大数据时代 生活 工作与思维的大变革 舍恩伯格著 大数据书 智能经济数据分析

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[英] 迈尔-舍恩伯格,[英] 库克耶,盛杨燕,周涛 著



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发表于2024-12-21

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图书介绍

店铺: 辽宁出版集团图书专营店
出版社: 浙江人民出版社
ISBN:9787213052545
商品编码:10879781195
包装:平装
出版时间:2013-01-01


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图书描述






《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作,本书作者维克托?迈尔?舍恩伯格被誉为“大数据商业应用人”,拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历,早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。

维克托尔耶舍恩伯格在本书中前瞻性地指出,大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型,并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
维克托具洞见之处在于,他明确指出,大数据时代大的转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例,对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
本书认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们具价值的应用案例。





大数据是人们获得新的认知,创造新的价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构,以及政府与公民关系的方法。作者认为,大数据的核心就是预测。这个核心代表着我们分析信息时的三个转变:第1个转变就是,在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样。第2个改变就是,研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度。第3个转变因前两个转变而促成,即我们不再热衷于寻找因果关系;
《大数据时代》作者维克托·迈尔·舍恩伯格,大数据时代的预言家,《科学》《自然》等著名学术期刊推崇的互联网研究者之一,拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历;
《大数据时代》的译者系我国年轻有为的大数据专家,电子科技大学互联网科学中心主任、教授、博士生导师周涛教授。这位27岁的天才型教授,数年来一直带领我国学术界在大数据研究上向国际一流看齐;
湛庐文化出品。





[维克托·迈尔·舍恩伯格]

“大数据时代的预言家”,他是十余年潜心研究数据科学的技术,他是早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一,也是受人尊敬的发言人之一。他曾先后任教于世界著名的几大互联网研究学府。现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授,曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人,哈佛国家电子商务研究中网络监管项目负责人;曾任新加坡国立大学李光耀学院信息与创新策略研究中心主任。并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授。
他的学术成果斐然,有一百多篇论文公开发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上,他同时也是哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版机构的特约评论员。
他是备受众多世界知名企业信赖的信息与顾问。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球著名企业;而他自己早在1986年与1995年就担任两家软件公司的总裁兼CEO,由他的公司开发的病毒通用程序,成为当时奥地利畅销的软件产品。1991年跻身奥地利软件企业家前5名之列,2000年 被评为奥地利萨尔斯堡州的年度人物。
他也是众多机构和国家政府高层的信息政策智囊。他一直专注于信息安全与信息政策与战略的研究,是欧盟专家之一,也是世界经济论坛、马歇尔计划基金会等重要机构的咨询顾问,同时他以大数据的全球视野,熟悉亚洲信息产业的发展与战略布局,先后担任新加坡商务部高层、文莱国防部高层、科威特商务部高层、迪拜及中东政府高层的咨询顾问。

[肯尼斯·库克耶]

《经济学人》数据编辑,曾任职于《华尔街日报》(亚洲版)和《国际先驱论坛报》。他是美国外交关系协会成员,CNN、BBC和NPR的定期商业和技术评论员之一。




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引言 一场生活、工作与思维的大变革
大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式,成为新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发……
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大数据,变革商业
大数据,变革思维
大数据,开启重大的时代转型
预测,大数据的核心

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预测,大数据的核心
大数据,大挑战

部分 大数据时代的思维变革
第1章 更多:不是随机样本,而是全体数据
当数据处理技术已经发生了翻天覆地的变化时,在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了,我们需要的是所有的数据,“样本=n总体”。
让数据“发声”
小数据时代的随机采样,少的数据获得多的信息
全数据模式,样本=总体

第2章 更杂:不是性,而是混杂性
执迷于性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5% 的数据是有框架且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱,剩下95%的非框架数据都无法被利用,只有接受不性,我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。
允许不
大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效
纷繁的数据越多越好
混杂性,不是竭力避免,而是标准途径
新的数据库设计的诞生

第3章 更好:不是因果关系,而是相关关系
知道“是什么”就够了,没必要知道“为什么”。在大数据时代,我们不必非得知道现象背后的原因,而是要让数据自己“发声”。
关联物,预测的关键
“是什么”,而不是“为什么”
改变,从操作方式开始
大数据,改变人类探索世界的方法

第二部分 大数据时代的商业变革
第4章 数据化:一切皆可“量化”
大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。信息技术变革随处可见,但是如今信息技术变革的重点在“T”(技术)上,而不是在“I”(信息)上。现在,我们是时候把聚关灯打向“I”,开始关注信息本身了。
数据,从不可能的地方提取出来
数据化,不是数字化
量化一切,数据化的核心
当文字变成数据
当方位变成数据
当沟通成为数据
一切事物的数据化

第5章 价值:“取之不尽,用之不竭”的数据创新
数据就像一个神奇的钻石矿,当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,眼只能看到冰山的一角,而绝大部分都隐藏在表面之下。
数据创新1:数据的再利用
数据创新2:重组数据
数据创新3:可扩展数据
数据创新4:数据的折旧值
数据创新5:数据废气
数据创新6:开放数据
给数据估值

第6章 角色定位:数据、技术与思维的三足鼎立
微软以1.1 亿美元的价格购买了大数据公司Farecast,而两年后谷歌则以7 亿美元的价格购买了给Farecast 提供数据的ITASoftware公司。如今,我们正处在大数据时代的早期,思维和技术是有价值的,但是终大部分的价值还是必须从数据本身来挖掘。
大数据价值链的3大构成
大数据掌控公司
大数据技术公司
大数据思维公司和个人
全新的数据中间商
专家的消亡与数据科学家的崛起
大数据,决定企业的竞争力

第三部分 大数据时代的管理变革
第7章 风险:让数据主宰一切的隐忧
我们时刻都暴露在“第三只眼”之下:监视着我们的购物习惯,谷歌着监视我们的网页浏览习惯,而微博似乎什么都知道,不仅窃听到了我们心中的“TA”,还有我们的社交关系网。
无处不在的“第三只眼”
我们的隐私被二次利用了
预测与惩罚,不是因为所做,而是因为“将做”
数据独裁
挣脱大数据的困境

第8章 掌控:责任与自由并举的信息管理
当世界开始迈向大数据时代时,社会也将经历类似的地壳运动。在改变人类基本的生活与思考方式的同时,大数据早已在推动人类信息管理准则的重新定位。然而,不同于印刷革命,我们没有几个世纪的时间去适应,我们也许只有几年时间。
管理变革1:个人隐私保护,从个人许可到让数据使用者承担责任
管理变革2:个人动因VS预测分析
管理变革3:击碎黑盒子,大数据程序员的崛起
管理变革4:反数据垄断大亨
结语 正在发生的未来
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是终答案,只是参考答案,帮助是暂时的,而更好的方法和答案还在不久的未来。

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大数据,变革商业

大数据不仅改变了公共卫生领域,整个商业领域都因为大数据而重新洗牌。购买飞机票就是一个很好的例子。
2003 年,奥伦·埃齐奥尼(Oren Etzioni)准备乘坐从西雅图到洛杉矶的飞机去参加弟弟的婚礼。他知道飞机票越早预订越便宜,于是他在这个大喜日子来临之前的几个月,就在网上预订了一张去洛杉矶的机票。在飞机上,埃齐奥尼好奇地问邻座的乘客花了多少钱购买机票。当得知虽然那个人的机票比他买得更晚,但是票价却比他便宜得多时,他感到非常气愤。于是,他又询问了另外几个乘客,结果发现大家买的票居然都比他的便宜。对大多数人来说,这种被敲竹杠的感觉也许会随着他们走下飞机而消失。然而,埃齐奥尼是美国*有名的计算机专家之一,从他担任华盛顿大学人工智能项目的负责人开始,他创立了许多在今天看来非常典型的大数据公司,而那时候还没有人提出“大数据”这个概念。
1994 年,埃齐奥尼帮助创建了*早的互联网搜索引擎MetaCrawler,该引擎后来被InfoSpace 公司收购。他联合创立了第*个大型比价网站Netbot,后来把它卖给了Excite 公司。他创立的从文本中挖掘信息的公司ClearForest则被路透社收购了。在他眼中,世界就是一系列的大数据问题,而且他认为他有能力解决这些问题。作为哈佛大学首届计算机科学专业的本科毕业生,自1986 年毕业以来,他也一直致力于解决这些问题。

 

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