贏在大數據：中國大數據發展藍皮書 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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陳新河著

圖書標籤:

大數據
數據分析
數據挖掘
中國經濟
産業發展
數字化轉型
信息技術
戰略規劃
商業智能
政策解讀

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齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121311734

版次：1

商品編碼：12058569

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-05-01

用紙：輕型紙

頁數：408

字數：573000

具體描述

産品特色

內容簡介

　　大數據已經由一個概念變成一種工具和行動，與我們生活時時相伴，推動産業轉型升級；正在逐漸成為一種思想和文化，影響我們日常行為和做事方法方式，由經驗式拍腦袋決策轉變為讓數據說話。從産業層麵來看，中國的大數據産業從每年的韆億元數據營銷領域快速嚮萬億級金融、保險、電信、製造、能源、工業、農業和政府等行業拓展。相對過去10年的數據營銷領域而言，行業大數據應用纔剛剛起步，缺乏可藉鑒、可參考的案例已成為行業大數據應用的瓶頸。《贏在大數據係列叢書》通過收集整理，並從216個案例中遴選齣覆蓋18個行業的106個行業大數據佳實踐案例，再加上全麵、係統、深入的《贏在大數據：中國大數據發展藍皮書》，希望為業界提供應用大數據、實踐大數據的參考和藉鑒。

由DT大數據産業創新研究院（Dtiii）集閤上百傢企業、聚集上百名一綫業內專傢學者編輯齣版的第一批《贏在大數據係列叢書》共計4冊。

　　（1）《贏在大數據：中國大數據發展藍皮書》；

　　（2）《贏在大數據：金融/電信/媒體/醫療/旅遊/數據市場行業大數據應用典型案例》；

　　（3）《贏在大數據：營銷/房地産/汽車/交通/體育/環境行業大數據應用典型案例》；

　　（4）《贏在大數據：政府/工業/農業/安全/教育/人纔行業大數據應用典型案例》。

　　《贏在大數據：中國大數據發展藍皮書》通過分析大數據産業整體發展情況，描述瞭大數據産業未來發展的藍圖，剖析瞭大數據在營銷、金融、電信、地産、政府等15個行業的應用情況，並附有包括1311傢企業的産業地圖和企業詳細清單。無論是大數據從業者，還是政府産業管理者，亦或是投資者，均可從本書中獲得可藉鑒的信息。

　　《贏在大數據係列叢書》將持續齣版，加速推進中國大數據生態發展。

作者簡介

陳新河

DT大數據産業創新研究院（DTiii）院長

中關村大數據産業聯盟副秘書長

　　在IT領域20多年研究、觀察和思考，同樣的數據，不同的觀點。參加《促進大數據發展行動綱要》【國發〔2015〕50號】編製，主持國傢發改委"十三五"規劃前期研究重大課題：《"十三五"信息經濟發展研究》，國傢社科基金特彆委托項目《大數據治國戰略研究》課題組核心成員，2004年主持課題《未來5~15年電子信息技術發展趨勢分析》獲部級奬勵。

　　籌建/運營中關村大數據産業聯盟，走訪上百傢大數據創新創業企業，主持300多場CEO、CTO等專業人士分享的"大數據100分"活動，影響數百萬人；組織中關村大數據産業聯盟500人微信群（已擴建金融、工業4.0、汽車、房地産、消費、旅遊、農業大數據等專業委員會及各行業大數據500人微信群），聯盟群已成為*知名、*活躍、*具影響力、*高端的大數據社區。

　　籌建DT大數據産業創新研究院(DTiii)，緻力打造大數據領域*一智庫，於2016世界互聯網大會烏鎮峰會發布《DTiii版中國大數據産業地圖（1203傢）》《中國大數據創新企業TOP100》《中國大數據應用*佳實踐案例TOP50》《中國大數據領軍人物》和《中國大數據發展藍皮書》等。

　　運營微信公眾號：軟件定義世界（SDX），纍計訂閱用戶達10萬，纍計閱讀量達1000萬；軟件定義世界（SDX）已成為大數據思想的策源地、産業變革的指南針、政府和企業傢的智庫、連結創業者與VC的橋梁、從業人員的加油站。

　　已為國土資源部、國傢檔案局、蘇州工業園、中國石油、中信集團、中鐵集團、北控集團、中國電信集團、華為南京研究所、北京聯通、上海移動、四川電信、深圳龍崗區、寜波經信委、蘭州大數據局、花樣年集團、金地集團、黑龍江旅遊局等200多傢政府、企業進行大數據培訓。

　　編輯/齣版《大數據領導乾部讀本》《中國大數據技術與産業發展報告（2014）》《中國軟件和信息服務業發展報告》（2012、2013、2014版）《世界軟件産業發展年度報告》（2010、2011、2012、2013版）《2014移動互聯網産業發展年度報告》等；（即將齣版）覆蓋18個行業、涵蓋106個中國大數據應用*佳實踐案例的《贏在大數據係列叢書》【1《贏在大數據：中國大數據發展藍皮書》；2《贏在大數據：金融/電信/媒體/醫療/旅遊/數據市場行業大數據應用典型案例》；3《贏在大數據：營銷/房地産/汽車/交通/體育/環境行業大數據應用典型案例》；4《贏在大數據：政府/工業/農業/安全/教育/人纔行業大數據應用典型案例》】。

　　目前緻力於大數據生態係統研究和建設，專注於大數據專業教育和培訓。

洞悉數字洪流：現代數據科學與商業智能前沿報告本書旨在為對數據科學、商業智能、人工智能驅動的決策製定以及數據治理有深入興趣的專業人士、企業管理者和政策製定者提供一份全麵、深入且具有前瞻性的行業洞察。我們聚焦於當前全球數據生態係統的核心挑戰、新興技術突破及其在不同垂直行業的實際應用，而非特定國傢層麵的宏觀發展報告。第一部分：數據科學的理論基石與方法論革新本部分深入探討支撐現代數據驅動型決策製定的核心數學、統計學和計算科學基礎，並剖析近年來方法論上的關鍵演進。第一章：高級統計建模與推斷的再審視本章從貝葉斯方法論的復興及其在復雜模型中的應用入手，探討瞭傳統頻率學派統計與貝葉斯統計在處理高維數據和不確定性估計時的優劣。重點分析瞭因果推斷（Causal Inference）在非實驗性數據中的重要性，特彆是雙重差分法（DiD）、傾嚮得分匹配（PSM）以及結構方程模型（SEM）在商業和社科研究中的嚴謹應用框架。我們還將討論小樣本學習（Few-Shot Learning）和零樣本學習（Zero-Shot Learning）在統計推斷中的新興地位，以應對數據稀疏性挑戰。第二章：機器學習範式：從監督到自監督本章詳細解析瞭當前主流機器學習算法的最新進展。在監督學習方麵，我們將超越基礎的迴歸與分類，重點介紹集成學習方法（如Gradient Boosting Machines的高級變體）在金融風險評估和高頻交易中的優化策略。核心篇幅將留給自監督學習（Self-Supervised Learning, SSL）的革命性進展。SSL如何通過構建代理任務（Pretext Tasks）從海量無標簽數據中提取有效錶徵，極大地解放瞭對昂貴人工標注的依賴，並為自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）的底層模型（如Transformer架構的深化應用）奠定瞭基礎。此外，本章還會探討聯邦學習（Federated Learning）在保護數據隱私前提下協同訓練模型的實踐挑戰與安全協議設計。第三章：可解釋性人工智能（XAI）的必要性與技術棧隨著AI模型日益復雜，其決策過程的“黑箱”特性成為商業落地和監管閤規的主要障礙。本章係統梳理瞭XAI的核心技術棧。我們區分瞭內在可解釋性模型（如廣義相加模型GAMs）和事後解釋技術（如LIME, SHAP值）。重點將放在SHAP（SHapley Additive exPlanations）在不同數據集和模型結構中計算效率與解釋準確性的權衡分析，以及如何將這些解釋性度量嵌入到模型性能評估的綜閤指標中。第二部分：數據基礎設施與工程的現代化轉型數據科學的突破依賴於高效、可靠且可擴展的數據基礎設施。本部分聚焦於支撐現代數據處理和分析的工程實踐。第四章：實時數據流處理架構與延遲優化大數據已不再是靜態的批處理。本章探討構建低延遲、高吞吐量實時數據管道的架構設計。內容涵蓋Apache Kafka、Pulsar等消息隊列係統的深度配置、流處理引擎（如Apache Flink和Spark Streaming）的狀態管理機製，以及事件驅動型架構（EDA）在業務流程自動化中的部署策略。特彆關注如何利用先進的數據序列化格式（如Avro和Protobuf）和內存計算技術，將數據處理延遲從秒級推嚮毫秒級。第五章：數據湖倉一體化（Lakehouse）的實踐與挑戰數據湖的靈活性與數據倉庫的可靠性之間的矛盾催生瞭Lakehouse架構。本章詳細分析瞭Databricks Delta Lake、Apache Hudi和Apache Iceberg等開源錶的關鍵特性，它們如何通過事務日誌（ACID屬性）增強數據湖上的數據可靠性、實現數據版本控製和時間旅行能力。本章還將探討在混閤雲環境中，如何有效管理數據治理和Schema演變，確保Lakehouse架構的長期維護性。第六章：高效能嚮量數據庫與非結構化數據檢索隨著多模態數據（文本、圖像、音頻）的激增，基於嵌入嚮量（Embeddings）的相似性搜索成為新的數據訪問範式。本章深入研究瞭專用嚮量數據庫（如Pinecone、Milvus）的底層索引結構，特彆是近似最近鄰搜索（ANN）算法，如HNSW（Hierarchical Navigable Small World）和IVF-PQ（Inverted File with Product Quantization）的性能優化策略。這對於構建下一代推薦係統、語義搜索和RAG（Retrieval-Augmented Generation）係統至關重要。第三部分：行業應用與數據驅動的商業智能前沿本部分將視角轉嚮數據科學理論與工程實踐如何在特定商業領域中創造實際價值。第七章：金融科技（FinTech）中的量化風險與反欺詐模型金融行業對數據敏感度和模型的準確性要求極高。本章分析瞭在信貸風險評估中，如何利用圖神經網絡（GNNs）來建模復雜的藉貸關係網絡，識彆潛在的欺詐團夥。在反洗錢（AML）領域，探討瞭基於時間序列異常檢測和強化學習智能代理來優化監控規則集的先進方法。第八章：供應鏈優化與預測性維護的物聯網（IoT）數據挖掘物聯網設備産生海量時間序列數據，是實現精益運營的關鍵。本章側重於在工業物聯網（IIoT）場景下，如何應用深度時間序列模型（如LSTM、Transformer-based TCNs）進行設備故障的預測性維護（PdM）。此外，還探討瞭如何將地理空間數據與供應鏈物流數據結閤，利用優化算法實時調整運輸路徑，降低運營成本和碳足跡。第九章：個性化推薦係統的演進：從協同過濾到深度匹配網絡推薦係統仍然是電子商務和媒體平颱的核心驅動力。本章迴顧瞭從經典的矩陣分解到深度學習模型的演變。重點介紹深度匹配網絡（如Wide & Deep模型、DeepFM）如何平衡模型的錶達能力和泛化能力。此外，本章還將討論冷啓動問題、推薦結果的多樣性與公平性（Diversity and Fairness）約束在推薦算法設計中的納入機製。結語：麵嚮未來的數據倫理與治理框架最後，本書將展望數據科學在未來十年將麵臨的倫理挑戰。討論點包括算法偏見（Algorithmic Bias）的量化與緩解、數據主權（Data Sovereignty）的概念在全球化背景下的重塑，以及企業應如何建立健全的數據治理框架（Data Governance Framework），確保數據資産的質量、閤規性和負責任的使用，從而在全球競爭中保持長期的可持續發展能力。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的洞察力著實令人驚嘆。它並非簡單堆砌專業術語，而是以一種非常人性化的方式，將復雜的大數據概念和發展趨勢娓娓道來。我尤其欣賞作者在討論數據倫理和隱私保護方麵的深刻思考。在這個數據爆炸的時代，如何平衡數據利用的效率和個人隱私的權利，是一個至關重要的問題。書中通過一係列引人深思的案例，探討瞭不同國傢和地區在數據治理方麵的探索，並重點分析瞭中國在這一領域的挑戰與機遇。我從中學到瞭很多關於數據安全、數據閤規的重要知識，這對於我這個在互聯網行業工作的人來說，具有極強的實踐指導意義。此外，書中對人工智能與大數據的融閤發展也進行瞭前瞻性的預測，我認為這是未來科技發展的重要方嚮。作者在分析時，並不局限於單一的技術維度，而是將其置於社會、經濟、法律等多重維度下進行考量，這種跨學科的視角讓我受益匪淺。閱讀過程中，我時常會停下來思考，並將書中的觀點與我自己的工作實踐進行對照，這種內化的過程讓這本書的價值得到瞭最大程度的體現。

評分☆☆☆☆☆

一本令人振奮的著作，它不僅僅是技術手冊，更是一幅描繪中國數字經濟壯麗圖景的史詩。我拿到這本書時，就被它的厚重感和封麵設計所吸引，仿佛預示著一場知識的盛宴即將開啓。翻開書頁，撲麵而來的是作者對大數據宏大敘事的清晰梳理，從概念的萌芽到應用的爆發，再到戰略的製定，每一個環節都像精心打磨的寶石，閃耀著智慧的光芒。尤其讓我印象深刻的是，書中對中國在大數據領域的獨特優勢和發展路徑進行瞭深刻剖析，這不僅僅是理論的闡述，更是基於現實案例的生動解讀。例如，書中關於政府數據開放共享的討論，我從中看到瞭中國在推動數據賦能社會治理方麵的決心和努力。同時，作者在分析企業級大數據應用時，也列舉瞭諸多詳實的數據和案例，讓我對不同行業如何利用大數據實現降本增效、優化決策有瞭更直觀的認識。這本書的語言風格也很獨特，既有宏觀層麵的洞察，又不乏微觀層麵的細膩描繪，讓讀者在閱讀過程中不會感到枯燥乏味，反而被深深吸引。總而言之，這本書為我打開瞭一個全新的視角，讓我對大數據在中國未來的發展有瞭更深刻的理解和更堅定的信心。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，當我拿到這本書時，並沒有抱有太高的預期，畢竟市麵上關於大數據的內容已經很多瞭。然而，這本書的深度和廣度徹底顛覆瞭我的看法。它不僅僅是一本關於技術的書，更是一本關於戰略、關於未來的書。我特彆喜歡作者在分析中國大數據生態係統時所展現齣的宏觀視野，它將技術、人纔、政策、資本等多種因素有機地結閤起來，構成瞭一個完整的産業圖景。書中對不同地區、不同企業在大數據發展上的優勢和劣勢進行的比較分析，也極具參考價值。我從中看到瞭中國在大數據領域發展的多元化和區域化特徵。此外，作者在探討大數據與國際競爭的關係時，也展現瞭深刻的洞察力。它不僅僅是技術層麵的競爭，更是數據治理能力、數據應用能力的全方位較量。我從中學到瞭很多關於國傢層麵的大數據戰略規劃和國際比較的知識，這對於理解當前全球科技格局具有重要意義。這本書的語言簡潔有力，邏輯清晰，即使麵對復雜的數據和概念，也能做到條理分明，引人入勝。它讓我對中國在大數據領域取得的成就有瞭更全麵的認識，也對未來的發展趨勢有瞭更清晰的判斷。

評分☆☆☆☆☆

這本書的格局非常宏大，它不僅僅關注技術本身，更將大數據置於國傢發展戰略的高度來審視。我非常喜歡作者在開篇部分對中國大數據産業發展曆程的梳理，那是一種從無到有、從小到大的史詩敘事。書中詳細闡述瞭國傢政策如何引導和推動大數據産業的崛起，以及不同階段的重點任務和發展目標。這讓我明白，大數據的發展並非一蹴而就，而是需要長期的戰略規劃和持續的政策支持。此外，作者在分析大數據在各行各業的應用時，也展現瞭中國獨特的市場環境和發展模式。例如，書中關於智慧城市、數字鄉村建設的案例，讓我看到瞭大數據如何賦能基層治理，提升公共服務效率。我特彆注意到書中對中小企業在大數據轉型過程中麵臨的挑戰和應對策略的分析，這對於很多正在努力數字化轉型的企業來說，無疑是一份寶貴的參考。這本書的語言通俗易懂，即使是對於非技術背景的讀者，也能輕鬆理解其中的精髓。它讓我看到瞭大數據在中國經濟社會發展中的巨大潛力，也讓我對中國的未來充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我耳目一新的著作，它的視角非常獨特，著重於大數據在中國社會經濟轉型中的“破局”作用。我之所以這樣說，是因為書中並沒有過多地停留在理論層麵，而是通過大量生動鮮活的案例，展現瞭大數據如何解決現實問題，驅動創新。例如，書中在探討精準扶貧時，詳細描述瞭如何利用大數據技術識彆貧睏人口、優化資源配置，這讓我看到瞭科技的力量如何能夠切實地改善民生。同時，作者在分析産業升級時，也提供瞭很多令人信服的數據和模型，說明瞭大數據如何幫助傳統産業實現數字化轉型，提升核心競爭力。我尤其欣賞書中關於數據資産化和數據價值實現的探討，這觸及到瞭大數據發展的核心問題。作者不僅指齣瞭其中的機遇，也毫不避諱地分析瞭可能麵臨的風險和挑戰。這本書的敘事方式也非常吸引人，它將宏大的國傢戰略與具體的企業實踐巧妙地融閤在一起，使得讀者在宏觀視野下，也能感受到微觀層麵的生動故事。閱讀過程中，我數次被書中的案例所打動，也從中獲得瞭許多啓發。

評分☆☆☆☆☆

美瞭美瞭厘米i_的同學房天下戶口瞭來昆明蘆潮港就看你們瞭

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

嗯顔色不一樣。

評分☆☆☆☆☆

發貨速度快，包裝完美

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評分☆☆☆☆☆

價格實惠，值得購買，品質不錯