Taming the Big Data Tidal Wave: Finding Opportunities in Huge Data Streams wit

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Taming the Big Data Tidal Wave.rar (3.92 MB, 需要: 1000 个论坛币) 本附件包括：

• Taming the Big Data Tidal Wave - Bill Franks.epub
• Taming the Big Data Tidal Wave - Bill Franks.pdf

2013-3-12 09:43:31 上传

需要: 1000 个论坛币  [购买]

转换成PDF效果不太好所以把源文件也放上去了  用calibre看就一点问题没有


目录

Table of Contents
Cover
Additional praise for Taming the Big Data Tidal Wave
Wiley & SAS Business Series
Title page
Copyright page
Dedication
Foreword
Preface
Acknowledgments

                PART ONE: The Rise of Big Data   


CHAPTER 1: What Is Big Data and Why Does It Matter?
        WHAT IS BIG DATA?
        IS THE “BIG” PART OR THE “DATA” PART MORE IMPORTANT?
        HOW IS BIG DATA DIFFERENT?
        HOW IS BIG DATA MORE OF THE SAME?
        RISKS OF BIG DATA
        WHY YOU NEED TO TAME BIG DATA
        THE STRUCTURE OF BIG DATA
        EXPLORING BIG DATA
        MOST BIG DATA DOESN’T MATTER
        FILTERING BIG DATA EFFECTIVELY


CHAPTER 2: Web Data: The Original Big Data
        WEB DATA OVERVIEW
        WHAT WEB DATA REVEALS
        WEB DATA IN ACTION
        WRAP-UP


CHAPTER 3: A Cross-Section of Big Data Sources and the Value They Hold
        AUTO INSURANCE: THE VALUE OF TELEMATICS DATA
        MULTIPLE INDUSTRIES: THE VALUE OF TEXT DATA
        MULTIPLE INDUSTRIES: THE VALUE OF TIME AND LOCATION DATA
        RETAIL AND MANUFACTURING: THE VALUE OF RADIO FREQUENCY IDENTIFICATION DATA
        UTILITIES: THE VALUE OF SMART-GRID DATA
        GAMING: THE VALUE OF CASINO CHIP TRACKING DATA
        INDUSTRIAL ENGINES AND EQUIPMENT: THE VALUE OF SENSOR DATA
        VIDEO GAMES: THE VALUE OF TELEMETRY DATA
        TELECOMMUNICATIONS AND OTHER INDUSTRIES: THE VALUE OF SOCIAL NETWORK DATA
        WRAP-UP


                PART TWO: Taming Big Data: The Technologies, Processes, and Methods

CHAPTER 4: The Evolution of Analytic Scalability
        A HISTORY OF SCALABILITY
        THE CONVERGENCE OF THE ANALYTIC AND DATA ENVIRONMENTS
        MASSIVELY PARALLEL PROCESSING SYSTEMS
        CLOUD COMPUTING
        GRID COMPUTING
        MAPREDUCE
        IT ISN’T AN EITHER/OR CHOICE!
        WRAP-UP
CHAPTER 5: The Evolution of Analytic Processes
        THE ANALYTIC SANDBOX
        WHAT IS AN ANALYTIC DATA SET?
        ENTERPRISE ANALYTIC DATA SETS
        EMBEDDED SCORING
        WRAP-UP
CHAPTER 6: The Evolution of Analytic Tools and Methods
        THE EVOLUTION OF ANALYTIC METHODS
        THE EVOLUTION OF ANALYTIC TOOLS
        WRAP-UP
               
                PART THREE: Taming Big Data: The People and Approaches

CHAPTER 7: What Makes a Great Analysis?
        ANALYSIS VERSUS REPORTING
        ANALYSIS: MAKE IT G.R.E.A.T.!
        CORE ANALYTICS VERSUS ADVANCED ANALYTICS
        LISTEN TO YOUR ANALYSIS
        FRAMING THE PROBLEM CORRECTLY
        STATISTICAL SIGNIFICANCE VERSUS BUSINESS IMPORTANCE
        SAMPLES VERSUS POPULATIONS
        MAKING INFERENCES VERSUS COMPUTING STATISTICS
        WRAP-UP
CHAPTER 8: What Makes a Great Analytic Professional?
        WHO IS THE ANALYTIC PROFESSIONAL?
        THE COMMON MISCONCEPTIONS ABOUT ANALYTIC PROFESSIONALS
        EVERY GREAT ANALYTIC PROFESSIONAL IS AN EXCEPTION
        THE OFTEN UNDERRATED TRAITS OF A GREAT ANALYTIC PROFESSIONAL
        IS ANALYTICS CERTIFICATION NEEDED, OR IS IT NOISE?
        WRAP-UP
CHAPTER 9: What Makes a Great Analytics Team?
        ALL INDUSTRIES ARE NOT CREATED EQUAL
        JUST GET STARTED!
        THERE’S A TALENT CRUNCH OUT THERE
        TEAM STRUCTURES
        KEEPING A GREAT TEAM’S SKILLS UP
        WHO SHOULD BE DOING ADVANCED ANALYTICS?
        WHY CAN’T IT AND ANALYTIC PROFESSIONALS GET ALONG?
        WRAP-UP

                PART FOUR: Bringing It Together: The Analytics Culture

CHAPTER 10: Enabling Analytic Innovation
        BUSINESSES NEED MORE INNOVATION
        TRADITIONAL APPROACHES HAMPER INNOVATION
        DEFINING ANALYTIC INNOVATION
        ITERATIVE APPROACHES TO ANALYTIC INNOVATION
        CONSIDER A CHANGE IN PERSPECTIVE
        ARE YOU READY FOR AN ANALYTIC INNOVATION CENTER?
        WRAP-UP
CHAPTER 11: Creating a Culture of Innovation and Discovery
        SETTING THE STAGE
        OVERVIEW OF THE KEY PRINCIPLES
        WRAP-UP
Conclusion: Think Bigger!
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关键词：Big data Finding streams taming Stream Business 源文件

看下

1000论坛币……

没几个买得起

我电脑里有这本书，epub版的，我鄙视挂1000论坛币的楼主

唉，卖这个价何必把书放出来呢

超级鄙视。

A 股有2400 支股票：如以年为研究之：2400个观察
                                 以季为研究之：2400*4个
                                 以月y为研究之：2400*12个
                                 以日为研究之：2400*250个
                                 以小时研究之：2400*250*4
                                  以5分钟研究之：2400*250*4*12
Big data 就是这样产生的？？？
      再考虑以变量：x1,x2,...........
                           x1*x2,x2*x3..........
                           x1*x2*x3,x2*x3*x4...........
                           f1(x1,x2,....),f2(x1,x2,...)..........
                           .............................................
   如此便为“无限量数据”
   如果我们不限制我们的研究范围，我们实质早已到了“无限量数据”时代，
但是，不限制研究范围，按学习理论，我们是不可能学的，如VC 理论所认证的
  如果数据来自同一分布：我们只要抽取10%，1%或0.1%既可学  大数据也变成小数据
   如果数据分布如同鬼怪出没不定，学习又有何用。。。
   

A 股有2400 支股票：如以年为研究之：2400个观察
                                 以季为研究之：2400*4个
                                 以月y为研究之：2400*12个
                                 以日为研究之：2400*250个
                                 以小时研究之：2400*250*4
                                  以5分钟研究之：2400*250*4*12
Big data 就是这样产生的？？？
      再考虑以变量：x1,x2,...........
                           x1*x2,x2*x3..........
                           x1*x2*x3,x2*x3*x4...........
                           f1(x1,x2,....),f2(x1,x2,...)..........
                           .............................................
   如此便为“无限量数据”
   如果我们不限制我们的研究范围，我们实质早已到了“无限量数据”时代，
但是，不限制研究范围，按学习理论，我们是不可能学的，如VC 理论所认证的
  如果数据来自同一分布：我们只要抽取10%，1%或0.1%既可学  大数据也变成小数据
   如果数据分布如同鬼怪出没不定，学习又有何用。。。
   

what a sb ahahaah