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¥40.5¥69.9智能时代-大数据与智能革命重新定义未来
¥20.4¥68.0数据科学与大数据分析-数据的发现 分析 可视化与表示
¥43.5¥69.0智能制造标准案例集
¥94.7¥128.0
大数据可视化重构智慧社会-全彩印刷 版权信息
- ISBN：9787115392695
- 条形码：9787115392695 ; 978-7-115-39269-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
大数据可视化重构智慧社会-全彩印刷 本书特色
《大数据可视化：重构智慧社会》包括四大部分。第ⅰ部分，“全书概述和背景”，探讨了可视化组织快速发展背后的原因；第ⅱ部分，“可视化组织的介绍”，介绍了可视化组织如何拥抱大数据和数据可视；第ⅲ部分，“走起：成为可视化组织”，从理解四个不同层面的可视化组织开始，然后基于案例研究推导出的教训、*佳实践、奇迹以及错误做法；第ⅳ部分，“总结及数据可视的未来”，并对目前趋势、可视化组织、大数据以及数据可视的未来提供了一系列严谨认真的预测。
大数据可视化重构智慧社会-全彩印刷 内容简介
梭罗曾经说过，“重要的并不是你在看着的，重要的是你所看到的。” 当前商业世界，要看清楚正在发生的是什么并非易事，很多人们已被数据所困。 在这纷繁复杂的大数据海洋中，出现了一种新型的企业：可视化的组织。越来越多的组织意识到当前数据的容量、类型和迅速对新的应用提出需求，但是，还不仅是技术，他们采纳的是一种完全不同的模式——基于数据发现和探索的模式，而非传统的企业“报表”。这些企业也认识到，交互的热图、树形图使得他们从数据中的发现远超过微软的excel、静态图形、饼状图或仪表盘等。 举个例子，很多人已经听说过netflix，但是很少人知道，舞台后面，netflix创造了好些奇迹。netflix利用数据可视化工具发现趋势、诊断技术问题，揭示其客户极具价值的洞见。 autodesk的员工们利用交互工具将目前和历史雇员动态实现可视化，并从中判断存在的潜在管理问题，并预见企业重组将呈什么形态。 然后是ebay，强有力的数据发现工具使得企业员工能够高效“看到”ebay.com是什么样…跟实体店一样可见。 是时间实现可视化了。 《大数据可视化：重构智慧社会》一书是获奖作者、主题演讲者、公认技术专家的phil simon的第六本著作。simon所阐述的是，一家先进新型公司如何将传统数据的可视化视作头等大事，对于他们来说，他们正在拥抱新型的、具交互性的、更强有力的工具，而这些工具也帮助企业从所谓的大数据中噪音中分离出有用信号，因此，他们能问出更好的问题并作出更好的商业决策。 《大数据可视化：重构智慧社会》一书由很多现实案例和具操作性的建议构成，是一本全彩杰作。simon条理清晰地阐述了企业组织该如何做，才能不仅仅是淹没在数据海洋中，还可以更茁壮成长，欣欣向荣。对于高层管理、专家及有志于发挥大数据巨大能量的学生们来说，这是一本必读书。 这一切，先从发现你的企业与众不同开始。
大数据可视化重构智慧社会-全彩印刷 目录
第ⅰ部分 全书概述和背景
导言
i.1 twitter数据探险
i.2 实时数据可视101
主要目标
作用
比以往更重要
落后的报复：数据可视的现状
i.3 全书概览
可视化组织的界定
本书中心主题
何人受益？
方法论：故事在这里很重要
对知识和案例研究的执着
差异化：有关其他数据可视文本的记录
作战计划
i.4 接下来
i.5 注释
第1章 可视化组织的快速发展
1.1 大数据的兴起
1.2 开放数据
1.3 数据生态的萌芽
1.4 新的网络：可视化、语义和api驱动
可视化网络的到来
关联数据和更语义化的网络
采集数据更趋便利
借助云和数据中心更高效
1.5 更好的数据工具
1.6 更透明的组织
1.7 山寨经济：有样学样
1.8 数据新闻和nate silver效应
1.9 数字人
可视化公民的出现
移动化
可视化员工：更技术和数据达人化的工作场所
遨游在我们数据驱动的世界里
1.10 下一步
1.11 注释
第2章 将数据转化为洞见：工具
2.1 数据可视化：智能化和整合战略的构成
2.2 专业术语：数据可视、bi、报表、分析和kpi
可视化组织应该杜绝一切“试过才知对”的报表工具吗？
刻画出一些区别
2.3 数据可视五虎将
大型企业软件供应商应用
*优性能应用
流行的开源工具
设计公司
创业、网站服务及其他资源
2.4 *后的话：没有放之四海皆准的真理
2.5 下一步
2.6 注释
第ⅱ部分 可视化组织介绍
第3章 可视化组织的典范
3.1 netflix 1.0: 计划落空
3.2 netflix 2.0:自我颠覆
3.3 数据可视：大数据整合战略的构成部分
3.4 数据可视：netflix文化灌输
客户洞察
更好的技术性和网络化诊断
拥抱社区
3.5 经验教训
3.6 下一步
3.7 注释
第4章 dna中的数据可视
4.1 起始
4.2 ux至高无上
4.3 探究
拥抱免费的开源工具
api的延伸应用
4.4 经验教训
4.5 下一步
4.6 注释
第5章 得克萨斯大学体系的透明化
5.1 背景
5.2 数据可视化的初期努力
5.3 拥抱传统bi
5.4 数据发现
对学生生涯的可见性更强
拓展：数据可视的全系统推广
5.5 成果
5.6 经验教训
5.7 下一步
5.8 注释
第ⅲ部分 走起：成为可视化组织
第6章 可视化组织的四层架构
6.1 慎重的免责说明
6.2 简单模型
局限性和明晰性
进步性
回落：向更低层面后退
补充，而非替代
累积优势
低层面的局限性
相关性和子层面
每个组织都应该渴望进入级别4吗？
6.3 下一步
第7章 wwvod？
7.1 将重构所造成的影响可视化
员工流动可视化
沿着数据可视化道路起步
结果和经验教训
未来
7.2 营销示例
7.3 下一步
7.4 注释
第8章 建立可视化组织
8.1 数据提示和*佳实践
数据：原生汤
在跑之前先学走……至少现在如此
数据可视化通常只是起点
大数据和小数据的可视化
不要忘记元数据
朝企业外面看
起始：并不需要完整数据
可视化好的和差的数据
支撑钻取能力
8.2 设计提示和*佳实践
牢记以终为始
尽可能做减法
ux：参与与试验至关重要
鼓励互动
谨慎使用移动和动画
使用相对数而非绝对数
8.3 技术提示和*佳实践
凡有可能，请考虑使用api
拥抱新工具
了解数据可视化工具的局限
开放性
8.4 管理提示和*佳实践
鼓励自助服务、探索和数据民主
提出正面怀疑
相信过程，而非结论
消除信息割据和专业化障碍
若可能，可视化之
聘用综合型人才
方向**，精准其次
8.5 下一步
8.6 注释
第9章 障碍：错误、神话和挑战
9.1 错误
掉入传统roi陷阱
对数据可视总是—盲目—信任
忽视受众
置身大教堂中进行开发
设置目标，转身即忘
糟糕的数据可视化
9.2 神话
数据可视化对确定性和成功的保证
数据可视化很容易
把数据可视化作为项目
存在一个“全对”的数据可视化
excel足矣
9.3 挑战
季度性可视化心态
蔑视数据
抛弃历史：超越之前工具带来的失望
9.4 下一步
9.5 注释
第ⅳ部分 总结及数据可视的未来
尾声 其实我们才刚刚开始
c.1 以数据为中心的四大关键趋势
可穿戴技术和量化自我
机器学习和物联网
多维数据
数据移植与数据所有权之间即将发生的斗争
c.2 *后的一些想法
c.3 注释
后记 我的数据生涯
附录 数据可视化资源
参考文献
关于作者
如何帮助这本书
译者后记
导言
i.1 twitter数据探险
i.2 实时数据可视101
主要目标
作用
比以往更重要
落后的报复：数据可视的现状
i.3 全书概览
可视化组织的界定
本书中心主题
何人受益？
方法论：故事在这里很重要
对知识和案例研究的执着
差异化：有关其他数据可视文本的记录
作战计划
i.4 接下来
i.5 注释
第1章 可视化组织的快速发展
1.1 大数据的兴起
1.2 开放数据
1.3 数据生态的萌芽
1.4 新的网络：可视化、语义和api驱动
可视化网络的到来
关联数据和更语义化的网络
采集数据更趋便利
借助云和数据中心更高效
1.5 更好的数据工具
1.6 更透明的组织
1.7 山寨经济：有样学样
1.8 数据新闻和nate silver效应
1.9 数字人
可视化公民的出现
移动化
可视化员工：更技术和数据达人化的工作场所
遨游在我们数据驱动的世界里
1.10 下一步
1.11 注释
第2章 将数据转化为洞见：工具
2.1 数据可视化：智能化和整合战略的构成
2.2 专业术语：数据可视、bi、报表、分析和kpi
可视化组织应该杜绝一切“试过才知对”的报表工具吗？
刻画出一些区别
2.3 数据可视五虎将
大型企业软件供应商应用
*优性能应用
流行的开源工具
设计公司
创业、网站服务及其他资源
2.4 *后的话：没有放之四海皆准的真理
2.5 下一步
2.6 注释
第ⅱ部分 可视化组织介绍
第3章 可视化组织的典范
3.1 netflix 1.0: 计划落空
3.2 netflix 2.0:自我颠覆
3.3 数据可视：大数据整合战略的构成部分
3.4 数据可视：netflix文化灌输
客户洞察
更好的技术性和网络化诊断
拥抱社区
3.5 经验教训
3.6 下一步
3.7 注释
第4章 dna中的数据可视
4.1 起始
4.2 ux至高无上
4.3 探究
拥抱免费的开源工具
api的延伸应用
4.4 经验教训
4.5 下一步
4.6 注释
第5章 得克萨斯大学体系的透明化
5.1 背景
5.2 数据可视化的初期努力
5.3 拥抱传统bi
5.4 数据发现
对学生生涯的可见性更强
拓展：数据可视的全系统推广
5.5 成果
5.6 经验教训
5.7 下一步
5.8 注释
第ⅲ部分 走起：成为可视化组织
第6章 可视化组织的四层架构
6.1 慎重的免责说明
6.2 简单模型
局限性和明晰性
进步性
回落：向更低层面后退
补充，而非替代
累积优势
低层面的局限性
相关性和子层面
每个组织都应该渴望进入级别4吗？
6.3 下一步
第7章 wwvod？
7.1 将重构所造成的影响可视化
员工流动可视化
沿着数据可视化道路起步
结果和经验教训
未来
7.2 营销示例
7.3 下一步
7.4 注释
第8章 建立可视化组织
8.1 数据提示和*佳实践
数据：原生汤
在跑之前先学走……至少现在如此
数据可视化通常只是起点
大数据和小数据的可视化
不要忘记元数据
朝企业外面看
起始：并不需要完整数据
可视化好的和差的数据
支撑钻取能力
8.2 设计提示和*佳实践
牢记以终为始
尽可能做减法
ux：参与与试验至关重要
鼓励互动
谨慎使用移动和动画
使用相对数而非绝对数
8.3 技术提示和*佳实践
凡有可能，请考虑使用api
拥抱新工具
了解数据可视化工具的局限
开放性
8.4 管理提示和*佳实践
鼓励自助服务、探索和数据民主
提出正面怀疑
相信过程，而非结论
消除信息割据和专业化障碍
若可能，可视化之
聘用综合型人才
方向**，精准其次
8.5 下一步
8.6 注释
第9章 障碍：错误、神话和挑战
9.1 错误
掉入传统roi陷阱
对数据可视总是—盲目—信任
忽视受众
置身大教堂中进行开发
设置目标，转身即忘
糟糕的数据可视化
9.2 神话
数据可视化对确定性和成功的保证
数据可视化很容易
把数据可视化作为项目
存在一个“全对”的数据可视化
excel足矣
9.3 挑战
季度性可视化心态
蔑视数据
抛弃历史：超越之前工具带来的失望
9.4 下一步
9.5 注释
第ⅳ部分 总结及数据可视的未来
尾声 其实我们才刚刚开始
c.1 以数据为中心的四大关键趋势
可穿戴技术和量化自我
机器学习和物联网
多维数据
数据移植与数据所有权之间即将发生的斗争
c.2 *后的一些想法
c.3 注释
后记 我的数据生涯
附录 数据可视化资源
参考文献
关于作者
如何帮助这本书
译者后记
展开全部
大数据可视化重构智慧社会-全彩印刷 相关资料
“当前大量数据的涌入正困惑着大大小小的公司，毫无疑问，很多的机会错失也将在未来出现。《可视化组织》一书表明了很多公司正如何利用新的强有力的数据可视化工具。阅读此书，将你的公司变成更高效的数据驱动的决策机器。”
——tech cocktail公司的ceo、合作创始者及《创业混搭术》（startup mixology）一书作者，frank gruber
“数据到处皆是，但是我们有多少人真正使用数据并将其驱动我们的工作？人们通过不同方式进行学习，而对于很多人来说可视化方式是最有效方式。遗憾的是，大多数组织忽视了蕴含于数据可视化展示中的机会。有了《可视化组织》一书，不再有借口出现这种情况。simon通过讲故事的生动方式以及出色的可视化方式，对于当前数据可视化提供了精致且新颖的视角。”
——圣塔克拉拉大学管理系主任及《即插即用型经理》（the plugged-in manager）一书作者，terri l. griffith
“这本精彩的书给我们带来了好消息，是的，大数据让人烦恼，但是先进组织已经发现了从噪音中识别信号的办法。通过分析和整合手段的综合使用，simon证明如何不仅看到森林，还能看到树木。”
——foundry集团公司合作创始者和管理总裁及《创业生活》（startup life）一书作者，brad feld
“正如我们所期望的，phil不只是写的一个专题。相反，他深入探索，将其与商业、技术和围绕我们的人类世界进行关联。不知为何，他总是有不可思议的本领为it以及业务专家提出十分明智的建议——这次是阐述的可视化数据——还能以美妙的故事来装扮它。”
——gartner公司信息创新部研究副总，douglas laney
“很显然，大数据正在改变商业。但是，迄今稍不够明朗的是，企业能够如何充分利用其能力以生成突破性洞见。phil simon对于数据可视化的敏锐探求将改变你观看世界的方式。”
——《重生》（reinventing you）一书作者、杜克大学富科商学院客座教授，dorie clark
“当前，以利用人类视觉能力并促进我们从数据中发现预见的方式展示数据，至关重要，因此，《可视化组织》是一本必读书。”
——预测分析世界（predictive analytics world）的创始人、《预测分析》（predictive analytics）一书作者，eric siegel
“在too big to ignore一书中，phil simon将正在迅速兴起的大数据世界介绍给我们。而在本书中他阐述我们需要如何观察、处理和展示信息海洋，这些信息已经不再是商业人员所熟悉的传统的交易型数据。对于商业界如何运用现代数据可视化工具而?
大数据可视化重构智慧社会-全彩印刷 作者简介
Phil Simon是一个受欢迎的演讲者，著有5本书，包括备受赞誉的《平台时代》。当没有写作和演讲时，他向组织提供如何优化他们的技术应用的咨询服务。NBC、CNBC、纽约时代周刊、经管杂志、彭博商业周刊、赫芬顿邮报、环球邮报，以及其他众多的主流媒体都对他的贡献做过专题报道。他取得卡内基-梅隆大学和康奈尔大学的学位。你可以通过推特@philsimon找到他，他主页是www.philsimon.com
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