駕馭大數(shù)據(jù)

前言

　　你收到一封郵件，郵件中提供了一套個人電腦的報價。而你幾個小時前剛剛在這家零售商的網(wǎng)站上搜索過電腦的信息，似乎它們已經(jīng)讀出了你的想法……當你驅車前往這家商店購買這套個人電腦時，你路過了一家咖啡店，你看到了這家咖啡店的一條折扣信息。你獲知由于你剛來到這片區(qū)域，你可以在未來20分鐘內享受10%的折扣……　　在你享用咖啡的時候，你收到了一家制造商關于某產(chǎn)品的道歉，而你昨天剛剛在你的Facebook主頁和這家公司的網(wǎng)站上抱怨了它們的產(chǎn)品……　　最后，當你回到家之后，你又收到了一條關于購買你最喜歡的在線視頻游戲升級裝備的信息。有了這些裝備，你才能順利通過某些你曾經(jīng)苦苦掙扎的關卡……　　聽起來很瘋狂嗎？難道這些事情都是在很遠的未來才發(fā)生的嗎？不，這些場景都是我們今天可能見到的！大數(shù)據(jù)、高級分析、大數(shù)據(jù)分析，似乎今天你已經(jīng)逃脫不了這些術語了。無論在哪里，你都會聽到人們在討論大數(shù)據(jù)和高級分析，看到關于它們的文章或是宣傳推銷它們。好了，現(xiàn)在你也可以將這本書加入關于它們的討論中了?！　∈裁词钦鎸嵉?，什么是炒作？這些關注可能會使你懷疑大數(shù)據(jù)分析是一種炒作，而非真實的東西。盡管在過去的幾年曾經(jīng)有不少被炒作的概念，然而就分析能力和處理海量數(shù)據(jù)而言，我們確實處在一個轉型的年代。如果你肯花一些時間來理清并過濾掉那些有時被媒體過分炒作的部分，你會發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)背后有一些非常真實和強大的東西。隨著時間的推移，大數(shù)據(jù)分析會使企業(yè)和消費者都獲益，而收益帶來的興奮和期待又會繼續(xù)引發(fā)更多的炒作?！　〈髷?shù)據(jù)是下一波新數(shù)據(jù)源的浪潮，并會驅動分析在商業(yè)、政府及教育界的下一次革新。這些革新將有可能快速地改變企業(yè)審視它們自身業(yè)務的方式。大數(shù)據(jù)分析可以促成更加明智的決策，在某些情況下，促成這些決策的方式將明顯不同于今天。它帶來的很多洞察在今天看起來都像是在做夢。你會看到，征服大數(shù)據(jù)的需求和一直以來征服新數(shù)據(jù)源的需求在很大程度上是一致的。然而，大數(shù)據(jù)的額外規(guī)模必須使用新的工具、技術、方法和流程。傳統(tǒng)的分析方法已經(jīng)不再適用于新的環(huán)境，我們有必要使用高級分析將商業(yè)界帶入更高的層次。這就是這本書要講的內容。　　“駕馭大數(shù)據(jù)”并不只是本書的書名，而是下一個十年中，決定哪些商業(yè)活動將振興，而哪些商業(yè)活動將消亡的決定性因素。準備主動接受大數(shù)據(jù)，企業(yè)可以通過駕馭大數(shù)據(jù)浪潮而取得成功，而不是遭受大數(shù)據(jù)浪潮連綿不斷的拍打。你需要了解些什么？你如何為征服大數(shù)據(jù)做準備？你如何從大數(shù)據(jù)中獲得振奮人心的分析結果？坐下來，找一個舒服的姿勢，準備好發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的秘密！　　讀者對象　　這些年來有無數(shù)關于高級分析的書籍問世，最近也開始有關于大數(shù)據(jù)的書籍出現(xiàn)。本書是從一個與其他書籍不同的角度來看大數(shù)據(jù)的，主要幫助讀者理解什么是大數(shù)據(jù)，如何通過分析來利用大數(shù)據(jù)，以及在如今的大數(shù)據(jù)環(huán)境中，如何處理世界范圍內的高級分析生態(tài)系統(tǒng)的創(chuàng)新和變革。大部分讀者都將發(fā)現(xiàn)這本書有價值且充滿趣味。無論你是分析專家，還是使用分析結果的商人，或者只是對大數(shù)據(jù)和高級分析感興趣的人，這本書都有適合你閱讀的內容?！　”緯⒉粫钊虢榻B它所涉及主題的技術細節(jié)。本書的技術高度剛剛能夠讓讀者從高層次來理解其所討論的概念。本書的目的是使讀者可以理解，并開始運用這些概念，以及幫助他們認識在哪些方面還需要更加深入的研究。這本書更像是一本手冊而非教科書，完全可以被非技術人員理解和掌握。同時，那些對這些主題已經(jīng)有深入了解的讀者，也可以從本書的一些討論中獲得一些技術方面更深層次的啟示?！　热萏嵋　”緯伤牟糠纸M成，每一部分都從一個方面來介紹如何駕馭大數(shù)據(jù)浪潮。第一部分將介紹什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)為什么重要，以及如何應用大數(shù)據(jù)。第二部分集中介紹那些能夠用于分析和操作大數(shù)據(jù)的工具、技術和方法。第三部分介紹如何使分析專家、分析團隊以及所需的分析原則更加高效。第四部分將前三部分結合在一起，重點介紹了如何通過分析創(chuàng)新中心使得分析更加有創(chuàng)造力，以及如何改變分析文化。以下是關于各章節(jié)所涉及內容的詳細提綱?！　〉谝徊糠? 大數(shù)據(jù)的興起　　第一部分重點介紹了什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)為什么重要，以及分析大數(shù)據(jù)可以帶來什么好處。本部分覆蓋了10種類型的大數(shù)據(jù)源，以及如何利用這些資源來幫助企業(yè)提高其業(yè)務水平。如果讀者拿起這本書時，還不知道什么是大數(shù)據(jù)，以及大數(shù)據(jù)的應用有多么廣泛，那么第一部分會幫助你了解這部分內容。　　第1章  什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)為什么重要　　本章首先介紹了大數(shù)據(jù)的背景知識，以及大數(shù)據(jù)到底是關于什么的。然后給出了一些企業(yè)如何利用大數(shù)據(jù)的案例。如果讀者想要幫助他們的企業(yè)駕馭大數(shù)據(jù)浪潮，那么請首先理解本章所講的內容?！　〉?章  網(wǎng)絡數(shù)據(jù)：原始的大數(shù)據(jù)　　如今，或許應用最為廣泛并為人們所熟知的大數(shù)據(jù)源是從互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站上收集來的詳細數(shù)據(jù)。用戶瀏覽互聯(lián)網(wǎng)所產(chǎn)生的日志信息，是等待分析和挖掘的信息寶庫。不同行業(yè)的企業(yè)都將從它們網(wǎng)站上收集到的詳細用戶信息整合到它們的企業(yè)業(yè)務分析中。本章將探索這些數(shù)據(jù)將如何增強和改變一系列的商務決策。　　第3章  典型大數(shù)據(jù)源及其價值　　在本章中，我們將從高層次來探索9種大數(shù)據(jù)源。其目的是介紹每種數(shù)據(jù)源，并討論每種數(shù)據(jù)源在商業(yè)中的應用和啟示。一些本質相同的技術應用在不同的行業(yè)中，以產(chǎn)生多種大數(shù)據(jù)源，這個趨勢已經(jīng)越來越明顯。另外，不同的行業(yè)可以利用一些相同的大數(shù)據(jù)源，大數(shù)據(jù)并非只能用于某些狹窄的領域?！　〉诙糠? 駕馭大數(shù)據(jù)：技術、過程以及方法　　第二部分將集中介紹用于駕馭大數(shù)據(jù)的技術、過程以及方法。這些年取得的重大進展增加了這3個方面的可擴展性。企業(yè)不能繼續(xù)依賴外部的方法和專家來保持它們在大數(shù)據(jù)世界中的競爭力。本書的這一部分將是技術性最強的一部分，但仍然可以被絕大多數(shù)的讀者所理解和接受。讀完這些章節(jié)后，讀者將熟悉他們今后進入大數(shù)據(jù)分析領域時可能遇到的一系列概念?！　〉?章  分析可擴展性的演進　　在每一個時期，數(shù)據(jù)的高速增長使得當時最具可擴展性的工具也只能疲于應付。在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前，傳統(tǒng)的高級分析方法已經(jīng)到達了它們的瓶頸。如今，傳統(tǒng)的方法已經(jīng)不再適用。本章將討論分析和數(shù)據(jù)環(huán)境的融合、海量并行處理（MPP）體系、云、網(wǎng)格計算，以及MapReduce技術。這些技術增強了可擴展性，并且在大數(shù)據(jù)分析中扮演著重要角色。　　第5章  分析流程的演進　　為了更好地利用被極大增強的可擴展性，分析流程也需要進行升級。本章將首先概述如何利用分析沙箱為分析專家提供一個可擴展的環(huán)境，從而建立高級分析流程。然后，我們將介紹企業(yè)分析數(shù)據(jù)庫如何幫助在創(chuàng)建分析數(shù)據(jù)時，獲得更高的一致性并減小風險，同時提高分析專家的生產(chǎn)效率。本章最后將探討如何使用嵌入式評分過程將高級分析流程部署和轉移到用戶端和應用端?！　〉?章  分析工具和方法的演進　　本章將介紹一些高級分析方法演進的過程，以及這些改進將如何繼續(xù)改變分析專家完成工作和處理大數(shù)據(jù)的方式。討論的主題將包括視覺角度、點擊界面、分析解決方案、開源工具，以及數(shù)據(jù)可視化工具的演進。本章也講述了分析專家將如何改變他們建模的方法，以便更好地利用可用資源。討論的主題包括組合模型、簡易模型以及文本分析?！　〉谌糠? 駕馭大數(shù)據(jù)：人和方法　　第三部分重點討論駕馭大數(shù)據(jù)的人和他們所屬的團隊，以及確保他們能夠提供優(yōu)質分析的方法。如何提供優(yōu)質的分析，包括大數(shù)據(jù)分析，其關鍵因素是找到合適的人來掌舵，并且他們能夠遵循正確的分析原則。讀完這3章后，讀者將了解優(yōu)質分析、優(yōu)秀的分析專家和分析團隊的特質?！　〉?章  如何提供優(yōu)質分析　　計算統(tǒng)計結果、撰寫報告、使用建模算法僅僅是創(chuàng)建一個優(yōu)質分析眾多步驟中的幾步。本章首先闡述了一些定義，然后討論了一系列關于如何創(chuàng)建優(yōu)質分析的主題。大數(shù)據(jù)給企業(yè)帶來了從未處理過的復雜數(shù)據(jù)組合，將本章討論的原則牢記在心對駕馭大數(shù)據(jù)非常關鍵?！　〉?章  如何成為優(yōu)秀的分析專家　　數(shù)學、統(tǒng)計學以及編程方面的能力是必要的，但對于一個優(yōu)秀的分析專家來說，僅僅具備這些技能還不夠。優(yōu)秀的分析專家還需要具備一些人們通常不會首先想到的特質。這些特質包括承諾、創(chuàng)造力、商業(yè)頭腦、演講能力與溝通技巧以及直覺。本章將探討在尋找一個優(yōu)秀的分析專家時，這些特質為什么非常重要且不能被忽視?！　〉?章  如何打造優(yōu)秀的分析團隊　　企業(yè)如何打造一個高級分析團隊，并使其發(fā)揮最優(yōu)效果？把他們放在企業(yè)的什么位置最合適？這些團隊如何運轉？誰來創(chuàng)建高級分析？本章將討論建立一個優(yōu)秀的分析團隊時必須考慮的一些常見挑戰(zhàn)和原則。　　第四部分  整合：分析文化　　第四部分將介紹一些著名的基本原則，企業(yè)想利用高級分析和大數(shù)據(jù)進行成功創(chuàng)新必須遵循這些原則。盡管這些原則也被廣泛地應用于其他領域，但我們的焦點和視角是這些原則將要如何應用于當前企業(yè)環(huán)境的高級分析中。讀者可能已經(jīng)比較熟悉所涉及的這些概念，但是對于如何將它們應用到高級分析和大數(shù)據(jù)中，也許還是很陌生的。　　第10章  促進分析創(chuàng)新　　本章從回顧一些成功創(chuàng)新背后的基本原則開始，然后通過分析創(chuàng)新中心的概念將它們應用到大數(shù)據(jù)和高級分析中。我們的目標是能夠讓讀者清楚地理解如何在企業(yè)中更好地促進分析創(chuàng)新，并駕馭大數(shù)據(jù)?！　〉?1章  營造創(chuàng)新和探索的文化氛圍　　本章將介紹如何營造創(chuàng)新和探索的文化氛圍作為本書的結尾。本章的文字有趣而輕松，并給如何營造出有利于促進創(chuàng)新分析的文化氛圍留出了一些思考空間。這些涉及的原則被廣泛地討論，并被大家熟知。但是，這些原則仍然值得回顧，并且需要思考企業(yè)如何將這些確立的原則應用到大數(shù)據(jù)和高級分析中。

內容概要

本書為讀者提供了處理大數(shù)據(jù)和在你的企業(yè)中培養(yǎng)一種創(chuàng)新和發(fā)現(xiàn)的文化所需的工具、過程和方法，描繪了一個易于實施的行動計劃，以幫助你的企業(yè)發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機會，實現(xiàn)新的業(yè)務流程，并做出更明智的決策。
本書主要介紹了如何駕馭大數(shù)據(jù)浪潮，并詳細地介紹了什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)為什么重要，以及如何應用大數(shù)據(jù)。本書還從具體實用的角度，介紹了用于分析和操作大數(shù)據(jù)的工具、技術和方法；以及人才和企業(yè)文化的角度，介紹了如何使分析專家、分析團隊以及所需的分析原則更加高效，如何通過分析創(chuàng)新中心使得分析更加有創(chuàng)造力，以及如何改變分析文化。
 本書適于所有對數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析感興趣的技術人員和決策者閱讀。

作者簡介

　　Bill
Franks是Teradata公司全球合作伙伴計劃的首席分析專家，他負責跟蹤研究分析領域的前端趨勢，幫助客戶理解Teradata和其分析合作伙伴如何為客戶創(chuàng)造價值。Bill還負責管理Teradata與SAS合作成立的業(yè)務分析創(chuàng)新中心，并專注于幫助客戶獲得創(chuàng)新分析能力。此外，Bill負責制定Teradata公司在高級分析領域的戰(zhàn)略與定位。
　　Bill是國際數(shù)據(jù)分析研究所的一名講師，國際數(shù)據(jù)分析研究所（International Institute for
Analytics）是由分析領域專家Tom Davenport成立的研究機構。Bill還是一名活躍的演講人和博客作者，他的博客地址是:
http://iianalytics.com/category/faculty-blogs/
bill-franks。
　　Bill一直專注于如何將復雜的分析轉化為業(yè)務人員可以理解的語言，并幫助企業(yè)更有效地使用這些分析成果。他曾服務于很多不同行業(yè)和公司規(guī)模的客戶，其中有財富前100強的大型企業(yè)，也有小型的非營利組織。
　　Bill擁有弗吉尼亞科技大學應用統(tǒng)計專業(yè)的學士學位，以及北卡羅來納州立大學應用統(tǒng)計專業(yè)的碩士學位。

書籍目錄

第一部分　大數(shù)據(jù)的興起
第1章　什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)為什么重要
1.1　什么是大數(shù)據(jù)
1.2　大數(shù)據(jù)中的“大”和“數(shù)據(jù)”哪個更重要
1.3　大數(shù)據(jù)有何不同
1.4　大數(shù)據(jù)為何是數(shù)量更多的、相同類型的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)
1.5　大數(shù)據(jù)的風險
1.6　你為什么需要駕馭大數(shù)據(jù)
1.7　大數(shù)據(jù)的結構
1.8　探索大數(shù)據(jù)
1.9　很多大數(shù)據(jù)其實并不重要
1.10　有效過濾大數(shù)據(jù)
1.11　將大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)混合
1.12　對大數(shù)據(jù)標準的需求
1.13　今天的大數(shù)據(jù)將不再是明天的大數(shù)據(jù)
1.14　本章小結
第2章　網(wǎng)絡數(shù)據(jù)：原始的大數(shù)據(jù)
2.1　網(wǎng)絡數(shù)據(jù)概觀
2.1.1　你遺漏了什么
2.1.2　想象各種可能性
2.1.3　一個全新的信息來源
2.1.4　應當收集什么數(shù)據(jù)
2.1.5　關于隱私
2.2　網(wǎng)絡數(shù)據(jù)揭示了什么
2.2.1　購物行為
2.2.2　顧客的購買路徑和偏好
2.2.3　研究行為
2.2.4　反饋行為
2.3　行動中的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)
2.3.1　最優(yōu)的推薦商品
2.3.2　流失模型
2.3.3　響應模型
2.3.4　顧客分類
2.3.5　評估廣告效果
2.4　本章小結
第3章　典型大數(shù)據(jù)源及其價值
3.1　汽車保險業(yè)：車載信息服務數(shù)據(jù)的價值
3.2　多個行業(yè)：文本數(shù)據(jù)的價值
3.3　多個行業(yè)：時間數(shù)據(jù)與位置數(shù)據(jù)的價值
3.4　零售制造業(yè)：RFID數(shù)據(jù)的價值
3.5　電力行業(yè)：智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)的價值
3.6　博彩業(yè)：籌碼跟蹤數(shù)據(jù)的價值
3.7　工業(yè)發(fā)動機和設備：傳感器數(shù)據(jù)的價值
3.8　視頻游戲：遙測數(shù)據(jù)的價值
3.9　電信業(yè)與其他行業(yè)：社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的價值
3.10　本章小結
第二部分　駕馭大數(shù)據(jù)：技術、過程以及方法
第4章　分析可擴展性的演進
4.1　分析可擴展性的歷史
4.2　分析與數(shù)據(jù)環(huán)境的關聯(lián)性
4.3　海量并行處理系統(tǒng)
4.3.1　使用MPP系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)準備與評分
4.3.2　使用MPP系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)準備與評分小結
4.4　云計算
4.4.1　公有云
4.4.2　私有云
4.4.3　云計算小結
4.5　網(wǎng)格計算
4.6　MapReduce
4.6.1　MapReduce工作原理
4.6.2　MapReduce優(yōu)缺點
4.6.3　MapReduce小結
4.7　這不是一個單選題
4.8　本章小結
第5章　分析流程的演進
5.1　分析沙箱
5.1.1　分析沙箱：定義與范圍
5.1.2　分析沙箱的好處
5.1.3　內部分析沙箱
5.1.4　外部分析沙箱
5.1.5　混合式分析沙箱
5.1.6　不要僅僅使用數(shù)據(jù)，而要豐富數(shù)據(jù)
5.1.7 系統(tǒng)負載管理和容量規(guī)劃
5.2　什么是分析數(shù)據(jù)集
5.2.1　兩種分析數(shù)據(jù)集
5.2.2　傳統(tǒng)的分析數(shù)據(jù)集
5.3　企業(yè)分析數(shù)據(jù)集
5.3.1　什么時候創(chuàng)建企業(yè)分析數(shù)據(jù)集
5.3.2　企業(yè)分析數(shù)據(jù)集里有什么
5.3.3　邏輯結構與物理結構
5.3.4　更新企業(yè)分析數(shù)據(jù)集
5.3.5　匯總表還是概要視圖
5.3.6　分享財富
5.4　嵌入式評分
5.4.1　嵌入式評分集成
5.4.2　模型與評分管理
5.5　本章小結
第6章　分析工具與方法的演進
6.1　分析方法的演進
6.1.1　組合建模
6.1.2　簡易模型
6.1.3　文本分析
6.1.4　跟上分析方法的發(fā)展腳步
6.2　分析工具的演進
6.2.1　圖形化用戶界面的崛起
6.2.2　單點解決方案的興起
6.2.3　開源的歷史
6.2.4　數(shù)據(jù)可視化的歷史
6.3　本章小結
第三部分　駕馭大數(shù)據(jù)：人和方法
第7章　如何提供優(yōu)質分析
7.1　分析與報表
7.1.1　報表
7.1.2　分析
7.2　分析的G.R.E.A.T原則
7.2.1　導向性（Guided）
7.2.2　相關性（Relevant）
7.2.3　可解釋性（Explainable）
7.2.4　可行性（Actionable）
7.2.5　及時性（Timely）
7.3　核心分析方法與高級分析方法
7.4　堅持你的分析
7.5　正確地分析問題
7.6　統(tǒng)計顯著性與業(yè)務重要程度
7.6.1　統(tǒng)計顯著性
7.6.2　業(yè)務重要程度
7.7　樣本VS全體
7.8　業(yè)務推斷與統(tǒng)計計算
7.9　本章小結
第8章　如何成為優(yōu)秀的分析專家
8.1　哪些人是分析專家
8.2　對分析專家常見的誤解
8.3　每一位優(yōu)秀的分析專家都是獨特的
8.3.1　教育
8.3.2　行業(yè)經(jīng)驗
8.3.3　當心“人力資源清單”
8.4　優(yōu)秀分析專家身上經(jīng)常被低估的特質
8.4.1　承諾
8.4.2　創(chuàng)造力
8.4.3　商業(yè)頭腦
8.4.4　演講能力與溝通技巧
8.4.5　直覺
8.5　分析認證有意義嗎，還是干擾視聽的噪音
8.6　本章小結
第9章　如何打造優(yōu)秀的分析團隊
9.1　各個行業(yè)并非生而平等
9.2　行動起來
9.3　人才緊縮
9.4　團隊組織結構
9.4.1　分布式組織結構
9.4.2　集中式組織結構
9.4.3　混合式組織結構
9.5　持續(xù)更新團隊技能
9.5.1　矩陣式方法
9.5.2　管理人員不能眼高手低
9.6　應該由誰來做高級分析工作
9.6.1　前后矛盾的地方
9.6.2　如何幫助剛剛從事分析工作的新手茁壯成長
9.7　IT人員和分析專家為何相處不好
9.8　本章小結
第四部分　整合：分析文化
第10章　促進分析創(chuàng)新
10.1　商業(yè)需要更多創(chuàng)新
10.2　傳統(tǒng)的方法阻礙了創(chuàng)新
10.3　定義分析創(chuàng)新
10.4　在創(chuàng)新分析中使用迭代方法
10.5　考慮換個角度
10.6　你是否為建立分析創(chuàng)新中心做好了準備
10.6.1 組件1：技術平臺
10.6.2 組件2：第三方的產(chǎn)品和服務
10.6.3 組件3：承諾和支持
10.6.4 組件4：強大的團隊
10.6.5 組件5：創(chuàng)新委員會
10.6.6 分析創(chuàng)新中心的指導原則
10.6.7 分析創(chuàng)新中心的工作范圍
10.6.8 處理失敗
10.7　本章小結
第11章　營造創(chuàng)新和探索的文化氛圍
11.1　做好準備
11.1.1　Crocs和Jibbitz的傳說
11.1.2　推動創(chuàng)新
11.2　關鍵原則概述
11.2.1 原則1：打破思維定勢
11.2.2 原則2：形成連鎖反應
11.2.3 原則3：統(tǒng)一行動目標
11.3　本章小結
結論：再敢想一些

章節(jié)摘錄

版權頁：   插圖：   使用傳感器數(shù)據(jù) 發(fā)動機的結構很復雜，有很多移動部件，必須在高溫下運轉，會經(jīng)歷各種各樣的運轉狀況。因為它們的成本太高，所以期望壽命越長越好。因此，穩(wěn)定的、可預測的性能就變得異常重要，因為機器的壽命依賴于此。例如，對故障飛機進行保養(yǎng)維修會花掉航空公司或者空軍部隊一筆不小的錢，但這種事情我們還必須做，因為我們要識別出飛機是否存在安全隱患。因此，飛機或者飛機發(fā)動機以及其他設備的停機時間一定要降到最低，航空公司或者空軍部隊對此都有非常迫切的需求。 停機時間最小化策略包括準備備件或后備發(fā)動機快速割接時需要維修的設備、從診斷結果中快速識別需要更換的部件、針對問題部件投資開發(fā)更可靠的新版本。要想有效實施這3種策略，必須得有數(shù)據(jù)。我們要用數(shù)據(jù)生成診斷算法，或者用數(shù)據(jù)作為輸入來診斷某個特定的問題。工程部門可以使用傳感器數(shù)據(jù)準確地定位問題的原因，設計新的措施支持更長、更可靠的操作。不管發(fā)動機是飛機的，還是船只的，或者是陸地設備的，這些考慮因素都適用。 通過提取和分析詳細的發(fā)動機運轉數(shù)據(jù)，我們可以精確地定位那些會導致立即失效的某些模式。然后我們就能識別出會降低發(fā)動機壽命的時間分段模式以及更加頻繁的維修。多個變量的排列組合數(shù)目，特別是一段時間內的排列組合數(shù)目，使得這類數(shù)據(jù)分析活動變成了一項挑戰(zhàn)。這個過程不僅會涉及到大數(shù)據(jù)，就連隨之開發(fā)出來的分析也會變得異常復雜和困難。以下是我們可以研究的一些問題。

媒體關注與評論

“隨著信息技術的飛速發(fā)展，人類社會已進入一個數(shù)字信息時代。即時獲取和掌握信息的多少，己成為衡量一個國家實力強弱的標志。但一切信息，又隨不同需求者而定義為有益與否，而一切有益信息都是從海量數(shù)據(jù)中經(jīng)過分析而生成的。海量數(shù)據(jù)又隨時間不斷產(chǎn)生，不斷流動、擴散，形成一股像海潮的大數(shù)據(jù)流。只有經(jīng)過對大數(shù)據(jù)的分析才能形成各自需要的信息，才能從信息中產(chǎn)生知識，才能造就智慧型社會。本書作者就大數(shù)據(jù)興起及分析方法和技巧作出了深入淺出的表述，在當前大數(shù)據(jù)熱潮中，值得一讀?！?——吳基傳  原國家信息產(chǎn)業(yè)部部長 “信息技術的飛速發(fā)展，以及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)商業(yè)模式的不斷創(chuàng)新，使得全球數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出幾何級數(shù)般的爆炸性增長，全球進入了大數(shù)據(jù)時代。紅樓夢中‘任憑弱水三千，我只取一瓢飲’，在浩瀚的信息海洋中，誰能夠更快速、更準確地獲取有價值的信息并充分利用，誰就能在大數(shù)據(jù)時代立于不敗之地，獲得成功。如何充分利用大數(shù)據(jù)、挖掘大數(shù)據(jù)所蘊含的價值，需要我們把握大數(shù)據(jù)的特點，積極探索海量數(shù)據(jù)存儲、實時數(shù)據(jù)處理、新型分析挖掘技術的應用，以及新的數(shù)據(jù)架構的設計等解決之道。本書對上述問題進行了深入探討，提出了許多真知灼見，值得一讀?！?——王曉初  中國電信集團公司董事長 “大數(shù)據(jù)時代不以人的意志而來。對此，不僅要認知和熟悉，更要學會駕馭與運用。與一般大數(shù)據(jù)書籍不同，本書聚焦如何在分析中凝煉數(shù)據(jù)價值、在運用中創(chuàng)造數(shù)據(jù)財富，發(fā)乎啟迪，止乎‘駕馭’，對于人們在大數(shù)據(jù)的浪潮中暢享更多精彩大有裨益?！?——常小兵  中國聯(lián)通集團公司董事長 “現(xiàn)代信息技術推動了大數(shù)據(jù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)給各行各業(yè)帶來了許多新的機會。面對大數(shù)據(jù)的浪潮，人們關心如何去釆集和匯總海量的數(shù)據(jù)，人們更關心如何對采集到的數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)性的分析，通過分析體現(xiàn)出數(shù)據(jù)的價值，并在實際工作中得到充分的利用。本書很好地回答了這些問題?！?——王建宙  原中國移動集團公司董事長 “大數(shù)據(jù)浪潮催生了一個新的產(chǎn)業(yè)，也催生了一本又一本關于大數(shù)據(jù)的新書。這一本由業(yè)內的技術先驅和行業(yè)領導者之一Teradata的專家 Bill Franks 撰寫的著作，從豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗中萃取出大數(shù)據(jù)相關的若干關鍵的概念，并給予了精確而易懂的解讀。它可以讓大數(shù)據(jù)的客戶、方案提供者、分析師們在短時間內通盤了解關于大數(shù)據(jù)的概念、主要技術、工具、方法和流程，快速走上決勝未來的大數(shù)據(jù)之路?！?——劉博  明博智創(chuàng)（北京）軟件技術

編輯推薦

《駕馭大數(shù)據(jù)》是世界頂級數(shù)據(jù)倉庫公司Teradata首席分析專家Bill Franks傾力巨獻，揭秘駕馭大數(shù)據(jù)的技術和方法，詮釋大數(shù)據(jù)專業(yè)分析之道。國內外知名數(shù)據(jù)分析專家、行業(yè)領袖聯(lián)袂推薦。你是否在大數(shù)據(jù)面前猶豫、恐懼、不知所措？你是否無法說服你的老板投入人力、財力、物力去進行大數(shù)據(jù)分析？你是否已經(jīng)身處大數(shù)據(jù)中而依舊茫然？你是否在做了很多大數(shù)據(jù)分析后仍然無法發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)價值和機會？如何不再因循守舊，如何積極主動地去改變、探索、創(chuàng)新，如何在駕馭大數(shù)據(jù)的過程中游刃有余、成竹在胸？答案就在《駕馭大數(shù)據(jù)》一書中！

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“隨著信息技術的飛速發(fā)展，人類社會已進入一個數(shù)字信息時代。即時獲取和掌握信息的多少，己成為衡量一個國家實力強弱的標志。但一切信息，又隨不同需求者而定義為有益與否，而一切有益信息都是從海量數(shù)據(jù)中經(jīng)過分析而生成的。海量數(shù)據(jù)又隨時間不斷產(chǎn)生，不斷流動、擴散，形成一股像海潮的大數(shù)據(jù)流。只有經(jīng)過對大數(shù)據(jù)的分析才能形成各自需要的信息，才能從信息中產(chǎn)生知識，才能造就智慧型社會。本書作者就大數(shù)據(jù)興起及分析方法和技巧作出了深入淺出的表述，在當前大數(shù)據(jù)熱潮中，值得一讀?！薄獏腔鶄?原國家信息產(chǎn)業(yè)部部長“信息技術的飛速發(fā)展，以及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)商業(yè)模式的不斷創(chuàng)新，使得全球數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出幾何級數(shù)般的爆炸性增長，全球進入了大數(shù)據(jù)時代。紅樓夢中‘任憑弱水三千，我只取一瓢飲’，在浩瀚的信息海洋中，誰能夠更快速、更準確地獲取有價值的信息并充分利用，誰就能在大數(shù)據(jù)時代立于不敗之地，獲得成功。如何充分利用大數(shù)據(jù)、挖掘大數(shù)據(jù)所蘊含的價值，需要我們把握大數(shù)據(jù)的特點，積極探索海量數(shù)據(jù)存儲、實時數(shù)據(jù)處理、新型分析挖掘技術的應用，以及新的數(shù)據(jù)架構的設計等解決之道。本書對上述問題進行了深入探討，提出了許多真知灼見，值得一讀?！薄鯐猿?中國電信集團公司董事長“大數(shù)據(jù)時代不以人的意志而來。對此，不僅要認知和熟悉，更要學會駕馭與運用。與一般大數(shù)據(jù)書籍不同，本書聚焦如何在分析中凝煉數(shù)據(jù)價值、在運用中創(chuàng)造數(shù)據(jù)財富，發(fā)乎啟迪，止乎‘駕馭’，對于人們在大數(shù)據(jù)的浪潮中暢享更多精彩大有裨益?！薄Ｐ”?中國聯(lián)通集團公司董事長“現(xiàn)代信息技術推動了大數(shù)據(jù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)給各行各業(yè)帶來了許多新的機會。面對大數(shù)據(jù)的浪潮，人們關心如何去釆集和匯總海量的數(shù)據(jù)，人們更關心如何對采集到的數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)性的分析，通過分析體現(xiàn)出數(shù)據(jù)的價值，并在實際工作中得到充分的利用。本書很好地回答了這些問題?！薄踅ㄖ?原中國移動集團公司董事長“大數(shù)據(jù)浪潮催生了一個新的產(chǎn)業(yè)，也催生了一本又一本關于大數(shù)據(jù)的新書。這一本由業(yè)內的技術先驅和行業(yè)領導者之一Teradata的專家 Bill Franks 撰寫的著作，從豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗中萃取出大數(shù)據(jù)相關的若干關鍵的概念，并給予了精確而易懂的解讀。它可以讓大數(shù)據(jù)的客戶、方案提供者、分析師們在短時間內通盤了解關于大數(shù)據(jù)的概念、主要技術、工具、方法和流程，快速走上決勝未來的大數(shù)據(jù)之路。”——劉博 明博智創(chuàng)（北京）軟件技術有限責任公司董事長“面對大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)和機遇，卓越的科技和商業(yè)領袖都認識到大數(shù)據(jù)分析技術和實踐的優(yōu)勢。完成這種煉數(shù)成金的思想轉變，領悟到洞察力的真正價值，將獲得驅動業(yè)務發(fā)展的無窮能量。本書不僅涵蓋駕馭大數(shù)據(jù)的最佳技術、方法和流程，而且介紹了如何培養(yǎng)優(yōu)秀的分析師及創(chuàng)新文化，專注于大數(shù)據(jù)鏈條中最核心的分析和決策行動環(huán)節(jié)，是大數(shù)據(jù)時代每一位思想家、技術精英和商業(yè)領袖必讀的書籍?！薄獏禽o世 SAS賽仕軟件大中華區(qū)總裁

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