当前位置:首页 > 数据库 >
《大数据的互联网思维》电子书封面

大数据的互联网思维

  • 发布时间:2019年11月25日 11:39:53
  • 作者:段云峰,秦晓飞
  • 大小:44.9 MB
  • 类别:大数据电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:高清版
  • 评分:7.6

    大数据的互联网思维 PDF 高清版

      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、互联网思维方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小44.9 MB,段云峰,秦晓飞编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.1。

      内容介绍

      大数据的互联网思维 PDF

      《大数据的互联网思维》是国内第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“凤凰涅槃”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极致的大数据产品,以及大数据如何进行快速迭代;第8章介绍了基于大数据的平台思维。

      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人员都值得拥有本书。

      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。*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
      • 羊毛出在猪身上/4
      • 圈客户/圈眼球/4
      • 1.3 “天变了”/5
      • 用户变了/6
      • 平台变了/8
      • 金融变了/9
      • 营销变了/9
      • 思维变了/10
      • 1.4 大数据为什么需要互联网思维/12
      • 大数据项目不同于传统IT项目/12
      • 大数据产业是咨询服务产业/13
      • 互联网思维是咨询服务产业的法宝/14
      • 大数据“变现”需要互联网思维/15
      • 大数据中“群众的智慧是无穷的”/15
      • 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
      • 艺术解放思想,思想解放生产力/19
      • 引导了**次工业革命/19
      • 互联网引导新的工业4.0/20
      • 改写金融业,改写社会/21
      • 2.2 互联网企业的发展/21
      • BAT的造梦/22
      • IT技术成为企业的核心竞争力/22
      • 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
      • 大数据的客户体验/29
      • 大数据的产品化思维/30
      • 大数据的平台思维/37
      • 大数据的迭代思维/42
      • 2.7 大数据的新生/44
      • 从配角到主角/44
      • 产业化成为可能/45
      • 大数据的春天/45
      • 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**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。*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
      • 互联网改写了历史,大数据改写了互联网/48
      • 第三次浪潮中的新兴产业/49
      • 数据成为**的资产/50
      • 促进“理性社会”/51
      • 3.2 从网络运营到大数据运营/52
      • 互联网平台如何使用用户数据/53
      • 建立数据分析保障管理体制/55
      • 从基础设施到产品提供/57
      • 从网络产品到数据产品/59
      • 3.3 如何运营大数据/60
      • 互联网基因/60
      • 对内服务/63
      • 对外服务/66
      • 大数据营销/68
      • 3.4 大数据发展的瓶颈/69
      • 与传统IT不同/70
      • 机构和机制不同/71
      • 新理论和新思维/71
      • 转型更难/72
      • 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。*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
      • 内部客户/外部客户/77
      • 个人客户/集团客户/78
      • 校园客户/80
      • 4.2 客户的大数据需求是什么/80
      • 取数——“取柴火”/82
      • 取知识——“将柴火烧成炭”/83
      • 取专业建议——“集体供暖”/84
      • 4.3 客户体验是什么/85
      • 什么是体验/85
      • 数据如何可读/90
      • “啤酒和尿布”的另一个角度解读/95
      • 4.4 客户体验如何提升/96
      • 服务不同角色/96
      • 娱乐思维/98
      • 管家式服务/98
      • 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。*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
      • 产品长什么样/101
      • 谷歌是搜索门户还是数据门户/102
      • 提供产品还是平台/103
      • 卖咨询服务/104
      • 智慧产品/104
      • 5.2 大数据产品内容/105
      • 工具类/106
      • 中间类/107
      • 像棋谱一样的知识库/108
      • 数据分析手机/109
      • 互联网联通了人,数联网联通了大脑/110
      • 5.3 产品的“客户流量”/110
      • 吸引客户/110
      • 运营客户/111
      • 5.4 大数据产品类比/113
      • 大数据的搜索门户/113
      • 大数据的社交平台/113
      • 大数据的电商平台/115
      • 大数据的云化——在云里找数据/115
      • 5.5 大数据产品特点/115
      • 目的决定产品特点/116
      • 通过对比显示价值/116
      • 更多的群众参与/116
      • 5.6 产品的界面优化/117
      • 从苹果App中学习什么/117
      • 结果的可视化/117
      • 5.7 产品的用户定位/117
      • 如何让孩子看懂/118
      • 数据的消费者/118
      • DIY发烧友/118
      • 产品的商业模式/118
      • 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*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*终客户。
      • 6.1 产品的极致/121
      • 傻瓜化的App/121
      • 新的触摸屏在哪里/123
      • 服务的极致/124
      • 专家的极致/125
      • 棋手的极致/126
      • 智能改造之后的极致产品/127
      • 智慧产品的极致/132
      • 6.2 思维的极致/134
      • 兵书的知识提炼/134
      • 参谋的极致/134
      • 知识库和运维/135
      • 思维的“众筹”/135
      • 6.3 营销的极致/136
      • 点对点的精准营销/136
      • 成本控制的极致/137
      • 6.4 “讲故事”的极致/137
      • 吸引人的标题/138
      • 吸引人的叙事方法/139
      • 吸引人的数据证据选择/140
      • 6.5 小结/140
      • 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
      • 标准零件的拼接/143
      • 分析过程简单/143
      • 不要追求完美,但求不断完善/144
      • 7.2 数据的标准/144
      • 大数据是否还有逻辑模型/144
      • 口径的管理/145
      • 业务元数据和技术元数据/145
      • 7.3 平台的标准/146
      • 云计算平台的标准化/146
      • PaaS还是SaaS/147
      • 7.4 环境的标准/148
      • 编程规范和标准/148
      • 软件结算的标准等/149
      • 7.5 迭代的知识积累/149
      • 农业知识积累出的农历/149
      • 何时更新、如何更新/150
      • 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*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
      • 数据得到丰富,取得规模效益/153
      • 运营能够细分,拓展发展前景/153
      • 8.2 大数据平台思维的特点/153
      • 平台越来越通用,应用越来越专业/153
      • 孤立的数据是金,共享的数据是钻/154
      • 数据的多维决定着平台价值的多样/154
      • 8.3 大数据的平台实体——“数联网”/154
      • 数据交换的高效网络/155
      • 数联网的内容/155
      • 访问工具/160
      • 数据管控/161
      • 8.4 大数据平台的生态环境/180
      • 谁会购买大数据产品/181
      • 各方获利的互联网模式/182
      • 速度弥补精度/184
      • 8.5 平台SDK的开放性/185
      • 平台的可编程API接口/186
      • 数据的标准/186
      • 数据的可读性/187
      • 加工的简化性/188
      • 容易参与/190
      • 人人参与/192
      • 8.6 互联网企业的数据开放平台/192
      • ****的御膳房/192
      • 腾讯的微信开放平台/199
      • 百度的阿拉丁/202
      • 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
      • 互联网平台是新时代的农业文明/205
      • 大数据平台的价值**化/205
      • 电信运营商,新的电力公司or大数据公司/206
      • 8.9 小结/

      学习笔记

      vue大数据表格卡顿问题的完美解决方案

      前言 vue渲染小数据挺快,大数据vue开始出现卡顿现象,本文讲给大家详细介绍关于vue大数据表格卡顿问题的解决方法 点我在线体验Demo(请用电脑查看) 亲测苹果电脑,chrome浏览器无卡顿现象,其它浏览器并未测试,如遇到卡顿请备注系统和浏览器,方便我后续优化,谢谢 先看一下效果,一共1000 X 100 = 10W个单元格基本感受不到卡顿,而且每个单元格点击可以编辑,支持固定头和固定列 项目源代码地址 Github(本地下载) 解决问题核心点:横向滚动加载,竖向滚动加载 项目背景 笔者最近在做广告排期功能,需要进行点位预占,大的合同可能需要对多个资源排期,周期可能到几年这样,然后我们的页面交互是这……

      python金融大数据分析有用吗

      《Python金融大数据分析 》是人民邮电出版社2015年12月出版的中译图书,作者[德]伊夫·希尔皮斯科,译者姚军。 《Python金融大数据分析》,唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书;金融应用开发领域从业人员必读。适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。 (推荐学习:Python视频教程) 内容介绍 Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。 《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用……

      浅谈Mysql、SqlServer、Oracle三大数据库的区别

      一、MySQL 优点: 体积小、速度快、总体拥有成本低,开源; 支持多种操作系统; 是开源数据库,提供的接口支持多种语言连接操作 ; MySQL的核心程序采用完全的多线程编程。线程是轻量级的进程,它可以灵活地为用户提供服务,而不过多的系统资源。用多线程和C语言实现的mysql能很容易充分利用CPU; MySql有一个非常灵活而且安全的权限和口令系统。当客户与MySql服务器连接时,他们之间所有的口令传送被加密,而且MySql支持主机认证; 支持ODBC for Windows, 支持所有的ODBC 2.5函数和其他许多函数, 可以用Access连接MySql服务器, 使得应用被扩展; 支持大型的数据库, 可以方便地支持上千万条记录的数据……

      python转大数据容易吗

      数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java,Python也是最重要的语言。 那么,今天我们就来分析一下,Python之于大数据的意义和作用。(推荐学习:Python视频教程) 什么是大数据? 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 为什么是python大数据? 从大数据的百科介绍上看到,大数据想要成为信息资产,需要有两步,一是数据怎么来,二是数据处理。 数据怎么来: 在数据怎么来这个问题……

      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。

      上一篇:大话数据挖掘

      下一篇:.NET大局观

      展开 +

      收起 -

      • 《大数据的互联网思维》PDF下载

      大数据相关电子书
      Spark大数据分析:核心概念、技术及实践
      Spark大数据分析:核心概念、技术及实践 高清版

      Spark大数据分析:核心概念、技术及实践 是关于大数据和Spark的一个简明手册。它将助你学习如何用Spark来完成很多大数据分析任务,其中覆盖了高效利用Spark所需要知道的重要主题:如何使用

      立即下载
      Druid实时大数据分析原理与实践
      Druid实时大数据分析原理与实践 高清版

      Druid 作为一款开源的实时大数据分析软件,最近几年快速风靡全球互联网公司,特别是对于海量数据和实时性要求高的场景,包括广告数据分析、用户行为分析、数据统计分析、运维监控分析

      立即下载
      数据架构:大数据、数据仓库以及Data Vault
      数据架构:大数据、数据仓库以及Data Vault 影印中文版 立即下载
      基于Hadoop与Spark的大数据开发实战
      基于Hadoop与Spark的大数据开发实战 原书影印版

      1、选取知识点核心实用,以互联网 实现终身学习 2、以企业需求为设计导向,以任务驱动为讲解方式 3、以案例为主线组织知识点,以实战项目来提升技术 4、充分考虑学习者的认知曲线,由浅入深,边讲边练

      立即下载
      Hadoop大数据处理技术基础与实践
      Hadoop大数据处理技术基础与实践 超清版 立即下载
      数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧
      数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧 高清版

      数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧 介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案,以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这本书还概

      立即下载
      Mesos:大数据资源调度与大规模容器运行最佳实践
      Mesos:大数据资源调度与大规模容器运行最佳实践 高清版 立即下载
      Python金融大数据分析
      Python金融大数据分析 全书超清版 立即下载
      读者留言
      readboy2012

      readboy2012 提供上传

      资源
      12
      粉丝
      41
      喜欢
      173
      评论
      19

      Copyright 2018-2020 xz577.com 码农之家

      本站所有电子书资源不再提供下载地址,只分享来路

      版权投诉 / 书籍推广 / 赞助:QQ:520161757