[Хорошая книга Китая] В эпоху больших данных, жизни и работы Виктора и размышлений об изменениях больших данных при изучении систем больших данных систем больших данных за рубежом
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Рекомендуемое предисловие объятие“ возраст больших данных”
Председатель широкополосной столицы tian suning
Рекомендуется предисловие два действительно большие данные
  Важный участник развития интернета Китая, Се Вэнь, известный ИТ -комментатор
Последовательность переводчика находится на дороге&Миддот; свисающий
Профессор Электронный Университет науки и техники, директор по интернет -науке  неделя дао
вести слова   большое изменение жизни, работы и мышления
Большие данные открыли крупную трансформацию эпохи.Точно так же, как телескоп позволяет нам почувствовать вселенную, микроскоп позволяет нам наблюдать за микроорганизмом. Большие данные меняют нашу жизнь и понимают мир, становясь источником новых изобретений и новых услуг, и больше изменений готовы к работе.……
Большие данные, изменение публичной гигиены
Большие данные, изменить бизнес
Большие данные, изменение мышления
Большие данные, включите трансформацию крупной эпохи
Прогноз, ядро больших данных
Большие данные, большая проблема
первая часть&Nbsp; mind manage в эпоху больших данных
Глава 1  больше: не случайные образцы, но все данные
Когда технология обработки данных резко изменилась, анализ отбора проб в эпоху больших данных похож на езду в эпоху автомобиля.Все изменилось, нам нужны все данные,“ выборка = в целом”.
Сделать данные“ голос”
Случайная выборка в эпоху небольших данных, наименьшее количество данных получает наибольшее количество информации
Полный режим данных, образец = в целом
Глава 2  более разные: не точность, но смешанный
Устойчивость точности является продуктом отсутствия информации и эпохи моделирования.Только 5%данных имеют структуру и подходят для традиционных баз данных.Если вы не принимаете хаос, оставшиеся 95%данных, не являющихся рамками, не могут быть использованы. Только когда вы принимаете неточный, можем ли мы открыть окно, которое никогда не было вовлечено в мир.
Сделать неточным
Простой алгоритм больших данных более эффективен, чем сложный алгоритм небольших данных
Есть больше данных больше данных, тем лучше
Смешивание не пытается избежать, а стандартный способ
Рождение нового дизайна базы данных
Глава 3  лучше: не причинно -следственная связь, а корреляция
Знать“ что” этого достаточно, не нужно знать&LDQUO”.В эпоху больших данных нам не нужно знать причину этого явления, но позволить данным сами“ голос”.
Связанные объекты, ключ для прогнозирования
“ что”, вместо&LDQUO”
Изменить, начните с метода работы
Большие данные, изменить метод изучения человеческого исследования человека
Вторая часть  бизнес -изменения в эпоху больших данных
Глава 4   Данные: все доступно“ количественная оценка”
Основная мотивация разработки больших данных заключается в желании человеческого измерения, записей и анализа мира.Изменения информационных технологий можно увидеть повсюду, но в центре внимания изменений информационных технологий сегодня уделяется“T” (технический), не в“I” (информация).Теперь пришло время для нас“I&Rdquo;, я начал обращать внимание на саму информацию.
Данные, извлечение из наиболее маловероятного места
Данные, а не цифровизация
Количественное все, ядро данных
Когда текст становится данными
Когда ориентация становится данными
Когда связь становится данными
Данни данных всего
Глава 5  значение:“ бесконечный, неисчерпаемый” инновация данных
Данные похожи на магическую алмазную руду, которая все еще может быть предоставлена непрерывно, когда ее основное значение раскопано.Его реальная ценность похожа на айсберг, плавающий в океане. На первый взгляд, вы можете увидеть только угол айсберга, и большинство из них скрыты под поверхностью.
Инновации данных 1: повторное использование данных
Инновация данных 2: данные реорганизации
Инновации данных 3: расширяемые данные
Инновации данных 4: амортизация данных
Инновации данных 5: выхлопные данные
Инновации данных 6: открытые данные
Оценка данных
Глава 6  позиционирование персонажа: данные, технология и мышление трех -лега
Microsoft приобрела компании Big Data Farecast по цене 110 миллионов долларов, в то время как Google приобрела ITA предоставление данных Farecast в течение двух лет по цене 700 миллионов долларов США.  Программное обеспечение.Сегодня мы находимся в первые дни больших данных, и мышление и технологии являются наиболее ценными, но большая часть конечной ценности должна быть получена из самих данных.
Три основных композиции цепочки создания стоимости больших данных
Компания по управлению большими данными
Компания по технологиям больших данных
Компания и индивидуальное мышление с большими данными
Новые данные среднего дилера
Эксперты экспертов и рост ученых данных
Большие данные, определите конкурентоспособность предприятия
третья часть Изменение управления в эпоху больших данных
Первый7глава Риск: заставьте данные доминировать во всех скрытых проблемах
Мы всегда выставлены всегда&Ldquo; Третий глаз&Ниже: Amazon контролирует наши привычки к покупке, Google контролирует наши привычки к веб -просмотру, и Вейбо, кажется, знает все, не только подслушивание в наших сердцах“TA” и наша сеть социальных отношений.
все это&Ldquo; Третий глаз”
Наша конфиденциальность использовалась во второй раз
Прогнозирование и наказание не из -за того, что, а потому, что“”
Диктатура
Отказаться от дилеммы больших данных
Первый8глава Контроль: управление информацией об ответственности и свободе
Когда мир начинает в эпоху больших данных, общество также будет испытывать аналогичные движения коры.При изменении основных методов жизни человека и мышления большие данные уже давно продвигают реорганизацию стандартов управления информацией человека.Однако, в отличие от революции печати, у нас есть несколько веков, чтобы адаптироваться, и у нас может быть всего несколько лет.
Изменение управления1: Личная защита конфиденциальности, от личного разрешения до разрешения пользователей данных взять на себя ответственность
Изменение управления2: Личное делоVSПрогнозирующий анализ
Управление изменением 3: разбит черный ящик, рост программистов больших данных
Управление изменением 4: анти -дата -монопольный магнат
Морской узелязык Будущее, которое происходит
Большие данные - это не холодный мир, полный алгоритмов и машин, и роль людей не может быть полностью заменена.Большие данные не являются окончательным ответом, но эталонный ответ является временным, и лучшие методы и ответы все еще в ближайшем будущем.
Большие данные, изменить бизнес
Большие данные не только изменили область общественного здравоохранения, но и вся бизнес -область была пересмотрена из -за больших данных.Покупка билета на самолет - хороший пример.
В 2003 году Орецтиони готовился взять самолет из Сиэтла в Лос -Анджелес, чтобы посетить свадьбу своего брата.Он знал, что чем раньше билет воздуха, дешевле, поэтому он забронировал воздушный билет в Лос -Анджелес в Интернете за несколько месяцев до этого великого дня.На самолете,
Эзиони с любопытством спросил пассажиров рядом с местом, сколько денег купить билет.Он узнал, что, хотя билет человека был позже, чем он купил, проезд был намного дешевле его, и он был очень зол.Поэтому он спросил нескольких других пассажиров и обнаружил, что билеты на всех, купленные, были на самом деле дешевле его.Для большинства людей это чувство того, что его сбивают с бамбука, может исчезнуть с ними от выхода из самолета.Тем не менее, Ezoi является одним из самых известных компьютерных экспертов в Соединенных Штатах. Поскольку он был главой проекта искусственного интеллекта Университета Вашингтонского университета, он основал многие компании крупных данных, которые, кажется, очень типичны сегодня. это время предлагает“ большие данные” эта концепция.
В 1994 году Ezio помог создать самый ранний интернет -поисковый метакравлер, который впоследствии был приобретен Infospace.Он соучредил первый крупный специфический для ценой веб -сайт, а затем продал его, чтобы возбудить.Clear Forest, компания, которая раскопала информацию из текста, была приобретена Reuters.По его словам, мир представляет собой серию проблем с большими данными, и он думает, что у него есть способность решать эти проблемы.Как бакалавриат первой компьютерной науки Гарвардского университета, он был привержено решению этих проблем с момента окончания 1986 года.
После того, как самолет приземлился, Ezio был определен, чтобы помочь людям разработать систему, чтобы предположить, была ли цена билета на текущей веб -странице разумной.Как продукт, цена каждого места на одном самолете не должна отличаться.Но на самом деле, цена сильно отличается, и причина единственной причины заключается в том, что только сама авиакомпания знает это.
Эзионн сказал, что ему не нужно разблокировать тайну разницы в ценах на билеты.Что он хочет сделать, так это предсказать, что нынешняя цена на воздушное билет будет расти или снизиться в будущем.Эта идея возможна, но она не так просто работать.Эта система должна проанализировать цену продажи всех конкретных билетов на маршрут и определить взаимосвязь между тарифом и количеством дней заранее.
Если средняя цена билета снижается, система поможет пользователям сделать мудрый выбор для покупки билетов позже.И наоборот, если средняя цена билета растет, система напомнит пользователям немедленно покупать билет.Другими словами, это улучшенная версия системы прогнозирования информации, разработанной Ezioni, за 9000 метров.Это действительно огромный проект по информатике.Тем не менее, этот проект возможен.В результате Эцио начал начинать проект.Эзион основал систему прогнозирования, которая помогла виртуальным пассажирам сэкономить много денег.Эта система прогнозирования основана на 12 000 образцов цены, полученных в результате колебаний цен в течение 41 дня, и эта информация собирается с туристического веб -сайта.Эта система прогнозирования не объясняет причину и может только предположить, что произойдет.Другими словами, он не знает, какие факторы привели к колебаниям цен на воздушные билеты.Сокращение билета связано со многими непроданными местами, сезонными причинами или так называемыми субботними вечером без выхода. Это не знает.Эта система знает только использование данных с других рейсов для прогнозирования тенденции будущих цен на билеты.“ купить или нет, это проблема.” erii подумал.Он дал этому исследовательскому проекту очень подходящее название, называемое&Ldquo; Гамлет”.
Этот небольшой проект постепенно превратился в компанию Science и Technology Startup, которая была поддержана венчурными фондами, названным Farecast.Прогнозируя тенденцию цен на воздушные билеты и увеличение диапазона, инструменты прогнозирования FaleCast могут помочь потребителям воспользоваться лучшим временем для покупки, и до этого никакие другие веб -сайты не могут позволить потребителям получить эту информацию.
Чтобы обеспечить собственную прозрачность, эта система будет отмечать достоверность тенденции цен на билеты для потребителей для справки.Работа системы требует огромной поддержки данных.Чтобы повысить точность прогноза, Ezoi нашел базу данных бронирования билетов в отраслевых билетов.С помощью этой базы данных, когда система прогнозируется, результаты прогнозирования могут быть получены на основе комплексных записей о проезде каждого места в каждом самолете в каждом самолете в американской промышленности коммерческой авиации.Сегодня FaleCast уже имеет удивительные записи данных о полете в 2000 миллиардов.Используя этот метод, Farecast экономит потребителей много денег.
Браунные волосы, зубастая улыбка и без злых лиц, это Оран Эриони.Кажется, он не человек, который вообще потеряет миллионы потенциальных доходов в авиационной промышленности вообще.Но на самом деле его глаза длиннее.В 2008 году Ezio планировал применить эту технологию в другие области, такие как бронирование отелей и второй покупку автомобилей.Пока продукты в этих областях не сильно отличаются, существуют большие цены и одновременно большие объемы доступных данных, и эта технология может быть применена.Но прежде чем он понял план, Microsoft нашла его и приобрела Farecast за 110 миллионов долларов.Затем эта система интегрирована в поисковую систему.
К 2012 году система Farecast использовала почти 100 000
100 миллионов ценных записей, чтобы помочь прогнозировать тарифы на внутренних рейсах.
Понимание больших данных
Точность прогнозирования платы за проезд в FARECAST достигает 75 %,
Пассажиры, использующие инструменты для прогнозирования проезда Farecast для покупки билетов на воздушные билеты,
Средний билет может сэкономить 50 долларов.
Falecast - это микрокосм компаний с большими данными, и он также представляет тенденцию развития мира сегодня.Пять или десять лет назад Олезори не мог создать такую компанию.Он сказал:“ это невозможно.&Rdquo; В то время возможности компьютерной обработки и вместимость, которые он нуждался, были слишком дорогими!Хотя технологические прорывы являются основными причинами, которые могут произойти, существуют некоторые тонкие и важные изменения, которые происходят, особенно концепции людей о том, как использовать данные.
……
«Возраст больших данных» является прецедентом для изучения иностранных систем больших данных. Автор этой книги Victor Mills Schionberg известен как&Ldquo; Big Data Business Application Первое лицо&Rdquo ;, имеет опыт во многих преподавании интернет -исследований в Гарвардском университете, Оксфордском университете, Йельском университете и Сингапурском национальном университете. Еще в 2010 году он выпустил 14 страниц заявок на большие данные в «экономисте» еще в 2010 году.
В этой книге Виторженберг отметил, что информационный шторм, принесенный большими данными, меняет нашу жизнь, работу и мышление, Big Data открыла крупную эпоху трансформацию и использует три части для обсуждения изменений мышления данных, бизнес -изменений и изменений в управлении.
Самым пониманием Виктора является то, что он четко заявляет, что самые большие изменения в эпохе больших данных - отказаться от жажды причинно -следственных связей и заменить проблемы заботы.Другими словами“ что”, не нужно знать&LDQUO”.Это подрывало человеческое мышление на протяжении тысячелетий и выдвигало новые проблемы для человеческого познания и способа общения с миром.
Эта книга рассматривает ядро больших данных для прогнозирования.Большие данные создадут беспрецедентные количественные аспекты для человеческой жизни.Большие данные стали источником новых изобретений и новых сервисов, и все больше изменений готовы к работе.В книге показаны наиболее ценные приложения для Google, Microsoft, Amazon, IBM, Apple, Facebook, Twitter, Visa и других пионеров больших данных.
Виктор Майер-Снбергер
“ пророк с большим веком данных&Rdquo; он является техническим авторитетом более чем десяти лет посвящения исследованиям в области данных. Он является одним из самых ранних ученых, которые увидели тенденцию развития больших данных в эпоху больших данных. Он также является одним из самых уважаемых авторитетные представители.Он последовательно преподавал несколько самых известных интернет -исследовательских институтов в мире.В настоящее время он является профессором управления интернет -управлением и надзором и надзором Оксфордского университета. Раньше он был главой проекта по надзору за информацией и научных исследований Кеннеди Гарвардского университета, лица, отвечающего за проект по надзору за сетевым надзором в штате Гарвард. Исследование; директор.Он также является приглашенным профессором Йельского университета, Чикагского университета, Университета Вирджинии, Университета Святого Диего и Венского университета.
Его академические достижения великолепны. Более сотней статей были опубликованы в известных академических журналах, таких как «наука» и «природа». Специальные комментаторы многих издательских агентств.
Он является авторитетом и консультантом, которым доверяли многие компании, обреченные в мире.Его консалтинговые клиенты включают в себя ведущие глобальные компании, такие как Microsoft, Hewlett -Packard и IBM; и он занимал должность президента и генерального директора двух компаний -разработчиков программного обеспечения уже в 1986 и 1995 годах. Лучшие программные продукты.В 1991 году он занял место в пятерке лучших австрийских программных предпринимателей и был назван ежегодной цифрой года в Сарусбурге, Австрия, в 2000 году.
Он также является аналитической политикой многих учреждений и национального правительства высокого уровня.Он всегда сосредоточился на исследованиях информационной безопасности и информационной политики и стратегий. Он является одним из экспертов ЕС и консультантом по важным учреждениям, таким как Всемирный экономический форум и Фонд планирования Маршалла. Разработка и стратегическая планировка последовательно служили старшими. Чиновники Министерства торговли Сингапура, высшее руководство Министерства обороны Брунея, высшее руководство Министерства торговли Кувейта и высшие консультанты по правительству Ближнего Востока.
Кеннет Кукер
Редактор данных "Economist", который работал в Wall Street Journal (Asian Edition) и «Международные пионерские конусы».Он является членом Ассоциации иностранных отношений США, одной из регулярных бизнес -и технических критиков CNN, BBC и NPR.