《大数据可视化：重构智慧社会》 - 【美】Phil Simon[菲尔·西蒙] - 人民邮电出版社 - 香港大書城

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『簡體書』大数据可视化：重构智慧社会

書城自編碼： 2577246
分類：簡體書→大陸圖書→管理→电子商务
作者：【美】Phil Simon[菲尔·西蒙]
國際書號(ISBN)： 9787115392695
出版社：人民邮电出版社
出版日期： 2015-07-01
版次： 1 印次： 1
頁數/字數： 201/219
書度/開本： 16开釘裝：平装

售價：HK$ 109.2

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編輯推薦：

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

內容簡介：

《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、最佳实践、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。

關於作者：

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

第Ⅰ部分　全书概述和背景　1
导言　3
I.1　Twitter数据探险　4
I.2　实时数据可视101 　9
主要目标　10
作用　11
比以往更重要　13
落后的报复：数据可视的现状　16
I.3　全书概览　18
可视化组织的界定　20
本书中心主题　20
何人受益？　21
方法论：故事在这里很重要　22
对知识和案例研究的执着　24
差异化：有关其他数据可视文本的记录　26
作战计划　27
I.4　接下来　27
I.5　注释　28
第1章　可视化组织的快速发展　29
1.1　大数据的兴起　30
1.2　开放数据　32
1.3　数据生态的萌芽　33
1.4　新的网络：可视化、语义和API驱动　34
可视化网络的到来　34
关联数据和更语义化的网络　35
采集数据更趋便利　37
借助云和数据中心更高效　38
1.5　更好的数据工具　39
1.6　更透明的组织　40
1.7　山寨经济：有样学样　41
1.8　数据新闻和Nate Silver效应　42
1.9　数字人　45
可视化公民的出现　45
移动化　48
可视化员工：更技术和数据达人化的工作场所　48
遨游在我们数据驱动的世界里　49
1.10　下一步　50
1.11　注释　50
第2章　将数据转化为洞见：工具　53
2.1　数据可视化：智能化和整合战略的构成　54
2.2　专业术语：数据可视、BI、报表、分析和KPI 　55
可视化组织应该杜绝一切“试过才知对”的报表工具吗？　57
刻画出一些区别　58
2.3　数据可视五虎将　58
大型企业软件供应商应用　59
最优性能应用　63
流行的开源工具　66
设计公司　68
创业、网站服务及其他资源　73
2.4　最后的话：没有放之四海皆准的真理　75
2.5　下一步　75
2.6　注释　76
第Ⅱ部分　可视化组织介绍　77
第3章　可视化组织的典范　79
3.1　Netflix 1.0: 计划落空　79
3.2　Netflix 2.0:自我颠覆　80
3.3　数据可视：大数据整合战略的构成部分　82
3.4　数据可视：Netflix文化灌输　83
客户洞察　84
更好的技术性和网络化诊断　86
拥抱社区　90
3.5　经验教训　91
3.6　下一步　92
3.7　注释　92
第4章　DNA中的数据可视　95
4.1　起始　96
4.2　UX至高无上　97
4.3　探究　100
拥抱免费的开源工具　100
API的延伸应用　103
4.4　经验教训　103
4.5　下一步　104
4.6　注释　104
第5章　得克萨斯大学体系的透明化　105
5.1　背景　106
5.2　数据可视化的初期努力　107
5.3　拥抱传统BI 　108
5.4　数据发现　109
对学生生涯的可见性更强　110
拓展：数据可视的全系统推广　113
5.5　成果　114
5.6　经验教训　116
5.7　下一步　116
5.8　注释　116
第Ⅲ部分　走起：成为可视化组织　117
第6章　可视化组织的四层架构　119
6.1　慎重的免责说明　120
6.2　简单模型　121
局限性和明晰性　123
进步性　124
回落：向更低层面后退　126
补充，而非替代　127
累积优势　127
低层面的局限性　127
相关性和子层面　128
每个组织都应该渴望进入级别4吗？　128
6.3　下一步　128
第7章　WWVOD？　129
7.1　将重构所造成的影响可视化　130
员工流动可视化　131
沿着数据可视化道路起步　131
结果和经验教训　137
未来　138
7.2　营销示例　138
7.3　下一步　139
7.4　注释　139
第8章　建立可视化组织　141
8.1　数据提示和最佳实践　141
数据：原生汤　141
在跑之前先学走……至少现在如此　142
数据可视化通常只是起点　142
大数据和小数据的可视化　143
不要忘记元数据　143
朝企业外面看　145
起始：并不需要完整数据　145
可视化好的和差的数据　146
支撑钻取能力　146
8.2　设计提示和最佳实践　150
牢记以终为始　150
尽可能做减法　151
UX：参与与试验至关重要　152
鼓励互动　152
谨慎使用移动和动画　152
使用相对数而非绝对数　153
8.3　技术提示和最佳实践　153
凡有可能，请考虑使用API 　153
拥抱新工具　154
了解数据可视化工具的局限　155
开放性　155
8.4　管理提示和最佳实践　156
鼓励自助服务、探索和数据民主　156
提出正面怀疑　156
相信过程，而非结论　157
消除信息割据和专业化障碍　157
若可能，可视化之　158
聘用综合型人才　159
方向第一，精准其次　159
8.5　下一步　159
8.6　注释　160
第9章　障碍：错误、神话和挑战　161
9.1　错误　162
掉入传统ROI陷阱　162
对数据可视总是—盲目—信任　163
忽视受众　164
置身大教堂中进行开发　164
设置目标，转身即忘　164
糟糕的数据可视化　165
9.2　神话　167
数据可视化对确定性和成功的保证　167
数据可视化很容易　167
把数据可视化作为项目　168
存在一个“全对”的数据可视化　169
Excel足矣　169
9.3　挑战　170
季度性可视化心态　170
蔑视数据　170
抛弃历史：超越之前工具带来的失望　171
9.4　下一步　171
9.5　注释　172
第Ⅳ部分　总结及数据可视的未来　173
尾声　其实我们才刚刚开始　175
C.1　以数据为中心的四大关键趋势　177
可穿戴技术和量化自我　177
机器学习和物联网　178
多维数据　179
数据移植与数据所有权之间即将发生的斗争　181
C.2　最后的一些想法　183
C.3　注释　184
后记　我的数据生涯　185
附录　数据可视化资源　189
参考文献　193
关于作者　195
如何帮助这本书　197
译者后记　199

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