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《为数据而生:大数据创新实践》电子书封面

为数据而生:大数据创新实践

  • 发布时间:2020年05月19日 09:23:45
  • 作者:周涛
  • 大小:56.1 MB
  • 类别:大数据电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:完整扫描版
  • 评分:9.4

    为数据而生:大数据创新实践 PDF 完整扫描版

      给大家带来的一篇关于大数据相关的电子书资源,介绍了关于大数据、创新实践方面的内容,本书是由北京联合出版公司出版,格式为PDF,资源大小56.1 MB,周涛编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.5。

      内容介绍

      在大数据定义这般时兴的今日,为何要读这本书?我国大数据领头人、大数据自主创新与实践活动一线权威专家、上百万级畅销书籍《大数据时代》汉化版译员周涛,用时三年,将大量真实案例披沙拣金展现给广大读者。在这书中,您将见到大数据在智能交通系统软件、人性化诊疗、智慧学校及其金融业和商业服务等行业的中国式家庭自主创新实践活动,并为将来大数据的发展趋势出示有可行性分析的相对路径手册。

      什么样的人才可以在下一个时期存活和发展趋势?大数据3.0时代大家到底要做些哪些?数据买卖怎么让数据資源变成聚集之岛?每一个公司又该怎样变成大数据公司?周涛专家教授根据真实案例告知阅读者:有着大数据的核心理念,可以把握数据和应用数据的人与公司,才可以在“一切都被纪录,一切都被剖析”的数据化时期足以存活。不管如今从业哪些行业,就算不可以把握一项特殊的数据技术性,掌握大数据的核心理念、塑造大数据的思维方式是十分关键的。学好用数据讲话,用数据剖析的結果来证实“哪家更强,哪家更坏”并具体指导大家做出恰当管理决策。

      这不是硬实的学术研究著作,只是一部绵软的情怀之书!沒有晦涩难懂的文辞,枯燥乏味的批评,一字一句弥漫着浓浓数据情怀和赤忱的义务的心。周涛专家教授叙述了许多在大数据行业努力拼搏,期待有一定的自主创新的我们中国人的小故事,坚信这种小故事身后的核心理念、技术性和精神实质可以勾起大量年青的开创者,为大家中华民族的振兴做出自身的奉献。

      领先大数据3.0时代,大数据自主创新实践活动的压卷之作!大数据1.0,是将本身业务上造成的很多数据,运用深层次的剖析使其持续提升,提升以后的业务造成大量数据的顺向循环系统。大数据2.0,是怎样把本身业务的数据用于处理业务之外的其他难题,或是怎样用业务之外的数据处理本身业务的难题。大数据3.0,是怎样在资产及文化的催化活性下,让数据、技术性、要求和优秀人才等大数据自主创新因素融为一体。三个版本号注重的并不是時间上的顺序或逻辑性上的依存关系,只是从总体上与传统式数据运用在核心理念上的差别水平开展的区划。

      目录

      • 自序:在麻瓜和魔法师之间做出选择
      • Part.1 大数据时代,用数据说话
      • 01 从万物皆数到万事皆数 / 005
      • 主动或被动,我们都是数据贡献者
      • 一切都被记录,一切都被分析
      • 四大方面,让数据指数级增长
      • 02 从十数九表到数态万千 / 017
      • 结构化数据
      • 非结构化数据
      • 03 从隔水相望到阡陌交通 / 029
      • 地点数据
      • 个人数据
      • 数据与数据,1+1远大于2
      • 大数据创新实践:
      • 用购买记录给用户画像
      • 04 大数据和云计算驱动新工业革命 / 039
      • 计算:第三次工业革命中的新能源
      • 数据:第三次工业革命中的新材料
      • 证析:第三次工业革命中的先进工艺技术
      • 个性化:大数据时代最显著的商业特征
      • 大数据创新实践:
      • 一张失败的公交卡
      • 个性化医疗,安吉丽娜·朱莉和史蒂夫·乔布斯
      • Part.2 大数据1.0:分析
      • 05 统计呈现洞见 / 055
      • 抓出非法的MCC套用
      • 打击“电老鼠”
      • “抓获”过度医疗和骗保行为
      • 识别社交网络中的垃圾用户
      • 新浪微博面临的三大问题
      • 快递员的通话记录蕴藏哪些商机
      • 付费节目点播最多的是什么
      • 06 关联蕴含价值 / 075
      • 关联规则挖掘
      • 协同过滤
      • 关联分析是寻找因果关系的利器
      • 大数据创新实践:
      • 谁最关注超声波洁面产品
      • 发现“一月三电号”僵尸用户
      • 07 预测指导决策 / 089
      • 点击购买类预测
      • 基于移动轨迹的位置预测
      • 链路预测
      • 大数据预测的主流方法是什么
      • 大数据创新实践:
      • 一张信用卡逾期不还款的概率有多大
      • 签到记录预测用户的土著化指数
      • Part.3 大数据2.0:外化
      • 08 寻求外部数据的帮助 / 109
      • 从行为数据预测学生考试成绩
      • 从食堂打卡记录中“定位”孤独人群
      • 从社会计量标牌洞察人力资源管理
      • 预测离职率和升职率
      • 行为数据让非法集资无所遁行
      • 09 自身数据的外部价值 / 129
      • 45个关键词实时预测流感趋势
      • 阿里巴巴的“淘CPI”指数
      • 10 机器学习,数据外化最神奇的利器 / 139
      • 机器学习三板斧1:特征
      • 机器学习三板斧2:模型
      • 机器学习三板斧3:融合
      • Part.4 大数据3.0:集成
      • 11 交易市场:数据资源的汇聚地 /155
      • 科研数据共享
      • 政府数据开放
      • 全国可流通数据的目录体系
      • 12 数据城堡:数据人才的竞技场 / 175
      • Kaggle,数据科学之家
      • 数据城堡,Kaggle模式的中国尝试者
      • 13 创新工厂:数据技术的嘉年华 / 185
      • 大数据创业公司困境
      • 大型传统企业信息化的难题
      • 构建大数据挖掘平台
      • 建设大数据创新工厂
      • 结束语 成为大数据企业 / 201
      • 致谢 / 211

      学习笔记

      python pickle存储、读取大数据量列表、字典数据的方法

      先给大家介绍下python pickle存储、读取大数据量列表、字典的数据 针对于数据量比较大的列表、字典,可以采用将其加工为数据包来调用,减小文件大小 #列表 #存储 list1 = [123,'xiaopingguo',54,[90,78]] list_file = open('list1.pickle','wb') pickle.dump(list1,list_file) list_file.close() #读取 list_file = open('list1.pickle','rb') list2 = pickle.load(list_file) print(list2) #字典 #存储 list3 = {'12': 123, '23': 'xiaopingguo', '34': 54, '45': [90, 78]} list3_file = open('list3.pickle', 'wb') pickle.dump(list3, list3_file) list3_file.close() # # 读取 list3_file = open('list3.pickle', 'rb') list3 = pickle.load(list3_file) print(list3) print(list3['23'] ps:下面看下python 利用pickle存大数据 最近在处理一份数据,有一……

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      以上就是本次介绍的大数据电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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