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大数据与商业分析

大数据与商业分析

  • 字数: 235
  • 出版社: 清华大学
  • 作者: 编者:(美)杰伊·利博维茨|译者:刘斌//曲文
  • 商品条码: 9787302390794
  • 适读年龄: 12+
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 256
  • 出版年份: 2015
  • 印次: 1
定价:¥49 销售价:登录后查看价格  ¥{{selectedSku?.salePrice}} 
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精选
作者简介
杰伊·利博维茨博士是马里兰大学学院研究生院Orkand管理与技术讲席教授,之前曾任约翰霍普金斯大学凯瑞商学院的教授。据2010年1月《知识管理期刊》所载,他在全球11000名知识管理方面的研究员和从业者中排名前十,并在全球知识管理策略领域排名第二。在约翰霍普金斯大学,他是竞争情报毕业证书的创始项目总监,也是商业项目信息和电信系统的最高负责人。在该项目中,他吸纳了30多个行业机构、政府机关以及非营利机构加入到他的团队。 在进入约翰霍普金斯大学之前,利博维茨博士是美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心的第一位知识管理高管。在这之前,利博维茨博士担任过马里兰大学巴尔的摩分校信息系统的Robert W.Detltsch特聘教授、乔治华盛顿大学管理科学教授,以及美国陆军战争学院人工智能讲席教授。 利博维茨博士是《专家系统与应用国际性学报》(由Elsevier出版)的创始人及主编,根据最近的Thomson影响因素来看,它在全世界有关智能系统、人工智能方面的杂志中排名第三。2011年,该杂志刊登的文章在全球范围内有180万的下载量。利博维茨博士是富布赖特学者(Fulbright Scholar),享有电气和电子工程师学会(IEEE)一美国联邦通信委员会执行伙伴的美誉。另外,他还享有年度计算机教育专家(国际计算机信息系统协会,IACIS)的称号。他已出版了超过40本著作,在知识管理、智能系统以及IT管理方面发表了许多篇期刊论文。他最近出版的著作有:《知识储存:策略和方法》(Taylor&Francis,2009)、《公共卫生知识管理》(Taylor&Francis,2010)、《知识管理和电子学习》(Taylor&Francis,2011)、《知识管理之外:领导必须了解的东西》(Taylor&Francis,2012),以及《知识管理手册:合作与社交网络(第二版)》(Taylor&Francis,2012)。2011年10月,因利博维茨博士指导的学生研究论文在IACIS年度大会上被评为最佳,国际计算机信息系统协会授予其“杰出学生研究奖”。如今,他在全球范围内从事讲座和咨询的工作。
目录
第1章 通过大数据管理企业 1.1 引言 1.2 挑战 1.3 正在发生的现象 1.4 社交网络 1.5 个性化服务和社群 1.6 科技驱动和商业分析 1.7 从数字到大数据 1.7.1 我们是如何走到这一步的? 1.7.2 为什么它如此重要? 1.7.3 科技的升级换代如何满足需求? 1.8 重新定义组织结构 1.8.1 关于重新定义 1.8.2 一些挑战 1.8.3 一些机遇 1.8.4 重塑的机会 1.9 为大数据时代做好准备 1.9.1 科学、技术、工程和数学 1.10 一些建议 1.11 参考文献 第2章 杰克和大数据豆茎:利用充满潜力的市场商机 2.1 你认识杰克吗? 2.2 来自大数据的挑战 2.3 当老问题遇上新问题 2.4 五个驱动力 2.4.1 全局视角 2.4.2 由内及外 2.4.3 由外及内 2.4.4 兼容并蓄 2.4.5 建立互信 2.5 收获与回报 2.5.1 增加15%~30%的市场投资回报率 2.5.2 提升10%~15%的客户毛利润 2.5.3 改善5%~7%的定价 2.6 什么才是你通往成功的豆茎? 第3章 大数据商务分析前沿:网络市场中的模式和案例 3.1 简介 3.2 大数据分析 3.2.1 计算机擅长的工作 3.2.2 计算机不是万能的 3.2.3 传统商务智能和大数据 3.2.4 模型必须由人来设计 3.2.5 模型也需要测量 3.2.6 数据越大,模型越好 3.2.7 大数据和Hadoop 3.3 网络营销案例学习 3.3.1 wine.com 一对一邮箱 3.3.2 雅虎网络市场细分分析 3.3.3 雅虎邮箱保留 3.3.4 潜在客户评分 3.3.5 客户终身价值 3.3.6 广告表现优化 3.3.7 收入预测 3.3.8 Ask.com的搜索引擎营销 3.4 一些建模经验 3.5 结论 3.6 参考文献 第4章 数据的内在价值 第5章 从大数据中发现重要价值:开启高效能分析的力量 第6章 竞争者、情报和大数据 第7章 用大数据拯救生命:揭开电子化健康记录隐藏的潜在信息 第8章 创新模式和大数据 第9章 美国交通部门的大数据 第10章 将大数据作为决策过程的核心 第11章 从多元时间数据中提取有用的信息 第12章 大规模时间序列预测 第13章 使用大数据和分析来解锁慷慨 第14章 大数据在医疗保健中的应用 第15章 大数据:结构化和非结构化

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