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大数据时代:生活,工作与思维的大变革

大数据时代:生活,工作与思维的大变革 PDF 扫描完整版

  • 更新:2021-03-05
  • 大小:2.17MB
  • 类别:大数据
  • 作者:迈尔-舍恩伯格
  • 出版:浙江人民出版社
  • 格式:PDF

  • 资源介绍
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《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作,本书作者维克托?迈尔?舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”,拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历,早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。维克托·尔耶·舍恩伯格在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。维克托最具洞见之处在于,他明确指出,大数据时代最大的转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例,对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。本书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、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。

【作者简介】

维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Sch·nberger)“大数据时代的预言家”,他是十余年潜心研究数据科学的技术权威,他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一,也是最受人尊敬的权威发言人之一。他曾先后任教于世界最著名的几大互联网研究学府。现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授,曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人,哈佛国家电子商务研究中网络监管项目负责人;曾任新加坡国立大学李光耀学院信息与创新策略研究中心主任。并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授。他的学术成果斐然,有一百多篇论文公开发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上,他同时也是哈佛大学 、麻省理工 、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版机构的特约评论员。他是备受众多世界知名企业信赖的信息权威与顾问。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业;而他自己早在1986年与1995年就担任两家软件公司的总裁兼CEO,由他的公司开发的病毒通用程序,成为当时奥地利最畅销的软件产品。1991年跻身奥地利软件企业家前5名之列,2000年 被评为奥地利萨尔斯堡州的年度人物。他也是众多机构和国家政府高层的信息政策智囊。他一直专注于信息安全与信息政策与战略的研究,是欧盟专家之一,也是世界经济论坛、马歇尔计划基金会等重要机构的咨询顾问,同时他以大数据的全球视野,熟悉亚洲信息产业的发展与战略布局,先后担任新加坡商务部高层、文莱国防部高层、科威特商务部高层、迪拜及中东政府高层的咨询顾问。肯尼斯·库克耶(Kenneth Cukier)《经济学人》数据编辑,曾任职于《华尔街日报》(亚洲版)和《国际先驱论坛报》。他是美国外交关系协会成员,CNN、BBC和NPR的定期商业和技术评论员之一。

【本书目录】

  • 推荐序一 拥抱“大数据时代”
  • 宽带资本董事长 田溯宁
  • 推荐序二 实实在在大数据
  • 中国互联网发展的重要参与者,知名IT 评论人
  • 译者序在路上·晃晃悠悠
  • 电子科技大学教授,互联网科学中心主任
  • 引言一场生活、工作与思维的大变革
  • 大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式,成为新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发……
  • 大数据,变革公共卫生
  • 大数据,变革商业
  • 大数据,变革思维
  • 大数据,开启重大的时代转型
  • 预测,大数据的核心
  • 大数据,大挑战
  • 第一部分 大数据时代的思维变革
  • 第1章 更多:不是随机样本,而是全体数据
  • 当数据处理技术已经发生了翻天覆地的变化时,在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了,我们需要的是所有的数据,“样本= 总体”。
  • 让数据“发声”
  • 小数据时代的随机采样,最少的数据获得最多的信息
  • 全数据模式,样本=总体
  • 第2章 更杂:不是精确性,而是混杂性
  • 执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5% 的数据是有框架且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱,剩下95% 的非框架数据都无法被利用,只有接受不精确性,我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。
  • 允许不精确
  • 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效
  • 纷繁的数据越多越好
  • 混杂性,不是竭力避免,而是标准途径
  • 新的数据库设计的诞生
  • 第3章 更好:不是因果关系,而是相关关系
  • 知道“是什么”就够了,没必要知道“为什么”。在大数据时代,我们不必非得知道现象背后的原因,而是要让数据自己“发声”。
  • 关联物,预测的关键
  • “是什么”,而不是“为什么”
  • 改变,从操作方式开始
  • 大数据,改变人类探索世界的方法
     

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