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- 000 01960nam0 2200289 450
- 010 __ |a 978-7-01-015473-2 |d CNY39.80
- 100 __ |a 20160513d2015 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 蓝鲸法则 |A Lan Jing Fa Ze |e 大数据之道 |d = Blue whale way |e how to maximize the big data value? |f 洪磊, 李静, 刘先泽著 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 人民出版社 |d 2015.12
- 215 __ |a 218页, [10] 页图版 |c 图 (部分彩图) |d 24cm
- 330 __ |a 大数据目前被广泛联系到现代商业社会的各个场景。众多的研究文献都会聚集于从技术层面来挖掘这些数据、处理这些数据、到最后分析这些数据，然而，由于目前对大数据分析处理的主要认知是：⑴相关性比因果性重要；⑵要全量而不要抽样；⑶要宏观而不要精确，而使得通过这种方式获得的大数据结论往往过于宏观肤浅，对具体行业应用而言并没有实际的指导意义。如此往往陷阱于：盲大、夸大、自大，大数据分析技术总是和业务场景脱节，使得大数据分析的真正价值失之交臂。大数据的真正价值便在于，通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的洞察来解决行业面临的问题。数据处理和分析能力，最有效的获得大数据能力方式便是“化大为小、化繁为简”大小数据结合，通过“简约法则”（“数。信。知。洞察”）来实现来获得大数据价值：数据认识及处理：通过将大数据进行去噪、分类、整合得出小数据；信息求证及获取：对小数据进行求证、交换，将数据转为新信息；知识孕育：对新信息赋予场景的去分析、去整理、去提炼之后，来发现新知、新规律和新价值体系；洞察获取：获得需要通过有应用场景为基础的数据解读来完成，这种建构新规律、新知识和新价值体的结论观点便是我们洞悉的洞察。
- 333 __ |a 可作为高等院校电子类专业的教材、实验或课程设计参考。
- 510 1_ |a Blue whale way |e how to maximize the big data value? |z eng
- 517 1_ |a 大数据之道 |A Da Shu Ju Zhi Dao
- 606 0_ |a 数据管理 |A Shu Ju Guan Li |x 研究
- 701 _0 |a 洪磊 |A Hong Lei |4 著
- 701 _0 |a 李静 |A Li Jing |4 著
- 701 _0 |a 刘先泽 |A Liu Xian Ze |4 著
- 801 _0 |a CN |b 江苏新华 |c 20160513
- 905 __ |a WXCSXY |d TP274/255