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适读人群 ：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》基于15年的大数据理论探索和实践经验，首次将互联网思维应用于大数据中，并取得了一定的成绩。互联网思维像当年的“文艺复兴”一样，燃起了一把希望之火，给了中国一次难得的弯道超车的历史机遇。
《大数据的互联网思维》对互联网思维中主要的几条原则，逐一进行分析，并将其应用到大数据发展中。给出了大数据产品设计的原则，并提出了改善客户体验的各种方法，在数据可视化方面积累了大量案例。通过降低大数据的使用门槛，能够让更多的人参与到应用中。
内容简介
《大数据的互联网思维》是国内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？”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。
作者简介
段云峰，承担了国内很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（截止到2015年该系统达到18000TB存储容量，累计投资120亿元），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。积累了国内的大数据在大企业建设、运营方面的经验。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。
秦晓飞，具有理学学士、工学学士和管理学硕士学位。最近十几年先后从事BI系统的运维、开发、项目管理以及应用推广等工作，参与并见证了中国移动BI系统从TB级别数据仓库向PB级别大数据平台跨越的整个过程。先后获得高级工程师、信息系统项目管理师、高级电信业务师、国际信息系统审计师等专业资格认证，并且被评为2012年山西省青年岗位能手。在《移动通信》《中国新通信》《电子世界》《信息与电脑》等杂志发表多篇专业论文，并且申报了多项国家发明专利。
目录
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
1．3 “天变了”／5
1．4 大数据为什么需要互联网思维／12
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
2．2 互联网企业的发展／21
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
2．7 大数据的新生／44
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
3．2 从网络运营到大数据运营／52
3．3 如何运营大数据／60
3．4 大数据发展的瓶颈／69
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
4．2 客户的大数据需求是什么／80
4．3 客户体验是什么／85
4．4 客户体验如何提升／96
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
5．2 大数据产品内容／105
5．3 产品的“客户流量”／110
5．4 大数据产品类比／113
5．5 大数据产品特点／115
5．6 产品的界面优化／117
5．7 产品的用户定位／117
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
6．2 思维的极致／134
6．3 营销的极致／136
6．4 “讲故事”的极致／137
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
7．2 数据的标准／144
7．3 平台的标准／146
7．4 环境的标准／148
7．5 迭代的知识积累／149
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
8．2 大数据平台思维的特点／153
8．3 大数据的平台实体――“数联网”／154
8．4 大数据平台的生态环境／180
8．5 平台SDK的开放性／185
8．6 互联网企业的数据开放平台／192
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
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
9．2 大数据跨界的定义／211
9．3 大数据的业务多维／216
9．4 大数据的行业交叉／216
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
10．2 大数据实现产品化／238
10．3 大数据的极致思维／254
10．4 大数据的跨界思维／258
10．5 大数据的平台思维／261
10．6 大数据的快速迭代／267
10．7 小结／269
精彩书摘
对内服务大数据运营，在传统企业中，大部分是服务企业内部客户，通过服务于企业内部各个部门的数据分析需求，在实现企业精细化管理的同时，发挥出大数据的作用和价值。这种大数据对内服务的方式，将极大提升企业的内部管理水平，但也需要外部因素（外因）的激励。笔者的感触是，“企业市场的冬天才是大数据的春天”。只有在传统方法无法奏效，企业发展面临瓶颈，市场竞争日趋激烈之时，企业才会被迫转型去依赖大数据，进行精细化管理。而一些企业也许无法等到大数据见效，就悄无声息地消失了。
大数据对内服务的过程，需要渗透到企业内部管理的每个环节，提高企业精细管理和精准营销的水平。同时，随着大数据业务需求的增加，大数据自身的存储、计算资源也需要借助运筹学等方法，进行精细化管理。
1. 渗透到企业内部每个毛孔
大数据在服务企业内部管理之时，可以应用于企业管理的各个角度，渗透到每个毛孔中。举个简单的例子，如果武大郎成立了一家生产及销售烧饼的公司，如何用大数据服务这个企业呢？假设武大郎招聘了10个员工，分别负责面粉采购、和面、制饼、烧烤、售卖等各个环节。首先，武大郎可以通过大数据分析客户到底需要什么样式的烧饼，然后尝试出盐、花椒等辅料的最佳配比数据，生产出最受客户欢迎的烧饼。这是一个不断试错、不断收集数据的过程。根据这个配方，武大郎就可以制定每个生产环节的量化监督指标，例如，发面最好3小时后开始制作烧饼、烧饼烧烤时间固定在40分钟左右等。接下来，武大郎可以将这些数据用于控制产品质量，保证所有的烧饼产品质量一致，避免品质参差不齐。在生产过程中，武大郎也可以积累每个员工的工作数据，用于评估每个员工的工作效率，并对优秀员工进行激励。最后，通过分析生产加工过程中的各种数据，武大郎可以优化生产流程，提高生产效率，将原来一个烧饼的制作周期由10小时缩短到5小时。
2. 精准营销及服务（精准广告营销——DMP模式）
大数据可以用于产品的精准营销。在前面的例子中提到，借助大数据，武大郎可以分析不同客户需要什么不同的产品，进行差异化营销。具体来说，武大郎可以制作红糖烧饼、豆沙烧饼和咸烧饼三种产品，通过数据分析出每种烧饼不同的客户群特征，进行针对性营销。假设小学生喜欢豆沙烧饼，少妇喜欢红糖烧饼，中年男子喜欢咸烧饼，那么武大郎可以在小学生聚集的学校门口，营销豆沙烧饼；在少妇聚集的美容院门口，售卖红糖烧饼；在中年男子聚集的公司门口，售卖咸烧饼。武大郎可以通过大数据分析，发现这些客户群聚集的其他地点，进行针对性精准营销，提高产品的销量。
如同上述例子所示，大数据可以辅助企业找到目标客户，分析目标客户的特征，然后辅助进行精准营销，提高产品销量。当然，这个精准营销的过程一般情况下是分工完成的，有生产烧饼的，有分析客户特征的，有寻找目标客户的，还有做广告宣传的。
这个过程，许多时候是通过一个叫作实时精准竞价系统（RTB，RealTime Bidding）连接在一起的。实时精准竞价系统是一种利用第三方技术，在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。其中包括如下几个部分。
（1）DSP（Demand Side Platform，需求方平台）
需求方平台允许广告客户和广告机构更方便地访问，以及更有效地购买广告库存，因为该平台汇集了各种广告交易平台的库存。简单地讲，DSP就是广告主服务平台，广告主可以在平台上设置广告的目标受众、投放地域、广告出价等。武大郎的销售烧饼需求就在这个平台发布。
（2）SSP（Sell-Side Platform，供应方平台）
供应方平台能够让出版商也介入广告交易，从而使他们的库存广告可用。通过这一平台，出版商希望他们的库存广告可以获得最高的有效每千次展示费用，而不必以低价销售出去。这个是宣传媒介聚集的平台，如各种网站以及各类App等。
（3）AdExchange（广告交易平台）
一个开放的、能够将出版商和广告商联系在一起的在线广告市场（类似于股票交易所）。交易平台里的广告存货并不一定都是溢价库存，只要出版商想要提供的，都可以在里面找到。
（4）DMP（Data-Management Platform，数据管理平台）
数据管理平台能够帮助所有涉及广告库存购买和出售的各方管理其数据，更方便地使用第三方数据，增强他们对所有这些数据的理解。DMP往往建立在大数据基础上，进行客户行为分析工作，给出客户的精准特征需求，让广告匹配最合适的受众，并在尽可能高精度匹配二者的过程中，完成商业价值变现。DMP承担的作用最类似大脑，能存储知识，并对各类知识进行分析与解读。
有了实时精准竞价系统之后，客户（受众）就可以收到自己感兴趣的个性化广告，而不再是千篇一律的大众广告。这也提高了广告产品的营销成功率。
3. 大数据的运筹学
前文已述，大数据本身就是一种资产，具有价值。由于大数据的存储资源和计算资源是有限的，在大数据的应用极其丰富之后，必然会出现“资源争用”等问题。这时，可以借鉴运筹学的方法，科学排布大数据的存储资源和计算资源，保证最紧要的业务应用能够优先获取资源，并优先产生计算结果。
运筹学是应用数学和形式科学的跨领域研究，利用统计学、数学模型和算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。运筹学经常用于解决现实生活中的复杂问题，特别是改善或优化现有系统的效率。研究运筹学的基础知识包括实分析、矩阵论、随机过程、离散数学和算法基础等。其应用方面多与仓储、物流、算法等领域相关。
在大数据的数据仓库解决方案中，存储资源和计算资源十分珍贵，而企业的分析需求会越来越多，目前仅能靠人工粗放地管理数据仓库中的各种计算任务。像某电信运营商，随着市场压力的加大，来自市场分析的需求爆炸式增长，而系统的资源在一定时间内是非常有限的，不可能无限扩容。因此，如何安排这些来自业务部门的需求，合理调配系统计算资源，就成为摆在大数据管理者面前的突出问题。
在这个过程中，如果能够借助运筹学的方法论，就可以有效地分配系统资源，降低系统争用问题，实现大数据处理作业的精细化管理目标，实现大数据价值的最大化！
在基于Hadoop云计算的解决方案中，同样会面临类似问题，比如虚拟机的申请基于什么计算原则，是否仅仅依靠客户付费申请，如何能让Hadoop中每个计算节点的价值达到最大……同样可以借鉴运筹学的方法论。
在目前的大数据运营中，许多企业还没有进入到对大数据存储资源和计算资源的精细管理环节，但可以预见的是，在企业精细化管理过程中，大数据系统的计算压力会越来越大，如何更好地管理大数据资源的问题，迟早会摆在业界从业者的面前。
……
前言/序言
2015年8月，李克强总理主持召开国务院常务会议，通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，这意味着促进大数据发展正式升级为国家行动方略，成为新的发展方向。
那么，大数据到底应该如何发展呢？目前业界主要聚焦于如何收集和整理各种大数据，在大数据的业务应用和运营等方面实践相对较少。由于大数据尚缺乏完整的理论体系，故大数据产品和应用后续如何发展，仍有待进一步的研究和实践。
笔者基于15年的大数据理论探索和实践经验，首次将互联网思维应用于大数据中，并取得了一定的成绩。互联网思维像当年的“文艺复兴”一样，燃起了一把希望之火，给了中国一次难得的弯道超车的历史机遇。
本书对互联网思维中主要的几条原则，逐一进行分析，并将其应用到大数据发展中。本书给出了大数据产品设计的原则，并提出了改善客户体验的各种方法，在数据可视化方面积累了大量案例。通过降低大数据的使用门槛，能够让更多的人参与到应用中。结合大数据的发展过程，给出了大数据产品的内容和分类，然后基于“极致”的思维，给出了产品设计的原则和要求。
本书采用通俗的语言，借助形象的比拟，解释了复杂的技术概念。同时通过大量真实的案例，分析了互联网思维如何在大数据项目中具体落地并发挥价值。
笔者实际主持设计、参与了国内电信领域第一个大数据系统的建设和应用工作。该大数据系统容量超过18PB，各类应用成百上千，使用人数超过10万人，指导了企业的“精准化营销和精细化管理”，发挥了巨大作用。
本书内容是笔者在十多年大数据系统建设、应用实践中经验的积累和反思。引入互联网思维，指导大数据行业发展，希望能够对国内大数据从业者提供理论指导。
在编写本书的过程中，获得了业界朋友和公司领导的各种帮助，也希望以此书回报各位的关心和照顾。同时，也感谢家人多年持之以恒的支持！感谢我的妻子，感谢我的孩子！
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《大数据的互联网思维》精彩试读用户评价
这本书的书名《大数据的互联网思维》听起来就充满了信息量，让我非常好奇它究竟会从哪些角度来解读这个当下最热门的话题。我个人认为，大数据本身是一个工具，而互联网思维则是运用这个工具的哲学和方法论。所以，这本书的关键在于它如何将这两者有机地结合起来，阐述出一种新的、与时俱进的商业逻辑和创新模式。 我特别希望能在这本书里找到一些关于“如何从数据中发现用户需求”的深入探讨。很多人都在谈论用户需求，但真正能够通过数据精准洞察并满足用户需求的，却少之又少。我希望这本书能够提供一些实用的方法，比如如何通过数据埋点、用户行为分析、A/B测试等技术手段，去揭示那些用户自己可能都没有意识到的潜在需求，并据此来指导产品的设计和迭代。 除此之外，我对书中关于“数据驱动决策”的论述也充满了期待。在互联网公司，决策的效率和准确性至关重要，而数据无疑是做出明智决策的最有力支撑。我希望这本书能够阐述清楚，在各种不同的场景下，我们应该如何有效地利用数据来辅助甚至主导我们的决策过程，避免主观臆断和经验主义的局限。这其中也包括了如何识别和规避数据中的偏见，以及如何建立一套完整的数据反馈闭环，确保决策的持续优化。 我还会关注书中关于“数据伦理”和“隐私保护”的内容。随着大数据应用的深入，用户隐私和数据安全问题也日益凸显。一个真正成熟的互联网思维，不应该仅仅关注商业利益，更应该承担起相应的社会责任。我希望这本书能够提供一些前瞻性的思考和实践建议，教我们在追求数据价值的同时，如何更好地保护用户的合法权益，建立用户信任，从而实现可持续发展。 总的来说，我期待《大数据的互联网思维》能够为我提供一个系统性的框架，让我能够更清晰地认识大数据在互联网时代的价值，并学会如何用一种更具智慧、更符合时代潮流的“互联网思维”去驾驭它。这本书的价值，我希望它能够帮助我从一个“数据使用者”升级为一个“数据引领者”，在未来的工作中能够游刃有余地运用大数据解决实际问题，并创造出更大的商业价值和社会价值。
评分最近在书店看到《大数据的互联网思维》这本书，光听名字就觉得很有吸引力，感觉它能解答我一直以来的一些疑惑。作为一名在互联网行业摸爬滚打多年的从业者，我深知大数据的重要性，也一直在努力学习和理解所谓的“互联网思维”，但总觉得两者之间好像还有一层隔阂，没有真正打通。 我特别想知道，这本书是如何具体地阐述“大数据”和“互联网思维”之间的内在联系的。在我看来，大数据更像是一种能量，而互联网思维则是如何有效地利用这种能量去驱动创新和增长的“引擎”。我期望这本书能揭示出，在当下的商业环境中，大数据是如何重塑传统的商业模式，又是如何催生出新的商业机会的。 我尤其关注书中对于“用户画像”和“个性化推荐”的深度剖析。在我看来，这是大数据在互联网领域最直观、也最成功的应用之一。我希望能从书中学习到，如何通过多维度的数据分析，建立更精准、更动态的用户画像，并在此基础上，设计出真正能够打动用户、提升用户体验的个性化产品和服务。这不仅仅是技术层面的挑战，更是对洞察人性和心理的考验。 此外，我也对书中关于“平台化思维”和“生态建设”的论述抱有很大的期待。很多成功的互联网企业都构建了自己的平台，并围绕平台形成了庞大的生态系统。而大数据在其中扮演着至关重要的角色，它能够帮助平台更好地连接资源、优化匹配，并驱动生态内的良性循环。我希望能从书中学习到，如何利用大数据来构建和运营一个有生命力的互联网平台和生态。 这本书的价值，我认为它不应该仅仅停留在理论层面，更应该提供一些可供实践的指导。我希望它能帮助我理解，如何在实际工作中，将大数据和互联网思维巧妙地融合，从而找到解决痛点、抓住机遇的新思路。无论是对于产品经理、运营人员还是技术开发者，这本书都应该能提供一些宝贵的启发和借鉴，让大家都能在大数据时代下，更好地思考和行动。
评分《大数据的互联网思维》这本书，我才刚刚拿到，还没来得及细读，但仅仅从书名来看，就足以激起我强烈的好奇心。在如今这个信息爆炸的时代，大数据已经成为了不可忽视的存在，而互联网思维更是重塑了我们生活的方方面面。如何将这两者融会贯通，是我一直在思考的问题。 我尤其期待书中能够详细阐述“数据驱动”的核心理念，并给出具体的落地方法。在我看来，很多时候我们谈论大数据，只是停留在“收集”和“存储”的层面，而真正能够从中提炼出有价值的洞察，并将其转化为 actionable insights，才是最具挑战性的。我希望能从这本书中学习到，如何构建一套完整的数据分析体系，以及如何利用各种数据分析工具和技术，去发现隐藏在数据背后的规律和趋势。 另外，“互联网思维”本身就涵盖了许多关键要素，比如用户至上、快速迭代、开放共享、免费模式等等。我希望这本书能够深入剖析，在大数据背景下，这些“互联网思维”的要素是如何被强化、被优化，甚至被重新定义的。例如，如何通过大数据分析，更精准地理解用户需求，从而更好地实现“用户至上”；如何通过数据反馈，更快速地进行产品迭代，从而提高“快速响应”的能力。 我对书中关于“数据产品化”和“数据服务化”的探讨也充满兴趣。在我看来，大数据本身就是一种重要的资产，而如何将其转化为有价值的产品和服务，是互联网企业实现商业价值的关键。我希望这本书能够提供一些成功的案例和模式，指导我们如何将海量数据转化为能够直接服务于用户、创造商业价值的数据产品或数据驱动的服务。 这本书对我来说，更像是一本“操作手册”，它应该能够帮助我将理论知识转化为实际行动，指导我在互联网时代下，如何更好地运用大数据思维来解决问题、创造价值。我期待这本书能够成为我工作中的一个重要参考，让我在面对复杂的数据和快速变化的市场时，能够更有信心、更有方向。
评分《大数据的互联网思维》这本书，我最近才读完，老实说，我抱持着一种非常好奇但又略带忐忑的心情翻开它。我本身就身处互联网行业，每天都能感受到大数据带来的冲击和变革，但总觉得对这股力量的理解还停留在表层，缺乏一种系统性的认知。这本书的书名直接点出了我的痛点——“大数据”和“互联网思维”这两大关键词，简直就是为我量身打造的。 我尤其关注书中是如何将“大数据”这个看似冰冷、抽象的概念，与“互联网思维”这种更具人文关怀和用户导向的理念结合起来的。毕竟，互联网的本质是连接人与人、信息与信息，而大数据如果不能服务于人，不能帮助我们更好地理解用户、优化体验，那它就只是数字的堆砌。我期待这本书能给我揭示一个清晰的路径，告诉我如何利用大数据的力量，去驱动互联网产品和服务的创新，如何从海量数据中挖掘出有价值的洞察，并将其转化为实实在在的商业价值。 我猜测书中会深入探讨一些具体的案例，比如滴滴如何通过分析用户出行数据来优化派单算法，淘宝如何利用用户浏览和购买记录来推荐个性化商品，或者社交媒体平台如何通过分析用户互动来识别热门话题和趋势。这些具体的应用场景，往往比枯燥的理论更能打动我，也更能让我理解大数据思维的实际落地。我希望这本书不仅仅是理论的阐述，更能提供一些可操作的框架和方法论，让我能在自己的工作中找到借鉴和启发。 另外，“互联网思维”本身就是一个被反复提及但又常常被模糊的概念。我希望这本书能够帮助我厘清它到底包含了哪些核心要素，比如用户至上、快速迭代、免费模式、平台化等等。更重要的是，我希望它能说明，在大数据时代，这些“互联网思维”的原则是如何被数据所支撑、所放大、所优化的。毕竟，没有数据的支持，很多所谓的“思维”可能只是空中楼阁。我期待能从这本书中学习到如何将数据驱动的决策贯穿到互联网产品生命周期的每一个环节。 总而言之，《大数据的互联网思维》这本书，我期待它能给我带来一次深刻的认知升级。我希望它能让我不再仅仅是“看见”大数据的存在，而是能真正“理解”它的力量，并学会如何运用这股力量，去更好地理解我的用户，去创造更有价值的产品，去拥抱互联网时代的无限可能。这本书的价值，我期待它能体现在帮助我从“术”的层面走向“道”的层面，真正掌握大数据和互联网思维的精髓。
评分《大数据的互联网思维》这本书，我还没有深入阅读，但它的书名已经引起了我的浓厚兴趣。在这个瞬息万变的数字时代，大数据和互联网思维可以说是相辅相成、密不可分的。我一直觉得，真正理解并掌握这两者的结合，是赢得未来竞争的关键。 我期待这本书能够深入探讨“大数据”如何成为“互联网思维”的底层支撑。在我看来，很多时候我们谈论互联网思维，可能会流于一些表面的概念，比如“轻资产”、“去中心化”等等。但我认为，真正支撑这些思维模式的，是强大的数据分析能力。例如，如何通过大数据分析，去识别和验证“轻资产”模式的有效性，或者如何通过数据流动，去构建和维护一个健康的“去中心化”生态。 我尤其关注书中关于“数据挖掘”和“模式识别”的阐述。在我看来，大数据之所以有价值，就在于它能够帮助我们发现隐藏在海量信息中的规律和模式。我希望能从书中学习到，有哪些先进的数据挖掘技术和算法，能够帮助我们更有效地从数据中提取有价值的洞察，并将其应用于产品设计、市场营销、运营优化等各个环节。 此外，我对书中关于“数据驱动的创新”的论述也充满了期待。在我看来，互联网时代的创新，很大程度上是基于对用户行为和市场趋势的深刻理解。而大数据恰恰是实现这种理解的最有力工具。我希望能从书中学习到，如何利用大数据来激发和引导创新，如何通过数据实验来验证创新的可行性，并最终实现产品的持续迭代和升级。 这本书的价值，我希望它能够为我提供一个更清晰、更系统化的视角，让我能够更好地理解大数据和互联网思维的内在逻辑，并学会如何将它们有机地结合起来，应用到实际工作中。我期待这本书能够帮助我打开新的思维方式，在复杂多变的互联网环境中，找到更有效的解决方案，从而取得更大的成功。
评分区分Excel和Access。理念的内容跟重要，比那种简单的操作规程更适合作为科普读物
评分很不错的技术参考学习资料。。。。。。。。。。
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评分物流快东西不错
评分书还行，老婆说蛮好，一那就是真的好了。
评分好评，满十字评价就可以得京东豆豆。
评分不错，内容通俗易懂，深度刚刚好。
评分很有参考意义，学习了新知识。
评分好书好软件，好好学习天天向上。
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