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彭作文，刘宇航 著

图书标签:

• 大数据
• 行业分析
• 数据分析
• 商业智能
• 数字化转型
• 行业趋势
• 技术应用
• 数据挖掘
• 市场调研
• 新兴技术

出版社： 中国铁道出版社

ISBN：9787113222499

版次：1

商品编码：12023669

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：248

编辑推荐

　　这是一本重应用，多干货的书。
　　》》价值提炼
　　全面：涵盖三大领域（政用、商用、民用），40个行业，50大案例
　　深度：庖丁解牛式解析大数据在每个行业的应用
　　实操：所有解读优秀案例可以作为大数据创新创业的参考
　　翔实：每一个案例解读精细到数据应用的各个维度
　　应用：重在大数据应用思维和方法的总结提炼
　　系统：内容精炼，逻辑清晰，可作为大数据从业者的案头书。
　　》》沟通主张：一本实用主义的大数据图书
　　这是一本拿来可以用的大数据书

内容简介

　　全书分为通路篇、现状篇、政用篇、商用篇、民用篇5大部分，共8章内容，深入解读近50个应用案例，是对近年来大数据应用的一次重要盘点；并且结合作者自身实践，总结提炼出大数据应用的通路，致力于为大数据创业创新提供系统性、可操作性的参考。重应用，干货多是本书的一大特色。

作者简介

　　彭作文，中科点击创始人兼总裁，行业大数据应用专家，致力于大数据在各行业的管理及实践应用。军犬系列、慧数系列两大大数据品牌的缔造者。网络舆情商用定义者，曾负责北京奥运会、上海世博会舆情工作。中国传媒大学网络舆情专业客座教授，多次参与大数据行业峰会及主题演讲。

　　刘宇航，策划人，作家，自媒体人，中科点击市场品牌总监，品途商业评论、艾瑞、界面等专栏作家，发表了大量深度解读大数据行业的作品，对大数据行业应用有独到见解。多年市场与品牌策划工作，长于策略，精通创意，服务过数十个品牌整合营销。

智能时代的脉搏：洞察趋势，驾驭未来 在信息爆炸的洪流中，我们正经历着一场由数据驱动的深刻变革。大数据，这个曾经遥不可及的词汇，如今已渗透到我们生活的方方面面，重塑着商业模式、改变着社会治理，并以前所未有的速度推动着人类文明的进步。然而，数据的价值远不止于其庞大的体积，更在于其背后蕴含的洞察力，以及如何将这些洞察转化为 actionable intelligence，成为引领变革的关键。 本书并非一本枯燥的技术手册，也非一本晦涩的理论说教。相反，它是一场穿越智能时代的探险，旨在揭示大数据如何以前所未有的方式影响和重塑着我们所处的每一个行业。我们深入浅出地剖析大数据背后的核心逻辑，阐释其在不同领域中的具体应用，以及这些应用所带来的深远影响。本书将带领您走进一个充满机遇与挑战的新世界，帮助您理解并掌握驾驭这股强大力量的秘诀。 第一部分：大数据赋能的基石——理解与认知 在深入行业应用之前，我们首先需要建立对大数据核心概念的清晰认知。本部分将从宏观视角出发，循序渐进地为您揭示大数据是什么，它为何如此重要，以及它如何运作。 数据的演进与大数据时代的来临： 我们将回顾数据处理技术的历史演变，从传统的数据库管理系统到分布式计算的兴起，最终走向大数据时代的到来。您将理解是什么样的技术突破和时代背景催生了大数据，以及为何“大数据”这一概念具有如此革命性的意义。 大数据核心特征（4V/5V/nV）的深度解读： Volume（体量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）是大数据最广为人知的三个维度。本书将对此进行详尽阐述，并引入 Value（价值）和 Veracity（真实性）等其他重要特征。您将了解到，大数据并非仅仅是“多”，更在于其复杂性和潜在的价值挖掘难度。我们将探讨如何应对海量数据带来的存储和处理挑战，如何捕捉和分析高速流动的数据流，如何整合和处理结构化、半结构化乃至非结构化数据的多样性，以及如何从海量数据中提炼出真正有价值的信息，并确保数据的准确性和可靠性。 大数据技术栈概览： 为了让您对大数据有一个更全面的认识，我们将对构成大数据生态系统的关键技术进行梳理。这包括分布式存储技术（如HDFS）、分布式计算框架（如MapReduce、Spark）、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖、数据挖掘与机器学习算法、以及数据可视化工具等。本书不会深入每一个技术的代码实现，而是侧重于解释这些技术在解决大数据问题中的作用和价值，以及它们如何协同工作，构建起强大的数据处理和分析能力。 数据驱动的思维模式： 大数据不仅仅是技术，更是一种思维方式。我们将探讨如何培养数据驱动的决策能力，如何从数据中发现规律、预测趋势、优化流程。您将理解，在数据时代，依赖直觉或经验进行决策已不足够，而拥抱数据、信任数据、利用数据，才能在竞争中脱颖而出。 第二部分：行业变革的催化剂——大数据在各领域的深度应用 大数据的影响力是全方位的，它正在深刻地改变着各个行业的运作模式和发展轨迹。本部分将聚焦于几个具有代表性的行业，深入剖析大数据如何被应用于解决行业痛点、创造新价值，并引发颠覆性变革。 零售与电商：重塑消费者体验与运营效率 精准营销与个性化推荐： 消费者行为数据（浏览记录、购买历史、搜索偏好）如何被用来预测消费者的购买意愿，从而实现千人千面的营销推送和商品推荐，显著提升转化率和用户满意度。 库存管理与供应链优化： 基于历史销售数据、季节性因素、天气预报等大数据分析，实现更精准的库存预测，减少积压和缺货，优化物流配送路线，降低运营成本。 价格策略与促销优化： 通过分析竞争对手价格、市场需求、消费者对价格的敏感度等数据，动态调整产品定价和促销策略，实现利润最大化。 客户流失预测与忠诚度管理： 识别可能流失的客户，并采取针对性的挽留措施，通过构建客户画像，提升客户生命周期价值。 金融服务：风控、反欺诈与智能投顾 信用评估与风险管理： 整合多维度数据（交易记录、社交网络、公共记录等），构建更全面、更精准的信用评分模型，有效识别高风险客户，降低信贷违约率。 欺诈检测与交易监控： 通过实时分析交易模式、用户行为等数据，快速识别异常交易和潜在的欺诈行为，保障交易安全。 个性化金融产品推荐与智能投顾： 基于客户的财务状况、风险偏好、投资目标等数据，提供定制化的理财建议和投资组合，降低投资门槛，提高投资效率。 市场趋势预测与量化交易： 分析宏观经济数据、市场新闻、社交媒体情绪等，预测市场走向，辅助投资决策，实现量化交易。 医疗健康：精准医疗与公共卫生 疾病诊断与个性化治疗： 通过分析海量的病历数据、基因组学数据、医学影像数据，辅助医生进行更精准的疾病诊断，并为患者制定个性化的治疗方案。 药物研发与临床试验优化： 加速新药研发进程，通过分析大量临床试验数据，更有效地评估药物的疗效和安全性，并优化试验设计。 疫情监测与公共卫生预警： 整合人口流动数据、社交媒体信息、天气数据等，实时监测传染病的传播趋势，为公共卫生决策提供科学依据。 健康管理与疾病预防： 利用可穿戴设备、健康App等收集的用户健康数据，提供个性化的健康建议，预测潜在的健康风险，实现疾病的早期干预。 制造业：智能生产与质量优化 设备故障预测与维护： 通过对生产设备运行状态数据的实时监控和分析，预测设备故障，实现预测性维护，减少非计划停机时间，降低维修成本。 生产流程优化与效率提升： 分析生产过程中的各项数据，识别瓶颈，优化工艺参数，提高生产效率和产品良品率。 产品质量追溯与控制： 建立贯穿生产全流程的数据追溯体系，一旦出现质量问题，能够快速定位原因，并采取纠正措施。 供应链协同与需求预测： 与供应商、分销商共享数据，实现更高效的供应链协同，并基于市场需求数据，优化生产计划。 智慧城市：提升城市治理与居民生活品质 交通管理与拥堵预测： 分析交通流量、出行数据、事件信息等，实现智能交通信号灯控制，预测拥堵点，提供最优出行路线建议。 公共安全与应急响应： 整合安防监控、传感器数据、社交媒体信息等，提升城市安全感知能力，优化应急资源调配，提升应急响应效率。 能源管理与环境监测： 实时监测能源消耗，优化能源分配，预测能源需求；监测空气质量、水质等环境指标，为环境保护提供数据支持。 城市规划与公共服务优化： 分析人口分布、出行习惯、服务需求等数据，优化城市空间布局，提升公共服务的效率和覆盖范围。 第三部分：拥抱数据未来——挑战、机遇与前瞻 在大数据浪潮席卷全球的同时，我们也必须认识到其中存在的挑战，并积极拥抱其带来的无限机遇，以更加前瞻性的视野规划未来。 数据隐私与安全挑战： 随着数据量的激增，如何保障个人隐私、防止数据泄露、应对网络攻击，成为大数据时代最严峻的挑战之一。我们将探讨现有的法律法规、技术手段以及伦理规范，以期在数据利用与隐私保护之间取得平衡。 数据质量与治理： “Garbage in, garbage out.” 低质量的数据会直接导致错误的分析结果。本书将强调建立完善的数据治理体系的重要性，包括数据收集、存储、清洗、集成、元数据管理等环节，确保数据的准确性、一致性和可用性。 人才短缺与技能升级： 掌握大数据技术、具备数据分析和解读能力的人才成为稀缺资源。我们将探讨大数据人才的培养模式，以及企业如何通过培训和引进，构建强大的数据团队。 伦理与社会影响： 大数据应用可能带来的算法偏见、信息茧房、就业结构调整等社会问题，需要我们高度关注。本书将引发对这些问题的思考，并呼吁负责任的数据应用。 未来趋势展望： 我们将对大数据技术的未来发展进行前瞻性展望，包括人工智能与大数据的深度融合、边缘计算的应用、实时分析能力的提升、以及数据在物联网、区块链等新兴技术中的作用。 本书旨在为您提供一个全面而深入的视角，让您能够理解大数据如何改变世界，并装备您所需的知识和洞察，以积极主动的姿态，迎接智能时代的到来，抓住数据驱动的巨大机遇，成为变革的引领者。无论您是行业决策者、技术从业者、还是对未来充满好奇的探索者，本书都将是您在这个激动人心的数据时代中不可或缺的指南。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始抱着试试看的心态翻开了《大数据分行业大解析》，但很快就被它的深度和广度所吸引。这本书并非泛泛而谈，而是对大数据在不同行业中的具体应用场景进行了极为深入的剖析。它没有流于表面，而是深入到每个行业的核心业务流程，探讨大数据如何帮助企业优化运营、提升效率、发现新的增长点。书中关于医疗行业的数据应用，比如疾病预测、个性化治疗方案的制定，以及在金融行业如何通过大数据进行风险控制、反欺诈，都让我印象深刻。作者并非仅仅罗列了技术名词，而是通过大量的实际案例，将枯燥的数据分析过程变得鲜活有趣。更重要的是，这本书让我看到了大数据在推动社会进步方面的巨大潜力，比如在智慧城市建设、环境保护等领域。阅读过程中，我不断思考这些案例如何能应用到我自己的工作中，如何能通过数据洞察发现新的商业机会。这本书的价值远超我的预期，它为我打开了一个全新的视野，让我对数据驱动的未来充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这绝对是一本能够激发你思考的书。《大数据分行业大解析》并非简单地堆砌信息，而是引导读者去理解大数据背后的逻辑和价值。它巧妙地将复杂的概念分解，并通过一个个行业案例来阐释。让我印象深刻的是书中关于零售业的分析，如何通过用户行为数据精准推送营销信息，如何优化库存管理，如何提升顾客体验。这些案例听起来似乎并不复杂，但作者深入剖析了背后的数据分析方法和技术支撑，让我看到了数据分析的强大威力。这本书也让我意识到，在大数据时代，仅仅掌握技术是不够的，更重要的是理解业务场景，并将技术与业务紧密结合。书中并没有给出“标准答案”，而是通过呈现不同的解决方案，鼓励读者去思考和探索。这种启发式的写作风格，让我受益匪浅。读完这本书，我感觉自己的思维方式被刷新了，对如何利用数据解决实际问题有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我眼前一亮！作为一名对数据分析领域充满好奇的初学者，我一直苦于找不到一本能够系统性地介绍大数据在各个行业应用的入门读物。市面上充斥着各种技术性极强的书籍，动辄就是复杂的算法和晦涩的模型，让我望而却步。而《大数据分行业大解析》则完美地填补了这一空白。它没有上来就让你啃硬骨头，而是循序渐进，从宏观层面勾勒出大数据正在如何重塑我们的商业世界。书中对不同行业——比如金融、医疗、零售、制造等等——的案例分析，都详实而生动，让我切实感受到大数据并非是遥不可及的“高科技”，而是已经渗透到我们日常生活的方方面面，并且正在驱动着这些行业的创新与变革。我尤其喜欢书中对每个行业痛点与大数据解决方案的结合阐述，这种“问题-解决方案”的逻辑非常清晰，让我这个门外汉也能迅速理解其中的价值和意义。这本书让我对大数据产生了浓厚的兴趣，也为我后续深入学习奠定了坚实的基础，感觉自己离掌握这项强大的工具又近了一大步。

评分☆☆☆☆☆

我想说，《大数据分行业大解析》是一本真正能够“落地”的书。它没有空泛的理论，也没有遥不可及的概念，而是用最贴近现实的案例，告诉你大数据是如何在各个行业中发挥实际作用的。比如，书中对制造业的分析，如何通过物联网和大数据实现智能制造、预测性维护，让我感受到了科技的力量如何改变传统的生产模式。让我印象深刻的是，书中对于不同行业面临的数据挑战和解决方案的对比分析，这种“同中有异”的视角，让我能够更全面地理解大数据应用的复杂性。这本书的语言风格非常接地气，即使是对大数据不太了解的读者，也能够轻松阅读。它更像是一位经验丰富的专家，在和你分享他的见解和经验。读完这本书，我不仅对大数据有了更直观的认识，也对如何将其应用于实际工作中有了更清晰的思路。

评分☆☆☆☆☆

对于行业内的资深人士来说，《大数据分行业大解析》同样具有极高的参考价值。它不仅仅是简单的行业案例汇编，更提供了对大数据技术在各行业深度融合的战略性思考。书中对供应链优化、客户细分、精准营销等领域的深入探讨，让我看到了大数据在传统行业的转型升级中的关键作用。我尤其欣赏书中对数据治理、数据安全等方面的关注，这对于大数据应用的落地至关重要。作者以一种非常宏观的视角，梳理了大数据在不同产业生态中的发展趋势和面临的挑战。这让我能够更清晰地认识到自身所处行业在整个大数据生态中的位置，以及未来发展方向。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思想的启迪，它帮助我从更高的维度审视大数据在企业战略中的地位。

评分☆☆☆☆☆

很快就收到了。非常感兴趣的一本书。

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好

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好价好书期待有收获

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提前了解不同行业 业务吧

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可以

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这正是我所需要的书，！

评分☆☆☆☆☆

写得不错。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

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