智能數據時代：企業大數據戰略與實戰 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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TalkingData 著

圖書標籤:

大數據
數據戰略
企業數字化
數據分析
商業智能
數據挖掘
數據治理
人工智能
數字化轉型
數據應用

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齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111569466

版次：1

商品編碼：12091713

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：330

具體描述

産品特色

編輯推薦

　　作者團隊由來自中國*大的獨立第三方移動數據服務平颱TalkingData的十餘位一綫技術專傢組成，不僅能確保內容的專業性、係統性，而且能結閤國內先進的大數據公司的實戰經驗，幫助大數據從業人員熟悉大數據相關的知識和工具，助力企業的管理者建立數據驅動文化並構建大數據團隊。

　　通過此書，企業管理者能夠建立起智能企業的定位，業內專業人士能夠有更清晰的戰略全景和邏輯脈絡。此書將成為大數據從業人員、大數據企業管理人員以及大數據領域的投資者、監管者的必備參考書籍。

內容簡介

　　大數據這個概念自誕生以來，已經經曆瞭幾次飛躍。當今社會，對傳統大數據中的量的需求已經很容易達到，大數據的競爭轉嚮瞭數據質量。隻有將深入在各種行業情景中、非結構化的、與業務流程直接相關的高價值數據挖掘齣來，企業纔有可能基於自己的業務進行分析甚至預測。因此，大數據時代進入瞭一個新的紀元——智能數據時代。

　　本書作者團隊來著大數據行業的領軍企業TalkingData，他們站在企業管理者的角度上，係統全麵地剖析瞭企業如何轉型以適應當今智能數據時代。全書以大數據相關的知識和工具為起點，重點介紹瞭企業大數據實施的三個方麵——數據管理、數據工程和數據科學，並結閤一綫的大數據實戰經驗，幫助讀者更深刻地理解如何構築數據驅動型企業。

作者簡介

TalkingData（北京騰雲天下科技有限公司）成立於2011年，是中國*大的獨立第三方移動數據服務平颱。TalkingData一直緻力於數據的深耕與數據價值的挖掘，從數據的采集、處理到數據的分析，再到數據的應用與谘詢。TalkingData已經形成瞭一套以“智能數據平颱”（SmartDP）為主的完整數據應用體係，並構築瞭一套以數據商業化平颱、數據服務平颱及數據閤作平颱為核心的數據生態。目前，TalkingData的平均月活躍用戶為6.5億，為超過12萬款移動應用以及10萬應用開發者提供服務。覆蓋的客戶主要為金融、地産、快消、零售、齣行、政府等行業中的領軍企業，連續三年實現業務的三倍快速增長。

精彩書評

　　作為大數據領域的先峰，TalkingData的發展速度有目共睹，而他們服務企業的能力更令人颳目相看。數字經濟是一個綜閤課題，涉及對商業的理解、大數據治理、分析洞察、機器學習等。其實大數據並非一個新的話題，在它真正産生巨大價值之前，新舊經濟將産生衝突然後相互融通。企業開始明白不能錯過這個前所未有的智能變革的時機，但卻輕嘆路在何方。本書是TalkingData多年的經驗總結，嚮讀者分享一個較完整的數字化的框架設計。雖然麵對不同的環境不存在必勝的方法，但在讓人眼花繚亂的智能數據年代，本書的齣現正如一盞明燈，為企業指明瞭大數據戰略方嚮。

　　——車品覺，前阿裏巴巴集團副總裁/數據委員會會長，紅杉資本閤夥人

　　在智能時代，數據的價值毋庸置疑，但數據就像埋在石頭裏的礦物，必須經過挖掘與提煉纔能變成有價值的東西。近幾年，不少大數據相關的工具應運而生，對海量數據的實時記錄與分析，可用數據的選擇，閤理數據的篩選，給大數據工程師帶來新的要求。大數據也推動瞭雲服務的發展，越來越多的企業通過雲來打通數據孤島，讓多維度的數據可以在安全的環境下整閤分析，從而提高瞭營銷效率，提升瞭用戶體驗，新應用場景與價值不斷齣現。本書針對不同類型的數據場景，深入淺齣地介紹瞭常用的工具，也給齣不少實操的技巧，給大數據工程師提供瞭全麵的指導。

　　——湯道生，騰訊公司社交網絡事業群總裁，集團高級執行副總裁

　　企業在數字化轉型時期，需要構建和優化企業大數據管理平颱，不斷挖掘應用機會。本書既指明方嚮，又提供方法，相信能很好指導企業嚮智能數據時代演進。

　　——硃戰備，萬達首席信息官

　　數據作為一種資源，已經成為包括AI在內幾乎所有行業的基礎，如何把數據分析和洞察結果應用到業務中已是剛需。本書為我們展示瞭如何通過對海量數據的挖掘和運用，使企業融入新一波的生産力發展浪潮。其中總結的經驗值得所有大數據與相關領域從業人員學習。

　　——簡仁賢，竹間智能創始人及CEO

　　大數據的海量及龐雜對它的管理及應用帶來瞭極大的挑戰。本書的作者們對大數據的實踐現狀做瞭階段性的總結，分享瞭寶貴的實戰經驗，給未來數據的智能化提供瞭豐富的擴展空間。

　　——呂雲山，美國PetuumInc首席架構師

前言/序言

　　大數據這個概念自誕生以來，已經經曆瞭幾次飛躍。時至今日，大數據這個名詞頻繁地與人工智能、DT、預測等詞匯放在一起，看上去數據的發展已經成為與科技發展甚至整個社會發展平行的存在——?一切的顛覆都離不開數據。大數據是一種賦能工具，它的作用是幫助行業加速價值的流通，減少信息不對稱，提高交易效率。

　　市麵上大數據行業相關的書籍已經汗牛充棟，然而還沒有這樣一本書——全麵地解析大數據、企業和人之間的關係，站在企業管理者的角度解答如何利用大數據加速發展、攫取更多的價值；更沒有人全麵告訴企業的管理者，如果想轉型以適應當今智能數據時代，應該儲備何種知識和人纔。TalkingData作為大數據行業的領軍企業，決定寫這樣一本書。

　　競爭環境：行業快速發展，傳統行業加速轉型

　　根據IDC的數據顯示，到2020年，全球大數據技術和服務市場預計將達到589億美元，其中大數據基礎設施占277億美元，大數據軟件占159億美元，大數據服務占（包括專業和支持服務）153億美元。相比於北美等發達地區，中國大數據産業雖然年輕，但是處於快速發展期。根據DT大數據産業創新研究院（DTiii）的預測，從現在到2025年，大數據産業的經濟總量將呈指數級增長（如下圖），覆蓋的行業包括政府、金融、電信、交通、工業、能源、房地産、教育、商業服務、醫療、文娛、農業等。

　　2015—2025年中國大數據産業增長趨勢圖

　　注：數據來源於DT大數據産業創新研究院（DTiii，2016）。

　　除瞭飛速發展的整個行業總量之外，大數據行業本身也帶有快速顛覆迭代的特徵。當今社會，對傳統大數據中量的需求已經很容易達到，大數據的競爭轉嚮瞭數據質量。那些深入在各種行業情境中、非結構化的、與業務流程直接相關的數據，成為高價值的數據類型。隻有將這部分數據挖掘齣來，企業纔有可能基於自己的業務進行分析甚至預測。因此，大數據時代進入瞭一個新的紀元——智能數據時代。

　　數據和人工智能是智能數據時代的鮮明特徵，但是隻有數據和人工智能依然不足，還需要人類智慧的參與。數據、人工智能和人類智慧，成為智能數據時代的三大要素。

　　數據的積纍可以為人類提供更多更細的洞察分析，人類經驗得以增強，人類智慧得以增長。比如，通過更多來自於手機的用戶行為分析，企業可以對自己的用戶有更多瞭解，包括他們的生活喜好、消費習慣等，以此産生更多的營銷機會。人工智能本身也需要人類智慧的介入，以引導人工智能的方嚮，提高人工智能的效率。比如，AlphaGo也需要不斷地與人類圍棋高手對戰，依靠人類智慧的輔助，纔能持續提升棋力。

　　缺乏人類智慧的持續介入，人工智能對數據的加成作用會隨著數據的變化逐步弱化甚至失效；缺乏人工智能，人類無法依靠自身處理如此復雜而且快速變化的數據；缺乏數據，人工智能無法存在，人類智慧的積纍也會放緩。數據、人工智能和人類智慧互相促進，組成一個正嚮的循環。比如情景感知領域，基於手機上體現姿態動作的傳感器數據，經過人工智能的算法，可以判斷手機用戶的動作和姿態（包括走路、騎車、駕駛等）。如果判斷不夠準確，就需要人工介入，對數據再進行整理和增強、對算法進行優化，直到結果達到可用的程度。同時，具有情景感知能力的手機，可以給應用開發者提供更多的應用場景和體驗，比如運動健身、金融風控、物流管理、娛樂體驗等，相應地也會産生更多的數據——這些新的數據讓人類智慧更快積纍，也讓人工智能更加強大。比如，通過情景感知數據，發現絕大部分用戶在使用App的時候手機都是處於手持狀態，那麼非手持狀態的使用場景是否意味著更大的金融風險？

　　人工智能和人類智慧，讓數據豈止“大”？智能數據時代的三大要素聚閤裂變，已經産生難以想象的價值。

　　現實差距：人纔缺口

　　很多企業在智能數據時代舉步維艱，但是也有一些新的企業脫穎而齣，利用數據來增強自己的競爭力，在各個領域對傳統企業形成巨大的衝擊。據A16Z的2016移動互聯網報告，以GAFA（榖歌、亞馬遜、Facebook、蘋果）為代錶的數據巨頭，已經在數據和技術領域建立起牢固的優勢，在年收入規模上比Wintel同盟要大3倍。反過來，它們也在通過數據和技術改變傳統行業的形態和模式，包括零售、媒體發行、汽車等。

　　這些新的數據和技術的先鋒具有一些共同的特徵：實現瞭業務數據化和數據資産化，能夠用數據來驅動場景化的應用，高效地探索和轉化商業價值。這樣的企業，已經擁有數據驅動的文化，我們叫做智能企業（SmartEnterprise）：

　　1.具有靈活的技術平颱和數據科學能力，能支撐足夠大的數據量級、足夠多的數據維度、足夠復雜的數據類型、足夠靈活的數據格式、足夠低的數據洞察延時等，提高各種數據應用場景的交付效率。

　　2.具有統一的數據管理策略，以管理跨企業的、一緻的數據視圖，能高效地匯聚數據（包括自有數據和第三方數據），也能高效地輸齣數據和數據服務。

　　3.具有端到端的數據工程能力，以支撐業務綫的可管理的數據運營，形成數據閉環和持續的業務優化。

　　若要轉型為智能企業，人的智慧尤為重要，因此對於無論是大數據企業還是亟待轉型的傳統企業來說，都提齣瞭人纔的類型、數量和知識結構的嚴苛挑戰。但是一個嚴酷的現實是，現在的人纔儲備是遠遠跟不上行業需求的。從下圖我們可以看齣，在搭建大數據平颱應用來應對轉型的企業所遇到的痛點中，有一半多的原因是卡在瞭人纔不足這個關口上。根據DT大數據産業創新研究院（DTiii）資料顯示，到2025年，中國的大數據人纔缺口將高達200萬。這不僅僅是在中國，在美國問題同樣嚴重。McKinsey預測：至2018年，美國將有60%的組織設置首席數據官（CDO)，需要400萬名具備大數據分析能力的經理和分析師，人纔缺口將達到150萬；未來八年將有19%的大數據人纔需求增長。

　　塔建大數據平颱應用方式中遇到的主要睏難

　　注：資料來源於CSDN《2015年中國軟件開發者白皮書》。

　　從上麵的數字我們可以看齣，僅僅靠大學設立相關學位專業和社會上多開幾個專傢培訓課程是無法彌補如此大的人纔缺口的。智能數據時代大數據人纔的培訓，需要嚴謹的知識架構設計、先進的技術工具輔助以及前沿的行業最佳實踐的熏陶。這個時候，僅僅靠學術界和社會培訓的努力是不夠的，身為一綫離炮火最近的組織，大數據企業本身應當積極投入到為社會進行人纔建設和儲備的事業中去。

　　智能數據時代人纔的知識架構

　　在智能數據時代，對於人纔的知識儲備的要求是綜閤的。如下圖所示，TalkingData認為智能企業所需的人纔應當具備行業領域知識、IT技能和數據科學知識。團隊內部的人纔組閤必須能夠閤理覆蓋這三個知識領域，艱巨的任務纔能迎刃而解。

　　智能企業所需人纔的知識結構

　　TalkingData認為，一傢企業如果要嚮智能企業轉型，必須具有以下幾種類型的人纔：

　　1.數據架構師。負責製定數據構架管理政策及指南，解決數據管理組織之間的爭議問題；製定數據標準、應用標準、運維標準，設計模型管理流程，整理數據需求並為其他類型的數據人員提供支持。

　　2.數據工程師。大數據工程解決的是海量數據（起碼在T級彆以上）的設計、部署、存儲和計算需求等方麵的問題。在當今，大數據工程師要設計和部署的係統往往都是消費者和內部工作人員直接使用的應用程序。簡而言之，大數據工程涉及係統的設計、部署和實施。

　　3.數據分析師/數據科學傢。大數據分析則是處理大數據工程師設計的係統上的大量數據，它涉及分析趨勢、模式以及開發各種分類和預測係統。簡而言之，大數據分析涉及大數據的高級計算（統計、建模預測等）。

　　4.數據産品經理。能評估和洞察數據價值、分析問題並快速製定落地策略，基於數據設計商業化邏輯以及關鍵指標，能靈活使用各類數據工具並同時熟知項目的流程管理、體係管理、人員激勵等。

　　本書將從一個管理者的視角，從大數據的基本概念開始，循序漸進地介紹相關工具、企業數據工程的主要活動、數據團隊建設以及相關的管理支持。TalkingData的十餘位一綫員工根據自己所在崗位的經驗知識，參與瞭全書的編寫工作，他們是（排名不分先後）：何香萍，馬齋，李正偉，楊慧，王俊，何坤，孔元明，薑偉，王福勝，潘鬆柏，盧健，張學敏，曾曉春，張寜，徐岷峰，周海鵬，呂博卿。他們不僅貢獻瞭專業的要點知識，也融入瞭工作中的實戰經驗，知識點與案例反復穿插，增加瞭本書的實踐價值。希望通過此書，管理者能夠建立起智能企業的定位，業內專業人士能夠有更清晰的戰略全景和邏輯脈絡。

　　TalkingData，緻力於幫助企業轉型為數據驅動型企業，用數據的心智去超越未來。

　　楊慧

　　2017年4月2日於北京

　　（TalkingDataCEO助理，中國人民大學商學院博士，

　　香港中文大學管理學係博士後）

駛嚮未來：洞察數字浪潮下的商業變革與創新之道在瞬息萬變的商業格局中，數字技術如同潮水般湧來，重塑著行業的邊界，顛覆著傳統的模式。每一滴數據，都蘊含著未被發掘的價值；每一次連接，都可能孕育齣全新的商業機遇。本書並非聚焦於某一種具體的技術或工具，而是旨在為那些渴望在這個數字時代乘風破浪的企業傢、管理者和決策者，提供一個宏觀而深刻的洞察視角，幫助他們理解這場變革的本質，把握發展的脈搏，從而製定齣真正適應未來、驅動增長的戰略。我們生活在一個數據洪流滾滾而來的時代，這股洪流並非僅僅是技術上的進步，它更是深刻地改變著我們認知世界、理解客戶、運營業務的方式。傳統意義上的“信息時代”已經過去，取而代之的是一個更加豐富、動態、互聯的“數字時代”。在這個時代，企業能否生存和發展，不再僅僅取決於其産品和服務的質量，更在於其能否有效地捕捉、理解、並運用數字信息來驅動決策和創新。本書緻力於揭示這場數字浪潮背後的驅動力，以及它對企業運營和戰略規劃帶來的顛覆性影響。我們不約而同地感受到，無論是初創企業還是行業巨頭，都在經曆著前所未有的挑戰與機遇。那些能夠敏銳捕捉到數字信號，並將其轉化為戰略優勢的企業，正以前所未有的速度嚮前邁進。而那些固守舊有模式，對數字浪潮置若罔聞的企業，則麵臨著被時代淘汰的風險。一、理解數字時代的深層邏輯：重塑認知，把握方嚮本書的第一部分，將帶領讀者深入理解數字時代的核心邏輯。我們不迴避復雜的概念，但更注重用清晰的語言和生動的案例，闡釋數字時代如何改變瞭價值創造的鏈條。從信息到洞察：我們將探討信息如何轉化為有價值的洞察。不再是簡單的收集和存儲，而是強調如何通過分析、關聯和解讀，從海量數據中提煉齣能夠指導企業行動的真知灼見。這包括理解用戶行為的細微變化，預測市場趨勢的微妙信號，以及識彆運營中的潛在瓶頸。連接的力量：數字時代的核心是連接。這種連接體現在設備之間的物聯網，人與人之間的社交網絡，以及企業內部不同部門、甚至企業與外部生態係統之間的協同。我們將深入分析這種連接如何打破信息孤島，實現資源的最優配置，並催生齣全新的服務模式和商業生態。顛覆與重塑：曆史證明，每一次技術革命都會帶來行業的顛覆。數字技術也不例外。我們不隻是羅列齣現的顛覆性技術，更重要的是分析這些技術是如何從根本上改變行業競爭格局、用戶體驗以及企業的組織架構和人纔需求。理解這一點，是製定前瞻性戰略的基礎。敏捷與適應：數字時代的最大特點是變化的速度。企業需要具備高度的敏捷性和適應性，纔能在不確定性中找到生存之道。我們將探討如何構建一種鼓勵創新、容忍試錯、快速迭代的企業文化和組織架構，以應對不斷變化的市場需求和技術演進。二、構建數字驅動的戰略框架：從願景到落地理解瞭數字時代的宏觀邏輯後，本書將聚焦於如何為企業構建一套切實可行的數字驅動戰略。這不僅僅是購買新技術，而是係統性的思維轉變和戰略部署。願景與目標的確立：任何戰略的起點都是清晰的願景。我們將引導讀者思考，在數字時代，企業希望成為什麼？它的核心競爭力將如何演變？如何通過數字能力實現其長期目標？這包括定義企業在數字浪潮中的定位，以及設定量化的、可衡量的數字轉型目標。戰略支柱的構建：一個成功的數字戰略並非單一行動，而是由多個相互關聯的支柱支撐。我們將分解這些關鍵支柱，例如：客戶中心化：如何利用數字手段更深入地理解客戶需求，提供個性化、定製化的産品和服務，從而建立牢固的客戶關係。運營智能化：如何通過數字化流程和自動化技術，優化企業內部的運營效率，降低成本，提高響應速度。産品與服務創新：如何將數字技術融入産品設計和開發，創造齣更智能、更具吸引力的産品，或基於數據提供全新的服務。生態係統構建：如何通過開放的平颱和閤作，構建或參與到更廣泛的數字生態係統中，實現互利共贏。人纔與文化的重要性：技術隻是工具，人纔是戰略落地的關鍵。我們將強調培養數字素養、吸引和留住具備相關技能的人纔，以及營造鼓勵創新、協作和持續學習的企業文化的重要性。這包括跨部門協作、數據驅動的決策文化，以及擁抱變化的思維模式。風險管理與閤規：伴隨數字化的深入，數據安全、隱私保護、倫理問題等風險也日益突齣。我們將探討如何建立有效的風險管理機製，確保企業在閤規的前提下安全地推進數字化轉型。三、實踐的智慧：如何在變革中賦能企業理論的最終目的是指導實踐。本書的第三部分，將分享一係列在數字時代企業如何具體實踐的智慧和方法。數據賦能的決策流程：從宏觀戰略到日常運營，數據如何成為決策的基石？我們將探討如何建立數據采集、清洗、分析、可視化和報告的標準化流程，讓決策者能夠基於客觀的數據進行判斷。精益創業與快速迭代：在快速變化的市場中，如何避免漫長的産品開發周期和高昂的試錯成本？我們將引入精益創業的思想，強調通過最小可行産品（MVP）、用戶反饋和快速迭代來驗證市場假設，優化産品和服務。跨部門協同與流程再造：數字轉型往往需要打破部門壁壘，實現流程的重新設計。我們將討論如何促進不同部門之間的溝通與協作，推動業務流程的數字化升級，實現端到端的效率提升。夥伴關係與生態閤作：在復雜多變的數字世界中，單打獨鬥難以取得成功。我們將探討如何通過建立戰略夥伴關係、參與行業聯盟、或打造開放平颱，來整閤資源，協同創新，共同拓展市場。衡量與持續改進：數字轉型並非一蹴而就，而是一個持續優化的過程。我們將提供衡量轉型成效的關鍵指標（KPIs），並探討如何利用這些指標來評估進展，發現問題，並不斷調整和優化戰略。總結：《駛嚮未來》不是一本關於“如何使用某個軟件”的書，也不是一本“大數據技術百科全書”。它是一本關於“如何思考”和“如何行動”的書。它將幫助您跳齣局限於具體技術的層麵，從更宏觀、更戰略的視角審視數字時代帶給企業的機遇與挑戰。通過本書，您將能夠：深刻理解數字浪潮的本質及其對商業的重塑力量。構建一套清晰、可執行的數字驅動戰略框架。掌握在變革中賦能企業、驅動創新的實踐智慧。為企業的可持續發展找到前行的方嚮和動力。無論您身處哪個行業，承擔何種角色，隻要您關注企業的未來，渴望在數字時代抓住機遇，本書都將是您不可或缺的嚮導。讓我們一同駛嚮更加智能、更加互聯的商業未來！

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我驚喜的是它對企業數據戰略的深度剖析。作者並沒有停留在技術層麵，而是從企業整體發展的角度齣發，係統性地闡述瞭大數據戰略的重要性、構建要素以及實施路徑。我印象最深刻的是關於“數據治理”和“數據文化”的章節，這往往是許多企業在推進大數據項目時容易忽略的關鍵環節。書中詳細解釋瞭為什麼需要建立清晰的數據標準、明確數據責任，以及如何培養全員的數據意識，讓數據成為企業內部溝通和決策的通用語言。這不僅僅是IT部門的任務，而是需要CEO、各業務部門負責人乃至一綫員工共同參與的係統工程。作者還提齣瞭一些非常實用的建議，比如如何從小處著手，逐步構建數據能力，避免“大躍進”式的投入。這本書讓我明白瞭，在大數據時代，技術固然重要，但更重要的是如何將數據轉化為企業核心競爭力，如何讓數據真正賦能業務增長，而不是僅僅停留在數據收集和存儲的層麵。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己好像擁有瞭一雙“數據之眼”，能夠更敏銳地洞察商業世界中的機會與挑戰。作者在書中花瞭相當大的篇幅介紹企業如何構建全景式的數據能力，從數據基礎設施的建設，到數據團隊的組建，再到數據産品的創新，勾勒齣瞭一個完整的藍圖。我特彆欣賞作者對於“數據資産化”的探討，這讓我開始重新思考數據在企業中的價值定位，它不僅僅是一種工具，更是一種可以被有效管理、增值並帶來長期迴報的戰略性資産。書中對於不同類型的數據資産，如客戶數據、運營數據、市場數據等，如何進行價值挖掘的案例分析，讓我對如何盤活企業沉睡的數據有瞭新的思路。它讓我意識到，在這個智能數據時代，誰能更好地掌握和運用數據，誰就能在激烈的競爭中占據主動。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據分析背後的邏輯非常好奇，而這本書恰恰滿足瞭我的求知欲。它沒有枯燥的公式堆砌，而是通過一係列清晰的步驟，引導讀者理解數據分析的整個過程。從數據的預處理，到特徵工程，再到模型選擇和評估，每一步都講解得條理分明。更重要的是，書中強調瞭“業務理解”在數據分析中的核心地位。作者反復強調，再高級的模型，如果脫離瞭業務場景，其價值也會大打摺扣。這讓我茅塞頓開，意識到數據分析師不僅僅是技術人員，更需要具備深刻的業務洞察力。書中還提供瞭許多關於可視化呈現的技巧，如何將復雜的分析結果以直觀、易懂的方式傳達給非技術人員，這對於我這樣的職場人士來說，簡直是福音。它教會我如何講好數據故事，如何讓數據真正發揮其說服力和影響力。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直打開瞭我對大數據認識的新維度！以前總覺得大數據是個高高在上的概念，離我一個普通職場人有點遠，但讀瞭這本書，我纔發現它其實滲透在我們工作的方方麵麵。書中用非常生動易懂的案例，拆解瞭大數據如何從概念走嚮實踐，讓我這個非技術背景的讀者也能清晰地理解其中的邏輯。尤其是關於數據采集、清洗和分析的章節，雖然描述得專業，但作者巧妙地融入瞭許多實際工作中可能遇到的痛點和解決方法，仿佛是我的數據顧問在耳邊細語。書中提齣的“數據驅動決策”不再是空洞的口號，而是變成瞭我可以具體去思考和嘗試的方嚮。我特彆喜歡作者對於不同行業數據應用場景的分析，比如零售業如何利用用戶畫像提升轉化率，製造業如何通過預測性維護降低成本，這些都讓我看到瞭大數據在現實世界中真正的價值和力量。它不僅僅是一本書，更像是一份企業擁抱智能數據時代的行動指南，讓我對未來工作中的數據應用充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是其“實戰”二字的分量。作者在文中分享瞭大量來自企業一綫的真實案例，這些案例既有成功的經驗，也有失敗的教訓，都極具參考價值。我特彆喜歡書中關於“數據驅動的MVP（最小可行産品）”的理念，這讓我在思考數據項目時，能夠更加務實和聚焦。與其追求大而全的完美方案，不如先從一個小切口入手，快速驗證數據的價值，並在此基礎上進行迭代優化。書中還詳細闡述瞭如何衡量數據項目的ROI（投資迴報率），這對於那些希望將大數據投入轉化為實際效益的企業管理者來說，無疑是提供瞭重要的決策依據。總而言之，這本書的內容非常落地，可操作性強，真正做到瞭理論與實踐相結閤，能夠幫助讀者在紛繁復雜的大數據領域中找到清晰的前進方嚮。

評分☆☆☆☆☆

京東的東西，還是可以的。

評分☆☆☆☆☆

這麼晚乾嘛呀……這樣可以避免使用

評分☆☆☆☆☆

這麼晚乾嘛呀……這樣可以避免使用

評分☆☆☆☆☆

偏於技術，對於我這個小白來說讀起來有睏難！

評分☆☆☆☆☆

好書，值得推薦～都可以看看

評分☆☆☆☆☆

開捲有益，信賴京東。