智能大数据SMART准则

出版者:电子工业出版社

作者:【美】Bemard Marr

页数:220

译者:秦磊

出版时间:2015-10

价格:49.00

装帧:平装

isbn号码:9787121270581

丛书系列:CDA数据分析师系列丛书

具体描述

《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行动纲领》提出一种SMART方法，助你建立智能业务，掌控大数据的力量，无论企业大小。全文结构依据SMART方法展开，每章讲解模型的一部分，然后提供一些有用的案例。

《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行动纲领》共6章，第1章主要介绍当前使用大数据进行商业分析的一些成功案例，从这些案例中可以发现大数据的魅力。第2章介绍制定战略时，需要先抛开数据，从企业目标和愿景开始，切合实际地找到适合自己企业的战略。第3章主要介绍商业数据的分类，可分为文本数据、声音数据、图像数据、视频数据和传感器数据，并介绍这些不同类别数据的特点。第4章介绍数据的分析方法，包括文本分析、语义分析、视频/图像分析、联合分析等分析方法，通过使用这些方法，从大数据中提取有用的想法，回答战略问题。第5章着重介绍数据可视化的形式，包括图形和表格、传统的报告、显示地图、文本、数据、行为、情绪和联系的信息图，并介绍进行数据可视化应注意的问题。第6章介绍使用大数据改变商业运行模式的典型案例，主要包括：美国零售超市Target的怀孕预测模型、沃尔玛超市通过大数据处理改进优化业务流程、亚马逊运用大数据分析来改进业务流程和零售体验、早产婴儿房的大数据监控、个人分析和健康监控设备、IBM的智能分析平台SlamTracker研究网球锦标赛、飞机引擎制造商劳斯莱斯的大数据运营商业模式等。

通过对这些案例的讲解，使读者进入大数据的世界了解到大数据前沿应用者正在以闻所未闻的方式改变着商业模式。

作者简介

Bemard Marr（伯纳德•马尔）：一位商业畅销书作家，大数据、分析学、战略管理、绩效管理和关键业绩指标方面的主题演讲者和咨询师。他帮助公司收集和分析数据，借此改进战略决策和经营业绩。他和世界上诸多大公司、组织及政府的尖端合作获得了广泛的称赞，作为一位咨询师、研究员和老师，他屡获大奖。被《首席执行官日报》称为当今世上的顶尖商业智囊，LinkedIn提名入围世界前100名商业影响者。

译者简介

秦磊，毕业于中央财经大学统计与数学学院，获经济学博士学位。现为对外经济贸易大学统计学院讲师，硕士生导师，对外经济贸易大学大数据与风险管理研究中心成员，研究方向为数据挖掘。

曹正凤，统计学博士，人大经济论坛大数据中心总工程师，人大经济论坛Hadoop大数据分析师培训负责人，北京石油化工学院实验师。致力于大数据分析前沿领域研究，主持人大经济论坛基于Hadoop架构的论坛主题推荐系统项目，参与国家社科基金项目《基于大数据整合的空气质量测度方法研究》，发表多篇论文。出版著作《从零进阶：数据分析的统计基础》。

目录信息

引 言 欢迎来到更为智能的世界 / 1
智能运动 / 2
智能保健 / 3
智能家居 / 4
智能恋爱 / 5
智能育儿 / 6
第 1 章 商业智能化 / 8
谁是大数据用户？ / 9
公司是如何运用大数据的 / 11
别慌！ / 15
专心收获成果 / 16
第 2 章 S：制定智能战略 / 19
大数据世界，小就是美 / 22
SMART 战略板 / 25
梨树隐喻 / 27
实践中的 SMART 战略板 / 29
问对了问题是成功的一半 / 35
SMART 分析技术和谷歌 / 37
案例研究：Oxygen 计划 / 38
重点和行动纲领 / 43
第 3 章 M：度量指标和数据 / 44
数据类型 / 45
结构化数据 / 46
非结构化数据和半结构化数据 / 47
内部数据 / 48
外部数据 / 49
数据库：数据的新形式 / 50
活动数据 / 51
会话数据 / 54
照片和音频数据 / 55
传感器数据 / 58
物联网 / 61
大数据的分解 / 63
大数据反弹 / 64
如何测量和使用数据来获得战略性优势 / 67
确认你需要测量的数据 / 68
行动上的指标和数据 / 80
重点和行动纲领 / 82
第 4 章 A：运用数据分析技术 / 84
文本分析法 / 87
文本归类 / 88
文本收集 / 88
概念提取 / 89
情感分析 / 89
文件归纳 / 94
小结 / 94
言语分析法 / 96
小结 / 97
视频和图像分析技术 / 99
人脸识别 / 100
行为分析 / 102
态势感知 / 104
视频/图像分析技术已经被投入使用 / 104
负面效应 / 107
联合分析技术 / 108
联合分析技术的医疗应用 / 108
联合分析技术的其他应用 / 110
被点赞说明什么 / 112
透明度 / 115
不断创造附加值 / 119
预测 VS .隐私 / 120
做正确的事！ / 122
重点和行动纲领 / 123
第 5 章 R：展示数据分析结果 / 125
数据可视化 / 126
新式数据可视化 / 131
展示地图 / 131
展示文本 / 132
展示数据 / 134
展示行为和情绪 / 135
展示关联 / 136
无限可能 / 139
如何提升数据可视化水平 / 141
信息图表 / 143
注意自助式商业智能工具 / 148
成功的数据可视化和信息图的要素 / 152
管理仪表盘 / 154
终有一日壮志凌云 / 155
开发管理仪表盘 / 158
重点和行动纲领 / 161
第 6 章 T：改变商业模式 / 163
更好地理解并定位客户 / 164
改进优化业务流程 / 168
提高人们的健康和幸福水准 / 170
增强安全性，减少欺诈 / 175
鼓励提高企业和员工业绩 / 176
改善工作场所和其他基础设施的条件 / 180
新的商业机遇 / 181
智能化也将改变就业 / 187
重点和行动纲领 / 190
结论 / 192
关于作者 / 197
致谢 / 199
· · · · · · (收起)

用户评价

拿到这本书的时候，我本以为会是一本充满枯燥图表和复杂算法的教科书，毕竟涉及到“智能”和“大数据”这种前沿话题。但翻开之后，我的看法彻底被颠覆了。作者的笔触极其细腻，仿佛在讲述一个引人入胜的故事，而不是罗列一堆事实。最让我印象深刻的是它对“SMART”准则的重新诠释。以往我对这些缩写总是感到一头雾水，但这本书将其拆解得极其到位，不仅解释了每个字母背后的深层含义，还结合具体的行业应用场景进行了深入剖析，比如在市场预测模型中如何应用“可实现性”，在客户画像构建中如何确保“时效性”。阅读过程中，我时不时会停下来，拿出笔记本，记录下那些“醍醐灌顶”的瞬间。这本书的语言风格是那种非常沉稳而富有洞察力的，读完后，我感觉自己的思维框架被重新梳理了一遍。它不仅仅是一本工具书，更像是一本思维的启迪录，引导我去思考如何构建一个可持续、可衡量的智能数据生态系统。对于那些希望从数据中真正挖掘出商业价值，而不是停留在数据收集阶段的管理者来说，这本书绝对是案头的必备良品。

我是在一个深夜里，抱着试试看的心态开始阅读这本著作的，结果完全停不下来，直到凌晨两点多才依依不舍地合上书本。这本书最成功的地方在于，它没有陷入技术细节的泥潭而忽略了战略层面的宏观把控。许多市面上的书籍要么过于偏重算法的精妙，让人难以理解其实际应用；要么就是过于空泛地谈论愿景，缺乏可操作性的指导。然而，这本书找到了一个完美的平衡点。它用一种近乎哲学的深度探讨了数据驱动决策的本质，同时又提供了非常实用的操作指南，特别是关于数据质量管理和模型迭代的章节，简直是为我们团队量身定做的“操作手册”。我对作者构建的那个“闭环反馈机制”深感兴趣，它有效地解决了我们在项目中经常遇到的“数据孤岛”问题。文字风格上，它没有故作高深，而是采用了非常清晰、直接的陈述方式，每当出现一个新概念，作者都会立刻用一个简洁的例子来支撑，确保读者不会产生任何理解上的偏差。这本书的阅读体验是那种由内而外散发的满足感，让你觉得自己的知识储备又上了一个台阶。

如果用一个词来形容我的阅读感受，那就是“豁然开朗”。我此前参与过几次大数据项目的实施，但总觉得成果不尽如人意，总是在某个关键环节卡住，找不到突破口。读完《智能大数据SMART准则》后，我才明白问题出在哪里——我们缺乏一个统一的、可执行的标准。这本书深入浅出地阐释了如何将宏大的战略目标转化为可测量的、可执行的具体行动步骤。作者的写作风格非常自信且权威，但绝不咄咄逼人，他更像是一个经验丰富的引路人，用平静的语气告诉你正确的方向在哪里。我尤其喜欢他对“衡量成功”这一概念的精辟论述，它强调了不仅仅是技术指标的达成，更重要的是对业务价值的实际贡献。书中穿插的一些小故事，比如关于某传统行业如何通过精细化数据管理实现弯道超车的案例，读起来十分引人入胜，让人热血沸腾。这本书对我而言，已经超越了阅读的范畴，更像是一次深度的专业咨询，为我未来的工作指明了清晰的方向。

这本书的封面设计简直是艺术品，那种深邃的蓝色调配上简约的字体，一下子就抓住了我的眼球。我是一个对技术类书籍有偏爱的人，但很多时候那些厚重的专业词汇会让我望而却步。不过《智能大数据SMART准则》这本书的排版非常舒服，图文并茂的解析让人感觉像是有一位经验丰富的大师在旁边耐心指导。初读起来，我发现它没有那种高高在上的学术腔调，而是非常接地气地讲解了如何将“智能”与“大数据”这两个看似高深的概念结合起来，并在实际操作中找到可量化的“准则”。特别是作者在介绍数据治理框架的部分，用了很多现实生活中的案例来佐证理论，这让我这个非科班出身的读者也能迅速领会其精髓。我尤其欣赏作者对数据伦理的探讨，这在当前这个数据泛滥的时代显得尤为重要。全书的逻辑结构清晰得像是一张精心绘制的地图，每一步的指引都非常明确，让你不会在信息洪流中迷失方向。我已经把它推荐给了我身边的几位朋友，他们大多和我一样，被这种既专业又不失亲和力的叙事方式所吸引。这本书的价值绝不仅仅在于技术层面的提升，更在于它提供了一种看待未来商业和技术发展的新视角。

这本书的装帧设计非常有质感，拿在手上沉甸甸的，让人感觉它确实承载了丰富的内涵。我是一个对书籍的阅读顺序和章节逻辑要求很高的人，如果结构混乱，我很容易就放弃。然而，这本书的编排逻辑简直是教科书级别的。它从基础的概念铺垫开始，逐步深入到核心的“SMART准则”构建，再过渡到复杂的跨部门协作和组织变革管理，整个过程如同登山一般，每一步都稳扎稳打，让你在不知不觉中登上了山顶，俯瞰全局。我特别欣赏作者在论述“智能”时，不仅仅关注AI技术的冰冷逻辑，而是融入了对人类决策模式的洞察，这种人文关怀使得整本书的论述更加立体和丰满。阅读过程中，我发现自己不断地在思考“我的项目如何应用这一条？”、“我们现有的流程在哪里可以优化？”。这种强烈的代入感和启发性，是很多技术书籍所缺乏的。这本书对我最大的影响是，它教会了我如何用一套更严谨、更可量化的框架去审视我手中的所有数据项目，不再是凭感觉行事。

管理者的大局观，提供了一种思维方式，看不到技术细节。开发者思维：算法做的只不过是发现相关性，而这些相关性被人看作是因果关系的终结。不需要纠结为什么，只需知道事实如此。风险在于，依据仅仅是概率，而非现实。

太浅的科普

太浅太泛了，没什么独特的内容，信息整合的也不够有条理

管理者的大局观，提供了一种思维方式，看不到技术细节。开发者思维：算法做的只不过是发现相关性，而这些相关性被人看作是因果关系的终结。不需要纠结为什么，只需知道事实如此。风险在于，依据仅仅是概率，而非现实。

太浅太泛了，没什么独特的内容，信息整合的也不够有条理