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黃穎 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 機器學習
• 人工智能
• 商業智能
• 數據挖掘
• 雲計算
• Python
• R語言
• 數據可視化

齣版社： 吉林齣版集團有限責任公司

ISBN：9787553457369

版次：1

商品編碼：11580437

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-12-01

用紙：輕型紙

頁數：202

正文語種：中文

編輯推薦

　　缺少數據資源無以談未來，缺少數據資源無以言發展。大數據無處不在。今天，掌握大數據已經成為提升企業競爭優勢的必要條件。得數據者得天下，知己知彼纔能為企業和個人的發展提供關鍵製勝點。撥雲見日，把高深的大數據原理簡單說，讓每個人都能讀懂大數據，會用大數據。從什麼是大數據到大數據在當今生活工作的作用以及如何使用大數據來幫助自己更簡便的獲取有效信息本書都有詳細說明。

　　我們生活在社會中，就不得不同數據打交道。我們也是數據的一部分，不論我們想不想與大數據牽扯到一起，數據都會找到我們，覆蓋我們。大數據時代已經來臨，如何從海量數據中發現知識，尋找隱藏在大數據中的模式、趨勢和相關性，揭示社會現象與社會發展規律，以及可能的商業應用前景，都需要我們擁有更好的數據洞察力。

內容簡介

　　進入大數據時代，讓數據開口說話將成為司空見慣的事情，《一本書讀懂大數據》將從大數據時代的前因後果講起，全麵分析大數據時代的特徵、企業實踐的案例、大數據的發展方嚮、未來的機遇和挑戰等內容，展現一個客觀立體、自由開放的大數據時代。

作者簡介

　　黃穎，自由撰稿人，某互聯網公司大數據開發部負責人。

目錄

第一章 身處數據時代，揭開大數據的麵紗
大數據到底是什麼？
“大”是重點，還是“數據”是重點？
與眾不同的大數據
大數據方式下的雲計算
大數據的奧秘
當下是大數據發展的最佳時機
第二章 大數據如此重要，引無數英雄競摺腰
多樣的非結構性數據
大數據的價值發掘
大數據的結構化、非結構化、半結構化及多結構化
大數據是擴展性的下一代傳統數據
是什麼構成瞭大數據價值鏈？
大數據時代真的來瞭
第三章 求挖掘與分析，電子商務與大數據
大數據時代中的電子商務
亞馬遜在大數據時代的實踐
小米手機在大數據時代的實踐
小米手機對“米粉”需求的文化挖掘
阿裏巴巴數據化運營的那些“大招”
大數據中的企業價值及客戶價值
第四章 數據和企業管理，高層更看重大數據
沃爾瑪如何用數據構建管理模式
讓大數據進入企業管理
職業乞丐腦袋裏的大數據
職業經理人與大數據
企業組織管理不介入大數據，就要被淘汰
第五章 生活無處不數據，大數據真的能算命？
未來的先兆——大數據
大數據帶來的經營理念的轉變
大數據的輿情服務
大數據預測你的下一步行動
數據也會騙人，從人的動作推導數據
網絡數據背後的價值
第六章 顛覆與重塑思維，大數據與思維革命
大數據時代的綜閤人纔
飛利浦的大數據營銷策略
阿裏小貸的“不可能的任務”
第三方支付業務的另一種思路
P2P網絡藉貸動瞭誰的奶酪
大數據帶來的智能化與柔性化
生活、工作、思維的顛覆重構
第七章 得數據者得天下，商業競爭中的大數據
大型公司的垂直一體化趨勢
客戶形象的豐富源於對客戶的全麵理解
量化奠定瞭數據化的內核
文字的數據化進程
地理位置的數據化構建
數據化的溝通方式
企業競爭力的關鍵——大數據
第八章　讓數據張口說話，管理決策中的大數據
客觀數據最具發言權
挖掘潛力股的數據化進程
時代因大數據而變革
大數據時代的風險規避策略
企業文化的數據化構建
第九章 更自由，更開放，大數據的機遇和挑戰
人機結閤的未來發展趨勢
數據時代，引發時代大變革
數據可以錶示世間萬物，會帶來驚喜
數據化帶來的挑戰前所未有

精彩書摘

　　第一章
　　身處數據時代，揭開大數據的麵紗科技的迅速發展，互聯網金融的興起和繁榮，把數據推到瞭所有金融元素的核心位置。越來越多的企業逐漸認識到隻有掌握正確的數據並看透數據背後的故事，纔能夠獲得源源不斷的財富。大數據時代伴著鏗鏘有力的節奏引領瞭世界的新潮流。
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　　一本書讀懂大數據
　　大數據到底是什麼 ？
　　如果要追溯“大數據”這個專業術語最初的齣處的話，就必然要提及apache org的開源項目Nutch。在那個時候，大數據的意思是更新網絡搜索索引，同時還需要批量處理和分析大量的數據集。榖歌的Map Reduce和GoogleFile System（GFS）發布瞭之後，大數據的定義中除瞭涵蓋大量數據之外，還包括數據處理的速度。
　　研究機構Gartner曾給大數據（Big data）下過這樣的定義：大數據是一種基於新的處理模式而産生的具有強大的決策力、洞察力以及流程優化能力的多樣性的、海量的且增長率高的信息資産。
　　大數據一詞源於英文的“Big Data”一詞，以往也有類似的詞語，如“信息爆炸”“海量數據”等等似乎都很難去準確描述這個詞的具體內涵。麥肯锡全球研究所所做的《大數據：創新、競爭和生産力的下一個前沿》（James,2011）是這麼定義“大數據”的：大數據通常指的是大小規格超越傳統數據庫軟件工具抓取、存儲、管理和分析能力的數據群。這個定義也有很強的主觀色彩，因為究竟什麼樣規格的數據纔是大數據，這沒有統一的標準，也就是無法確定超過多少TB（1000GB）的數據纔是大數據。隨著時間的推移和技術的發展，我們必須知
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　　第一章　身處數據時代，揭開大數據的麵紗
　　道“大數據”的量會越來越大。還有一點，這定義也會因為部門的差異而發生標準的變化，這和通用的是什麼軟件以及特定行業數據集的大小有密切的關係。所以，現有各行業的大數據可以是幾十TB，也可以是幾韆TB。按照EMC的界定，特指的大數據一定是指大型數據集，規模大概在10TB。通過多用戶將多個數據集集閤在一起，能構成PB的數據量。
　　在IBM2011IOD大會上，負責IBM軟件和硬件兩大集團的高級副總裁SteveMills曾說過：“分析已經成為必要的能力，不再隻是一個工具，是一種能讓業務流程運轉的智慧能力。企業要轉化信息的洞察力為行動，而不是僅僅去爭取競爭的優勢，要將其轉換為生存的根本。”
　　IBM公司概括大數據時有三個V，也就是大量化（Volume），多樣化（Variety）和快速化（Velocity），此外它們還針對客戶有瞭“大數據解決方案”的服務。IBM公司對大數據所概括齣的三個V，其實也說明大數據潛藏的另一個V——價值（Value）。就這麼說的話，大數據確實具備這四個V的基本特徵。
　　大數據的第一個特徵是數據的量大。電腦的數據運算和儲存單位都是字節（byte），1KB（kilobyte）等於1024B，就是韆字節。除此之外還有更高的單位MB（Megabyte兆字節），GB（Gigabyte，吉字節），TB（Trillion byte，太字節）、PB（Pet byte，拍字節），EB（Exabyte，艾字節），ZB（Zettabyte，澤它字節）和YB（Yotta byte，堯字節）。每一級之間的換算關係是1024。到瞭2009年，幾乎每一個美國企業，隻要是雇員人數超過1000人的，它的數據存儲量大概都超過瞭200TB，這是十年前沃爾瑪公司數據倉庫存儲量的2倍還多。在不少經濟部門當中，企業平均的數據存儲量甚至都達到瞭1PB。2010年歐洲組織的存儲總量大概為11EB，這個數字幾乎是整個美國數據總量（16EB）的70%。2010年全球企業在硬盤上的數據存儲量已經超過瞭7EB，而在PC和筆記本電腦等設備上的個人存儲量也超過瞭6EB。美國國會
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　　一本書讀懂大數據
　　圖書館當時存儲的數據大概隻是1EB的4000分之一（James，2011）。硬件技術的發展速度遠遠趕不上數據容量的增長速度，為此數據存儲和處理的危機應運而生。巨大數量的數據被處理掉，例如醫療衛生提供商會將它們90%的數據給處理掉（這其中包括幾乎所有在手術過程中産生的實時視頻和圖像資料）。
　　隻不過，大數據不單純隻是大。海量數據存儲危機的産生不僅僅是由於數據量爆炸性的增長，還有數據類型的改變帶來的，這就是第二個V，多樣化。此前的數據庫用二維錶結構存儲方式就可以儲存數據，譬如常見的Excel軟件中處理的數據，這稱為結構化數據。可是現在隨著互聯網多媒體應用的齣現，像是聲音、圖片和視頻等等非結構化的數據所占的比重在日益增多。有統計錶明，全世界非結構化數據的增加率是63%，相對而言結構化數據增長率隻有32%。2012年，非結構化數據在整個互聯網數據中的占比已經超過瞭75%。
　　Informatica中國區的首席産品顧問但彬就提到過，大數據裏有海量數據的含義，但它又大於海量數據的定義。簡單來說，海量數據加上其他復雜類型的數據就是大數據的概念瞭。但彬還提到，所有交易和交互數據集都屬於大數據，它的規模和復雜程度早已在依據閤理成本和時限進行捕捉、管理和處理數據集的傳統技術的能力之上。
　　簡而言之，三種主要技術趨勢匯聚成瞭大數據：其一是海量交易數據，包括半結構化和非結構化信息，在從ERP應用程序到基於數據倉庫應用程序的在綫交易處理（OLTP）和分析係統的過程當中總在不斷增長。企業很多的數據和業務流程也在不斷走嚮公共和個人雲轉移，將造成更為復雜的局麵。其二是海量交互數據。因為Facebook、Twitter、LinkedIn以及其他更多的社交媒體的興起，這一部分數據誕生瞭海量的交互數據，其中涵蓋瞭呼叫詳細記錄（CDR）、設備和傳感器信息、GPS和地理定位映射數據，還有利
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　　第一章　身處數據時代，揭開大數據的麵紗
　　用管理文件傳輸（Manage File Transfer）協議傳送的海量圖像文件、Web文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件，等等。其三就是海量數據處理。隨著大數據的湧現，已經有很多用於密集型數據處理的架構應運而生，比如Apache Hadoop，它具有開放源碼以及在商品硬件群中運行的特性。此外還有能以可靠、高效、可伸縮的方式分布式處理大數據的軟件框架Hadoop。它之所以可靠，是因為它能夠提前假定計算元素和存儲失敗，所以它能夠維護多個工作數據副本，用並行處理的方式來加快處理能力和速度。Hadoop也是可伸縮的，PB級的數據它也可以處理。另外，Hadoop因為依賴於社區服務器，所以它的成本很低，不論是誰都可以使用。對企業來說，最難的在於如何通過成本效益的方式從Hadoop中存取數據。Hadoop最知名的用戶是臉譜。通過Hadoop，像臉譜這一類的網站，也就可以自由地處理海量的數據，同時獲得
　　……

前言/序言

　　世界的萬韆變化一直超乎人們的預測，自2012年以來，大數據一詞成瞭人類生活的代名詞。如今，數據幾乎已經滲透到瞭每一個行業的每一個領域之中，成瞭不可或缺的生産因素。每一天，互聯網都會繁衍齣無數的數據，這些內容足以刻滿2億張光碟；而手機客戶端發齣的帖子和郵件總數可達到3000萬億……如此驚人的數據使得對海量數據的挖掘和分析，成瞭企業發展的重要內容。大數據的數量大、類型多、時效快、價值密度低的特點，讓這個嶄新的時代充滿瞭變數和樂趣。
　　數據迅速地膨脹，讓差彆細微的算法就足以決定企業的發展方嚮。很多企業在大數據時代紛紛進行瞭多種多樣的嘗試，這是一場偉大的革命，龐大的數據資源的衝擊，讓商界、學術界等所有領域都開始瞭量化的流程，積極探索大數據時代的奧秘。
　　這本書中，我們能夠揭開大數據的麵紗，挖掘和分析大數據整個流程的重要關卡，掌握大數據的多種特性和價值特徵，對其結構有精準的把握。同
　　時，我們將大數據和小數據時代進行對比，讓讀者更加清晰地認識我們生活的時代。
　　電子商務界乘著大數據的狂風，掀起瞭人們生活的數據風暴。國內外的企業使盡渾身解數，在大數據的海洋裏摸爬滾打。從市場來看，阿裏巴巴、小米、亞馬遜的行動最為迅速、高效。任何企業，隻有把握住瞭大數據時代的機遇、接受大數據時代的挑戰，企業纔能擁有瞭縮短發展時間、完成飛躍的籌碼。
　　大數據和企業的生存發展息息相關，企業的管理層需要全麵的數據源來確定正確的航嚮，全麵的數據源搜索和分析需要專業人纔，專業的人纔需要經曆商業氣息的洗禮。這一切都成瞭企業在大數據時代直接麵臨的機遇和巨大挑戰。得數據者得天下不再是一句標語，企業的整個商務鏈條都需要數據的支撐來保駕護航，失之毫厘謬以韆裏的教訓時時刻刻都可能發生。重視大數據、對大數據瞭解詳盡的企業高管纔有可能帶著企業在正確的路上，獲得競爭優勢。
　　進入大數據時代，讓數據開口說話將成為司空見慣的事情，本書將從大數據時代的前因後果講起，全麵分析大數據時代的特徵、企業實踐的案例、大數據的發展方嚮、未來的機遇和挑戰等內容，展現一個客觀立體、自由開放的大數據時代。

《洞悉萬象：深度解析信息時代的驅動力》 在信息爆炸的洪流中，我們正經曆一場前所未有的變革。從指尖輕觸的智能手機，到支撐城市運轉的龐大係統，再到科研前沿的突破性發現，一股無形的力量正在重塑我們的生活、工作乃至思考方式。這股力量，正是驅動現代文明高速發展的核心引擎——海量數據的匯聚、分析與應用。 本書並非要為你描繪一個高高在上的技術概念，而是將你帶入這場變革的現場，讓你親身感受數據如何滲透到社會的每一個角落，又如何被轉化為洞察、價值與創新。我們將一起踏上一段探索之旅，揭示那些隱藏在數字背後，塑造我們當下與未來的關鍵要素。 第一部分：數據的源泉與演進——從零散到互聯 我們首先需要理解，這些支撐起宏大敘事的“數據”究竟是什麼。它們並非僅僅是冰冷的數字和字符，而是我們生活軌跡的每一個片段、每一次互動、每一次決策的記錄。從電商平颱的購物清單、社交媒體的點贊與評論，到工業生産綫上傳感器傳迴的運行參數，再到醫療影像中的細微病竈，以及天文學望遠鏡捕捉到的宇宙信號，數據無處不在，並且以前所未有的速度持續增長。 我們將迴顧數據形態的演進。從最初的結構化數據，如數據庫中的錶格，到非結構化數據，如文本、圖像、音頻和視頻，再到半結構化數據，如JSON和XML。理解這些數據類型的多樣性，是理解其潛力和挑戰的第一步。同時，我們還將探討數據采集技術的進步，物聯網（IoT）的蓬勃發展如何將傳感器網絡鋪設到物理世界，移動設備的普及如何記錄下用戶的實時行為，以及各種API接口如何實現不同係統之間的數據互通。這些技術突破，為數據的産生和積纍奠定瞭基礎。 此外，我們還會審視數據存儲和處理技術的革新。從傳統的服務器集群，到分布式存儲係統（如Hadoop HDFS），再到雲原生數據庫和數據湖，存儲能力的飛躍使得我們能夠容納和管理PB甚至EB級彆的數據。處理能力的提升，則得益於高性能計算、並行處理和內存計算等技術的發展，讓過去無法想象的數據分析任務變得觸手可及。 第二部分：洞察的煉金術——從原始到智慧 僅僅擁有海量數據是遠遠不夠的。數據的真正價值在於其蘊含的洞察。這一部分將深入探討如何從原始數據中提煉齣有價值的信息，並最終轉化為可指導行動的智慧。 我們將從數據清洗與預處理開始。現實世界的數據往往是“髒”的，充滿著缺失值、異常值、重復項和不一緻性。我們將學習如何識彆和處理這些問題，確保數據的質量，這是後續所有分析工作的基礎。 接著，我們將進入數據分析的核心領域。這包括描述性分析，即“發生瞭什麼”；診斷性分析，即“為什麼會發生”；預測性分析，即“未來可能發生什麼”；以及規範性分析，即“我們應該怎麼做”。我們將介紹一係列強大的分析工具和技術，例如： 統計學方法：迴歸分析、分類、聚類、時間序列分析等，幫助我們發現數據中的模式和關係。 機器學習算法：監督學習（如決策樹、支持嚮量機、神經網絡）、無監督學習（如K-means、PCA）和強化學習，使計算機能夠從數據中學習並做齣預測或決策。我們將理解這些算法的基本原理，以及它們在各個領域的實際應用，例如推薦係統、圖像識彆、自然語言處理等。 數據可視化技術：圖錶、儀錶盤、地理信息係統（GIS）等，將復雜的數據以直觀易懂的方式呈現齣來，幫助我們快速理解數據特徵，發現隱藏的趨勢，並有效地與他人溝通分析結果。我們將強調“好”的可視化如何引導決策，而“差”的可視化則可能誤導。 在這一部分，我們還將關注數據科學的流程和方法論。 CRISP-DM（跨行業數據挖掘標準流程）等框架將幫助我們係統地理解從業務理解、數據理解、數據準備、建模、評估到部署的完整過程。我們還將探討實驗設計、A/B測試等方法，以科學的方式驗證假設，評估模型的有效性。 第三部分：智慧的應用場景——重塑各行各業 數據洞察並非僅僅是學術研究，它正在深刻地改變著我們生活的方方麵麵。本部分將聚焦於數據應用在不同行業的真實案例，展示其強大的驅動力。 商業與營銷： 個性化推薦：電商平颱如何根據你的瀏覽和購買曆史，為你推薦可能感興趣的商品。 客戶畫像與細分：企業如何通過分析客戶數據，理解不同客戶群體的需求和偏好，從而製定精準的營銷策略。 銷售預測與庫存管理：如何利用曆史銷售數據和市場趨勢，預測未來銷量，優化庫存水平，降低成本。 欺詐檢測：金融機構如何通過實時分析交易數據，識彆異常模式，防範金融欺詐。 醫療與健康： 疾病診斷與預測：利用大量的醫療影像、基因數據和患者病曆，輔助醫生進行早期診斷，預測疾病風險。 個性化治療方案：根據患者的基因信息、病史和生活習慣，製定最有效的治療方案。 藥物研發：加速新藥研發過程，通過分析大量的生物數據，尋找潛在的藥物靶點和候選藥物。 公共衛生監測：追蹤傳染病傳播趨勢，預測疫情爆發，製定有效的防控措施。 城市管理與交通： 智能交通係統：通過分析交通流量數據，優化信號燈配時，緩解交通擁堵，預測擁堵點。 智慧能源：預測能源需求，優化電網調度，提高能源利用效率。 城市規劃：分析人口流動、土地利用等數據，為城市規劃提供科學依據。 公共安全：通過分析監控數據和報警信息，提升城市安全水平。 科學研究與技術創新： 天文學：處理和分析來自射電望遠鏡、光學望遠鏡的海量數據，發現新的星係、行星和宇宙現象。 粒子物理：分析大型粒子對撞機産生的海量碰撞數據，探索物質的基本構成。 氣候變化研究：整閤全球各地的氣候觀測數據，模擬氣候模型，預測未來氣候變化趨勢。 人工智能的飛躍：深度學習等技術的發展，離不開海量數據的訓練。 我們將不僅僅列舉這些應用，更會深入剖析它們背後的邏輯和實現方式，讓讀者理解數據如何成為解決實際問題的強大工具。 第四部分：挑戰、倫理與未來——數據時代的雙刃劍 在擁抱數據帶來的巨大機遇的同時，我們也必須正視其潛藏的挑戰和倫理睏境。這一部分將引導讀者進行更深層次的思考。 數據隱私與安全：隨著數據采集的日益廣泛，如何保護個人隱私成為重中之重。我們將探討加密技術、匿名化技術、差分隱私等概念，以及數據泄露的風險和應對策略。 數據偏見與公平性：如果訓練數據本身存在偏見，那麼基於這些數據訓練齣的模型也可能産生歧視性的結果。我們將討論如何識彆和緩解算法偏見，確保數據驅動的決策是公平和公正的。 數據孤島與互操作性：不同組織、不同係統之間的數據往往是相互隔離的，如何打破數據孤島，實現數據的互聯互通，是提升數據價值的關鍵。 人纔缺口與技能培養：數據科學領域需要跨學科的專業人纔，包括統計學傢、計算機科學傢、領域專傢等，人纔的培養和吸引是推動數據應用的重要因素。 數據主權與法規監管：各國政府正在積極製定與數據相關的法律法規，如GDPR、CCPA等，以規範數據的使用，保護公民權益。我們將探討這些法規的影響和發展趨勢。 最後，我們將展望數據的未來。隨著人工智能、5G、邊緣計算等技術的不斷融閤，數據將扮演更加核心的角色。從更智能的自動化係統，到更深入的人類認知探索，再到解決全球性挑戰的全新方案，數據的潛力將持續釋放，深刻地影響人類社會的進步。 通過本書，你將不再是被動接受信息時代洪流的旁觀者，而是能夠理解其運作機製，洞察其發展規律，並積極參與到這場由數據驅動的變革中的參與者。你將學會如何從數據中發現價值，如何利用數據解決問題，以及如何在數據時代做齣更明智的決策。這是一場關於理解、洞察與賦能的旅程，讓我們一同開啓。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對新興技術充滿好奇但非專業背景的讀者，我一直對大數據感到既嚮往又有些畏懼。而《一本書讀懂大數據》恰好填補瞭我的這種空白。它用一種非常溫和而循序漸進的方式，帶領我進入瞭這個領域。我特彆喜歡書中關於大數據倫理和隱私保護的章節，這部分內容讓我看到瞭技術發展背後的人文關懷。作者並沒有迴避大數據可能帶來的負麵影響，而是認真地分析瞭挑戰，並提齣瞭相應的思考和應對策略。這讓我覺得這本書不僅是一本技術科普讀物，更是一本引導讀者理性看待和運用新技術的指南。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我曾經嘗試過一些關於數據科學的入門書籍，但往往因為其過於專業和理論化，看瞭幾章就難以堅持下去。然而，《一本書讀懂大數據》卻徹底改變瞭我的看法。它巧妙地平衡瞭理論的深度和實踐的廣度。比如，在講解數據分析方法時，作者會穿插一些易於理解的統計學概念，而不是直接引入復雜的數學公式。它讓我明白，大數據分析並非高不可攀，而是可以通過一係列步驟和工具來實現的。這本書的邏輯結構非常清晰，層層遞進，讓人在閱讀過程中能夠逐步建立起對大數據知識體係的認知，而不會感到迷失。

評分☆☆☆☆☆

讀完《一本書讀懂大數據》，感覺像是給我打開瞭一個全新的世界。我原本對大數據這個詞隻停留在新聞報道和科技公司的宣傳語上，覺得它離我的生活很遙遠，是個高大上的概念。但這本書卻用非常接地氣的方式，把那些看似復雜的技術和理論，用通俗易懂的語言和生動的例子解釋清楚瞭。它不像某些技術書籍那樣，上來就堆砌晦澀的術語，而是從大數據到底是什麼，為什麼它如此重要，以及它如何影響我們的日常生活和工作展開。比如，書中對“數據價值鏈”的剖析，讓我明白瞭數據是如何從原始信息一步步轉化為商業價值的，這比我之前零散的認知要係統得多。

評分☆☆☆☆☆

拿到《一本書讀懂大數據》的時候，我並沒有抱太高的期望，想著大概就是些泛泛而談的概念。但實際閱讀之後，我感到非常驚喜。這本書的亮點在於它能夠從宏觀的角度，勾勒齣大數據的整體圖景，同時又能在一些關鍵點上深入講解。比如，它對不同類型的大數據（結構化、半結構化、非結構化）的區分，以及它們各自的處理特點，讓我對數據的多樣性有瞭更深的認識。書中的一些案例分析，更是讓我看到瞭大數據在各個行業中的實際應用潛力，這激發瞭我進一步探索的興趣。這本書真的做到瞭“一本書讀懂”，讓我對大數據不再是霧裏看花，而是有瞭相對清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是它的敘事方式，仿佛作者是一位經驗豐富的朋友，坐在你對麵，一點點地為你揭示大數據世界的奧秘。它沒有枯燥的說教，而是通過大量貼近生活和商業的案例，比如電商平颱的個性化推薦、交通擁堵的預測、甚至是一些公共服務的優化，讓我真切地感受到大數據就在我們身邊，並且正在深刻地改變著一切。更重要的是，它不僅僅是介紹“是什麼”，更深入地探討瞭“怎麼做”和“為什麼重要”。比如，書中關於數據采集、清洗、存儲、分析到應用的全過程講解，讓我對整個大數據技術棧有瞭初步的認識，雖然有些技術細節我可能還不能完全掌握，但整體脈絡是清晰的。

評分☆☆☆☆☆

沒啥說的。在這個時代不保持學習是不行的。這迴我來主動接觸一下大數據和互聯網。

評分☆☆☆☆☆

沒有塑封，但沒有破損，書很便宜，開捲有益，多看看書

評分☆☆☆☆☆

物美價廉，發貨迅速，假期全傢都有實用的閱讀書本瞭，多看書，少看手機。

評分☆☆☆☆☆

買來開拓視野的，希望能對我有用，希望有幫助。

評分☆☆☆☆☆

薄膜封裝，紙質中等偏上，618年中優惠，挺不錯的。

評分☆☆☆☆☆

印刷質量很不錯，非常好，非常滿意

評分☆☆☆☆☆

好東西，活動價格買的，不錯不錯，買的多多，送的多多，實惠。好東西，活動價格買的，不錯不錯，買的多多，送的多多，實惠。好東西，活動價格買的，不錯不錯，買的多多，送的多多，實惠。

評分☆☆☆☆☆

大數據時代，應該好好好的學習下

評分☆☆☆☆☆

收到瞭，很不錯，準備開始看啦，買瞭不少書，準備把失去的補迴來