大數據與商業(yè)分析

第1章 通過大數據管理企業(yè)
1.1 引言
1.2 挑戰(zhàn)
1.3 正在發(fā)生的現象
1.4 社交網絡
1.5 個性化服務和社群
1.6 科技驅動和商業(yè)分析
1.7 從數字到大數據
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 重新定義組織結構
1.8.1 關于重新定義
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 為大數據時代做好準備
1.9.1 科學、技術、工程和數學
1.10 一些建議
1.11 參考文獻
第2章 杰克和大數據豆莖：利用充滿潛力的市場商機
2.1 你認識杰克嗎？
2.2 來自大數據的挑戰(zhàn)
2.3 當老問題遇上新問題
2.4 五個驅動力
2.4.1 全局視角
2.4.2 由內及外
2.4.3 由外及內
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 大數據商務分析前沿：網絡市場中的模式和案例
3.1 簡介
3.2 大數據分析
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)商務智能和大數據
3.2.4 模型必須由人來設計
3.2.5 模型也需要測量
3.2.6 數據越大，模型越好
3.2.7 大數據和Hadoop
3.3 網絡營銷案例學習
3.3.1 wine.com一對一郵箱
3.3.2 雅虎網絡市場細分分析
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 廣告表現優(yōu)化
3.3.7 收入預測
3.3.8 Ask.com的搜索引擎營銷
3.4 一些建模經驗
3.5 結論
3.6 參考文獻
第4章 數據的內在價值
4.1 介紹
4.2 數據歷史簡介
4.3 交易數據
4.4 個人信息
4.5 行為數據
4.6 數據的成本
4.7 數據的價值
4.8 微分值
4.9 結合數據
4.10 貶值的價值
4.11 數據的美元價值
4.12 結論
4.13 參考文獻
第5章 從大數據中發(fā)現重要價值：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：數據庫內部處理--快速了解
5.3.1 計算1.2 萬億行數據
5.3.2 了解該獲取哪些關系
5.3.3 更快的執(zhí)行，更高的效率
5.4 核心3：內存分析
5.4.1 對市場偏好和趨勢迅速做出反應
5.4.2 從167個小時到84秒
5.4.3 應對復雜的挑戰(zhàn)
5.5 利用高效能分析取得成功究竟需要些什么？
5.6 結論
第6章 競爭者、情報和大數據
6.1 引言
6.2 知識管理、知識資本，以及競爭情報
6.3 大數據
6.4 戰(zhàn)略保護系數以及大數據
6.5 結論
6.6 參考文獻
第7章 用大數據拯救生命：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 收集數據的新方法
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)新模式和大數據
8.1 引言
8.2 大數據背景
8.2.1 作為一種自然資源的大數據
8.2.2 作為一種大的數字庫存的大數據
8.2.3 作為一種對過去更加顆粒化視圖的大數據
8.2.4 大數據和組織的挑戰(zhàn)
8.2.5 大數據在過程創(chuàng)新中的角色
8.3 P-TRIZ：可重復過程的創(chuàng)新
8.4 符號
8.5 P-TRIZ方法和技術的例子
8.6 結論
8.7 參考文獻
……
第9章 美國交通部門的大數據
第10章 將大數據作為決策過程的核心
第11章 從多元時間數據中提取有用的信息
第12章 大規(guī)模時間序列預測
第13章 使用大數據和分析來解鎖慷慨
第14章 大數據在醫(yī)療保健中的應用
第15章 大數據：結構化和非結構化