Книжный магазин. Деловая литература.
Каталог книг Книжные новинки Скоро будет! Наш блог Отзывы читателей о книгах О нас Помощь


Купить Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики
Тип обложки Твердая
ISBN:978-5-00057-146-0

Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики

Фрэнкс Билл
2014, Манн, Иванов и Фербер, Русский, формат: 70x100/16 (170х240 мм), 352 стр.

Аннотация издательства
Оглавление
Отзывы читателей
С этой книгой заказывают

цена: 0.00 грн.

Аннотация издательства

Книги "Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики" НЕТ В НАЛИЧИИ

    О чем книга
    Автор этой книги понятным неспециалисту языком рассказывает о том, что такое большие данные, как они меняют мир и что нужно делать, чтобы повысить уровень аналитики в своей организации и принимать взвешенные решения, основанные на информации.

    Из этой книги вы узнаете:
    - что такое большие данные, почему они важны и в чем их преимущества;
    - каковы основные источники больших данных;
    - какие технологии и процессы помогут совладать с ними;
    - что отличает хорошего аналитика и хорошую аналитическую команду;
    и как привить культуру анализа и инноваций в своей компании.

    Большие данные проникают повсюду. Число источников больших данных растет. Правильное использование и анализ информации могут стать вашим конкурентным преимуществом.

    Фишки книги
    Входит в список книг, рекомендованных Томом Питерсом.
    Переведена на японский и китайский, будет переводиться на корейский язык. 
    Научит принимать взвешенные решения на основе фактов
    Поможет первым извлечь выгоду из больших данных

    Об авторе
    Ведущий аналитик компании Teradata, преподаватель Международного института аналитики, спикер и блогер.

    Цитаты из книги
    Что такое «большие данные»?
    Представьте себе, что можно записать и перевести в текст каждый разговор клиента с отделом продаж. Добавьте к этому все электронные письма, переписку в чатах и комментарии в социальных медиа и на сайтах отзывов. Теперь попробуйте проанализировать весь этот текст. Ваша голова еще не взорвалась?

    Зачем они нужны?
    Значимость большим данным придает вовсе не то, что они большие, и даже не то, что они пред­ставляют собой данные. Важно то, как вы анализируете и применяете эти данные для развития своего бизнеса.

    Тяжелая работа
    Существует старое правило: 70–80% времени уходит на сбор и подготовку данных и только 20–30% — на их анализ. Вероятно, в самом начале аналитики будут тратить 95%, если не все 100%, времени только на то, чтобы разобраться в источнике данных, прежде чем они смогут решить, как его следует анализировать.

    360-градусный обзор
    Многие компании ошибочно полагают, что совершенные транзакции — единственный 360-градусный обзор клиента. Сегодня организации должны собирать большие данные о потребителях из таких точек соприкосновения с клиентами, как веб-браузеры, киоски, мобильные приложения, социальные сети и многие другие.

    Правильный вопрос
    Для того чтобы сделать хороший анализ, необходимо задать правильный вопрос, собрать нужные данные и разработать подходящий аналитический процесс, чтобы на этот вопрос ответить. Вероятно, самое важное различие между хорошим и плохим анализом заключается в правильной постановке вопроса.

    Трудности перевода
    Трудности анализа текста заключаются в том, что слова сами по себе не рассказывают всей истории. Акцент и интонация имеют большое значение, однако в тексте отсутствуют данные о них.

    pdf Предисловие
    pdf Глава 9. Что такое хорошая аналитическая команда?

Оглавление

    Предисловие 
    Введение
     
    Часть I. Появление больших данных
    Глава 1. Что такое «большие данные» и каково их значение? 
    Глава 2. Веб-данные: первые большие данные 
    Глава 3. Источники больших данных и их ценность 

    Часть II. Укрощение больших данных: 
    технологии, процессы и методы
    Глава 4. Эволюция масштабируемости аналитических систем 
    Глава 5. Эволюция аналитических процессов 
    Глава 6. Эволюция аналитических инструментов и методов 

    Часть III. Укрощение больших данных: 
    люди и подходы
    Глава 7. Что такое хороший анализ? 
    Глава 8. Ч то такое хороший профессионал 
    в области аналитики? 
    Глава 9. Что такое хорошая аналитическая команда? 

    Часть IV. Объединение пройденного: 
    аналитическая культура
    Глава 10. Создание условий для внедрения инноваций 
    в сфере аналитики 
    Глава 11. Создание культуры инноваций и открытий 

    Заключение
    Благодарности 
    Об авторе 
    Предметный указатель 
    Примечания

Оставить отзыв о книге "Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики" (Фрэнкс Билл)

Ваше имя: Ваш e-mail:
Ваш отзыв будет опубликован на сайте после проверки модератором.

С этой книгой заказывают:




Купить Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD). Учебное пособие. 2-е издание, исправленное

Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD). Учебное пособие. 2-е издание, исправленное
Паклин Николай, Орешков Вячеслав
Купить О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные

О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные
Дэвенпорт Том, Ким Джин Хо
Купить Информация. История. Теория. Поток

Информация. История. Теория. Поток
Джеймс Глик






Корзина

Корзина пуста
Найти книгу:
  
Лучшие деловые книги 2011 Лучшие деловые книги

бизнес книги

Заказать книги Вы можете через
интернет-магазин с доставкой или в Киеве -
ул. Вербовая 24, офис 8 (напротив выхода из М. Петровка)

Лучшие бизнес книги читайте вместе с нами!

 
  Партнерская программа

© Copyright kniga.biz.ua
Если у вас есть вопросы по книгам,
вы можете позвонить
067-466-83-23
info@kniga.biz.ua
 


Карта сайта
Google+