大数据云图:如何在大数据时代寻找下一个大机遇图书
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大数据云图:如何在大数据时代寻找下一个大机遇

用大数据解读商业与生活 如果现在是 3月或 12月,那你就得小心了你有可能会分手。数据可视化专家大卫 ?麦克坎德莱斯( David McCandless)和李 ?拜伦( Lee Byron)分析了 Facebook上的上万条状态更新并绘制成表,发现...

内容简介

亚马逊、谷歌、IBM、Facebook…… 超过一百家大数据公司的商业法则深度解密。教育、医疗、商业、设计、汽车…… 十几个行业的成功企业案例分享。

从Twitter到Netflix,从Bing到LinkedIn……互联网新贵如何在大数据之战中脱颖而出?从福特到宝洁,从耐克到三星……传统商业巨头如何在大数据时代再创辉煌?

大数据云图清晰勾勒出大数据行业的企业分布,让你能够轻易发现大数据行业的下一个大机遇究竟在何处。

编辑推荐

用大数据解读商业与生活

如果现在是 3月或 12月,那你就得小心了你有可能会分手。数据可视化专家大卫 ?麦克坎德莱斯( David McCandless)和李 ?拜伦( Lee Byron)分析了 Facebook上的上万条状态更新并绘制成表,发现美国的春假和寒假前两周是分手高发期。

另一方面,如果是圣诞节的话,你的恋爱状态就会很不错。圣诞节是一年之中发生分手次数少的时候。如果你认为大数据晦涩难懂,和你的日常生活没什么关系的话,那你就需要重新考虑这个问题。大数据带来的改变随处可见,交友网站利用大数据改变其用户资料管理方式,营销人员利用大数据改变其精准化营销的方式,甚至连我们自己记录瘦身目标进行减肥的方式也被大数据所改变。

我是在进行法国铁人三项训练的时候迷上大数据的。我开始记录我爬过的每座山、跑过的每段路,以及在旧金山水上公园冰冷的水中游过的所有里程。然后,为了便于自己对这些数据进行回顾、可视化并进行分析,我将这些信息全部上传到了网络上。当时我并没有意识到,这将是一段奇妙的探索之旅的开端,而宝藏就是如今众所周知的大数据。

很多年前,人们就开始对数据进行利用。例如航空公司要利用数据弄清楚给机票定什么价位,银行要利用数据搞清楚该贷款给谁,公司则利用数据侦破诈骗。但是直到近,数据,或者用现今的说法就是大数据,才真正成为我们日常生活的一部分。这是因为即使这些公司早在多年前就使用了大量的数据,但是这些数据或多或少都被我们忽视了。

之后, Facebook和谷歌出现了,至此大数据游戏被永远改变了。你和我,或者任何一个享受这些服务的用户都生成了一条反映我们行为的数据足迹,它能够反映出我们的行为。每次我们进行搜索,例如查找某个人或者甚至只是访问某个网站,都加深了这条足迹。当 Facebook的用户尚少的时候,要存储所有用户的数据足迹,并不是什么难事。但是很快地, Facebook用户激增,面对 10 000亿的网页搜索和超过 10亿的好友,现有技术开始力不从心。

这些公司不得不创建新技术来存储和分析激增的数据结果就迎来了被称为大数据的创新爆炸。其他公司看到谷歌和 Facebook的所作所为,他们也意欲效仿,利用大数据找出客户所需的商品,以此提高其产品的销量。企业家想通过这些数据提供更便捷的医疗保健服务,市政府则想通过数据更好地理解当地居民,提供他们所需的服务。

但是,存在一个巨大的问题就是,大部分的公司拥有大量数据,但是公司的大部分员工并不是数据科学家。因此,对广大受众而言,围绕大数据的讨论依然过于技术化,因而显得遥不可及。

我有幸将这个高度技术化的课题一个略显技术天赋的课题,呈献给大家,解释数据对我们的日常生活造成的影响。这本书就是成果,它描述了数据是如何改变我们的生活、恋爱和学习方式的。

在研究这一课题的过程中,我得到了很多人的帮助和支持,对此我深表感谢。我要感谢与我一同进行市场调研和咨询业务的公司,包括 Aerospike, Cetas by VMWare, Cloudyn, Lattice, Lyris, New Relic, Newvem, Qliktech等。我要特别感谢卡梅伦 ?梅尔沃德( Cameron Myhrvold)的指导和建议。

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作者简介

大卫芬雷布(David Feinleib)

“大数据商业应用的引路人”,他与同伴共同创建的Big Data Group公司,旨在为科技买家和供应商提供咨询服务。该公司绘制的大数据云图已经成为Twitter上的热门话题,在全球的幻灯片分享社区SlideShare中的被浏览次数也超过30000次。

互联网行业的博学创业者,先后创办了多家公司,包括onDevice公司,该公司后来被Keynote Systems公司收购;Consera Software公司,该公司后来被惠普公司收购;Likewise公司,该公司后来被美国EMC公司旗下的Isilon业务部收购。

著名风险投资人,曾在莫尔达维多风险投资公司人之,掌管20亿美元资产。

目录

中文版序 大数据的力量

前言 用大数据解读商业与生活

01在大数据时代寻找下一个大机遇

无法预测之殇

追求数量,还是追求速度

谷歌自驾车的美好未来

数据、算法和速度,更加智能的计算机

02 可视化,在数据中发掘机遇的重要工具

可视化,一张图片等于一千个字

图形艺术,数据界的达芬奇

Facebook,图片和分享的力量

可视化的乘数效应,更快地吸收更多的信息

03大数据改写商业规则

一夜走红的大数据

谷歌的大数据行动

亚马逊的步步紧逼

将信息变成一种竞争优势

实时响应,大数据用户的新要求

04医疗与健康:借助大数据量化自我

量化自我,关注个人健康

CellMiner,对抗癌症的新工具

智能的城市,更好的生活

移动手机,贴身的医生

05社交网络:大数据下的人际关系

为什么网上找不到真爱

遗失的数据,计算机乱点鸳鸯谱

爱情实验室的预

在线预览

第2章 可视化,在数据中发掘机遇的重要工具

你及时次来到华盛顿特区美利坚合众国的首都,你很兴奋,激动地想参观白宫和所有的纪念碑、博物馆。从一个地儿赶到另一个地儿,你需要利用当地的交通系统地铁,这看上去挺简单的,但问题是:你没有地图,不知道怎么走。1抛开地图,试想一下服务台里有一个好心人,他递给你一份按字母顺序排列的站名、线路名和坐标清单。理论上,这就够了,要弄清楚怎么搭乘华盛顿的地铁,你已经掌握了所有的信息。但事实上,要弄清楚搭哪条线路,在哪个站上车、下车,简直是一场噩梦。

不过,幸运的是,服务台有另外一种地图来传达这些数据信息,那就是华盛顿地铁图。地图上每条线路的所有站点都是按照顺序用不同的颜色标出来的。你还可以在上面看到线路交叉的站点,如此一来,要知道在哪里换乘,就很容易了。可以说突然之间,弄清楚如何搭乘地铁变成了轻而易举的事情。地铁图呈献给你的不仅是数据信息,更是知识。

你不仅知道了该搭乘哪条线路,还大概知道了到达目的地需要花多长时间。无须多想,你就能知道到达目的地有 8个站,每个站之间大概需要几分钟,因而你可以计算出从你所在的位置到“航空航天博物馆”要花上 20多分钟。除此之外,地铁图上的路线不仅标注了名字或终点站,还用了不用的颜色红、黄、蓝、绿、橙来帮助于你辨认。每条线路用的是不同的颜色,如此一来,不管是在地图上还是地铁外的墙壁上,只要你想查找地铁线路,都能通过颜色快速辨别。

将信息可视化能有效抓住人们的注意力。有的讯息如果通过单纯的数字和文字来传达,可能需要花费数分钟甚至几小时,甚至可能无法传达,但是通过颜色、布局、标记和其他元素的融合,图形却能够在几秒钟之内就把这些讯息传达给我们。

理清楚了头绪,你发现其实华盛顿特区只有 86个地铁站。东京地铁系统包括东京地铁公司(Tokyo Metro)和都营地铁公司(the Toei)两大地铁运营系统,一共有 274个站。算上东京更大片区的所有铁路系统,东京一共有 882个车站。1要是没有地图的话,人们将很难了解这么多的站台信息。

数据与图形

倘若你使用过电子表格,你就会发现,要从填满数字的单元格中发现走势有多么困难。在电影《黑客帝国》(The Matrix)中,数字看上去就像图形,而图形看上去又像数字,因此,电子表格并不是那么

容易理解的。这就是诸如微软电子表格软件(Microsoft Excel)和苹果电子表格软件(Apple Numbers)这类程序内置图表生成功能的原因之一。一般来说,我们在看一个饼状图或条形图的时候,更容易发现事物的变化走势。

我们在制订决策的时候了解事物的变化走势至关重要。不管是讨论销售数据还是健康数据,一个简单的数据点通常不足以告诉我们事情的整个变化走势。

投资者常常要试着评估一个公司的业绩。一种方法就是及时查看公司在某一特定时刻的数据。比方说,如果管理团队在评估某一特定季度的销售业绩和利润时,没有考虑进去之前的季度情况的话 ,他们可能会总结说公司运营状况良好。

但是,投资者很难从数据中看出公司每个季度的业绩增幅都在减少。因此,从理论上看,公司的销售业绩和利润似乎还不错,但事实上,如果不想办法来增加销量,公司很快就会走向破产。

管理者或投资者在了解公司业务发展趋势的时候,内部环境信息是重要指标之一。管理者和投资者同时也需要了解外部环境,因为外部环境能让他们了解自己的公司相对于其他公司运营情况如何。

如果某个季度销售业绩下滑,管理者就有可能会错误地认为公司的运营情况不好。可事实上,销售业绩下滑的原因可能是由大的行业问题引起的,例如,房地产行业受到房屋修建量减少的影响,航空业受到出行减少的影响等。

外部环境是指同行业的其他公司在同一段时间内的运营情况,不了解外部环境,管理者就很难洞悉究竟是什么导致了公司的业务受损。即使管理者了解了内部环境和外部环境,但要想仅通过抽象的数字来看出端倪还是很困难的,而图形可以帮助他们解决这一问题。

网友评论(不代表本站观点)

来自xmbw**的评论:

内容丰富,可读性强

2017-09-07 13:01:47
来自无昵称**的评论:

大数据云图:如何在大数据时代寻找下一个大机遇 包装破损,书页脏损,太气人了!

2017-09-11 14:04:19
来自武周**的评论:

说好2天送来的,结果送了一个星期,当当的快递真牛逼啊

2014-07-18 09:03:56
来自bunny20**的评论:

内容一般……介绍的特别好,实际上没有太核心的内容

2014-04-08 15:57:09
来自赵大伟1**的评论:

一般吧,外国人写的书,读起来还是不是很顺,思维方式的不同真的会造成对理解的不同。我推荐。

2014-01-29 14:42:55
来自大鹰帝**的评论:

适合3流4流的产品经理看看.没什么创新点.都是国外已经实现的一些案例的介绍.也没有讨论技术.

2014-03-20 20:42:58
来自wangzg8**的评论:

很薄的一本书,就是介绍的,以为是本教材,不过可以了解发展状况

2014-10-13 16:53:07
来自前进基**的评论:

书的质量还不错,只是快递太慢了。从广州到深圳整整花了3天时间。

2014-01-24 11:18:37
来自dingbug**的评论:

书的内容还可以,不过对于印刷和字体不是太满意,价格略高了点,读者可以等到半价的时候买

2014-02-25 13:10:46
来自我爱读**的评论:

这类书太少了,出版速度希望再快点,让我们不要落后太多

2014-04-22 16:22:13
来自无昵称**的评论:

还没看,但是大致翻了一下,字挺大的,不像有的书密密麻麻的。能再便宜点就好了。

2014-06-30 11:50:44
来自tianzhe**的评论:

当下比较适合时代的书籍,分析的很不错,值得一读

2014-09-16 00:08:02
来自空磐**的评论:

泛泛之谈,没有啥深度,能帮助新手大致了解大数据的用途

2015-12-03 22:00:22
来自疯狂爱**的评论:

又一本很好的介绍云与大数据的书,补充知识,值得一看

2014-03-18 15:29:36
来自无昵称**的评论:

最近关注大数据,朋友推荐是本好书,翻了一下,是得好好读读。

2014-06-29 21:55:19
来自无昵称**的评论:

该书对大数据时代的到来讨论了很多,预测性的总结了未来方向。

2014-10-14 15:21:11
来自hbykdxy**的评论:

终于了解到了什么是大数据,是一个挺基础的书籍

2014-08-04 16:26:23
来自无昵称**的评论:

看清了,这是一本大数据云图,如果你想从事第三次科技的工作,请您务必读一下这本书,它是你打开思维的一本好书!

2014-11-09 20:49:31
来自上海小**的评论:

本书对大数据在商业上和生活中的应用作了一些有趣的分析,启发我们对大数据应用的思考!

2014-02-14 13:07:42
来自匿名用**的评论:

买了七本,有一本没有塑料膜,皮都旧了。其他的还好。基本可以哦

2017-01-09 14:18:59
来自binzhix**的评论:

云发展趋势很快速且很强劲,书中概述了云现有基础建设,有了各大公司的云基础及书中所述几个行业的云数据行业应用,我们能得到什么提升呢?

2013-12-19 12:13:00
来自匿名用**的评论:

还没看内容,总体感觉还不错,纸质好,印刷也不错

2017-03-21 12:50:39
来自无昵称**的评论:

身目标进行减肥的方式也被大数据所改变。   我是在进行法国铁人三项训练的时候迷G上大

2016-01-20 04:48:49
来自王冬ced**的评论:

在大数据中寻找下一个风口,这本书会告诉你的

2016-06-22 19:00:29
来自沐雨浅**的评论:

大数据相关必看书目。超级无敌非常棒!话说需要多少字才有积分……

2016-12-07 11:01:00
来自无昵称**的评论:

“大数据”一词,现在可谓是人尽皆知,如果说《大数据时代》这本书是大数据时代的先河之作,那么《大数据云图》则是大数据时代的商业应用之作。书中粗略看过,主要针对实际操作及各个环节所应用到的有关大数据概念的东西,应该是看过会有提高的一本好书,等我看完再做分享。

2013-12-13 11:14:17
来自s***y(**的评论:

本书展现了大数据行行业蓝图及对组织、个体决策的影响。很多例子与《大数据时代》、《信号与噪声》、《超级数字天才》有重合,但是增加了一些近年的新例子。尤其是和脑科学的结合,使我联想起最近刚读的汤川秀树的《创造力与直觉》:其一,模式识别的重要性,即汤川疑惑的人是如何识别熟人的,书中讲了图形、语言识别的困难,图形识别的解决方案是可视化;其二,技术与直觉的作用,本书强调基于大数据的决策,汤川更强调两者的平衡,尤其不能忽视直觉的整体把握作用,也好模式识别或拼图的能力。

2017-07-27 19:28:45
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