大數(shù)據(jù)與商業(yè)分析

第1章 通過大數(shù)據(jù)管理企業(yè)
1.1 引言
1.2 挑戰(zhàn)
1.3 正在發(fā)生的現(xiàn)象
1.4 社交網(wǎng)絡(luò)
1.5 個性化服務(wù)和社群
1.6 科技驅(qū)動和商業(yè)分析
1.7 從數(shù)字到大數(shù)據(jù)
1.7.1 我們是如何走到這一步的？
1.7.2 為什么它如此重要？
1.7.3 科技的升級換代如何滿足需求？
1.8 重新定義組織結(jié)構(gòu)
1.8.1 關(guān)于重新定義
1.8.2 一些挑戰(zhàn)
1.8.3 一些機遇
1.8.4 重塑的機會
1.9 為大數(shù)據(jù)時代做好準備
1.9.1 科學、技術(shù)、工程和數(shù)學
1.10 一些建議
1.11 參考文獻
第2章 杰克和大數(shù)據(jù)豆莖：利用充滿潛力的市場商機
2.1 你認識杰克嗎？
2.2 來自大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)
2.3 當老問題遇上新問題
2.4 五個驅(qū)動力
2.4.1 全局視角
2.4.2 由內(nèi)及外
2.4.3 由外及內(nèi)
2.4.4 兼容并蓄
2.4.5 建立互信
2.5 收獲與回報
2.5.1 增加15%～30%的市場投資回報率
2.5.2 提升10%～15%的客戶毛利潤
2.5.3 改善5%～7%的定價
2.6 什么才是你通往成功的豆莖？
第3章 大數(shù)據(jù)商務(wù)分析前沿：網(wǎng)絡(luò)市場中的模式和案例
3.1 簡介
3.2 大數(shù)據(jù)分析
3.2.1 計算機擅長的工作
3.2.2 計算機不是萬能的
3.2.3 傳統(tǒng)商務(wù)智能和大數(shù)據(jù)
3.2.4 模型必須由人來設(shè)計
3.2.5 模型也需要測量
3.2.6 數(shù)據(jù)越大，模型越好
3.2.7 大數(shù)據(jù)和Hadoop
3.3 網(wǎng)絡(luò)營銷案例學習
3.3.1 wine.com一對一郵箱
3.3.2 雅虎網(wǎng)絡(luò)市場細分分析
3.3.3 雅虎郵箱保留
3.3.4 潛在客戶評分
3.3.5 客戶終身價值
3.3.6 廣告表現(xiàn)優(yōu)化
3.3.7 收入預(yù)測
3.3.8 Ask.com的搜索引擎營銷
3.4 一些建模經(jīng)驗
3.5 結(jié)論
3.6 參考文獻
第4章 數(shù)據(jù)的內(nèi)在價值
4.1 介紹
4.2 數(shù)據(jù)歷史簡介
4.3 交易數(shù)據(jù)
4.4 個人信息
4.5 行為數(shù)據(jù)
4.6 數(shù)據(jù)的成本
4.7 數(shù)據(jù)的價值
4.8 微分值
4.9 結(jié)合數(shù)據(jù)
4.10 貶值的價值
4.11 數(shù)據(jù)的美元價值
4.12 結(jié)論
4.13 參考文獻
第5章 從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)重要價值：開啟高效能分析的力量
5.1 高效能分析：機遇和挑戰(zhàn)
5.2 核心1：網(wǎng)格計算--充分利用你硬件環(huán)境里的容量
5.2.1 靈活性與成本優(yōu)勢
5.2.2 突破分析：從“天”到“分”
5.3 核心2：數(shù)據(jù)庫內(nèi)部處理--快速了解
5.3.1 計算1.2 萬億行數(shù)據(jù)
5.3.2 了解該獲取哪些關(guān)系
5.3.3 更快的執(zhí)行，更高的效率
5.4 核心3：內(nèi)存分析
5.4.1 對市場偏好和趨勢迅速做出反應(yīng)
5.4.2 從167個小時到84秒
5.4.3 應(yīng)對復(fù)雜的挑戰(zhàn)
5.5 利用高效能分析取得成功究竟需要些什么？
5.6 結(jié)論
第6章 競爭者、情報和大數(shù)據(jù)
6.1 引言
6.2 知識管理、知識資本，以及競爭情報
6.3 大數(shù)據(jù)
6.4 戰(zhàn)略保護系數(shù)以及大數(shù)據(jù)
6.5 結(jié)論
6.6 參考文獻
第7章 用大數(shù)據(jù)拯救生命：揭開電子化健康記錄隱藏的潛在信息
7.1 幸存下來的敗血癥患者
7.2 收集數(shù)據(jù)的新方法
7.3 時間問題
7.4 合規(guī)性評估
7.5 早期診斷
7.6 下一階段：連續(xù)監(jiān)測
7.7 解讀醫(yī)生和護士的注意事項
7.8 未來展望
第8章 創(chuàng)新模式和大數(shù)據(jù)
8.1 引言
8.2 大數(shù)據(jù)背景
8.2.1 作為一種自然資源的大數(shù)據(jù)
8.2.2 作為一種大的數(shù)字庫存的大數(shù)據(jù)
8.2.3 作為一種對過去更加顆粒化視圖的大數(shù)據(jù)
8.2.4 大數(shù)據(jù)和組織的挑戰(zhàn)
8.2.5 大數(shù)據(jù)在過程創(chuàng)新中的角色
8.3 P-TRIZ：可重復(fù)過程的創(chuàng)新
8.4 符號
8.5 P-TRIZ方法和技術(shù)的例子
8.6 結(jié)論
8.7 參考文獻
……
第9章 美國交通部門的大數(shù)據(jù)
第10章 將大數(shù)據(jù)作為決策過程的核心
第11章 從多元時間數(shù)據(jù)中提取有用的信息
第12章 大規(guī)模時間序列預(yù)測
第13章 使用大數(shù)據(jù)和分析來解鎖慷慨
第14章 大數(shù)據(jù)在醫(yī)療保健中的應(yīng)用
第15章 大數(shù)據(jù)：結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化