大数据挖掘与机器学习：工业4.0时代重塑商业价值
大数据时代，甄别信号与噪声的科学与艺术。去掉大数据的噪声，清晰展示出何为大数据。没有复杂深奥的数学推导，一本技术、管理、经营、营销人员都可以看懂的数据挖掘和机器学习书
基本信息
- 作者： 【美】Jared Dean（杰瑞德·迪安）
- 译者： 林清怡
- 丛书名： 新信息时代商业经济与管理译丛
- 出版社：人民邮电出版社
- ISBN：9787115397362
- 上架时间：2015-9-22
- 出版日期：2015 年10月
- 开本：小16开
- 页码：233
- 版次：1-1
- 所属分类：经济管理 > 经济/经济学 > 各行业经济 > IT行业 > 电子商务
编辑推荐
在今天的商业环境中，无穷无尽的大数据潮流经常影响着重要的决策流程。为了保持和延续业务盈利，利用大数据的能力势在必行。但是，只是获得数据和具有处理能力并不足以得到有意义的结果。
《大数据挖掘与机器学习》为市场营销主管、商业领袖和技术专家提供一套综合手段，使其能开发出不断产生有效结果并提高利润率的战略和方法，并且能将这些战略和方法贯彻实施下去。在本书中，Jared Dean对大数据分析现状以及日益提升的高性能计算体系结构的趋势进行深入浅出的回顾。《大数据挖掘与机器学习》明确地展示了如何利用大数据分析促进积极改变并且驱动效率。
Jared Dean循序渐进地揭示了如何应用技术创建数据挖掘、机器学习及大数据处理的分析环境。该作者还探索权衡了不同技术选择的结果。《大数据挖掘与机器学习》囊括了能够加以应用从被挖掘的数据中获取信息的算法和方法，并提供了对如何有效地应用这些方法的解释。本书还提供了许多案例研究的说明，给出了许多已经成功应用了新的技术和算法来建立其竞争优势的组织的例子。作者还对预测建模和如何应用这些工具于决策流程进行了讨论。
对任何希望获得数据分析能力的组织，这本重要的书都可以作为理解大数据基本技术和大数据分析的关键指引。现在你可以充满自信地掌控你所在组织的大数据分析，创造出能够一击即中的结果。
内容简介
书籍
经济管理学书籍
《大数据挖掘与机器学习：工业4.0时代重塑商业价值》分为3个部分，共17章。第Ⅰ部分“计算环境”，包括第1章到第3章。第Ⅱ部分“将数据转化为商业价值”，包括第4章到第10章。这一部分聚焦于数据挖掘活动中所要用到的方法、算法和路径。第Ⅲ部分“将其全部结合起来的成功案例”包括第11章到第17章。本部分主要描述了作者参与过的成功应用大数据分析优化企业决策、提高企业价值的公司案例。
《大数据挖掘与机器学习：工业4.0时代重塑商业价值》可作为企业管理人员、营销主管、分析人员、IT人员等作为理解大数据、应用大数据为企业创造价值的指引，同时，本书也可供统计学、应用数学及计算机专业学者和研究人员参考学习。
经济管理学书籍
《大数据挖掘与机器学习：工业4.0时代重塑商业价值》分为3个部分，共17章。第Ⅰ部分“计算环境”，包括第1章到第3章。第Ⅱ部分“将数据转化为商业价值”，包括第4章到第10章。这一部分聚焦于数据挖掘活动中所要用到的方法、算法和路径。第Ⅲ部分“将其全部结合起来的成功案例”包括第11章到第17章。本部分主要描述了作者参与过的成功应用大数据分析优化企业决策、提高企业价值的公司案例。
《大数据挖掘与机器学习：工业4.0时代重塑商业价值》可作为企业管理人员、营销主管、分析人员、IT人员等作为理解大数据、应用大数据为企业创造价值的指引，同时，本书也可供统计学、应用数学及计算机专业学者和研究人员参考学习。
作译者
Jared Dean（杰瑞德·迪安）是SAS研究院的研发高级总监。他负责SAS全球数据挖掘解决方案的开发。这包括客户互动、新功能开发、技术支持、销售支持和产品集成。在加入SAS之前，Dean是美国人口调查局的数学统计学家。
目录
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
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
媒体评论
“我们需要这本书，它是预测建模领域专家制定的关于这一领域方法和工具的有效指引。有许多收集了商业分析中的成功故事的书。也有许多用数学语言研究预测分析方法的书。现在，我们有了这个高水平的指引，为了能被理解它对每个方法都做了充分描述。”
——John Sall，SAS研究院执行副总裁
“Jared Dean为今天广为讨论的主题之一提供了有趣且可行的视角：应用大数据和分析来为组织创造价值。简单案例和深入洞察的结合使得这本书成为需要对分析流程和它开启的伟大潜力具有完整视图的经理人员的至关重要的读物。”
——Chris Bingham，Philip Hettleman学者和北卡罗来纳州立大学Chapel Hill分校战略与企业家精神学院副教授
“这本书很好地覆盖了在今天的市场中分析顾问所必需的技术技能。对现代方法的聚焦使本书与希望能够收获分析能带给组织的回报的商业领袖密切相关。在我的经验中，在贯彻基于分析的战略中，失落环节之一就是缺乏真正理解分析——同时理解分析能提供的能力及其局限性——的高管。本书能帮你跨越知识鸿沟。Jared完成了卓越的工作！他通过丰富案例进行充分解释，使这些概念平易近人。”
——Mark Pitts， Highmark Health公司企业信息&数据分析副总裁
“一本伟大的论著！它去掉了大数据的噪声，清晰展示出何为大数据，它如何与数据分析模型相结合，以及公司如何利用它增加商业价值。对于想要明白如何将大数据转化为组织可执行洞察的任何人，我确信本书都不可不读。”
——Dr. Goutam Chakraborty，俄克拉荷马州立大学商业数据挖掘研究生院教授（市场营销）和主任
——John Sall，SAS研究院执行副总裁
“Jared Dean为今天广为讨论的主题之一提供了有趣且可行的视角：应用大数据和分析来为组织创造价值。简单案例和深入洞察的结合使得这本书成为需要对分析流程和它开启的伟大潜力具有完整视图的经理人员的至关重要的读物。”
——Chris Bingham，Philip Hettleman学者和北卡罗来纳州立大学Chapel Hill分校战略与企业家精神学院副教授
“这本书很好地覆盖了在今天的市场中分析顾问所必需的技术技能。对现代方法的聚焦使本书与希望能够收获分析能带给组织的回报的商业领袖密切相关。在我的经验中，在贯彻基于分析的战略中，失落环节之一就是缺乏真正理解分析——同时理解分析能提供的能力及其局限性——的高管。本书能帮你跨越知识鸿沟。Jared完成了卓越的工作！他通过丰富案例进行充分解释，使这些概念平易近人。”
——Mark Pitts， Highmark Health公司企业信息&数据分析副总裁
“一本伟大的论著！它去掉了大数据的噪声，清晰展示出何为大数据，它如何与数据分析模型相结合，以及公司如何利用它增加商业价值。对于想要明白如何将大数据转化为组织可执行洞察的任何人，我确信本书都不可不读。”
——Dr. Goutam Chakraborty，俄克拉荷马州立大学商业数据挖掘研究生院教授（市场营销）和主任
