"증거의 분석"의 서에 큰 데이터 인터뷰 뒤에 이유

최근에, Google는 공식적으로 대용량 데이터 분석 및 지능형 검색 기술 그래프 (기술 지도)에 따라 새로운 기능을 출시 했다. Google 검색 페이지의 오른쪽에 더 큰, 보다 구체적인 검색 결과 추가, 새로운 기술을 Google 사용자 검색어와 일치 하는 페이지를 제공 하지 않는 새로운 검색 방법을 허용 하면서 사람, 장소 및 전통적인 Google 검색 결과 있는 것 들에 대 한 인기 있는 사실을 제공 하기 위해 사용할 수 있습니다. 대신, 그것은 "엔터티" 또는 어휘에서 설명 하는 개념을 일치 하는 페이지를 제공 합니다. Google 그것 이상 3.5 십억 "사실" 정보 및 500 백만 이상의 개체 (또는 "엔터티") 사이의 상호 관계를 포함 하는 컴파일된 있다 말한다. 지식 지도 500 백만 이상의 개체 (또는 "엔터티") 이상 3.5 십억 "사실" 사이 좌우에 지능형 검색 분석의 결과 통해, 같은 처리 데이터의 많은 수는 아마도 구글 할 같은 큰 회사만.

대용량 데이터 시장 많은 우려 기업과 발휘 힘의 초점 이다 저장, 계산, 대규모 정보 처리 및 기타 기술적인 문제는 우려는 하지만 우리는 종종 이렇게 이유를 무시 하는 방법.

서쪽 새로운 단어 분석 연구와 디지털 정보 배경에서 결정 하는 방법의 탐구를 빌려. 예를 들어 "를 사용 하 여 수학, 운영 연구, 통계, 비즈니스 의사 결정에 영향을 미칠"의 분석의 정의 현실 세계에서 의사 결정의 품질을 개선 하기 위해 설계 되었습니다. 근 면 한 연구의 년을 통해 젠 이순신 수집, 읽기, 많은 수의 문서를 정리, 데이터 마이닝 다년간의 경험과 독립적인 생각의 분야에서 그들의 자신의 년 함께, 쓴 책, "분석" "분석" 영어 단어 "분석" 번역, 의사 결정의 연습을 영향을 양적 증거 분석 즉,의 저자 분석은이 책의 주제와 분야와 현재 단계에 시간의 개발의 새로운 제품.

오늘, 큰 데이터 기술 이외에, 너무는 뜨겁다 때, 사람들이 종종 무시 기업 의사 결정에에서 디지털 증거의 성패를 결정 하는 다른 주요 요인: 분석, 리소스, 구성 하는 방법, 프로젝트의 분석의 분석의 첫 번째 소개 해야 의사 결정 위치에 기계를 넣어 하는 방법을 포함 하 여 관리 하 고 평가 하는 방법 기업의 기존 의사 결정 과정을 통합 하는 방법 그리고 합리적으로 분석 프로젝트의 제안과 결론을 이해 하는 방법. 사람들이 기술에 중요성을 첨부 하지만 정밀 분석의 관행에서 일반적으로 발생 하는 문제를 무시 하는 경향이, 이러한 문제의 "분석" 책에서 논의 될 것입니다. 저자는 임신을 하 고 누구의 글을 생각 하 고 경험 주로 서비스 및 데이터 웨어하우스, 데이터 분석 및 중국에서 대형 국유 기업에 대 한 데이터 마이닝의 연구 작가 경험에서 유래 하는 2009 년 말에서 작성 하기 시작 했다.

최근, "분석" 책 Huaxia 출판사에 의해 공식적으로 게시 되었습니다,이 책은 두 부분으로 나뉘어. 종이 주로 소개 하는 배경, 생각 및 비즈니스 결정, 디지털 증거의 적용 후 기업에서 성공의 핵심 요소에 설명 합니다: 전략, 조직, 평가, 의사 결정 과정.

젠이 (정밀 분석의 저자)

데이터 관련된 작업, 사회에서 데이터 필드 역할을 하는 방법을 하는 동안 마이닝에 종사 하고있다 졸업 후 중국 아카데미 과학, 인공 지능, 컴퓨터의 전문 방향에서에서 졸업 기술과 관심의 사회적 요구를 결합 하는 방법. 하지만 직장에서 데이터 응용 프로그램 및 사회적 요구의 조합 특히 적합 하지 않습니다, 그래서 내가 어떻게 서양 기업 데이터의 사용에서을 보고 몇 가지 독립적인 연구를 시작 응용 프로그램 몇 가지 한계를가지고 기업 시작 데이터 및 데이터 응용 프로그램의 학문적 인 끝에서 발견 외국 학자 들은이 문제에 어떤 생각과 의견을가지고, 처음에, 책을 쓰고 싶지 않 았 어 하지만 독서 노트, 일 하면서 연구를 하 고 있는 동안 그들의 자신의 관심사를 할 그들의 자신의 지역에 점차적으로 축적 된 독서 노트의 300000 이상의 단어. At이 포인트, 이후 너무 많은 독서 노트, 만약 당신과 함께 자료를 공유 하는 책의 형성 및 필드에 대 한 생각 되었습니다. 그래서이 책은 전통적인 프로세스와 동일, 편집기는 테마, 저자를 찾아서 책을 형성. 하지만 공부 하 고 독서 노트를 하 고 있는 동안 생각을 하는 동안 시간이 익은 이다, 천천히 형성. 책을 처음부터 거의 2.5 시간 게시.

이 책 자체의 초점 없는 기술 탐험에 하지만 아이디어와 합리주의 세계화 및 큰 데이터를 백그라운드에서 홍보 하는 방법에 사람들이 더 많은 기회와 합리적인 결정, 데이터를 경 멸 하는 수요 또는 미신 데이터가 종류의 현실적이 고 합리적인 태도를 넣어 앞으로 "아무 의미, 공자에서 사용할 수와 함께, 동의 하지 않습니다. 필요 없음, 일반화를 아무 날 아무 고체.

내가 전에 데이터 마이닝에 근무. 솔직히 일부 우회를 통해이 산업 탐사 과정에서 말하기. 이 책은 그냥 싶어 자료를 수집,이 분야의 생각 하 고 공유 하 고 자료를 수집 하는 데 도움이 수를 작성, 우리에 게 몇 가지 다른 사고 방법을 하 고 보기의 시점에서 볼 수 있습니다. 이 책은, 특정 시점에서 어떤 영감을 얻을 수 생각 하십시오 미래에서 작동 일부 우회, 도달 하고자 내가 덜. 내 정신 나무, 조각에 있는 통행에서 표현 될 수 있습니다 때 연구 하 고 책을 쓰고, "무엇을 할 수 있는로 알고 주 Qiqian 이미 있다, 할 일 있다"캘린더 강탈 하지 갈기 "값, 할, Rucheru, 연 삭, 같은 이동 몰라 무슨 일 될 수 있다, 아마도" 평생 안 볼 수", 페니 강도, 하지만 발견의 깊은 층. 그는 말했다: ' 하지만 열심히, 수확 하지 않습니다. ""

큰 데이터, 증거 분석, 클라우드 컴퓨팅 분야, 신흥 아이디어, 기술, 조직 문화, 많은 흥미로운 지역이 있다 우리의 더 탐험과 발견의 가치. 어떻게 합니까 기술의 변화 사회, 인생, 전체 인프라, 정책 입안, 협력 모드의 변경 방법의 변경의 변경 등 것 이다에 영향을 우리의 미래 시설과 환경? 이들은 모두 필요 하 고 일부 적극적인 연구와 생각을 해야 할. 클라우드 기반 19 회사에 도달 했습니다, 그리고 미래 부 화 되며 더 많은 기업 들을가지고,이 경우에, 데이터 값이이 회사에 가져올 수 있는,이 기업은 어떤 가치를 지역 사회에 대 한 데이터를 사용할 수 있습니다. 이들은 공부 하 고 탐구 가치가 있는 흥미로운 것 이다.

Reitao (천 윤 기술 부사장)

젠이 엄격한 학자 이다입니다. 그는 다른 사람들 로부터 내가 다닌 접촉 생태계, 그리고 그들의 대부분은 마케팅 또는 마케팅. 하지만 그는 더는 학자 처럼, 제공 사람 느낌은 더 "신선한".

그는 서 면 방식으로 자신의 아이디어를 표현 하 고 그들을 잘 쓰기에 익숙해입니다. 어떻게 우리에 게 도움이지 않습니다? 너무 우리에 게는 시장 중심의 많은 사람들이 문제를 보고 몇 가지 새로운 아이디어, 종종 도구는 단단한 아이디어를의 많은 및 그것의 뒤에 실질적인 가치를 무시.

하지만 젠이 문제에서 볼 때 진정 수 자체 문제를 참조 하십시오. 큰 데이터 자체에 대 한 책의 "분석" 기술 플랫폼 알고리즘 얘기 하지 않았어요 너무 많이, 하지만 큰 데이터 자체의 값의 확장에 대 한 이야기, 데이터 제어, 측정, 가치를 달성 하는 방법 이다. 이 책은 뿐만 아니라 전문가 볼 필요가, 영업 직원은 또한 책의 많은 의해 영감을 수 있습니다, 많은 예제, 영업 아이디어의 많은, 판매 직원은 매우 도움이 된다.

큰 데이터의 전체 자체 기술 플랫폼은? "정밀 분석"의 개념은 대중화, 가치가 도구를 잘 사용할 수? 또는 그것은 사실 그 어떤 도구를 사용할 수에 상관 없이 데이터의 값 수 수 채굴? "증거 분석"의 개념은 후자.

또한, 평가 하 고 많은 사람들이 데이터의 값을 측정 하는 방법 간과 이전 했습니다. 우리는 이전 하 고 bi가 문, 의사 결정을 지원 하기 위해 통계 분석을 할 생각. 그리고 결정 효과 측정 하는 방법을? 그것은 또한 실제로 결정의 더 나은 실행을 결정 하는 데이터 값의 마지막 킬로미터에 중요 한입니다. 책을 몇 가지 아이디어, 즉, 결과 측정, 확인 하는 방법의 통계적 방법 양이 정해질 수 있다 언급 한다.

분석 값 자체에서 거꾸로 생각 하는 사고의 새로운 방법을 정의 합니다. 도구 및 데이터 우리에 게 의미를 다시 생각 하는 것입니다? 때문에 생각 하는 새로운 데이터를 생성 하는 새로운 신호 소스를 정의 하는 값 또는 값에 대 한 데이터입니다. 도구 (기술 플랫폼) 자체가 변형 될 것 이다, 과정 및 효율성에 초점에서 더 프런트 엔드 시장 지향 데이터 기반 플랫폼에. 데이터 작업의 새로운 패러다임, 지원 역할에서 비즈니스 가이드 역할에 변형 될 것입니다.

리 Xinli (책의 편집장)

Huaxia 출판사 에디터 리 Xinli 젠 이순신 저자 소개를 친구를 통해. 그래서 그는 그 자신의 사람들 느낌의 편집 경험 10 년 이상 책 다른 "분석"의 첫 번째 읽고, 작가 엄격한, 심각한 태도 끊임없이 감탄 그. 하지만 "분석" 때문에 책 전문 강한 범위 군중 상대적으로 적은, 따라서 그는 젠이 인터뷰를 충족. 채팅을 통해 그들이 2 발견 마을, 그래서 더 익숙한 젠 이순신 학술 연구 엄격한, 심각한 태도 사람과 주장 리 Xinli 이동 하자. 지금까지, 두 사람이 매우 좋은 친구 되고있다.

Li Xinli 젠 이순신 그는 이상적인 분위기와 유 심 주의자 이다. "분석"의 책은 새로운 분야, 그리고 처음 개념은 중국에 도입 하지만 젠 이순신의 펜, 특히 무명의 그것은 하지만 매우 인간적 이다. 저자 모두 이해 하 고 기술 사람들, 많은 예제를 통해 전체에서 책의 각 장 작가 생각을 통해 실행, 천천히 분석의 가치를 이해 하는 사람들을 안내.

"정밀 분석"도 서의 표지 디자인의 토론 하는 동안 출판사의 디자인 만들지 않았다 젠 이순신 만족, 젠이 직접 부정 하지 않았다, 하지만 그들의 자신의 요구 사항 약간, 난 희망 낮은 키와 고전 끝에 최대한 커버 리 발견 했다, 덮개, 청 작가 "문학 스타일"의 새로운 스타일은 예기치 않게 젠 이순신 선택 이 구현에서 incisively 그리고 생생하게.

(책임 편집기: 유산의 좋은)