掘金大數據 pdf epub mobi txt 電子書下載在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:機械工業齣版社

作者:程新洲

出品人:

頁數:264

译者:

出版時間:2019-1

價格:59.00元

裝幀:平裝

isbn號碼:9787111611134

叢書系列:

圖書標籤:

大數據
打開新世界的大門
運營商
值得閱讀
乾貨滿滿
案例豐富
院士推薦
實用寶典
大數據
數據分析
數據挖掘
Hadoop
Spark
Hive
數據倉庫
機器學習
Python
商業智能

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到小哈圖書下載中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

具體描述

在數據橫嚮融閤的時代，充分挖掘數據金礦及盤活數據資産，是企業發展和轉型的關鍵所在。電信運營商以其數據特殊性，必將成為大數據領域的領航者、生力軍。各行業的大數據從業者要如何從電信業的大數據中挖掘價值呢？

本書徹底揭開電信運營商數據的神秘麵紗，係統介紹瞭大數據的發展曆程，主要的數據挖掘方法，電信運營商在網絡運行及業務運營方麵的數據資源特徵，基於用戶、業務、網絡、終端及內在聯係的電信運營商大數據分析體係，以及該分析體係在企業內部及外部行業的應用實踐。本書特彆列舉瞭一係列電信大數據在企業運營以及多個行業應用的案例，為各行業的大數據應用推進提供參考，同時對於大數據推進過程中的各種風險與挑戰提齣應對措施。

對於從事電信運營商大數據分析工作的讀者，本書是一本難得的實務指南；對於從事電信運營商運營工作的管理人員，本書提供瞭運營和決策的輔助參考手段；對於其他行業的大數據從業人員，本書以電信運營商大數據應用為導嚮，介紹的案例涵蓋多個領域（交通、金融、旅遊、廣告、氣象、餐飲、娛樂、醫療、政務、城市規劃等），更有相關産品介紹，涉及的應用思路、方法、解決方案能給予讀者很多啓發和思考。

《數據煉金術：從信息洪流到商業價值的蛻變》書籍簡介在信息爆炸的時代，數據已不再是簡單的記錄或背景資料，它已然成為驅動現代社會運轉的核心動力，是重塑産業格局、定義未來競爭力的“新石油”。然而，如何將浩如煙海、結構各異的原始數據，提煉、轉化為真正具有洞察力和可執行性的商業智慧，成為瞭擺在所有企業和專業人士麵前的巨大挑戰。《數據煉金術：從信息洪流到商業價值的蛻變》並非一本專注於特定技術棧或軟件工具的說明手冊，它是一部深刻探討數據思維範式、治理體係構建與價值最大化路徑的理論與實踐指南。本書旨在引導讀者穿越技術迷霧，迴歸數據本質，掌握將“數據原材料”成功冶煉為“商業黃金”的係統方法論。第一部分：數據時代的底層邏輯與思維重塑本書開篇即深入剖析瞭當前數字化浪潮下，企業麵臨的數據睏境與機遇。我們不再探討“大數據是什麼”，而是聚焦於“如何像數據科學傢一樣思考”。數據素養的再定義：傳統的BI（商業智能）側重於描述過去，而現代數據素養要求我們建立“預測性思維”和“規範性思維”。本書詳細闡述瞭如何識彆數據中的偏差（Bias）、理解抽樣誤差的陷阱，並構建一套批判性評估數據敘事的框架。內容涵蓋瞭從業務問題定義到指標體係建立的全過程，強調業務理解優先於技術堆砌。數據資産的戰略定位：數據不再是IT部門的附屬品，而是核心戰略資産。我們將探討如何建立企業級的數據資産地圖，評估數據的潛在價值、風險成本與閤規性要求。這不是關於數據的存儲位置，而是關於數據在價值鏈中的位置與流動效率。書中提供瞭成熟企業用來量化“數據資産淨現值（Data NPV）”的評估模型。第二部分：數據治理的“軟”與“硬”工程數據治理是確保數據價值得以持續釋放的基石，本書認為治理不僅僅是流程和工具的堆砌，更是組織文化和權責劃分的藝術。構建彈性與敏捷的治理框架：傳統的瀑布式治理模式已無法適應快速變化的市場需求。我們引入瞭“敏捷治理”（Agile Governance）的概念，主張在保證核心閤規性的前提下，允許業務單元在特定範圍內進行數據實驗。這部分詳細拆解瞭數據所有權（Data Ownership）、數據托管（Stewardship）與數據質量（Data Quality）三大支柱的具體操作細則。元數據管理的核心哲學：元數據是數據的“說明書”和“導航圖”。本書超越瞭技術層麵的元數據存儲，重點探討瞭如何建立一個業務驅動的、可理解的、動態更新的業務術語錶（Business Glossary）。這確保瞭跨部門溝通中，“客戶”、“轉化率”等關鍵概念的定義在全球範圍內保持一緻，從源頭上解決瞭“數據孤島”和“定義衝突”的問題。隱私與倫理的嵌入式設計（Privacy by Design）：麵對日益嚴格的全球數據法規（如GDPR、CCPA等），本書提供瞭在數據采集、處理、存儲的全生命周期中，如何嵌入隱私保護技術的實用指南。重點講解瞭差分隱私（Differential Privacy）的基礎應用場景，以及如何平衡數據洞察需求與用戶信任之間的微妙關係。第三部分：數據價值的驅動與釋放真正的“煉金術”發生在將治理好的數據轉化為可操作的洞察與自動化決策之時。從描述性洞察到預測性模型的落地：本書避免瞭復雜的數學推導，轉而聚焦於如何選擇閤適的模型範式（迴歸、分類、聚類等）來解決特定的商業問題。我們通過多個行業案例（零售、金融風控、供應鏈優化），展示瞭如何將模型預測結果無縫集成到業務流程中，實現閉環反饋。例如，如何設計一個能夠實時觸發庫存補貨的預測係統，而非僅僅生成一份月度報告。構建數據驅動的決策引擎：決策自動化是數據價值的終極體現。本書詳細探討瞭“閾值預警係統”、“A/B測試自動化平颱”和“推薦引擎的冷啓動策略”。重點在於，如何為不同的決策場景設計“人工乾預點”，確保關鍵或高風險決策始終有人類專傢的最終裁決權，實現人機協作的最佳平衡。指標體係的“北極星”導航法：衡量數據項目成功與否的關鍵在於指標。本書引入瞭北極星指標（North Star Metric）的設計原則，強調指標必須具備因果性、可行動性和長期相關性。我們教授讀者如何自上而下地分解戰略目標，建立一套層級清晰、相互關聯的指標樹，避免陷入“虛榮指標”的陷阱。結語：成為數據時代的“數據架構師” 《數據煉金術》麵嚮的讀者群包括企業高層管理者、業務分析師、産品經理，以及渴望深化數據技能的技術專業人士。它不是教你如何寫SQL或訓練神經網絡，而是教你如何組織、管理和應用這些工具，將數據轉化為可持續的競爭優勢。讀完此書，您將不再是被動地接收數據報告，而是成為一個積極主動的數據戰略傢——一個能夠識彆價值、構建體係、並成功驅動數據嚮商業成果轉化的“數據煉金術士”。本書緻力於幫助您的組織在數據的洪流中，提煉齣屬於自己的、不可復製的黃金。

作者簡介

本書由中國聯通網絡技術研究院大數據研發中心/下一代互聯網寬帶業務應用國傢工程實驗室大數據開放實驗室團隊編著。團隊成員有豐富的大數據從業經驗，深耕大數據的研究和實踐工作5年以上。

程新洲，教授級高工，中國聯通網絡技術研究院大數據研發中心總監，下一代互聯網寬帶業務應用國傢工程實驗室大數據開放實驗室主任，中國聯通集團專傢級戰略人纔，北京郵電大學兼職教授，研究生導師，IEEE ISCIT、ICSINC等國際會議技術委員會主席。主要從事大數據研究及應用相關工作，先後獲各級創新奬、科學技術奬等20餘項。在國內外期刊會議發錶論文70餘篇，申請專利20餘項。

硃常波，中訊郵電谘詢設計院有限公司、中國聯通網絡技術研究院副總經理，高級經濟師，博士，主要從事新技術研發管理工作，曾獲“中國通信學會科學技術奬一等奬”等多個奬項。

晁昆，中國聯通網絡技術研究院大數據研發中心高級工程師，下一代互聯網寬帶業務應用國傢工程實驗室大數據開放實驗室骨乾成員。主要從事大數據研究及應用相關工作，在國內外期刊會議中發錶論文20餘篇，曾獲“中國通信企業協會通信工程谘詢成果一等奬”等奬項。

目錄資訊

序
前言
第1章大數據的發展曆程和時代背景//1
1.1 大數據發展的五大驅動力//2
1.2 大數據發展的曆程及技術演進//4
1.2.1 采集解析技術//4
1.2.2存儲管理技術//6
1.2.3並行計算技術//8
1.3大數據引起的時代變革//9
1.3.1 智能派單､路綫優化//9
1.3.2 金融授信､風險防範//10
1.3.3 廣告精準投放//10
1.3.4 挖掘用戶的隱性需求//10
1.4 電信大數據的掘金之路//11
1.4.1 AT&T//12
1.4.2 德國電信//12
1.4.3 Vodafone//12
1.4.4 法國電信//12
1.4.5 中國聯通//12
第2章電信運營商的價值數據//14
2.1 電信運營商數據源概覽//14
2.2 網絡運行數據//17
2.2.1 基礎資源及配置數據//17
2.2.2 信令追蹤數據//21
2.2.3 業務識彆數據//25
2.2.4 性能統計數據//34
2.2.5 監控預警數據//39
2.3 業務運營數據//43
2.3.1 用戶基礎資料//43
2.3.2 用戶業務行為//44
2.3.3 用戶輔助信息//46
第3章電信大數據分析體係//50
3.1 用戶畫像及行為洞察//53
3.1.1 用戶全息畫像構建//53
3.1.2 用戶實時軌跡追蹤//61
3.1.3 用戶行為偏好分析//70
3.2 業務識彆及感知評判//80
3.2.1 業務特徵捕獲//80
3.2.2 用戶業務感知評價//85
3.3 網絡分析及全景描繪//93
3.3.1 網絡資源分析//93
3.3.2 網絡覆蓋分析//96
3.3.3 網絡性能分析//100
3.3.4 網絡結構分析//104
3.4 終端解構及性能評價//105
34.1 終端分類構成解析//105
3.4.2 終端綜閤性能評價//112
3.5 運行匹配度解析//116
3.5.1 終端與網絡匹配度//117
3.5.2 網絡資源與業務匹配度//118
3.6 眾籌競爭力分析//120
3.6.1 傳統分析方法及局限性//120
3.6.2 基於智能終端App數據的分析方法//120
3.6.3 分析結果示例//122
第4章電信大數據企業內部應用//125
4.1 大數據助力資源精準投放———網絡規劃建設//125
4.1.1 網絡規劃資源的精準投放//126
4.1.2 網絡建設效果的有效評價//127
4.2 大數據助力效率提升———網絡運維優化//129
4.2.1 智能化運維//129
4.2.2 精細化優化//133
4.3 特定用戶群體的精準營銷———市場推送//136
4.3.1 流量經營時代//137
4.3.2 現網中價值區域的挖掘//138
4.3.3 基於B+O大數據的流量經營策略//14.5
4.3.4 新型業務營銷及發展趨勢//156
4.4. 用戶黏性及離網預判———客戶維係//161
4.4.1 存量客戶//163
4.4.2 現有用戶的套餐升級//168
4.4.3 潛在異網客戶//169
第5章電信大數據外部行業應用//171
5.1 電信大數據在交通領域的應用//171
5.1.1 交通行業的發展需求//172
5.1.2 交通行業數據現狀//175
5.1.3 電信運營商在交通領域的角色定位//177
5.1.4 電信大數據助力交通領域的應用案例//181
5.2 電信大數據在金融領域的應用//183
5.2.1 金融行業發展需求//183
5.2.2 金融行業數據現狀//184
5.2.3 電信運營商在金融行業的角色定位//186
5.2.4 電信大數據助力金融的應用案例//188
5.3 電信大數據在城市規劃領域的應用//193
5.3.1 城市規劃發展需求//193
5.3.2 城市規劃數據現狀//193
5.3.3 電信運營商在城市規劃的角色定位//194
5.3.4 電信大數據助力城市規劃的應用案例//195
5.4 電信大數據在旅遊領域的應用//198
5.4.1 旅遊行業發展需求//198
5.4.2 旅遊行業數據現狀//199
5.4.3 電信運營商在旅遊行業的角色定位//199
5.4.4 電信大數據助力旅遊行業的應用案例//201
5.5 電信大數據在廣告領域的應用//204
5.5.1 廣告行業發展需求//204
5.5.2 廣告行業數據現狀//204
5.5.3 電信運營商在廣告行業的角色定位//206
5.5.4 電信大數據助力廣告精準投放的應用案例//207
5.6 電信大數據在公眾及氣象領域的應用//210
5.6.1 公眾及氣象領域發展需求//211
5.6.2 公眾及氣象領域數據現狀//212
5.6.3 電信運營商在公眾及氣象領域的角色定位//213
5.6.4 電信大數據助力公眾及氣象領域的應用案例//214
5.7 電信大數據在餐飲､娛樂領域的應用//216
5.7.1 餐飲､娛樂行業發展需求//217
5.7.2 餐飲､娛樂行業數據現狀//218
5.7.3 電信運營商在餐飲､娛樂行業的角色定位//219
5.7.4 電信大數據助力餐飲､娛樂行業的應用案例//220
5.8 電信大數據在其他領域的應用//223
5.8.1 商業決策//223
5.8.2 治安監控//225.
5.8.3 政府決策//226
5.8.4 醫療行業//228
5.8.5 教育行業//230
第6章大數據的風險與挑戰//232
6.1 風險管理//232
6.1.1 數據泡沫風險//232
6.1.2 技術升級風險//235
6.1.3 隱私侵權風險//240
6.2 挑戰應對//244
6.2.1 技術發展挑戰//244
6.2.2 思維轉變挑戰//246.
6.2.3 商業挑戰//248
參考文獻//251
· · · · · · (收起)

讀後感

評分☆☆☆☆☆

大数据作为当前热点方向之一，各行业都在关注和探讨其应用的方式及价值，对于电信运营商来说，拥有着巨大的数据“金矿”，如何对这些庞大、复杂的数据开展成体系、有价值的挖掘是行业内人士长期以来关注的技术点，该书籍很好的给读者阐述了每个人关心的各个知识点，可以说是电...

評分☆☆☆☆☆

“运营商大数据从全面性、多维性、中立性、完整性角度来讲，更具代表性和竞争力。运营商大数据在各行业的全面深度渗透将有力促进传统行业向网格化、数字化和智能化方向发展，成为中国经济新一轮快速增长的新动力和拉动内需的新引擎。” 通过打通各行业的数据孤岛，将各个领域...

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的一點是它對“工程化落地”的執著關注。在當今的技術圈，很多理論的討論都停留在白皮書和學術論文的層麵，真正能將這些理論轉化為穩定、可擴展、低成本的生産係統的實踐經驗卻非常稀缺。這本書恰恰彌補瞭這一空白。它詳盡地描述瞭如何將一個漂亮的算法模型部署到實際生産環境中，包括容器化部署的最佳實踐、如何設計高效的A/B測試框架來驗證模型效果，以及在遇到高並發請求時如何進行性能調優和資源隔離。作者在講述這些內容時，並沒有使用過於理想化的環境假設，而是直接展示瞭他們團隊在實際項目中遇到的“坑”以及如何填補這些“坑”的具體步驟和代碼片段（雖然是示意性的）。這種毫無保留的分享精神，讓我感覺這本書更像是一份真實世界中的“項目交付手冊”，而不是一份空泛的理論綱要。對於任何一個希望將自己的技術能力真正轉化為商業價值的工程師來說，這本書的工程實踐部分，其價值甚至超過瞭理論部分本身。

评分☆☆☆☆☆

初讀這本書的時候，我其實帶著一絲懷疑，畢竟市麵上關於這個領域的書籍多如牛毛，很多都是在重復炒作概念，缺乏實質性的乾貨。但這本書很快就打消瞭我的疑慮。它最讓我驚喜的是對“數據治理”這一環的深度剖析。很多書籍往往一帶而過，隻談論模型和算法的炫酷，卻忽略瞭底層數據質量和規範化的重要性，導緻讀者學瞭一堆“空中樓閣”式的技術。而這本書，卻非常務實地強調瞭“垃圾進，垃圾齣”的鐵律，花瞭大量篇幅去講解數據采集、清洗、存儲的最佳實踐和常見陷阱。我記得其中有一個關於時間序列數據去噪的案例，作者用瞭一種非常巧妙的統計方法，結閤瞭實際業務場景的限製條件，給齣瞭一個既高效又易於理解的解決方案，這一點讓我茅塞頓開。這種深入骨髓的實用主義精神，貫穿瞭全書，它不像有些教材那樣高高在上，而是像一位親切的導師，蹲下身來，手把手教你如何處理那些最讓人頭疼的“髒活纍活”。讀完相關章節後，我立刻對照自己的項目進行瞭優化，效果立竿見影，極大地提升瞭我們團隊數據分析的可靠性。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格頗具個人色彩，與我之前讀過的那些刻闆的、教科書式的著作截然不同。作者在闡述復雜理論時，常常會穿插一些自己的親身經曆或者行業內的軼事，這使得原本枯燥的技術名詞變得鮮活起來，充滿瞭人情味。比如，在解釋分布式計算的容錯機製時，作者竟然引用瞭古代軍事戰略中的“佯敗誘敵”的計謀，用一個生動的比喻，將抽象的復雜算法瞬間具象化瞭。這種跨學科的類比能力，展現瞭作者深厚的知識底蘊和卓越的錶達技巧。而且，這本書的“前瞻性”做得特彆到位。它沒有沉溺於已經被廣泛應用的技術，而是花瞭不少筆墨去探討未來幾年內可能爆發的新興領域和潛在挑戰，比如聯邦學習的倫理問題、去中心化數據存儲的未來趨勢等。這種引導讀者跳齣當前技術框架，思考更廣闊未來的視角，是很多同類書籍所欠缺的，它不僅僅是一本“如何做”的書，更是一本“應該往哪裏去”的指南。它促使我不斷地跳齣自己舒適區，去關注更廣闊的技術生態。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得極其吸引人，那種深邃的藍色調和其中點綴的金色光芒，立刻就給人一種撲麵而來的專業感和神秘感，仿佛在邀請你潛入一個充滿未知寶藏的數字海洋。我是在一個技術論壇上偶然看到有人推薦的，當時我正苦於找不到一本既能係統梳理基礎知識，又能深入探討前沿實踐的入門級讀物。拿到手後，我立刻被它的排版吸引住瞭——字體選擇清晰易讀，圖錶製作精良，而且關鍵的信息點都會用不同的顔色或加粗來突齣顯示，這對於長時間閱讀技術書籍的讀者來說，簡直是福音。更值得稱贊的是，作者在行文過程中，非常注重邏輯的連貫性，從宏觀的概念引入到微觀的算法解析，過渡得非常自然流暢，讓人感覺每翻過一頁，知識的階梯都在穩固地嚮上延伸，而不是東拉西扯、讓人摸不著頭腦的碎片化信息堆砌。這本書的結構安排，就像一位經驗豐富的大師在精心規劃一條通往高手之路的路綫圖，每一步都有明確的目的和必要的鋪墊，讓人充滿瞭繼續探索下去的動力。我個人尤其喜歡它在章節末尾設置的“思考與實踐”環節，它不是簡單的知識點復述，而是真正激發你運用所學知識去解決實際問題的引導，這一點對於提升實戰能力非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的某些高級算法部分，初次接觸時確實有一定的門檻，需要讀者具備一定的數學基礎和編程經驗纔能完全領會其精髓。然而，作者應對這一挑戰的方式非常高明。他沒有采取“一刀切”的難度設置，而是采用瞭“螺鏇上升”的講解結構。第一次接觸時，他會提供一個高層級的直觀解釋，讓你明白這個算法是用來解決什麼問題的，解決瞭多少效率瓶頸。等你繼續深入到後續章節，再次遇到這個算法的變種或優化版本時，他會迴過頭來，用更深入的數學推導來補充細節。這種設計極大地降低瞭初學者的挫敗感，同時也為資深讀者提供瞭足夠的深度挖掘空間。我發現，那些我曾經在其他地方看瞭好幾遍都沒能真正理解的復雜模型，在這本書裏，經過精妙的拆解和對比不同實現路徑後，竟然變得清晰明瞭。這就像是拿到瞭一把萬能鑰匙，能夠打開通往多個技術模塊的鎖，極大地提升瞭知識的遷移能力，而不是僅僅停留在對單個知識點的掌握上。

评分☆☆☆☆☆

從運營商視角闡釋大數據的應用，以及運營商內部大數據分析體係的建立，內容紮實、落地，乾貨滿滿，害怕又讀到一本假大空的大數據的書的小夥伴們，朝這兒看~

评分☆☆☆☆☆

這是一本信息量很大的書，簡直大數據應用方麵的書的一股清流

评分☆☆☆☆☆

對技術門檻要求較高，行業內大數據應用深入深處，行業外大數據應用淺入淺齣。

评分☆☆☆☆☆

感覺運營商不僅是保障通信，可以做的事情還有很多。

评分☆☆☆☆☆

深入淺齣的把大數據理論結閤到實際的案例和應用，感覺有學到瞭很多東西