1 概述
大数据大事年表
为何这个主题现在很重要
大数据是否只是一时的狂热？
在何处应用大数据会产生重大影响？
21　第Ⅰ部分 计算环境
23　第1章 硬件
1．1　存储器（磁盘）
1．2　中央处理器
1．3　内存
1．4　网络
31　第2章 分布式系统
2．1　数据库计算
2．2　文件系统计算
2．3　考虑因素
37　第3章 分析工具
3．1　Weka
3．2　Java和JVM语音
3．3　R语言
3．4　Python
3．5　SAS
47　第Ⅱ部分 将数据转化为商业价值
49　第4章 预测建模
4．1　一个建模方法
4．2　sEMMA
4．3　二元分类法
4．4　多层分类法
4．5　区间预测
4．6　预测模型评估
63　第5章 一般预测建模技术
5．1　RFM
5．2　回归
5．3　广义线性模型
5．4　神经网络
5．5　决策树和回归树
5．6　支持向量机
5．7　贝叶斯网络分类方法
5．8　组合方法
117　第6章 细分
6．1　聚类分析
6．2　距离测度（指标）
6．3　聚类评估
6．4　聚类数量
6．5　K-means算法
6．6　分层聚类法
6．7　群特征刻画
129　第7章 增量响应建模
7．1　建立响应模型
7．2　评估增量响应
137　第8章 时间序列数据挖掘
8．1　降维
8．2　探查模式
8．3　时间序列数据挖掘的应用：Nike+Fuelband智能手环
149　第9章 推荐系统
9．1　何为推荐系统？
9．2　应用于何处？
9．3　如何起作用？
9．4　推荐质量评估
9．5　推荐系统的应用：SAS 图书馆
161　第10章 文本分析
10．1　信息检索
10．2　内容分类
10．3　文本挖掘
10．4　文本分析应用：让我们来玩《危险边缘》（Jeopardy！）
177　第Ⅲ部分 将其全都结合起来的成功案例
179　第11章 基于某大型美国金融服务公司的案例研究
11．1　传统市场营销活动流程
11．2　高效的营销解决方案
11．3　变革的价值主张
187　第12章 主要卫生保健提供者的案例研究
12．1　CAHPS
12．2　HEDIS
12．3　HOS
12．4　IRE
197　第13章 技术制造商案例研究
13．1　发现设备缺陷
13．2　如何降低成本
201　第14章 在线品牌管理的案例研究
205　第15章 移动应用推荐的案例研究
209　第16章 高科技产品制造商的案例研究
16．1　处理缺失数据
16．2　超越生产的应用
213　第17章 展望未来
17．1　重复性研究
17．2　隐私与公共数据集
17．3　物联网
17．4　未来的软件开发
17．5　未来算法开发
17．6　总结
221　关于作者
223　附录
225　参考文献
231　译者后记
· · · · · · (收起)