新书推荐:大数据架构商业之路

黄申 |  2016-05-17 13:53

【数据猿导读】 这本书是大润发中国区董事长、飞牛网首席执行董事黄明端先生与eBay全球零售科学高级总监逄伟先生作序,多位国内著名电商集团董事长、总经理和总监联合力荐,力图剖析技术和需求的痛点,力求打造大数据和业务的结合,力争成为一本产品经理和技术人员都能受益的典藏

新书推荐:大数据架构商业之路

黄申最新力作《大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案》正式发售了!

联名推荐:

由知名的机械工业出版社(华章IT)发行,目前不可多得的国内原创书籍:力图剖析技术和需求的痛点,力求打造大数据和业务的结合,力争成为一本产品经理和技术人员都能受益的典藏!

大润发中国区董事长、飞牛网首席执行董事黄明端先生与eBay全球零售科学高级总监逄伟先生作序,多位国内著名电商集团董事长、总经理和总监联合力荐!

京东、亚马逊、当当、天猫等各大网店有售,搜索“黄申”即可:

抱歉,小编一时激动手抖,发错图片了~~~。作者不是上面的美女,而是这位帅哥!

晕~~,贴成他“表哥”的了,这次不会再错了 :)

     

作者简介:

黄申,博士,毕业于上海交通大学计算机科学与工程专业,师从俞勇教授。微软学者,IBMExtremeBlue天才计划成员。长期专注于大数据相关的搜索、推荐、广告以及用户精准化领域。曾在微软亚洲研究院、eBay中国、沃尔玛1号店和大润发飞牛网担任要职,带队完成了若干公司级的战略项目。同时著有20多篇国际论文和10多项国际专利,兼任《计算机工程》期刊特邀审稿专家。因其对业界的卓越贡献,2015年获得美国政府颁发的“美国杰出人才”称号。

作品也不是关于美发美容的,而是这本!

目前的大数据领域涉及范围广、技术含量高、更新换代快,门槛也比其他多数IT行业更高。本书通过一个虚拟的互联网O2O创业故事,来逐步展开介绍创业各个阶段可能遇到的大数据课题、业务需求,以及相对应的技术方案。最终,让读者身临其境,一起探寻大数据的奥秘。

精彩书评:

作者在1号店的三年(2012-2014年),正是1号店系统快速发展的三年,即从大型电商系统转向巨型电商系统的阶段。而作者在此期间的贡献,对1号店搜索系统的变革起到了关键的作用,他和他的团队也藉此获得了“总裁特别奖”。通读全书,我发现该书不仅是大数据技术的探讨,也是技术和业务结合的心路历程。对大数据感兴趣的同行,定能从中获得全新的认识。

—— 韩军 原1号店CTO 现欧电云科技董事长

我和作者曾经一起负责过eBay全球的数据挖掘项目,他的商业敏感度和创新精神让我记忆犹新。不过没有想到,对于写书,他也是个好手。此书既讲述大数据的理论知识,也介绍实际经验,适合不同层次的读者,并能帮助他们解决商业应用中的困惑与难题。

—— Yongzheng Zhang LinkedIn(领英) 商务分析经理

我曾经负责整个1号商城的运营,同作者有过不少项目上的对接。对于我们提出的运营相关问题,作者都能运用合适的技术方案,顺利地解决。当得知他要撰写一本与大数据技术相关的图书,我已经迫不及待地想一探究竟,感受业务和技术融合的神奇。希望广大读者在读完此书后也能收获颇丰。

—— 吴海泉 原1号店副总裁 现美的集团电商总经理

作为互联网企业,通常面临的难题是大数据相关的产品设计门槛较高,缺乏专业的人才。当作者向我介绍这本书的时候,我没有想到他竟能将种种复杂的技术问题,说得如此生动、易懂、易学。相信这样的书籍,对数据产品经理的培养、大数据技术的产品化都有不小的促进作用。

—— 王欣磊 百度LBS新业务产品总监

作者对业务运营具有深刻理解,他加盟1号店的阶段,公司在搜索、数据处理技术方面的实力猛增,相关体验和口碑大幅提升。这次他将其宝贵的实战经验在此书中和大家分享,相信对于广大读者而言实在是非常棒的福利,不容错过。

——黄志雄

原1号店副总裁 现永辉集团电商总经理

我和作者有过不少项目合作,其敏锐的业务洞察力给我留下了深刻的印象。从他提供的书稿中,我确实体会到其深厚的专业功力和精心的全文构思。对于每位大数据产品经理而言,这样深入浅出的书籍必不可少。

——张旭强

原1号店产品负责人 现阿里巴巴高级产品专家

本书作者对大数据以及互联网技术有着自己独特的见解。相信本书会给大家带来更为完整和详细的技术剖析,帮助读者更好地理解技术如何支撑业务的高速发展。

——刘尚堃

京东商城 推荐搜索部总监

在与作者的探讨中,我深刻感受到了他在挖掘算法和大数据处理方面的专业素养。这本书秉承了他一贯严谨、务实的做事风格,将需求和技术紧密结合,仔细阅读一定会深受启发。

——诸超

唯品会 云计算高级总监

目录:

第1章 抉择 1

第2章 数据收集 4

第3章 数据存储 23

第4章 数据处理 46

第5章 信息检索 69

第6章 数据挖掘 130

第7章 效能评估 167

第8章 大数据技术全景 204

第9章 商品太多啦!需要搜索引擎 207

第10章 能否更主动?还需要推荐引擎 223

第11章 这样做的效果如何 241

第12章 这个搜索有点逊 258

第13章 支持更高效的运营 287

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