大數據專著

『壹』 有什麼比較好的大數據入門的書推薦

1. 《大數據分析：點「數」成金》
你現在正坐在一座金礦上，這些金子或被埋於備份，或正藏在你眼前的數據集里，他們是提升公司效益、拓展新的商業關系、制定更直觀決策的秘訣所在，足以使你的企業更上一層樓。你將明白如何利用、分析和駕馭數據來獲得豐厚回報。作者Frank Ohlhorst厚積數十年的技術經驗寫了此書。該書介紹了如何將大數據應用於各行各業，你將了解到如何對數據進行挖掘，怎樣從數據中揭示趨勢並轉化為競爭策略及提取價值的方法。這些更有意思也是更有效的方法能夠提升企業的智能化水平，將有助於企業解決實際問題，提升利潤空間，提高生產率並發現更多的商業機會。
2.《大數據時代》
《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書作者維克托被譽為」大數據商業應用第一人」，擁有再哈佛大學、牛津大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教經歷，早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。該書主要講了大數據時代的變革、商業變革和管理變革。《大數據時代》認為大數據的核心就是預測。大數據為人類的生活創造了前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。
3.《雲端時代殺手級應用：大數據分析》
《雲端時代殺手級應用：大數據分析》分析了什麼是大數據、大數據大商機、技術與前瞻三個部分。第一個部分介紹大數據分析的概念，以及企業、政府部門可應用的范疇。什麼是大數據分析？與個人與企業有什麼關系？將對全球產業造成什麼樣的沖擊？第二部分完整介紹了大數據在各產業的應用實況，為企業及政府部門提供應用的方向。提供了全球各地的實際應用案例，涵蓋了零售、金融、政府部門、能源、製造、娛樂等各個行業，充分展示了大數據分析產生的效益。第三部分則簡單介紹了大數據分析所需要的技術及未來的發展趨勢，為讀者提供了應用與研究的方向。
4.《大數據》
本書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，以別開生面的經典案例奧巴馬建設」前所未有的開放政府「的雄心、公開財務透明的曲折。《數據質量法》背後隱情，全國醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結以及雲計算、Facebook和推特等社交媒體等等，為您一一講解數據創新給社會帶來的種種變革和挑戰。
5.《大數據互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》。
該書主要講的是海量數集數據挖掘常用的演算法。書中分析了海量數據集數據挖掘常用的演算法，介紹了目前WEB端應用的許多重要話題等。

『貳』 想從零開始自學大數據，請問有哪些書籍推薦

在人人高呼的大數據時代，你是想繼續做一個月薪6K+的碼農，還是想要翻身學習成為炙手可熱名企瘋搶的大數據工程師呢？
隨著互聯網技術的發展，大數據行業前景非常被看好，有很多朋友對大數據行業心嚮往之，卻苦於不知道該如何下手，或者說學習大數據不知道應該看些什麼書。作為一個零基礎大數據入門學習者該看哪些書?今天就給大家分享幾本那些不容錯過的大數據書籍。

1、《數據挖掘》
這是一本關於數據挖掘領域的綜合概述，本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的數據挖掘專著，是一本可讀性極佳的教材。它從資料庫角度全面系統地介紹數據挖掘的概念、方法和技術以及技術研究進展，並重點關注近年來該領域重要和最新的課題——數據倉庫和數據立方體技術，流數據挖掘，社會化網路挖掘，空間、多媒體和其他復雜數據挖掘。
2、《Big Data》
這是一本在大數據的背景下，描述關於數據建模，數據層，數據處理需求分析以及數據架構和存儲實現問題的書。這本書提供了令人耳目一新的全面解決方案。但不可忽略的是，它也引入了大多數開發者並不熟悉的、困擾傳統架構的復雜性問題。本書將教你充分利用集群硬體優勢的Lambda架構，以及專門用來捕獲和分析網路規模數據的新工具，來創建這些系統。
3、《Mining of Massive Datasets》
這是一本書是關於數據挖掘的。但是本書主要關注極大規模數據的挖掘，也就是說這些數據大到無法在內存中存放。由於重點強調數據的規模，所以本書的例子大都來自Web本身或者Web上導出的數據。另外，本書從演算法的角度來看待數據挖掘，即數據挖掘是將演算法應用於數據，而不是使用數據來「訓練」某種類型的機器學習引擎。

『叄』 《決戰大數據駕馭未來商業的利器》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《決戰大數據》（車品覺）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

鏈接:

書名：決戰大數據

作者：車品覺

豆瓣評分：7.3

出版社：浙江人民出版社

出版年份：2014-3-1

頁數：236

內容簡介：

[內容簡介]

 大數據時代的來臨，給當今的商業帶來了極大的沖擊，多數電商人無不「談大數據色變」，並呈現出一種觀望、迷茫、手足無措的狀態。車品覺，作為一名經驗豐富的電商人，在敬畏大數據的同時，洞悉到了數據時代商業發展的更多契機，他創新了數據框架的建立和使用，重新量化了數據價值的指標，並挖掘了在無線數據和多屏時代下商業發展的本質……在他看來，改變思維方式，即可改變數據和商業的未來。

 《決戰大數據》將視角投入到「大數據實踐」的領域，對數據收集、數據化運營、運營數據、無線數據、數據盲點和噪音、數據分類和數據價值、養數據、多屏時代等大數據應用的熱點問題做出了詳細的解答，對當今的大數據進行了多角度思考，並提出了做好「個人大數據管理」的前瞻性建議，創建了一個數據化運營和運營數據的閉環系統。同時，《決戰大數據》首次揭開阿里巴巴運營數據的神秘面紗，解密了其數據實踐的「混、通、曬」內三板斧和「存、管、用」外三板斧，對於當今的絕大多數電商企業來說十分有借鑒意義。

 《決戰大數據》是繼經典暢銷書《大數據時代》之後聚焦中國大數據實踐的重磅新作。

[編輯推薦]

 大數據實踐的先行者、阿里巴巴集團副總裁、數據委員會會長車品覺首部個人專著：擁有十幾年豐富的數據實戰經驗，並在實踐中形成了獨特的數據化思考方式，對電子商務未來趨勢有獨到見解，曾先後在匯豐銀行、香港電訊盈科、微軟、eBay等多家著名跨國公司任總監。

 繼《大數據時代》之後聚焦中國大數據實踐的重磅之作，引領「大數據實踐」風潮：《決戰大數據》為數據人撥開大數據時代的層層迷霧，對數據化運營和運營數據的熱點問題做了詳細的解答，為現代商業的發展提供了數據應用的前瞻性建議和商業新範本。

 聚焦阿里巴巴的大數據實踐，首次揭開阿里巴巴運營數據的神秘面紗：解密了阿里巴巴大數據實踐的「混、通、曬」內三板斧和「存、管、用」外三板斧，還原最真實的阿里巴巴。

 首度提出「數據化思考」新思維，改變思維，決勝數據化未來：作者認為大數據時代更多地改變了人類的思維模式，只有掌控大數據背後真正的思維變革才是決勝未來商業的關鍵。

 洞悉大數據與個人、商業與個人的內在聯系，指出了「個人大數據管理」的重要性：無論是電商管理層，還是數據分析師，每個人都要有完善的個人大數據管理模式，以避免數據收集和使用中出現信息不對稱的斷層。

 最接地氣的大數據著作，既是商業人和電商從業者的案頭必備書，也是管理層的決策寶典：作者列舉了大量國內領先電商和自身經歷的經典「數據分析實例」。內容深入淺出，語言通俗易懂。對當今國內的絕大多數企業來說，更有針對性、借鑒性、實操性，也更接地氣。

 國內8大頂尖電商和投資人強力推薦，迄今為止最有重量的數據實踐之作：eBay 大中華區CEO林奕彰、唯品會創始人沈亞、紅杉中國董事總經理劉星、 大眾點評網CEO 張濤、安客誠全球副總裁程傑、京東集團高級副總裁徐雷、 桔子水晶酒店集團創始人吳海、LinkedIn商務分析部總監張溪夢等聯袂推薦。

 圖書個人所得全部捐獻給「桑珠助學」和雪謙寺重建。

 湛廬文化出品。

作者簡介：

車品覺

國內大數據實踐先行者、數據觀察家。現任阿里巴巴集團商業智能部副總裁、數據委員會會長。

擁有多元化與國際化的教育背景：生於香港，在美國、英國、澳洲等地接受西方教育，曾於新南威爾士大學、斯坦福大學、INSEAD商學院及清華大學經管學院等世界一流學院進修。

擁有豐富的數據實戰經驗與獨特的數據化思維：曾先後在匯豐銀行、香港電訊盈科、微軟、易趣等多家著名跨國公司任總監職務。對電子商務未來趨勢有獨到見解，是一名未來趨勢觀察家和實戰型培訓師。

『肆』 大數據入門書籍有哪些

首先從最基礎的開化，編程，java入門，linux入門，mysql等課程的入門到精通的學內習，然容後下一步在開始大數據的學習。北京大 講台大數據培訓從最基礎的java，linux，mysql開始學習，zhuce就可以在線聽課了。

『伍』 大數據有哪些專業

那麼，「大數據」究竟會給電力企業的未來發展帶來什麼啟示呢？
「大數據」的核心：更准確地預測
「大數據」源自英文bigdata，對這個概念的解釋千差萬別，美國學者舍恩伯格在他的專著中解釋說：「大數據，就是我們可以在更大規模的數據上，做到更多我們無法在小規模數據基礎上完成的事情。」
他認為，「大數據」的核心就是對龐雜的超大規模數據資料進行分析，從而可以更准確地預測，這必然引發商業變革。以歐洲快銷時尚品牌zara為例，該公司通過對消費者登錄網店的數據進行分析，找出最受歡迎的產品，作為實體店的推薦參考，果然效果很好。並在實體店及網店中不停地收集消費者反饋：
「我喜歡這個圖案」、「我討厭這個扣子」等，所有消息都通過銷售經理反饋給數據處理中心，最終各方信息都將被分類處理，成為設計、生產、銷售的指引。
zara藉此將銷售收入提高了10%。
舍恩伯格在該書中提出了一個非常具有顛覆性的觀點：通過對龐大數據分析知道「是什麼」就夠了，不必再去追問「為什麼」，就好像
zara只需通過「大數據」分析了解什麼款式最受歡迎，不必再花精力去研究消費者為什麼喜歡。這個觀點對於企業管理者來說，尤為重要。
為電網規劃和新能源探路
舍恩伯格說，可以抽象地認為，智能電網就是「大數據」這個概念在電力行業中的應用，就是通過網路將用戶的用電習慣等信息傳回給電網企業的信息中心，進行分析處理，並對電網規劃、建設、服務等提供更可靠的依據。
日前，美國加州大學洛杉磯分校的研究者就根據「大數據」理論設計了一款「電力地圖」，將人口調查信息、電力企業提供的用戶實時用電信息和地理、氣象等信息全部集合在一起，製作了一款加州地圖。該圖以街區為單位，展示每個街區在當下時刻的用電量，甚至還可以將這個街區的用電量與該街區人的平均收入和建築物類型等相比照，從而得出更為准確的社會各群體的用電習慣信息。
這個「大數據」地圖也為城市和電網規劃提供了直觀有效的負荷數預測依據，也可以按照圖中顯示的停電頻率較高、過載較為嚴重的街區進行電網設施的優先改造。
同時，對於風能、太陽能等具有間歇性的新能源，通過「大數據」分析進行有效地調節，也可以使新能源更好地與傳統的水火電進行互補，更為靈活地出力。

『陸』 大神，關於大數據處理方面的書籍有推薦嗎

《大數據處理之來道》作者：自何金池
分析比較了當下流行的大數據處理技術的優劣及適用場景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，詳細分析了各種技術的應用場景和優缺點;同時闡述了大數據下的日誌分析系統，重點講解了ELK日誌處理方案;最後分析了大數據處理技術的發展趨勢，重點從各種技術的起源、設計思想、架構等方面闡述大數據處理之道。