梅內裡、錢伯斯、帝拉吉編著的這本《大數據分
析（決勝互聯網金融時代）》第1章主要介紹了大數
據分析的定義和由來、大數據的重要性，以及大數據
時代的歷史背景和發展趨勢。第2章通過對成功企業
領導者的采訪，詳細介紹了大數據分析在信息、金融
、傳媒、醫療等領域的使用案例，並通過這些案例幫
助讀者了解如何將大數據分析方法應用到商業活動中
。第3章詳細介紹了大數據分析采用的一繫列技術手
段及案例，並指出大數據技術應用到實際生活中的一
些關鍵問題。第4章介紹了承載大數據應用的計算、
存儲等底層基礎設施的關鍵技術，並討論了大數據計
算的瓶頸及近年來湧現出的新技術。第5章詳細介紹
了在大數據時代商業分析的方法及涉及的關鍵技能，
以及如何對分析結果進行歸納總結，並最終對企業的
決策產生影響。第6章主要介紹了數據科學家的定義
，以及數據科學和決策科學人纔培養的方法論。第7
章討論了涉及數據隱私及數據安全的相關問題。
本書可供企業經理和管理人員閱讀，通過本書可
以使他們學習如何最有效地利用信息資源。大數據領
域的相關從業者通過本書可以了解如何在大數據方向
進行成功的實踐。由於本書在艱深的戰略理論和通俗
易懂的示例之間做到了平衡，對技術性很強的話題，
通過故事、比喻和類比的方式使讀者更容易理解和接
受，因此對大數據領域感興趣的讀者也可進行閱讀。

第1章 什麼是大數據，它為什麼重要？
1.1 創業的大洪水
1.2 大數據不僅僅是“大”
1.3 為什麼是現在？
1.4 關鍵技術的融合
1.5 相對而言……
1.6 *豐富多樣的數據
1.7 非結構化數據域的擴張
1.8 高層的聲音
參考文獻
第2章 大數據的工業實例
2.1 數字營銷和離線世界
2.2 數據庫營銷，大數據的先驅
2.3 大數據和市場營銷的新技能
2.4 欺詐和大數據
2.5 風險和大數據
2.6 信用卡風險管理
2.7 大數據和算法交易
2.8 大數據在健康醫療領域的應用
2.9 醫藥領域的前沿先鋒
2.10 廣告和大數據：從莎草紙到受眾識別
2.11 從消費類產品作為入口
參考文獻
第3章 大數據技術
3.1 房間裡的大像：Hadoop並行計算世界
3.2 新舊技術對比
3.3 數據發現：沿著人類思維方式而工作
3.4 大數據分析的開源技術
3.5 雲計算和大數據
3.6 預測分析嶄露頭角
3.7 軟件即服務
3.8 移動商業智能將成為主流
3.9 眾包分析
3.10 防火牆外部分析及跨防火牆分析
3.11 R&D方法幫助吸取新技術
3.12 大數據技術術語
3.13 二進制數據
參考文獻
第4章 信息管理
4.1 大數據基礎
4.2 大數據計算平臺
4.3 大數據計算
4.4 *多關於大數據存儲
4.5 大數據計算的局限性
4.6 大數據的新興技術
第5章 商業分析
5.1 大數據分析的“*後一英裡”
5.2 智能地理信息會讓你的生活*美好
5.3 聽：是信號還是噪聲？
5.4 數據分析的實際使用
5.5 從生產到消費
5.6 可視化：如何將數據分析變得可用？
5.7 組織使用數據可視化作為采取即時行動的方法
5.8 從數據采樣到數據分析
5.9 跳到盒子外思索
5.10 360°建模
5.11 速度需求
5.12 讓我們變得具有競爭性
5.13 什麼技術是有效的？
5.14 數據分析已經**工具本身，並升級為大數據分析應用程序
參考文獻
第6章 大數據行業角色
6.1 數據科學家的興起
6.2 深度使用數學、科學以及計算機科學
6.3 10/90原則和批判性思考
6.4 分析師人纔和行政支持
6.5 發展決策科學人纔
6.6 數據分析的全局視圖
6.7 培養決策科學人纔
6.8 創建培養決策科學人纔的文化
6.9 建立正確的組織結構進行有組織的分析
第7章 數據隱私與倫理
7.1 隱私涉及的主要領域
7.2 大數據抓取不是新鮮事
7.3 偏好、個性及關繫
7.4 權利與義務
7.5 良心與責任意識
7.6 隱私可能是錯誤的焦點
7.7 數據可以匿名嗎？
7.8 用戶數據在情報安全部門的平衡
7.9 現在該做些什麼？
參考文獻
結語
**資源
譯者後記