳定性和容错性056 .2 横向扩容057 .3 可扩展性058 .4 即席查询059 .5 最小化维护060 .6 可调试性061 .7 完全增量式架构062 .8 操作复杂性063 .9 极其复杂地实现最终一致性064 .10 人为容错的缺陷065 .11 Lambda架构066 数据管理067 .1 数据管理成熟度评估068 .2 元数据管理069 .3 数据治理070 .4 数据质量管理071 .5 参考数据与主数据管理072 第四篇 数据工程073 .1 理解商业动机074 .2 调查计划075 .3 初步研究076 .4 专家咨询077 .5 识别关键成功因素078 .6 优先考虑早期路线图的执行079 .7 战略图谱080 大数据和云计算081 .1 云计算的定义082 .2 私有云与公有云计算083 .3 IaaS典型平台——亚马逊云平台AWS(1)084 .3 IaaS典型平台——亚马逊云平台AWS(2)085 .4 PaaS典型平台086 .5 SaaS典型平台087 数据收集088 .2 为数据源设置优先级089 .3 关联单独的数据090 .4 如何收集数据091 .5 数据采购092 .6 数据保留093 数据质量和数据预处理094 .1 数据质量：为什么要对数据做预处理095 .2 数据预处理的主要工作096 数据安全和隐私097 .1 数据收集：了解隐私的最前沿098 .2 策略考虑因素099 .3 实施考虑因素100 .4 总结101 第五篇 数据科学102 .1 什么是分析103 .2 分析的类型(1)104 .2 分析的类型(2)105 .2 分析的类型(3)106 .2 分析的类型(4)107 数据探索108 .2 数据探索的目标109 .3 数据集110 .4 描述性统计111 .5 数据可视化(1)112 .5 数据可视化(2)113 .6 数据探索路线图114 大数据、数据科学和数据挖掘115 .1 先验知识116 .2 数据准备117 .3 建模118 .4 应用119 .5 总结120 第六篇 构筑数据驱动型企业121 .1 数据收集122 .2 报告123 .3 警报124 .4 从报告到警报再到分析125 .5 数据驱动的标志126 .6 分析成熟度127 构建大数据团队128 .1 数据科学家129 .2 团队挑战130 .3 不同的团队，不同的目标131 .4 别忘了数据132 .5 更多挑战133 .6 团队与文化134 .7 量化成就135 第七篇 大数据实战136 .1 大数据的使用与意义137 .2 案例：大数据在金融领域的应用(1)138 .2 案例：大数据在金融领域的应用(2)139 .2 案例：大数据在金融领域的应用(3)140 .3 案例：大数据在地产领域的应用141 大数据分析和数据驱动决策的思维实战142 .1 无处不在的数据机会143 .2 数据科学、数据工程和数据驱动决策144 .3 数据处理和大数据145 .4 从大数据1.0到大数据2.0146 .5 数据和数据科学能力作为战略资产147 .6 数据分析思维148 .7 具备数据分析技能的管理者149 .8 数据挖掘与数据科学150 .9 化学反应不只限于试管：数据科学与数据科学家的工作151 .10 总结152 结语153 .2 通往大数据之路154 .3 思索大数据的真实一面155 .4 大数据实践156 .5 深度解读大数据处理流程157 .6 大数据可视化158 .7 大数据隐私
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