大數據時代 生活工作與思維的大變革書中告訴我們每個人的行為在互聯網上都留下了痕跡，這是精確度遠遠大于抽樣統計的龐大數據庫，可以通過統計方法進行人們行為習慣的挖掘。應該說這本書對企業來說更有用，因為個人或科研機構是不容易拿到這么多的大數據的，涉及到商業秘密的問題，但企業不要輕易讓這些數據從指縫間溜走，要使用統計學、行為分析、心理學、社會網絡分析等等各種方法進行數據的分析，為企業決策提供科學依據。東坡小編分享大數據時代pdf電子書，點擊下面的地址即可免費下載閱讀。
大數據時代 生活工作與思維的大變革目錄
推薦序一 擁抱“大數據時代”
寬帶資本董事長 田溯寧
推薦序二 實實在在大數據
中國互聯網發展的重要參與者，知名IT 評論人
譯者序 在路上晃晃悠悠
電子科技大學教授，互聯網科學中心主任
引言 一場生活、工作與思維的大變革
大數據開啟了一次重大的時代轉型。就像望遠鏡讓我們能夠感受宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀測微生物一樣，大數據正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發……
大數據，變革公共衛生
大數據，變革商業
大數據，變革思維
大數據，開啟重大的時代轉型
預測，大數據的核心
大數據，大挑戰
第一部分 大數據時代的思維變革
第1章 更多：不是隨機樣本，而是全體數據
當數據處理技術已經發生了翻天覆地的變化時，在大數據時代進行抽樣分析就像在汽車時代騎馬一樣。一切都改變了，我們需要的是所有的數據，“樣本=總體”。
讓數據“發聲”
小數據時代的隨機采樣，最少的數據獲得最多的信息
全數據模式，樣本=總體
第2章 更雜：不是精確性，而是混雜性
執迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。只有5% 的數據是有框架且能適用于傳統數據庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非框架數據都無法被利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶。
允許不精確
大數據的簡單算法比小數據的復雜算法更有效
紛繁的數據越多越好
混雜性，不是竭力避免，而是標準途徑
新的數據庫設計的誕生
第3章 更好：不是因果關系，而是相關關系
知道“是什么”就夠了，沒必要知道“為什么”。在大數據時代，我們不必非得知道現象背后的原因，而是要讓數據自己“發聲”。
關聯物，預測的關鍵
“是什么”，而不是“為什么”
改變，從操作方式開始
大數據，改變人類探索世界的方法
第二部分 大數據時代的商業變革
第4章 數據化：一切皆可“量化”
大數據發展的核心動力來源于人類測量、記錄和分析世界的渴望。信息技術變革隨處可見，但是如今信息技術變革的重點在“T”（技術）上，而不是在“I”（信息）上。現在，我們是時候把聚關燈打向“I”，開始關注信息本身了。
數據，從最不可能的地方提取出來
數據化，不是數字化
量化一切，數據化的核心
當文字變成數據
當方位變成數據
當溝通成為數據
一切事物的數據化
第5章 價值：“取之不盡，用之不竭”的數據創新
數據就像一個神奇的鉆石礦，當它的首要價值被發掘后仍能不斷給予。它的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而絕大部分都隱藏在表面之下。
數據創新1：數據的再利用
數據創新2：重組數據
數據創新3：可擴展數據
數據創新4：數據的折舊值
數據創新5：數據廢氣
數據創新6：開放數據
給數據估值
第6章 角色定位：數據、技術與思維的三足鼎立
微軟以1.1 億美元的價格購買了大數據公司Farecast，而兩年后谷歌則以7 億美元的價格購買了給Farecast 提供數據的ITASoftware公司。如今，我們正處在大數據時代的早期，思維和技術是最有價值的，但是最終大部分的價值還是必須從數據本身來挖掘。
大數據價值鏈的3大構成
大數據掌控公司
大數據技術公司
大數據思維公司和個人
全新的數據中間商
專家的消亡與數據科學家的崛起
大數據，決定企業的競爭力
第三部分 大數據時代的管理變革
第7章 風險：讓數據主宰一切的隱憂
我們時刻都暴露在“第三只眼”之下：亞馬遜監視著我們的購物習慣，谷歌著監視我們的網頁瀏覽習慣，而微博似乎什么都知道，不僅竊聽到了我們心中的“TA”，還有我們的社交關系網。
無處不在的“第三只眼”
我們的隱私被二次利用了
預測與懲罰，不是因為所做，而是因為“將做”
數據獨裁
掙脫大數據的困境
第8章 掌控：責任與自由并舉的信息管理
當世界開始邁向大數據時代時，社會也將經歷類似的地殼運動。在改變人類基本的生活與思考方式的同時，大數據早已在推動人類信息管理準則的重新定位。然而，不同于印刷革命，我們沒有幾個世紀的時間去適應，我們也許只有幾年時間。
管理變革1：個人隱私保護，從個人許可到讓數據使用者承擔責任
管理變革2：個人動因VS預測分析
管理變革3：擊碎黑盒子，大數據程序員的崛起
管理變革4：反數據壟斷大亨
結語 正在發生的未來
大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。
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