数据的本质 2024 pdf epub mobi 电子书

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数据的本质 2024 pdf epub mobi 电子书著者简介

车品觉



● 阿里巴巴集团前副总裁，首任阿里数据委员会会长。

 ●中国数据化思考第一人，拥有十几年丰富的数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考及管理方式，对大数据未来趋势有着独到的见解。

 ●红杉资本中国基金专家合伙人，并担任京东金融专家顾问、国信优易数据研究院院长。同时，他还担任了中国信息协会大数据分会副会长、中国计算机学会大数据专家委员会副主任、粤港信息化专家委员、中国计算数学学会第九届理事、清华大学教育指导委员（大数据项目）、浙江大学管理学院兼职教授等职。

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发表于2024-12-22

数据的本质 2024 pdf epub mobi 电子书

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数据的本质电子书读后感

评分☆☆☆☆☆

首先我需要承认自己水平太低，才对这本书下了如标题那样的断语。这本书的整体给的我的感觉，是我在翻一个很有想法并且把想法记录在微博上的人的微博。以我有限的总结能力，我实在难以用一两句话总结每一章。整本书前篇说数据是很重要的，是未来像电力一样很重要的东西后；半篇...

评分☆☆☆☆☆

内容太虚太水，跟阿里的一些实战派写的书一比就知道了，比如跟今年上半年出的《尽在双11》。全书基本看不到阿里的数据与业务的实际经验。基本是作者把已知的信息转述出来，或者是说作者跟哪位大咖比较熟，还聊过天。书中作者三次提到他阿里领导的“聚划算无人车”项目，还提...

评分☆☆☆☆☆

几年前，我去过一家神秘的公司，那时我是以阿里副总裁的身份去交流。我发现他们办公室门口居然连块招牌都没有，只派了一个普通职员来跟我简单打个招呼，说了几句话，就对我不管不理，甚至连一个PPT都没给我看，就让我走了。Palantir只服务大客户，且只有100家左右，但都是美国...

评分☆☆☆☆☆

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出版者:北京联合出版公司

作者:车品觉

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2017-10

价格:59.90元

装帧:平装

isbn号码:9787559609946

丛书系列:

图书标签: 大数据数据分析数据车品觉商业智能智能商业商业经济趋势

数据的本质 2024 pdf epub mobi 电子书图书描述

 ●未来没有一家公司，不是数据公司。未来没有一个人，不是数据分析师。大数据时代爆发的喧嚣之后，在大数据下半场，谁参透数据的本质，谁就能破局称王，真正让数据做到从看到用，并将企业真正转化成一个完全将人为决策排除在外的数据公司。

 ●《数据的本质》，一部引领企业与个人破局智能商业时代的落地之作。大数据4大核心本质、智能商业时代核心数字经济引擎搭建之道、大数据变现5大场景、区块链、人工智能、Fintech、新零售……智能商业新趋势一网打尽！既是互联网从业者的案头必备书，也是管理层的决策宝典。

 ●马云如何在管理中用人以及破旋涡？阿里魂彭蕾如何用“脑力、心力、体力”带出金牌团队？沈南鹏如何成为投资巨擘？阿里第一军师曾鸣如何看见未来、锻造终局判断力？数据怪杰韦斯岸如何将Big Data内化为Me Data？……《数据的本质》首度披露数据之王们的数据化思考方式，每一个故事，都将是一段内化数据的历程。

 ●《数据的本质》是继《决战大数据》之后，车品觉的又一数据实战力作。数据才是人工智能的源泉，智能商业时代人人必读！

 ●阿里巴巴集团前副总裁，红杉资本中国基金专家合伙人，现象级畅销书《决战大数据》作者车品觉重磅新作。

 ●未来没有一家公司，不是数据公司。未来没有一个人，不是分析师。智能商业时代，人人必读！

 ●大数据下半场，谁参透数据的本质，谁就能破局称王。经过十几年的数据分析研究，车品觉内化出数据的四大核心本质，很有借鉴意义。

 ●《数据的本质》系统性地描绘了数字经济引擎的4种形态以及企业搭建数字经济引擎的8条建议，决策者和变革者必读。

 ●《数据的本质》首度披露数据之王们的数据化思考方式，每一个故事，都将是一段内化数据的历程。

 ●国家战略性新兴产业专家委员会秘书长杜平，正大制药集团董事长谢炳，香港科技大学计算机系主任杨强，清华大学经济管理学院副院长陈煜波集体盛赞。

 ●湛庐文化出品。

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数据的本质 2024 pdf epub mobi 用户评价

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大数据真是从来不应该只看数据

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半是灌水

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“作为阿里BI（商业智能）部门的老大，你的任务就是努力将BI部门消灭掉。”如果做BI可以达到这个境界，企业内部各部门的分析能力基本达到富裕水平。把已知工作流程中的人为决策，转化为数据驱动的自动化决策，同时推动流程、产品的改造，主动收集和养护数据，形成数据化运营和运营数据的闭环，是数据人的使命。对于从事数据行业的我，深知这是一条漫长的道路，很多时候，在刚刚梳理清楚业务的脉络，业务可能有发生了变化，我们就在不断变化与调整中，让数据变得更加灵活易得。

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大数据真是从来不应该只看数据

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