《为数据而生：大数据创新实践》读书笔记模板

为数据而生：大数据创新实践读书笔记模板01思维导图读书笔记目录分析内容摘要精彩摘录作者介绍目录0305020406思维导图大数据大数据理念时代数据技术数据大数据行为管理预测建设分析机器利器特征企业价值工厂关键字分析思维导图内容摘要内容摘要在大数据概念如此流行的今天，为什么要读这本书？中国大数据领军人、大数据创新与实践一线专家、百万级畅销书《大数据时代》中文版译者周涛，耗时三年，将海量真实案例披沙拣金呈现给广大读者。在本书中，您将看到大数据在智慧交通系统、个性化医疗、智慧学校以及金融和商业等领域的中国式创新实践，并为未来大数据的发展提供有可行性的路径指南。?什么样的人才能在下一个时代生存和发展？大数据3.0时代我们究竟要做些什么？数据交易如何让数据资源成为汇聚之地？每个企业又该如何成为大数据企业？周涛教授通过真实案例告诉读者：拥有大数据的理念，能够掌握数据和运用数据的人和企业，才能在“一切都被记录，一切都被分析”的数据化时代得以生存。无论现在从事什么行业，即便不能掌握一项特定的数据技术，了解大数据的理念、培养大数据的思维模式是非常重要的。学会用数据说话，用数据分析的结果来证明“哪个更好，哪个更坏”并指导我们作出正确决策。?这不是坚硬的学术专著，而是一部柔软的情怀之书！没有晦涩的文辞，枯燥的说教，字里行间洋溢着浓浓的数据情怀和拳拳的责任之心。周涛教授讲述了很多在大数据领域努力拼搏，希望有所创新的中国人的故事，相信这些故事背后的理念、技术和精神能够唤起更多年轻的创新者，为我们民族的复兴作出自己的贡献。?领跑大数据3.0时代，大数据创新实践的扛鼎之作！大数据1.0，是将自身业务上产生的大量数据，利用深入的分析使其不断优化，优化之后的业务产生更多数据的正向循环。大数据2.0，是如何把自身业务的数据用来解决业务以外的其它问题，或者如何用业务以外的数据解决自身业务的问题。大数据3.0，是如何在资本和文化的催化作用下，让数据、技术、需求和人才等大数据创新要素融为一体。三个版本强调的不是时间上的先后顺序或逻辑上的依存关系，而是就其与传统数据应用在理念上的差异程度进行的划分。读书笔记读书笔记我希望这些想象能够成为现实，使数据分析和数据挖掘的价值得到充分的体现，而每一个真正精通大数据统计分析和机器学习的数据客，都能非常轻松地成为商业世界的宠儿。不管是结构化数据建模，还是非结构化数据挖掘，都要先设定一个创新性的大数据思维，才不至于“数”到用时方恨少。一本以自我亲身经历为主线的大数据创业思考书籍。特别好的一本书，不是说它有多么精彩，文笔多么精湛，而是在读的过程中很容易让你产生一种代入感，能让你的思路随着书页的翻动而越来越清晰，潜移默化而又条理清晰的将大数据的理念以及大数据思维模式埋进脑袋里。本书中的几个实践案例都很不错，可以作为大数据与机器学习领域的入门案例材料，如何让你的朋友、客户明白大数据领域可以实实在在的解决哪些问题。看完了，虽然没有很详尽看，有的地方没理解到位，但总体上对于大数据有了一些简单认识，现在也是一个大数据的时代，了解一些是很有必要的，。五六年前的书，现在读起来也还是受益匪浅。精彩摘录精彩摘录，我认为大数据是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式、教育理念、生活方式和观念形态上的颠覆性变化的总和。大数据真正的精髓，还不是数据量的爆炸性增长和数据形态的多样性，而是数据与数据之间关联形式的变化。再大的数据集，再丰富的数据形态，如果以孤岛的形态存在，闭关自守，不和外面的世界沟通，那都不能叫作大数据！一切都被记录，一切都被分析”的数据化时代的到来，是不可抗拒的。以互联为例，其发展趋势从“他们的”（门户站、搜索），到了“我们的”（社交络、用户生成内容），最终将到“自己的”（个性化应用）大数据时代对分析要求更高，而且迄今为止，还没有广为接受的一套成熟的分析方法可以覆盖绝大部分价值产生点我一直觉得类似于统计学（包括概率论、数理统计、统计物理等）和机器学习的理念，对于我们理解这个世界都是有帮助的大规模数据下的机器学习，也可以总结成程咬金的三板斧：特征、模型和融合。目录分析01从万物皆数到万事皆数02从十数九表到数态万千03从隔水相望到阡陌交通04大数据驱动新工业革命Part1大数据时代，用数据说话01从万物皆数到万事皆数主动或被动，我们都是数据贡献者一切都被记录，一切都被分析四大方面，让数据指数级增长02从十数九表到数态万千结构化数据非结构化数据03从隔水相望到阡陌交通地点数据个人数据数据与数据，1+1远大于204大数据驱动新工业革命计算：第三次工业革命的新能源数据：第三次工业革命的新材料证析：第三次工业革命的先进工艺技术个性化：大数据时代最显著的商业特征05统计呈现洞见07预测指导决策06关联蕴含价值Part2大数据1.0：分析05统计呈现洞见抓出非法的MCC套用打击“电老鼠”“抓获”过度医疗和骗保行为识别社交络中的垃圾用户新浪面临的三大问题快递员的通话记录蕴藏哪些商机付费节目点播最多的是什么06关联蕴含价值关联规则挖掘协同过滤关联分析是寻找因果关系的利器07预测指导决策点击购买类预测基于移动轨迹的位置预测链路预测大数据预测的主流方法是什么08寻求外部数据的帮助10机器学习，数据外化最神奇的利器09自身数据的外部价值Part3大数据2.0：外化08寻求外部数据的帮助从行为数据预测学生考试成绩从食堂打卡记录中“定位”孤独人群从社会计量标牌洞察人力资源管理预测离职率和升职率行为数据让非法集资无所遁形09自身数据的外部价值45个关键词实时预测流感趋势阿里巴巴的“淘CPI”指数10机器学习，数据外化最神奇的利器机器学习三板斧1：特征机器学习三板斧2：模型机器学习三板斧3：融合12数据城堡：数据人才的竞技场11数据交易：数据资源的汇聚地Part4大数据3.0：集成成为大数据企业13创新工厂：数据技术的嘉年华Part4大数据3.0：集成11数据交易：数据资源的汇聚地科研数据共享政府数据开放全国可流通数据的目录体系12数据城堡：数据人才的竞技场Kaggle，数据科学之家数据城堡，Kaggle模式的中国尝试者13创新工厂：数据技术的嘉年华大数据创业公司的困境大型传统企业信息化的难题构建大数据挖掘平台建设大数据创新工厂成为大数据企业Step1.全面数据化Step2.整理数据资源，建立数据标准，形成管理规范Step3.建设数据管理平台Step