有什么比较好的大数据入门的书推荐
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1.《大数据分析:点“数”成金》
该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中,你将了解到如何对数据进行挖掘,怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。这些更有意思也更有效的方法能够提升企业的智能化水平,将有助于企业解决实际问题,提升利润空间,提高生产率并发现更多的商业机会。
2、《大数据时代 》
《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作,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。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。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。
3、《云端时代杀手级应用:大数据分析》
《云端时代杀手级应用:大数据分析》分什么是大数据、大数据大商机、技术与前瞻3个部分。第一部分介绍大数据分析的概念,以及企业、政府部门可应用的范畴。什么是大数据分析?与个人与企业有什么关系?将对全球产业造成怎样的冲击?第二部分完整介绍大数据在各产业的应用实况,为企业及政府部门提供应用的方向。提供了全球各地的实际应用案例,涵盖零售、金融、政府部门、能源、制造、娱乐、医疗、电信等各个行业,充分展现大数据分析产生的效益。第三部分则简单介绍了大数据分析所需技术及未来发展趋势,为读者提供了应用与研究的方向。
4、《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》
《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料,主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法,介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括:分布式文件系统以及Map-Reduce工具;相似性搜索;数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法;搜索引擎技术,如谷歌的PageRank;频繁项集挖掘;大规模高维数据集的聚类算法;Web应用中的关键问题:广告管理和推荐系统。
该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中,你将了解到如何对数据进行挖掘,怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。这些更有意思也更有效的方法能够提升企业的智能化水平,将有助于企业解决实际问题,提升利润空间,提高生产率并发现更多的商业机会。
2、《大数据时代 》
《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作,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。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。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。
3、《云端时代杀手级应用:大数据分析》
《云端时代杀手级应用:大数据分析》分什么是大数据、大数据大商机、技术与前瞻3个部分。第一部分介绍大数据分析的概念,以及企业、政府部门可应用的范畴。什么是大数据分析?与个人与企业有什么关系?将对全球产业造成怎样的冲击?第二部分完整介绍大数据在各产业的应用实况,为企业及政府部门提供应用的方向。提供了全球各地的实际应用案例,涵盖零售、金融、政府部门、能源、制造、娱乐、医疗、电信等各个行业,充分展现大数据分析产生的效益。第三部分则简单介绍了大数据分析所需技术及未来发展趋势,为读者提供了应用与研究的方向。
4、《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》
《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料,主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法,介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括:分布式文件系统以及Map-Reduce工具;相似性搜索;数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法;搜索引擎技术,如谷歌的PageRank;频繁项集挖掘;大规模高维数据集的聚类算法;Web应用中的关键问题:广告管理和推荐系统。
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1、舍恩伯格的《大数据时代》;
2、巴拉巴西的《爆发》;
3、涂子沛的《大数据》
2、巴拉巴西的《爆发》;
3、涂子沛的《大数据》
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