具体描述
你现在正坐在一座金矿之上，这些金子或被深埋于备份、存档数据之中，或正藏在你眼前的数据集里，它们是提升公司效益、拓展新的商业关系、制订更直观决策的秘诀所在，足以使你的企业更上一层楼。你将明白如何利用、分析和驾驭数据来获得丰厚回报。
作者Frank Ohlhorst“厚积”数十年的技术经验而“薄发”于此书，他将向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。这些更有意思也更有效的方法能够提升企业的智能化水平，将有助于企业解决实际问题，提升利润空间，提高生产率并发现更多的商业机会。
作者Frank Ohlhorst是一位技术专家，资深科技记者，专业演说家，担任IT企业咨询顾问已逾25载，在技术领域积累了丰富经验。作者出版过多部颇具影响力的技术著作，并在众多业内会议上发表过演讲，在业内广受赞誉。
如今，数据已成为企业发展战略中的一枚重要“棋子”，任何组织若想跟上时代的脚步就必须张开双臂拥抱大数据！大数据分析，尽在点数成金！
作者简介
作者简介
Frank J.Ohlhorst：资深科技记者、专业演说家，担任IT企业咨询顾问已逾25载，在技术领域积累了丰富的经验。他不仅为许多前沿性技术杂志撰写文章，如《Computer World》、《TechTarget》、《CRN》、《Network Computing》、《PCWorld》、《ExtremeTech》和《Tom’s Hardware》，也为《Enterpreneur》和《BNET》这样的商业杂志进行写作，还完成多部技术著作并参与编写了很多优秀技术企业的白皮书、案例研究、评论指南及频道指南等，引领了创新的发展。
译者简介
王伟军：男，1965年4月出生，华中师范大学信息管理学院教授、博士生导师，“教育部新世纪优秀人才支持计划”2007年入选者。主要研究兴趣为信息资源管理、数据分析、知识管理与知识服务。
刘凯：男，1981年11月出生，渤海大学讲师、华中师范大学博士生。主要研究方向为智能Web数据处理与分析、文本数据挖掘。热衷开源，具有丰富的软件开发经验，其ChinaUnix的技术博客已有30余万访问量。新浪微博：@五-岳-之-巅。
杨光：女，1991年9月出生，澳大利亚昆士兰大学在读硕士生。主要研究方向为金融信息系统。
目录信息
1.1 数据分析的春天 2
1.2 价值何在 2
1.3 琳琅满目的大数据 4
1.4 不同的数据，统一的处理 5
1.5 一款开源利器 6
1.6 入门容易修行难 7
第2章 大数据为何如此重要 9
2.1 步入“寻常百姓家” 10
2.2 披荆斩棘，一路前行 11
2.3 数据演化，并未停息 13
2.4 日益复杂的数据和数据分析 14
2.5 未来就在眼前 15
第3章 大数据与商业案例 17
3.1 价值实现 18
3.2 编纂大数据案例 18
3.3 大数据：渐入人心 20
3.4 后起之秀Cassandra 22
3.5 选择与抉择 23
第4章 打造大数据团队 25
4.1 数据科学家 25
4.2 组建团队的挑战 26
4.3 明确目标，各司其职 26
4.4 一切以数据为中心 27
4.5 成事在“人” 28
4.6 团队与企业文化 29
4.7 绩效评估 30
第5章 大数据源 31
5.1 猎寻数据源 32
5.2 确立目标 33
5.3 大数据源的井喷 34
5.4 深入探寻大数据源 35
5.5 挖掘公共数据的“宝藏” 36
5.6 迈出收获大数据的第一步 37
5.7 增长无止境 39
第6章 “组装”大数据 41
6.1 走出“存储”困境 41
6.2 搭建平台 45
6.3 从结构化到非结构化数据 48
6.4 处理能力 50
6.5 自建，外包，还是兼而有之？ 51
第7章 安全、合规、审计与保护 53
7.1 确保大数据安全的务实之道 54
7.2 数据分类 54
7.3 保障大数据分析 55
7.4 大数据及其合规性 56
7.5 来自智力成果的挑战 61
第8章 大数据的演进历程 65
8.1 大数据的新纪元 67
8.2 今天、明天和未来 70
8.3 改进算法 76
第9章 大数据分析的最佳实践 79
9.1 小处入手 80
9.2 大处着眼 81
9.3 避离最差实践 81
9.4 起步阶段 83
9.5 异常的价值 85
9.6 便利与准确 87
9.7 在内存中处理 87
第10章 和盘而出 93
10.1 大数据之路 94
10.2 观其状 95
10.3 求其法 96
10.4 探其道 97
10.5 大数据可视化 101
10.6 大数据隐私 102
附录 支撑材料 105
· · · · · · (收起)
读后感
读完这本书我觉得还是一般。可能是外国人的写作习惯不符合中国人的认知习惯，抑或是我自己不习惯读外国书籍的原因。书有逻辑性，但是我读来感觉逻辑性不是那么强烈，主要是讲的不透彻，不浅显易懂。在BI、BA谈的比较多。我读这本书是作为大数据的了解性质来读，感觉商业...
读完这本书我觉得还是一般。可能是外国人的写作习惯不符合中国人的认知习惯，抑或是我自己不习惯读外国书籍的原因。书有逻辑性，但是我读来感觉逻辑性不是那么强烈，主要是讲的不透彻，不浅显易懂。在BI、BA谈的比较多。我读这本书是作为大数据的了解性质来读，感觉商业...
读完这本书我觉得还是一般。可能是外国人的写作习惯不符合中国人的认知习惯，抑或是我自己不习惯读外国书籍的原因。书有逻辑性，但是我读来感觉逻辑性不是那么强烈，主要是讲的不透彻，不浅显易懂。在BI、BA谈的比较多。我读这本书是作为大数据的了解性质来读，感觉商业...
读完这本书我觉得还是一般。可能是外国人的写作习惯不符合中国人的认知习惯，抑或是我自己不习惯读外国书籍的原因。书有逻辑性，但是我读来感觉逻辑性不是那么强烈，主要是讲的不透彻，不浅显易懂。在BI、BA谈的比较多。我读这本书是作为大数据的了解性质来读，感觉商业...
读完这本书我觉得还是一般。可能是外国人的写作习惯不符合中国人的认知习惯，抑或是我自己不习惯读外国书籍的原因。书有逻辑性，但是我读来感觉逻辑性不是那么强烈，主要是讲的不透彻，不浅显易懂。在BI、BA谈的比较多。我读这本书是作为大数据的了解性质来读，感觉商业...
用户评价
拿到这本书的时候，我原本是抱着怀疑态度的，市面上讲大数据的书太多了，很多要么是浮于表面的概念堆砌，要么就是过度专业化，非得让人家去读统计学博士才能看懂。然而，《大数据分析：点“数”成金》成功地在两者之间找到了一个完美的平衡点。它的结构设计非常巧妙，像是搭建了一座从基础到高阶的阶梯。开篇就迅速构建了大数据生态系统的全景图，让你明白各个组件如何协同工作，这对于初入行的人来说至关重要，避免了陷入技术细节的泥潭。更让我眼前一亮的是，它对特定分析方法的介绍，比如关联规则挖掘和聚类分析，并不是简单地罗列算法名称，而是深入探讨了这些方法背后的逻辑假设和适用边界。作者对于选择哪种模型比选择哪种工具更重要的观点，说到了我心坎里。比如，书中提到在处理时间序列数据时，选择合适的平滑因子比使用最先进的深度学习模型更重要，因为过拟合在小样本或噪声大的数据集中是致命伤。读完这部分，我立刻回去复盘了我们上个季度的一个预测项目，发现了先前分析中对异常值处理过于激进的问题。这本书的价值不在于教你写代码，而在于教你如何像一个成熟的分析师那样思考，如何批判性地看待分析结果，这才是真正的“点金”之道。
说实话，我之前在准备一个重要的管理层汇报时，面对着一堆图表和指标，却无法清晰地阐述数据背后的商业含义，场面一度非常尴尬。《大数据分析：点“数”成金》的第三部分，关于“数据可视化与叙事”的章节，简直是我的救星。它不是教你如何使用Tableau或PowerBI的按钮，而是深入探讨了如何通过视觉设计来引导观众的注意力，如何构建一个有逻辑、有情感的数据故事。书中详细讲解了如何避免常见的误导性图表（比如不恰当的坐标轴起点或错误的比例尺），以及如何根据不同的听众（技术人员、销售团队、高层管理者）调整信息密度和叙事重点。我学到了“Less is More”在数据呈现中的极端重要性，比如如何将复杂的回归模型结果，简化为一个清晰的“影响因子排序图”，让非技术背景的领导者也能迅速抓住关键驱动因素。这本书让我意识到，数据分析的终点不是生成报告，而是驱动决策，而有效的沟通是实现这一目标的关键。看完之后，我感觉自己从一个“数据整理员”升级成了“商业讲故事的人”。
这本《大数据分析：点“数”成金》简直是为我量身定做的工具书，虽然我不是科班出身的数据科学家，但日常工作中经常需要处理海量的用户行为数据，以前总感觉像是在黑暗中摸索，抓不住重点。这本书的叙事方式非常平易近人，它没有一开始就抛出那些晦涩难懂的数学公式和复杂的算法模型，而是从一个非常贴近业务场景的角度切入，详细拆解了“大数据”这个概念在实际商业决策中的落地路径。我印象特别深刻的是其中关于“数据治理”和“数据资产化”的那几个章节，作者用生动的案例说明了，如果没有一个健全的数据管理体系，再先进的分析技术也只是空中楼阁。书中对于如何清洗、整合异构数据源的介绍，简直是干货满满，我照着书里的步骤梳理我们部门的数据流时，发现很多长期困扰我们的数据不一致性问题迎刃而解。特别是它强调的“业务理解先行”的分析思路，彻底颠覆了我过去那种“先跑模型再说”的蛮干劲，让我明白了，技术是为人服务的，只有真正理解了业务痛点，数据才能发挥出最大的价值，真正实现“点金”的效果。这本书与其说是技术指南，不如说是一本将技术思维转化为商业洞察的实战手册，极力推荐给所有希望从数据中挖掘商业价值的管理者和一线分析师。
我是一位经验丰富的市场营销总监，我们部门每天都在和海量的用户点击流、转化漏斗数据打交道，急需将这些冰冷的数据转化为精准的营销策略。这本书在处理“用户画像构建”和“行为预测”方面的章节，对我来说具有近乎魔术般的力量。它详细阐述了如何利用协同过滤、矩阵分解等技术，超越传统的RFM模型，构建出更加动态和多维的用户生命周期价值评估体系。书中特别提到，在个性化推荐系统中，平衡“探索（Exploration）”与“利用（Exploitation）”的重要性，这直接对应了我们营销活动中，如何在维护现有客户忠诚度和发掘新客群潜力之间做取舍。而且，它不只是停留在理论层面，还给出了在小流量测试（A/B Testing）中如何科学地确定样本量、如何规避统计学上的“P值陷阱”的实操建议。这本书让我对“数据驱动”有了更深刻的理解：它不是一味地追求高精度，而是在资源有限的情况下，找到那个能带来最大边际效益的分析点。这本书真正教会了我如何将数据分析的成果，直接、高效地嵌入到营销决策的每一个环节，让每一次投入都能精准命中目标。
我是一个资深的IT架构师，更关注的是系统层面的稳定性和可扩展性，对偏向于业务解读的书籍向来敬而远之。但是，这本书在描述大数据基础设施的构建时，展现出的深度和广度，让我一个技术人也感到非常受用。它并没有停留在Hadoop或Spark的入门教程层面，而是深入探讨了分布式系统的容错机制、数据湖与数据仓库的融合趋势，以及实时计算架构的选型考量。尤其是它对比了Lambda和Kappa架构的优劣势，并结合实际的案例分析了在不同业务场景下（如金融交易 vs. 社交媒体推荐）如何进行取舍，这部分内容非常硬核，为我们团队进行下一代数据平台升级提供了极具价值的参考。更难得的是，作者在谈论技术选型时，始终没有脱离“成本效益”这个核心指标，清晰地展示了技术投入如何转化为可量化的商业回报，避免了许多技术团队陷入“为新技术而新技术”的陷阱。对于我们这种需要平衡技术先进性和预算压力的技术决策者来说，这本书提供了一个非常务实和成熟的视角。
大科学的发现范式，已经从“假设驱动”转为“数据驱动”， 大数据普及的障碍是观念，而非技术
作者是在商业智能的基础上谈大数据的要点，有些高屋建瓴
大科学的发现范式，已经从“假设驱动”转为“数据驱动”， 大数据普及的障碍是观念，而非技术
作者是在商业智能的基础上谈大数据的要点，有些高屋建瓴
大科学的发现范式，已经从“假设驱动”转为“数据驱动”， 大数据普及的障碍是观念，而非技术
