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【美】伊恩·艾瑞斯（IanAyres）著，宫相真译 著

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 决策分析
• 商业智能
• 思维模式
• 管理学
• 数据驱动
• 商业决策
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• 人工智能

店铺： 辽宁少年儿童出版社图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115370655

商品编码：12737464430

包装：平装

开本：16

出版时间：2014-09-01

内容介绍

内容介绍
    《大数据思维与决策》是大数据时代的奠基之作，耶鲁大学计量经济学家伊恩·艾瑞斯早在20世纪末就洞察到大数据浪潮的到来。《大数据思维与决策》通过讲述各个领域有关大数据分析与决策的经典案例，为读者解答了一系列关系到现在与未来的问题，如为什么谷歌和比你还了解你自己的喜好、医生如何利用数据分析做出正确诊断、教师是否要摒弃自身创造性为孩子提供有效的教育指导，以及政府、法院如何在推动信息公开的同时制定出有益于未来的制度和法案等。希望读者在阅读后，可以迅速在信息变革中把握机遇，充分利用大数据分析做出优质决策。     《大数据思维与决策》适合企业管理者、投资者、政策制定者、高校相关专业老师与学生等一切想走在互联网时代前列的人阅读。

关联推荐
*大数据时代奠基之作，Surper Crunchers的中文升级版

*《经济学人》2007年十大*图书之一

*诺贝尔经济学奖获得者肯尼斯?阿罗，《魔鬼经济学》作者史蒂芬?列维特联袂推荐

*《纽约时报》《经济学人》《福布斯》《连线》《发现》《Protfolio》等十余家*威媒体合力推荐

有人在葡萄酒酿造出之前就能知道其品质的好坏

有人在看到运动员比赛之前就能判断出其现在与将来的水平

有人在购买机票之前就能知道机票价格的涨跌范围

……

他们是怎么知道的？

相亲网站知道什么样的人适合做你的人生伴侣
目录
第1章 数据天才的时代 棒球界的奥利·阿什菲尔特 酒后吐真言 我为什么写此书 本书框架 第2章 谁在替你思考 eHarmony：大数据帮你找到另一半 用数据分析挑选职位应聘者、细分客户 比起消费者自己，企业知道的更多 消费者的反击 预测有多准确 Google：个性化数据挖掘 牵连效应 第1章 数据天才的时代
棒球界的奥利·阿什菲尔特
酒后吐真言
我为什么写此书
本书框架

第2章 谁在替你思考
eHarmony：大数据帮你找到另一半
用数据分析挑选职位应聘者、细分客户
比起消费者自己，企业知道的更多
消费者的反击
预测有多准确
Google：个性化数据挖掘
牵连效应
寻找“神秘数字”，杜绝欺诈

第3章 抛硬币创建数据
CapOne的掷色子试验
你正在浏览的网页是随机选择的吗
谁更有用，更有创造力
随机选择的作用仅仅是促进营销吗
别做白日梦，主动参与创建新数据

第4章 得数据者得天下
花钱是为了省钱
真正可以检验想法的“实验室”
时刻关注机会
充满机会的世界

第5章 大数据颠覆传统医疗
医疗信息数字化：对误诊说不
打破“医学神话”
搜索：chaoji大数据的zui佳伙伴
数据决策的成功崛起

第6章 专家与大数据天才的王者之争
友好的跨学科竞赛
一本“引发纷扰的小书”
要有数据支持，不能“画饼充饥”
枪和游泳池，哪个更危险
有趣的测验——预测正确率区间
晃过的可乐是不是会喷出来
大数据天才与专家能和平共处吗
避免往冰激凌上抹烤肉酱
给“断腿”事件找到安全出口
新型大数据天才的转变

第7章 大数据天才的崛起
数字化生活
大数据交易
走出“数据竖井”
大数据天才告诉你，为什么是现在
打造“神经元网络”的chaoji大数据天才
“我们不拍烂电影”
打赢“书名大战”
无处不在的“聪明的灰尘”

第8章 谁将是受损者
小山羊能阻止偷车贼吗
教育界的激烈论战
我是谁，摆设吗
“小山羊”的反击
让人肃然起敬的“摆设”
你会从大数据天才那里买二手车吗
Epagogix的烦恼
当心大数据天才的礼物
正视大数据分析的歧视
没有隐私——忘了它
谁是约翰·洛特（JohnLott）
天才犯错了该怎么办

第9章 大数据思维与决策的美好未来
和安娜一起思考
未来的女人／男人
你了解教授给学生打分的习惯吗
可能的群体领袖
男性和女性的智商对决
帮助新手妈妈生出聪明的宝宝
时刻关注女性健康
在大数据时代安居乐业 显示全部信息


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棒球界的奥利·阿什菲尔特
酒后吐真言
我为什么写此书
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第2章 谁在替你思考
eHarmony：大数据帮你找到另一半
用数据分析挑选职位应聘者、细分客户
比起消费者自己，企业知道的更多
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预测有多准确
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牵连效应
寻找“神秘数字”，杜绝欺诈

第3章 抛硬币创建数据
CapOne的掷色子试验
你正在浏览的网页是随机选择的吗
谁更有用，更有创造力
随机选择的作用仅仅是促进营销吗
别做白日梦，主动参与创建新数据

第4章 得数据者得天下
花钱是为了省钱
真正可以检验想法的“实验室”
时刻关注机会
充满机会的世界

第5章 大数据颠覆传统医疗
医疗信息数字化：对误诊说不
打破“医学神话”
搜索：chaoji大数据的zui佳伙伴
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第6章 专家与大数据天才的王者之争
友好的跨学科竞赛
一本“引发纷扰的小书”
要有数据支持，不能“画饼充饥”
枪和游泳池，哪个更危险
有趣的测验——预测正确率区间
晃过的可乐是不是会喷出来
大数据天才与专家能和平共处吗
避免往冰激凌上抹烤肉酱
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第7章 大数据天才的崛起
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大数据天才告诉你，为什么是现在
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“我们不拍烂电影”
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无处不在的“聪明的灰尘”

第8章 谁将是受损者
小山羊能阻止偷车贼吗
教育界的激烈论战
我是谁，摆设吗
“小山羊”的反击
让人肃然起敬的“摆设”
你会从大数据天才那里买二手车吗
Epagogix的烦恼
当心大数据天才的礼物
正视大数据分析的歧视
没有隐私——忘了它
谁是约翰·洛特（JohnLott）
天才犯错了该怎么办

第9章 大数据思维与决策的美好未来
和安娜一起思考
未来的女人／男人
你了解教授给学生打分的习惯吗
可能的群体领袖
男性和女性的智商对决
帮助新手妈妈生出聪明的宝宝
时刻关注女性健康
在大数据时代安居乐业 显示全部信息

图书名称：人工智能驱动的未来商业模式创新与实践 --- 内容简介 《人工智能驱动的未来商业模式创新与实践》 是一部深入探讨人工智能（AI）技术如何彻底重塑全球商业格局、催生全新盈利逻辑和运营范式的权威指南。本书聚焦于如何将前沿的AI技术，如深度学习、自然语言处理、计算机视觉及强化学习等，系统性地融入到企业的核心价值创造、交付与获取流程中，从而构建出具有高度适应性、预测性和可持续竞争力的下一代商业模式。 本书的叙述结构清晰，从理论基础到实战应用，层层递进，旨在为高层管理者、战略规划师、产品负责人以及希望在数字化转型浪潮中占据制高点的专业人士提供一套可操作的路线图。 第一部分：范式转移——AI重塑商业逻辑的底层逻辑 本部分首先确立了理解AI对商业影响的理论框架。我们不再将AI视为简单的效率工具，而是将其视为“新型生产要素”和“决策中枢”。 1. 从“规模经济”到“数据与智能的规模报酬递增”： 详细分析了传统工业时代的成本驱动模型如何被数据飞轮效应所取代。阐述了AI驱动的反馈回路如何实现“用得越多，学得越快，价值越高”的指数级增长。 2. 价值捕获的去中心化与重构： 探讨了AI如何使得中间环节的价值捕获被削弱，而端到端的客户体验和个性化服务成为新的价值高地。分析了平台型企业和垂直整合型企业在AI时代的不同演化路径。 3. “预测性”取代“反应性”的运营哲学： 深入剖析了主动式、预测性的决策系统如何改变库存管理、需求预测、风险控制乃至产品迭代的节奏。书中通过多个案例展示了企业如何从“基于历史记录做决策”转向“基于未来概率做决策”。 第二部分：创新引擎——AI赋能的核心商业模式变革 本部分是本书的实战核心，聚焦于具体商业模式的创新路径。本书不讨论通用AI的原理，而是侧重于如何利用成熟的AI能力来重构收入流和成本结构。 1. “即插即用”与“智能即服务”（AIaaS）： 探讨了如何将复杂的AI能力封装成低门槛、高灵活度的订阅服务。重点分析了PaaS（平台即服务）向CaaS（能力即服务）的演变，以及这对中小企业数字化转型的影响。 2. 超个性化与“一键式”产品定义： 研究了AI如何实现真正意义上的“海量定制”（Mass Customization）。内容包括推荐系统的高级应用、动态定价策略的建立，以及利用生成式AI（Generative AI）进行内容和产品设计的实时迭代。 3. 增强型劳动力与人机协作模式： 关注AI在提升人力资本价值方面的应用。讨论了如何设计“人机混合团队”，以及如何通过自动化工具将人类员工从重复性任务中解放出来，专注于创造性、情感连接和复杂判断。 4. 透明度与信任机制的重塑： 鉴于AI的“黑箱”特性，本书专门开辟章节讨论如何构建可解释性AI（XAI）驱动的信任体系，这对于金融、医疗等高风险行业的商业模式至关重要。 第三部分：战略部署与组织重构 商业模式的变革必须以组织能力和战略眼光的匹配为前提。本部分侧重于高层管理者需要面对的组织、人才和治理挑战。 1. 数据治理与伦理框架的嵌入： 强调了数据资产的质量和合规性是AI商业模式的生命线。详细介绍了建立跨部门数据治理委员会的必要性，以及如何在商业设计初期就植入公平性、隐私保护和透明度的伦理标准。 2. 敏捷的“试验与学习”组织架构： 传统的瀑布式开发已不再适用。本书提出了构建“快速失败、快速迭代”的AI驱动实验文化，包括设立“智能沙盒”环境、跨职能的“部落”结构，以及基于OKRs（目标与关键成果）驱动的绩效评估体系。 3. 人才的“T型”与“π型”发展： 讨论了企业需要培养具备深度技术理解（深度）和广阔业务视野（广度）的复合型人才。重点分析了“数据翻译官”和“AI产品经理”等新兴角色的核心职责和培养路径。 4. 投资回报（ROI）的重新衡量： AI投资的周期长、不确定性高。本书提供了评估AI项目价值的新指标体系，超越了传统的短期财务指标，转向关注智能资产的积累速度、客户生命周期价值（CLV）的提升以及运营韧性（Resilience）的增强。 结语：面向“永续进化”的组织 最后，本书总结了AI驱动的商业模式并非终点，而是一个持续演化的过程。成功的企业必须将“自我进化”嵌入到其商业 DNA 中，确保无论外部环境如何变化，其核心的智能系统都能持续学习并适应新的挑战。 《人工智能驱动的未来商业模式创新与实践》 不仅是一本理论读物，更是一份面向未来的行动蓝图，旨在帮助决策者驾驭这场由数据和算法主导的深刻变革，抓住千载难逢的增长机遇。阅读本书，将使您能够： 准确识别现有业务中可被AI技术颠覆的痛点和潜力点。 设计出以智能系统为核心的新型价值网络。 建立适应快速变化的技术环境的组织敏捷性。 在构建商业壁垒时，用数据和算法而非传统固定资产来构筑护城河。

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特之处在于，它不仅仅是关于“技术”的，更多的是关于“思维方式”的。它让我意识到，在当今这个信息爆炸的时代，我们每个人都需要培养一种“大数据思维”。这种思维方式的核心在于，勇于拥抱数据，并且能够用一种批判性的眼光去审视数据。它教我们如何质疑数据的来源、如何识别潜在的偏见、以及如何避免被表面的相关性所迷惑。 我尤其对书中关于“数据驱动的创新”的讨论印象深刻。它不仅仅局限于大公司，而是展示了即使是小团队，也可以通过收集和分析用户反馈数据，来迭代改进产品，甚至发现新的市场机会。这种“小步快跑，快速试错”的模式，听起来就很接地气，也很有操作性。读完之后，我感觉自己不再是被动地接受信息，而是开始主动地去思考，如何利用身边的数据来解决问题，或者创造价值。这本书让我觉得，大数据不再是遥不可及的“大公司”的专属，而是人人都可以掌握的“能力”。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始拿到《大数据思维与决策》这本书时，并没有抱太大的期望。我一直觉得“大数据”这个词有点虚头巴脑，很多时候听起来像是个营销噱头，跟实际工作关系不大。但这本书完全不同，它真的从根本上改变了我对“决策”这件事的看法。作者并没有一开始就抛出很多技术名词，而是从我们日常生活中遇到的各种决策场景出发，比如选择哪款产品、在哪里投资、甚至是如何规划旅行路线，然后一步步揭示了大数据如何能够帮助我们做出更明智的选择。 书中很多关于“数据可视化”的讲解也特别实用。我以前觉得图表就是用来炫技的，但现在我明白，一个好的可视化图表能够瞬间抓住问题的核心，并且清晰地传递信息。作者用了很多具体的例子，展示了如何根据不同的目的设计出不同类型的图表，以及如何解读图表中所隐藏的模式和异常。这对于我这种不擅长数学和统计的人来说，简直是救星！我现在看报表、看报告，都能更快地抓住重点，而且还能自己尝试去做一些简单的图表来辅助思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是拿到了一把开启“智慧之门”的钥匙。它并没有直接教你如何成为一个数据科学家，而是从更宏观的层面，阐述了在大数据时代，我们应该如何去思考，如何去做出更好的决策。书中对于“数据伦理”和“隐私保护”的讨论也让我警醒，在享受大数据带来的便利的同时，我们也需要关注其潜在的风险。 它鼓励我们跳出固有的思维模式，用更开放的心态去接纳和理解数据。作者在书中反复强调，大数据不是目的，而是工具，最终的目的依然是为了做出更优的决策，实现更好的结果。这种将技术与人的决策能力相结合的理念，让我觉得非常受用。读完之后，我感觉自己面对复杂的商业环境时，多了一份自信和从容，不再轻易被表面的现象所迷惑，而是能够更深入地去洞察事物本质，做出更具前瞻性的选择。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本《大数据思维与决策》真的让我大开眼界！我本来以为大数据就是一些冰冷的数字和复杂的算法，但这本书彻底颠覆了我的认知。它用一种非常生动有趣的方式，将大数据这个看似高深的领域变得触手可及。书中没有充斥着让人头晕的专业术语，而是通过大量贴近实际的案例，比如如何利用大数据分析用户行为来改进产品设计，或者如何通过数据洞察来预测市场趋势，让我切实感受到了大数据在商业决策中的巨大价值。 我尤其喜欢书中关于“因果推断”的章节。以往我们常常混淆相关性和因果性，导致很多决策失误。这本书详细讲解了如何设计严谨的实验和使用统计方法来区分两者，让我对数据分析的严谨性有了更深的理解。它不是教你如何“看”数据，而是教你如何“思考”数据背后的逻辑，如何从数据中挖掘出真正有指导意义的见解。读完之后，我感觉自己看待问题的方式都变得更加理性、更加有条理了，不再是凭感觉拍脑袋做决定，而是能够基于数据进行更审慎的判断。

评分☆☆☆☆☆

《大数据思维与决策》这本书带给我最大的感受是，它非常注重“实践性”和“落地性”。不像一些理论性的书籍，读完之后感觉云里雾里，不知道该如何应用，这本书的案例分析都非常具体，而且步骤清晰。它会告诉你，在收集数据的时候要注意哪些问题，在分析数据的时候可以使用哪些工具和方法，以及在得出结论之后，如何将其转化为可执行的行动。 我特别喜欢书中关于“ A/B 测试”的讲解。这是一种非常直接有效的决策验证方法，书中通过几个不同行业的案例，详细地展示了如何设计和执行 A/B 测试，从而来评估不同方案的效果。这让我明白，很多时候我们以为的“最佳实践”，可能并不是真正适合我们的。通过科学的测试，我们可以找到最适合自己业务的解决方案。这本书让我学会了如何让决策过程变得更加科学和可控，不再是盲目地猜测，而是有理有据地进行选择。