大数据实战:大数据.数据科学和人工智能在商务决策中的应用

目录


**部分大数据揭秘

第1章大数据的故事

到了21世纪初，是什么发生了改变

数据为什么变得这么多

产生数字化数据设备的广泛应用

正在迅速下降的磁盘存储成本

RAM成本的直线下降

处理能力成本的直线下降

为什么大数据成为如此火热的话题

成功的大数据先驱者

开源软件为软件开发人员提供了竞争环境

云计算让启动和扩展计划变得更加容易

小贴士

问题


第2章人工智能、机器学习和大数据

什么是人工智能和机器学习

人工智能的起源

为何近来人工智能又再次兴起

人造神经网络和深度学习

人工智能如何帮助分析大数据

一些谨慎的话

小贴士

问题


第3章为什么大数据有用

全新的数据使用方式

一种新的数据思维方式

遵循数据驱动的方法

更强的数据工具

小贴士

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第4章大数据分析的应用案例

A/B测试

推荐引擎/下一个*佳购物建议

预测:需求和收入

节省IT成本

市场营销

社交媒体

定价

客户维系/客户忠诚度

购物车弃置管理（实时）

转化率优化

商品定制化（实时）

重新定位（实时）

诈骗检测（实时）

减少客户流失

预测维护

供应链管理

顾客终身价值

线索评分

人力资源

情绪分析

小贴士

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第5章理解大数据生态系统

什么让数据变“大”

分布式数据存储

分布式计算

快速数据/流数据

雾计算/边缘计算

开源软件

许可

代码分发

开源的好处

大数据中的开源软件

云计算

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第二部分将大数据生态系统应用到组织中

第6章大数据如何指导组织战略

你的客户

获取数据

使用数据

你的竞争者

外部的因素

你的产品

小贴士

问题


第7章形成大数据和数据科学的战略

项目团队

启动会议

启动输出

范围界定阶段

小贴士

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第8章实施数据科学?D?D分析、算法和机器学习

四种分析方法

模型、算法和黑箱

人工智能和机器学习

分析软件

分析工具

敏捷分析

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第9章选择技术

交付给*终用户

选择技术时需要考虑的方面

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第10章组建团队

数据科学家

你需要的数据角色

领导力

雇用数据团队

大规模招聘和收购创业公司

外包

对于小型公司而言

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第11章数据治理与法律遵从

个人数据

数据科学和隐私披露

数据治理

治理报告

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第12章在组织中成功部署大数据

我们的项目为何失败了

总结

小贴士

问题


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