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大數據云圖:如何在大數據時代尋找下一個大機遇圖書
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大數據云圖:如何在大數據時代尋找下一個大機遇

用大數據解讀商業與生活 如果現在是 3月或 12月,那你就得小心了你有可能會分手。數據可視化專家大衛 ?麥克坎德萊斯( David McCandless)和李 ?拜倫( Lee Byron)分析了 Facebook上的上萬條狀態更新并繪制成表,發現...

內容簡介

亞馬遜、谷歌、IBM、Facebook…… 超過一百家大數據公司的商業法則深度解密。教育、醫療、商業、設計、汽車…… 十幾個行業的成功企業案例分享。

從Twitter到Netflix,從Bing到LinkedIn……互聯網新貴如何在大數據之戰中脫穎而出?從福特到寶潔,從耐克到三星……傳統商業巨頭如何在大數據時代再創輝煌?

大數據云圖清晰勾勒出大數據行業的企業分布,讓你能夠輕易發現大數據行業的下一個大機遇究竟在何處。

編輯推薦

用大數據解讀商業與生活

如果現在是 3月或 12月,那你就得小心了你有可能會分手。數據可視化專家大衛 ?麥克坎德萊斯( David McCandless)和李 ?拜倫( Lee Byron)分析了 Facebook上的上萬條狀態更新并繪制成表,發現美國的春假和寒假前兩周是分手高發期。

另一方面,如果是圣誕節的話,你的戀愛狀態就會很不錯。圣誕節是一年之中發生分手次數少的時候。如果你認為大數據晦澀難懂,和你的日常生活沒什么關系的話,那你就需要重新考慮這個問題。大數據帶來的改變隨處可見,交友網站利用大數據改變其用戶資料管理方式,營銷人員利用大數據改變其精準化營銷的方式,甚至連我們自己記錄瘦身目標進行減肥的方式也被大數據所改變。

我是在進行法國鐵人三項訓練的時候迷上大數據的。我開始記錄我爬過的每座山、跑過的每段路,以及在舊金山水上公園冰冷的水中游過的所有里程。然后,為了便于自己對這些數據進行回顧、可視化并進行分析,我將這些信息全部上傳到了網絡上。當時我并沒有意識到,這將是一段奇妙的探索之旅的開端,而寶藏就是如今眾所周知的大數據。

很多年前,人們就開始對數據進行利用。例如航空公司要利用數據弄清楚給機票定什么價位,銀行要利用數據搞清楚該貸款給誰,公司則利用數據偵破詐騙。但是直到近,數據,或者用現今的說法就是大數據,才真正成為我們日常生活的一部分。這是因為即使這些公司早在多年前就使用了大量的數據,但是這些數據或多或少都被我們忽視了。

之后, Facebook和谷歌出現了,至此大數據游戲被永遠改變了。你和我,或者任何一個享受這些服務的用戶都生成了一條反映我們行為的數據足跡,它能夠反映出我們的行為。每次我們進行搜索,例如查找某個人或者甚至只是訪問某個網站,都加深了這條足跡。當 Facebook的用戶尚少的時候,要存儲所有用戶的數據足跡,并不是什么難事。但是很快地, Facebook用戶激增,面對 10 000億的網頁搜索和超過 10億的好友,現有技術開始力不從心。

這些公司不得不創建新技術來存儲和分析激增的數據結果就迎來了被稱為大數據的創新爆炸。其他公司看到谷歌和 Facebook的所作所為,他們也意欲效仿,利用大數據找出客戶所需的商品,以此提高其產品的銷量。企業家想通過這些數據提供更便捷的醫療保健服務,市政府則想通過數據更好地理解當地居民,提供他們所需的服務。

但是,存在一個巨大的問題就是,大部分的公司擁有大量數據,但是公司的大部分員工并不是數據科學家。因此,對廣大受眾而言,圍繞大數據的討論依然過于技術化,因而顯得遙不可及。

我有幸將這個高度技術化的課題一個略顯技術天賦的課題,呈獻給大家,解釋數據對我們的日常生活造成的影響。這本書就是成果,它描述了數據是如何改變我們的生活、戀愛和學習方式的。

在研究這一課題的過程中,我得到了很多人的幫助和支持,對此我深表感謝。我要感謝與我一同進行市場調研和咨詢業務的公司,包括 Aerospike, Cetas by VMWare, Cloudyn, Lattice, Lyris, New Relic, Newvem, Qliktech等。我要特別感謝卡梅倫 ?梅爾沃德( Cameron Myhrvold)的指導和建議。

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作者簡介

大衛芬雷布(David Feinleib)

“大數據商業應用的引路人”,他與同伴共同創建的Big Data Group公司,旨在為科技買家和供應商提供咨詢服務。該公司繪制的大數據云圖已經成為Twitter上的熱門話題,在全球的幻燈片分享社區SlideShare中的被瀏覽次數也超過30000次。

互聯網行業的博學創業者,先后創辦了多家公司,包括onDevice公司,該公司后來被Keynote Systems公司收購;Consera Software公司,該公司后來被惠普公司收購;Likewise公司,該公司后來被美國EMC公司旗下的Isilon業務部收購。

著名風險投資人,曾在莫爾達維多風險投資公司人之,掌管20億美元資產。

目錄

中文版序 大數據的力量

前言 用大數據解讀商業與生活

01在大數據時代尋找下一個大機遇

無法預測之殤

追求數量,還是追求速度

谷歌自駕車的美好未來

數據、算法和速度,更加智能的計算機

02 可視化,在數據中發掘機遇的重要工具

可視化,一張圖片等于一千個字

圖形藝術,數據界的達芬奇

Facebook,圖片和分享的力量

可視化的乘數效應,更快地吸收更多的信息

03大數據改寫商業規則

一夜走紅的大數據

谷歌的大數據行動

亞馬遜的步步緊逼

將信息變成一種競爭優勢

實時響應,大數據用戶的新要求

04醫療與健康:借助大數據量化自我

量化自我,關注個人健康

CellMiner,對抗癌癥的新工具

智能的城市,更好的生活

移動手機,貼身的醫生

05社交網絡:大數據下的人際關系

為什么網上找不到真愛

遺失的數據,計算機亂點鴛鴦譜

愛情實驗室的預

在線預覽

第2章 可視化,在數據中發掘機遇的重要工具

你及時次來到華盛頓特區美利堅合眾國的首都,你很興奮,激動地想參觀白宮和所有的紀念碑、博物館。從一個地兒趕到另一個地兒,你需要利用當地的交通系統地鐵,這看上去挺簡單的,但問題是:你沒有地圖,不知道怎么走。1拋開地圖,試想一下服務臺里有一個好心人,他遞給你一份按字母順序排列的站名、線路名和坐標清單。理論上,這就夠了,要弄清楚怎么搭乘華盛頓的地鐵,你已經掌握了所有的信息。但事實上,要弄清楚搭哪條線路,在哪個站上車、下車,簡直是一場噩夢。

不過,幸運的是,服務臺有另外一種地圖來傳達這些數據信息,那就是華盛頓地鐵圖。地圖上每條線路的所有站點都是按照順序用不同的顏色標出來的。你還可以在上面看到線路交叉的站點,如此一來,要知道在哪里換乘,就很容易了。可以說突然之間,弄清楚如何搭乘地鐵變成了輕而易舉的事情。地鐵圖呈獻給你的不僅是數據信息,更是知識。

你不僅知道了該搭乘哪條線路,還大概知道了到達目的地需要花多長時間。無須多想,你就能知道到達目的地有 8個站,每個站之間大概需要幾分鐘,因而你可以計算出從你所在的位置到“航空航天博物館”要花上 20多分鐘。除此之外,地鐵圖上的路線不僅標注了名字或終點站,還用了不用的顏色紅、黃、藍、綠、橙來幫助于你辨認。每條線路用的是不同的顏色,如此一來,不管是在地圖上還是地鐵外的墻壁上,只要你想查找地鐵線路,都能通過顏色快速辨別。

將信息可視化能有效抓住人們的注意力。有的訊息如果通過單純的數字和文字來傳達,可能需要花費數分鐘甚至幾小時,甚至可能無法傳達,但是通過顏色、布局、標記和其他元素的融合,圖形卻能夠在幾秒鐘之內就把這些訊息傳達給我們。

理清楚了頭緒,你發現其實華盛頓特區只有 86個地鐵站。東京地鐵系統包括東京地鐵公司(Tokyo Metro)和都營地鐵公司(the Toei)兩大地鐵運營系統,一共有 274個站。算上東京更大片區的所有鐵路系統,東京一共有 882個車站。1要是沒有地圖的話,人們將很難了解這么多的站臺信息。

數據與圖形

倘若你使用過電子表格,你就會發現,要從填滿數字的單元格中發現走勢有多么困難。在電影《黑客帝國》(The Matrix)中,數字看上去就像圖形,而圖形看上去又像數字,因此,電子表格并不是那么

容易理解的。這就是諸如微軟電子表格軟件(Microsoft Excel)和蘋果電子表格軟件(Apple Numbers)這類程序內置圖表生成功能的原因之一。一般來說,我們在看一個餅狀圖或條形圖的時候,更容易發現事物的變化走勢。

我們在制訂決策的時候了解事物的變化走勢至關重要。不管是討論銷售數據還是健康數據,一個簡單的數據點通常不足以告訴我們事情的整個變化走勢。

投資者常常要試著評估一個公司的業績。一種方法就是及時查看公司在某一特定時刻的數據。比方說,如果管理團隊在評估某一特定季度的銷售業績和利潤時,沒有考慮進去之前的季度情況的話 ,他們可能會總結說公司運營狀況良好。

但是,投資者很難從數據中看出公司每個季度的業績增幅都在減少。因此,從理論上看,公司的銷售業績和利潤似乎還不錯,但事實上,如果不想辦法來增加銷量,公司很快就會走向破產。

管理者或投資者在了解公司業務發展趨勢的時候,內部環境信息是重要指標之一。管理者和投資者同時也需要了解外部環境,因為外部環境能讓他們了解自己的公司相對于其他公司運營情況如何。

如果某個季度銷售業績下滑,管理者就有可能會錯誤地認為公司的運營情況不好。可事實上,銷售業績下滑的原因可能是由大的行業問題引起的,例如,房地產行業受到房屋修建量減少的影響,航空業受到出行減少的影響等。

外部環境是指同行業的其他公司在同一段時間內的運營情況,不了解外部環境,管理者就很難洞悉究竟是什么導致了公司的業務受損。即使管理者了解了內部環境和外部環境,但要想僅通過抽象的數字來看出端倪還是很困難的,而圖形可以幫助他們解決這一問題。

網友評論(不代表本站觀點)

來自xmbw**的評論:

內容豐富,可讀性強

2017-09-07 13:01:47
來自無昵稱**的評論:

大數據云圖:如何在大數據時代尋找下一個大機遇 包裝破損,書頁臟損,太氣人了!

2017-09-11 14:04:19
來自武周**的評論:

說好2天送來的,結果送了一個星期,當當的快遞真牛逼啊

2014-07-18 09:03:56
來自bunny20**的評論:

內容一般……介紹的特別好,實際上沒有太核心的內容

2014-04-08 15:57:09
來自趙大偉1**的評論:

一般吧,外國人寫的書,讀起來還是不是很順,思維方式的不同真的會造成對理解的不同。我推薦。

2014-01-29 14:42:55
來自大鷹帝**的評論:

適合3流4流的產品經理看看.沒什么創新點.都是國外已經實現的一些案例的介紹.也沒有討論技術.

2014-03-20 20:42:58
來自wangzg8**的評論:

很薄的一本書,就是介紹的,以為是本教材,不過可以了解發展狀況

2014-10-13 16:53:07
來自前進基**的評論:

書的質量還不錯,只是快遞太慢了。從廣州到深圳整整花了3天時間。

2014-01-24 11:18:37
來自dingbug**的評論:

書的內容還可以,不過對于印刷和字體不是太滿意,價格略高了點,讀者可以等到半價的時候買

2014-02-25 13:10:46
來自我愛讀**的評論:

這類書太少了,出版速度希望再快點,讓我們不要落后太多

2014-04-22 16:22:13
來自無昵稱**的評論:

還沒看,但是大致翻了一下,字挺大的,不像有的書密密麻麻的。能再便宜點就好了。

2014-06-30 11:50:44
來自tianzhe**的評論:

當下比較適合時代的書籍,分析的很不錯,值得一讀

2014-09-16 00:08:02
來自空磐**的評論:

泛泛之談,沒有啥深度,能幫助新手大致了解大數據的用途

2015-12-03 22:00:22
來自瘋狂愛**的評論:

又一本很好的介紹云與大數據的書,補充知識,值得一看

2014-03-18 15:29:36
來自無昵稱**的評論:

最近關注大數據,朋友推薦是本好書,翻了一下,是得好好讀讀。

2014-06-29 21:55:19
來自無昵稱**的評論:

該書對大數據時代的到來討論了很多,預測性的總結了未來方向。

2014-10-14 15:21:11
來自hbykdxy**的評論:

終于了解到了什么是大數據,是一個挺基礎的書籍

2014-08-04 16:26:23
來自無昵稱**的評論:

看清了,這是一本大數據云圖,如果你想從事第三次科技的工作,請您務必讀一下這本書,它是你打開思維的一本好書!

2014-11-09 20:49:31
來自上海小**的評論:

本書對大數據在商業上和生活中的應用作了一些有趣的分析,啟發我們對大數據應用的思考!

2014-02-14 13:07:42
來自匿名用**的評論:

買了七本,有一本沒有塑料膜,皮都舊了。其他的還好。基本可以哦

2017-01-09 14:18:59
來自binzhix**的評論:

云發展趨勢很快速且很強勁,書中概述了云現有基礎建設,有了各大公司的云基礎及書中所述幾個行業的云數據行業應用,我們能得到什么提升呢?

2013-12-19 12:13:00
來自匿名用**的評論:

還沒看內容,總體感覺還不錯,紙質好,印刷也不錯

2017-03-21 12:50:39
來自無昵稱**的評論:

身目標進行減肥的方式也被大數據所改變。   我是在進行法國鐵人三項訓練的時候迷G上大

2016-01-20 04:48:49
來自王冬ced**的評論:

在大數據中尋找下一個風口,這本書會告訴你的

2016-06-22 19:00:29
來自沐雨淺**的評論:

大數據相關必看書目。超級無敵非常棒!話說需要多少字才有積分……

2016-12-07 11:01:00
來自無昵稱**的評論:

“大數據”一詞,現在可謂是人盡皆知,如果說《大數據時代》這本書是大數據時代的先河之作,那么《大數據云圖》則是大數據時代的商業應用之作。書中粗略看過,主要針對實際操作及各個環節所應用到的有關大數據概念的東西,應該是看過會有提高的一本好書,等我看完再做分享。

2013-12-13 11:14:17
來自s***y(**的評論:

本書展現了大數據行行業藍圖及對組織、個體決策的影響。很多例子與《大數據時代》、《信號與噪聲》、《超級數字天才》有重合,但是增加了一些近年的新例子。尤其是和腦科學的結合,使我聯想起最近剛讀的湯川秀樹的《創造力與直覺》:其一,模式識別的重要性,即湯川疑惑的人是如何識別熟人的,書中講了圖形、語言識別的困難,圖形識別的解決方案是可視化;其二,技術與直覺的作用,本書強調基于大數據的決策,湯川更強調兩者的平衡,尤其不能忽視直覺的整體把握作用,也好模式識別或拼圖的能力。

2017-07-27 19:28:45

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