大數據案例精析(簡體書)
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當前,全國首批已有38所高校開設“大數據”本科專業,預計在未來5年中開設“大數據”專業的本科和高職高專院校數量將超過500所,社會對大數據人才需求將達到100萬人/年。案例教學是大數據人才培養的重要內容,目前,國內尚未看到用於大數據案例教學的教材出版。
本書以分析大數據在各個行業領域中的典型應用為主線,選取國際國內有代表性的近30個案例進行重點分析,行業包括政府大數據、金融大數據、醫療大數據、交通大數據、教育大數據、旅遊大數據、通信大數據、電商大數據、工業大數據以及物流大數據等,每個行業平均選取3個案例進行分析,形成相對統一的案例分析體系,同時還提供相應的教學課件配套資源。
本書以分析大數據在各個行業領域中的典型應用為主線,選取國際國內有代表性的近30個案例進行重點分析,行業包括政府大數據、金融大數據、醫療大數據、交通大數據、教育大數據、旅遊大數據、通信大數據、電商大數據、工業大數據以及物流大數據等,每個行業平均選取3個案例進行分析,形成相對統一的案例分析體系,同時還提供相應的教學課件配套資源。
目次
案例01 東方航空大數據應用案例 2
案例背景 2
業務需求 3
建設思路 7
建設目標 9
解決方案 11
大數據應用 13
應用成效 16
案例評析 18
案例02 ZARA大數據應用案例 19
案例背景 19
經營戰略 20
ZARA的運行體系與信息系統建設 26
大數據應用 31
案例評析 36
案例03 科大訊飛大數據應用案例 38
案例背景 38
技術體系 39
數據平臺 42
數據的獲取和專業化的處理 45
訊飛超腦 47
大數據精准營銷 49
教育大數據 51
智學網 53
智慧城市 55
案例評析 58
案例04 Airbnb大數據應用案例 60
案例背景 60
發展概述 63
大數據平臺架構 64
自開發項目 68
業務管理 72
推進措施 76
案例評析 80
案例05 英國醫療健康大數據Care.data發展案例 82
發展背景 82
發展計劃 85
數據管理方案 86
推進過程 87
與穀歌的合作 90
相關各方的認知 91
“八點模型” 93
教訓與啟示 95
案例評析 97
案例06 紅領(酷特智能)大規模定制案例 100
案例背景 100
發展決策 103
智能製造體系建設 106
C2M商業模式 110
個性化定制 115
智能化運營 122
組織再造 124
經驗總結 126
案例評析 127
案例07 海爾大數據應用案例 130
案例背景 130
數字化轉型 132
SCRM數據平臺 136
大數據營銷 140
COSMOPlat平臺 147
透明工廠大數據應用 151
日日順物流大數據應用 154
大數據質量管理 158
案例評析 164
案例08 小米大數據應用案例 168
案例背景 168
業務需求 170
大數據平臺 174
大數據實時分析 178
雲深度學習平臺 181
“4M”智能營銷 185
小米廣告交易平臺 188
品牌廣告業務 194
區塊鏈應用 199
案例評析 200
案例09 “今日頭條”大數據應用案例 203
案例背景 203
主要特色 205
架構演進 206
數據平臺 211
推薦系統 215
內容管理 222
大數據廣告體系 225
案例評析 228
案例10 蘇甯易購大數據應用案例 231
案例背景 231
大數據平臺建設 233
大數據智慧零售 242
大數據智能補貨 245
大數據金融 247
大數據物流 250
圖像大數據 256
案例評析 261
案例11 攜程大數據應用案例 264
案例背景 264
數據管理 266
實時大數據平臺 271
實時用戶行為系統 273
大數據實時風控 275
用戶畫像 279
個性化推薦 285
雲端WAF 288
旅遊數據服務平臺 294
案例評析 295
案例12 京東大數據應用案例 298
案例背景 298
業務需求 300
大數據平臺 301
大數據分析 308
統一的監控平臺 311
反刷單系統 317
智慧物流 320
智能商業體 331
京東雲 335
案例評析 339
案例背景 2
業務需求 3
建設思路 7
建設目標 9
解決方案 11
大數據應用 13
應用成效 16
案例評析 18
案例02 ZARA大數據應用案例 19
案例背景 19
經營戰略 20
ZARA的運行體系與信息系統建設 26
大數據應用 31
案例評析 36
案例03 科大訊飛大數據應用案例 38
案例背景 38
技術體系 39
數據平臺 42
數據的獲取和專業化的處理 45
訊飛超腦 47
大數據精准營銷 49
教育大數據 51
智學網 53
智慧城市 55
案例評析 58
案例04 Airbnb大數據應用案例 60
案例背景 60
發展概述 63
大數據平臺架構 64
自開發項目 68
業務管理 72
推進措施 76
案例評析 80
案例05 英國醫療健康大數據Care.data發展案例 82
發展背景 82
發展計劃 85
數據管理方案 86
推進過程 87
與穀歌的合作 90
相關各方的認知 91
“八點模型” 93
教訓與啟示 95
案例評析 97
案例06 紅領(酷特智能)大規模定制案例 100
案例背景 100
發展決策 103
智能製造體系建設 106
C2M商業模式 110
個性化定制 115
智能化運營 122
組織再造 124
經驗總結 126
案例評析 127
案例07 海爾大數據應用案例 130
案例背景 130
數字化轉型 132
SCRM數據平臺 136
大數據營銷 140
COSMOPlat平臺 147
透明工廠大數據應用 151
日日順物流大數據應用 154
大數據質量管理 158
案例評析 164
案例08 小米大數據應用案例 168
案例背景 168
業務需求 170
大數據平臺 174
大數據實時分析 178
雲深度學習平臺 181
“4M”智能營銷 185
小米廣告交易平臺 188
品牌廣告業務 194
區塊鏈應用 199
案例評析 200
案例09 “今日頭條”大數據應用案例 203
案例背景 203
主要特色 205
架構演進 206
數據平臺 211
推薦系統 215
內容管理 222
大數據廣告體系 225
案例評析 228
案例10 蘇甯易購大數據應用案例 231
案例背景 231
大數據平臺建設 233
大數據智慧零售 242
大數據智能補貨 245
大數據金融 247
大數據物流 250
圖像大數據 256
案例評析 261
案例11 攜程大數據應用案例 264
案例背景 264
數據管理 266
實時大數據平臺 271
實時用戶行為系統 273
大數據實時風控 275
用戶畫像 279
個性化推薦 285
雲端WAF 288
旅遊數據服務平臺 294
案例評析 295
案例12 京東大數據應用案例 298
案例背景 298
業務需求 300
大數據平臺 301
大數據分析 308
統一的監控平臺 311
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