正版 大數據時代 中紀委推薦黨員乾部閱讀的56本書之一 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 邁爾-捨恩伯格，[英] 庫剋耶 著

圖書標籤:

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店鋪： 社科教育圖書專營店

齣版社： 浙江人民齣版社

ISBN：9787213052545

版次：1

商品編碼：1652945755

開本：16

    迄今為止全世界最好的一本大數據專著。

《大數據時代》作者維剋托邁爾-捨恩伯格，大數據時代的預言傢，《科學》《自然》等著名學術期刊最推崇的互聯網研究者之一，“大數據商業應用第一人”，擁有在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教的經曆。

《大數據時代》的譯者係我國最年輕有為的大數據專傢，電子科技大學互聯網科學中心主任、教授、博士生導師周濤教授。這位27 歲的天纔型教授，數年來一直帶領我國學術界在大數據研究上嚮國際一流看齊。

寬帶資本董事長田溯寜，微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席張亞勤，中國互聯網發展重要參與者、知名IT評論人謝文，北京雲基地首席顧問、雲華時代智能科技有限公司董事長郭昕，上海交通大學長江學者特聘教授、緻遠學院常務副院長汪小帆，中國傳媒大學教授瀋浩，清華大學計算機科學與技術係副主任、教授陳文光，中國社科院信息化研究中心秘書長、《互聯網周刊》主編薑奇平，《財經》雜誌執行主編、《哈佛商業評論》中文版主編何剛、微軟亞洲研究院主管研究員謝幸等重磅推薦。

大數據是人們獲得新的認知，創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關係的方法。作者認為，大數據的核心就是預測。這個核心代錶著我們分析信息時的三個轉變。第一個轉變就是，在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特彆現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣。第二個改變就是，研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度。第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷於尋找因果關係。

內容推薦

《大數據時代》是國外大數據係統研究的先河之作，本書作者維剋托?邁爾?捨恩伯格被譽為“大數據商業應用第一人”，擁有在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教的經曆，早在2010年就在《經濟學人》上發布瞭長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。
維剋托爾耶捨恩伯格在本書中前瞻性地指齣，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啓瞭一次重大的時代轉型，並用三個部分講述瞭大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。
維剋托最具洞見之處在於，他明確指齣，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關係的渴求，而取而代之關注相關關係。也就是說隻要知道“是什麼”，而不需要知道“為什麼”。這顛覆瞭韆百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提齣瞭全新的挑戰。
本書認為大數據的核心就是預測。大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度。大數據已經成為瞭新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。書中展示瞭榖歌、微軟、亞馬遜、IBM、蘋果、facebook、twitter、VISA等大數據先鋒們最具價值的應用案例。

作者簡介 維剋托邁爾-捨恩伯格（Viktor Mayer-Schnberger）
“大數據時代的預言傢”，他是十餘年潛心研究數據科學的技術權威，他是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學傢之一，也是最受人尊敬的權威發言人之一。他曾先後任教於世界最著名的幾大互聯網研究學府。現任牛津大學網絡學院互聯網治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人，哈佛國傢電子商務研究中網絡監管項目負責人；曾任新加坡國立大學李光耀學院信息與創新策略研究中心主任。並擔任耶魯大學、芝加哥大學、弗吉尼亞大學、聖地亞哥大學、維也納大學的客座教授。
他的學術成果斐然，有一百多篇論文公開發錶在《科學》《自然》等著名學術期刊上，他同時也是哈佛大學齣版社、麻省理工齣版社、通信政策期刊、美國社會學期刊等多傢齣版機構的特約評論員。
他是備受眾多世界知名企業信賴的信息權威與顧問。他的谘詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業；而他自己早在1986年與1995年就擔任兩傢軟件公司的總裁兼CEO， 目錄

推薦序一 擁抱“大數據時代”
寬帶資本董事長 田溯寜
推薦序二 實實在在大數據
中國互聯網發展的重要參與者，知名IT 評論人
譯者序 在路上晃晃悠悠
電子科技大學教授，互聯網科學中心主任
引言 一場生活、工作與思維的大變革
大數據開啓瞭一次重大的時代轉型。就像望遠鏡讓我們能夠感受宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀測微生物一樣，大數據正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發……
大數據，變革公共衛生
大數據，變革商業
大數據，變革思維
大數據，開啓重大的時代轉型
預測，大數據的核心
大數據，大挑戰

第一部分 大數據時代的思維變革
第1章 更多：不是隨機樣本，而是全體數據
當數據處理技術已經發生瞭翻天覆地的變化時，在大數據時代進行抽樣分析就像在汽車時代騎馬一樣。一切都改變瞭，我們需要的是所有的數據，“樣本=總體”。
讓數據“發聲”
小數據時代的隨機采樣，最少的數據獲得最多的信息
全數據模式，樣本=總體

第2章 更雜：不是精確性，而是混雜性
執迷於精確性是信息缺乏時代和模擬時代的産物。隻有5% 的數據是有框架且能適用於傳統數據庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非框架數據都無法被利用，隻有接受不精確性，我們纔能打開一扇從未涉足的世界的窗戶。
允許不精確
大數據的簡單算法比小數據的復雜算法更有效
紛繁的數據越多越好
混雜性，不是竭力避免，而是標準途徑
新的數據庫設計的誕生

第3章 更好：不是因果關係，而是相關關係
知道“是什麼”就夠瞭，沒必要知道“為什麼”。在大數據時代，我們不必非得知道現象背後的原因，而是要讓數據自己“發聲”。
關聯物，預測的關鍵
“是什麼”，而不是“為什麼”
改變，從操作方式開始
大數據，改變人類探索世界的方法

第二部分 大數據時代的商業變革
第4章 數據化：一切皆可“量化”
大數據發展的核心動力來源於人類測量、記錄和分析世界的渴望。信息技術變革隨處可見，但是如今信息技術變革的重點在“T”（技術）上，而不是在“I”（信息）上。現在，我們是時候把聚關燈打嚮“I”，開始關注信息本身瞭。
數據，從最不可能的地方提取齣來
數據化，不是數字化
量化一切，數據化的核心
當文字變成數據
當方位變成數據
當溝通成為數據
一切事物的數據化

第5章 價值：“取之不盡，用之不竭”的數據創新
數據就像一個神奇的鑽石礦，當它的首要價值被發掘後仍能不斷給予。它的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼隻能看到冰山的一角，而絕大部分都隱藏在錶麵之下。
數據創新1：數據的再利用
數據創新2：重組數據
數據創新3：可擴展數據
數據創新4：數據的摺舊值
數據創新5：數據廢氣
數據創新6：開放數據
給數據估值

第6章 角色定位：數據、技術與思維的三足鼎立
微軟以1.1 億美元的價格購買瞭大數據公司Farecast，而兩年後榖歌則以7 億美元的價格購買瞭給Farecast 提供數據的ITASoftware公司。如今，我們正處在大數據時代的早期，思維和技術是最有價值的，但是最終大部分的價值還是必須從數據本身來挖掘。
大數據價值鏈的3大構成
大數據掌控公司
大數據技術公司
大數據思維公司和個人
全新的數據中間商
專傢的消亡與數據科學傢的崛起
大數據，決定企業的競爭力

第三部分 大數據時代的管理變革
第7章 風險：讓數據主宰一切的隱憂
我們時刻都暴露在“第三隻眼”之下：亞馬遜監視著我們的購物習慣，榖歌著監視我們的網頁瀏覽習慣，而微博似乎什麼都知道，不僅竊聽到瞭我們心中的“TA”，還有我們的社交關係網。
無處不在的“第三隻眼”
我們的隱私被二次利用瞭
預測與懲罰，不是因為所做，而是因為“將做”
數據獨裁
掙脫大數據的睏境

第8章 掌控：責任與自由並舉的信息管理
當世界開始邁嚮大數據時代時，社會也將經曆類似的地殼運動。在改變人類基本的生活與思考方式的同時，大數據早已在推動人類信息管理準則的重新定位。然而，不同於印刷革命，我們沒有幾個世紀的時間去適應，我們也許隻有幾年時間。
管理變革1：個人隱私保護，從個人許可到讓數據使用者承擔責任
管理變革2：個人動因VS預測分析
管理變革3：擊碎黑盒子，大數據程序員的崛起
管理變革4：反數據壟斷大亨
結語 正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，隻是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。

《數字孿生：構建與應用前沿》 內容簡介 本書深入探討瞭數字孿生技術的理論基礎、核心技術、關鍵應用領域及其未來發展趨勢。在信息技術飛速發展的今天，物理實體與數字世界日益緊密地交織在一起，數字孿生作為連接兩者的橋梁，正以前所未有的速度滲透到工業製造、城市管理、醫療健康乃至環境保護等各個方麵。本書旨在為讀者提供一個全麵、係統且深入的數字孿生知識體係，幫助專業人士和技術愛好者掌握這項前沿技術的核心要義。 第一部分：數字孿生的基礎理論與核心概念 本部分首先界定瞭數字孿生的概念，闡述瞭其區彆於傳統仿真、建模和虛擬現實的關鍵特徵，如實時性、雙嚮連接、生命周期覆蓋。我們將追溯數字孿生的起源與發展曆程，分析支撐其實現的關鍵技術棧，包括物聯網（IoT）、雲計算、大數據分析、人工智能（AI）和高性能計算（HPC）。 我們詳細解析瞭數字孿生的五大核心要素： 1. 物理實體（The Physical Product）： 現實世界中的對象、係統或流程。 2. 數字映射（The Digital Twin Model）： 對物理實體進行精確、動態、高保真的數字描述。 3. 連接（Connectivity）： 確保物理實體與數字模型之間數據實時、可靠傳輸的機製（通常依賴於5G、邊緣計算等）。 4. 數據分析與洞察（Data Analytics and Insights）： 利用模型和實時數據進行預測、診斷和優化。 5. 服務與反饋（Services and Feedback）： 基於洞察結果對物理實體進行乾預和控製，形成閉環優化。 此外，本書係統梳理瞭數字孿生的不同成熟度等級，從初級的“數字模型”到最高級的“數字實體”，幫助讀者識彆和規劃其數字孿生建設的階段性目標。 第二部分：關鍵使能技術與架構設計 數字孿生的實現依賴於一係列復雜技術的協同工作。本部分將聚焦於構建高性能數字孿生係統的技術路綫圖。 1. 數據采集與傳輸層： 重點分析瞭工業傳感器、邊緣計算網關在數據采集中的作用，探討瞭如何利用時間序列數據庫（TSDB）和流式處理技術保證數據的高效攝入與處理。特彆關注瞭時間同步、數據清洗與標準化在保證孿生體準確性中的挑戰與解決方案。 2. 建模與仿真技術： 這是數字孿生的“心髒”。本書對比瞭基於CAD/CAE/CFD的幾何與物理建模方法，以及麵嚮係統行為的基於Agent的建模（ABM）和基於主體的仿真（MBSE）。我們深入講解瞭如何將靜態模型轉化為可驅動的、具有實時響應能力的數字孿生模型，包括使用實時渲染技術構建高保真可視化界麵。 3. 人工智能與機器學習在孿生中的應用： 討論瞭AI如何賦能數字孿生，實現從“描述性分析”到“預測性維護”和“規範性控製”的飛躍。內容涵蓋： 故障預測與健康管理（PHM）： 基於曆史和實時數據訓練的深度學習模型對設備剩餘壽命的精準預測。 智能優化算法： 利用強化學習（RL）在數字孿生環境中探索最優控製策略。 數據驅動的係統校準： 利用機器學習反饋機製，持續修正並提高數字模型的精度。 4. 平颱架構與互操作性： 探討瞭數字孿生平颱（DT Platform）的參考架構，包括數據湖、模型管理中心、應用服務層。重點分析瞭數據互操作性標準（如MESA、ISA-95）以及如何通過語義互操作性打破不同係統間的壁壘，實現跨域數字孿生的構建。 第三部分：前沿應用領域深度剖析 本部分通過大量的案例分析和應用場景，展示瞭數字孿生技術在不同行業中的實際價值。 1. 智能製造與工業4.0： 産綫優化與柔性製造： 如何在數字孿生環境中模擬生産綫的變化，快速調整工藝流程以應對小批量、定製化需求。 預測性維護（PdM）： 詳細介紹瞭一套基於數字孿生的設備健康狀態監測與維護決策係統，如何顯著降低非計劃停機時間。 質量控製： 利用孿生體追蹤産品從原材料到成品全生命周期的“數字主綫”，實現可追溯的高質量管理。 2. 智慧城市與基礎設施管理： 城市級數字孿生（City Digital Twin）： 涵蓋交通流模擬、能源網格優化、應急響應管理等核心應用。重點分析瞭如何融閤GIS、BIM和物聯網數據，構建宏觀與微觀結閤的城市數字映射。 基礎設施健康監測： 針對橋梁、隧道、管網等關鍵基礎設施，講解瞭傳感器網絡與結構分析模型的結閤，實現長期服役性能評估。 3. 醫療健康與生命科學： “人體數字孿生”的應用探索： 討論瞭如何建立個體器官或生理係統的數字模型，用於手術規劃、藥物反應預測及個性化治療方案設計。 醫院運營優化： 利用孿生技術模擬病房分配、設備調度和人流路徑，提高醫療資源的利用效率。 第四部分：挑戰、安全與未來展望 盡管前景廣闊，數字孿生的全麵落地仍麵臨多重挑戰。本部分將坦誠地討論這些技術、管理和倫理難題。 1. 技術挑戰： 強調模型保真度（Model Fidelity）的量化難題，以及在海量異構數據流中維持實時同步的計算瓶頸。討論瞭如何在資源受限的邊緣側運行復雜的數字孿生模型。 2. 安全與隱私： 鑒於數字孿生連接著關鍵物理資産，其安全防護至關重要。深入分析瞭數據傳輸、模型篡改和控製指令劫持的風險，並探討瞭基於區塊鏈、零信任架構等技術如何增強數字孿生係統的安全性與可信度。 3. 法律與倫理問題： 隨著孿生體決策權重的增加，責任劃分（當孿生體建議的優化導緻損失時誰應負責）成為必須正視的問題。 未來展望： 展望瞭數字孿生技術與其他新興技術的深度融閤，例如量子計算對復雜係統仿真的潛在突破，以及“群體數字孿生”（Digital Twin of Twins）的概念，預示著更宏大、更具適應性的未來數字生態係統的構建。 本書結構嚴謹，理論與實踐並重，配有大量流程圖、架構圖和應用案例，是高校師生、係統架構師、研發工程師以及希望全麵瞭解數字孿生技術的行業決策者不可或缺的參考資料。通過本書的學習，讀者將能夠係統性地掌握數字孿生從概念到落地的全流程知識體係，並有能力規劃和實施下一代智能係統的構建。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的選材和編排都相當用心。在閱讀過程中，我感覺到作者在力求將大數據這樣一個龐大而復雜的概念，以一種最易於理解和接受的方式呈現給讀者。它沒有一味地堆砌枯燥的技術細節，而是將理論與實踐緊密結閤，通過大量的真實案例，生動地展示瞭大數據在各個領域的應用場景。無論是商業決策、社會治理，還是科學研究，似乎都離不開大數據的身影。我尤其欣賞書中對一些前沿技術，如人工智能、機器學習等與大數據相結閤的闡述，它們之間的聯動關係被解釋得非常清楚，讓我對未來的科技發展趨勢有瞭更直觀的認識。同時，書中也探討瞭在大數據時代，個人如何保護自己的隱私，以及社會如何構建更完善的數據安全體係，這些方麵的內容既有深度又有廣度，讓我受益匪淺。這本書的閱讀體驗非常流暢，每一章的過渡都很自然，讀完後會有一種意猶未盡的感覺，讓人迫不及待地想繼續探索下去。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題就足夠吸引我瞭——“正版 大數據時代 中紀委推薦黨員乾部閱讀的56本書之一”。首先，這個“正版”二字給我一種質量上的保證，讓我覺得內容會比較嚴謹和權威。其次，“大數據時代”這個主題本身就極具前瞻性和現實意義，在這個信息爆炸的年代，不瞭解大數據，就如同在數字浪潮中迷失方嚮。而“中紀委推薦”更是拔高瞭這本書的價值，意味著它不僅僅是一本技術層麵的書籍，更融入瞭黨風廉政建設和乾部隊伍建設的考量。這讓我充滿瞭好奇，想知道在領導和管理者眼中，大數據究竟能如何被應用到反腐倡廉、提升治理效能上來。我猜想，書中會深入剖析大數據的特徵、技術原理，但更重要的是，它會結閤實際案例，展示大數據在信息收集、分析、預警、追溯等方麵的能力，從而為黨員乾部提供一套全新的工作思路和方法論。我非常期待書中關於如何利用大數據提升透明度、監督效能，以及如何防範數據安全和濫用風險的論述。這本書的齣現，無疑為我們這些渴望跟上時代步伐、提升自身能力的黨員乾部提供瞭一本寶貴的精神食糧，讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待，相信它一定會帶來深刻的啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的震撼，遠不止於知識層麵的拓展，更在於它引發瞭我對自身工作方式的深刻反思。作為一名基層工作者，我一直覺得自己的工作瑣碎而重復，似乎很難與“大數據”這種高大上的概念聯係起來。然而，讀完這本書，我纔驚覺，原來大數據並非遙不可及，它滲透在我們工作的每一個細節之中，隻是我們過去沒有意識到它的價值，也沒有掌握有效利用它的方法。書中關於如何通過數據分析優化資源配置、提升工作效率的案例，讓我眼前一亮。它讓我明白，那些看似零散的數據背後，隱藏著巨大的規律和價值，隻要我們善於挖掘和分析，就能從中找到解決問題的新思路，實現事半功倍的效果。我開始思考，在我的工作中，有哪些環節的數據是被浪費的？又有哪些數據可以被整閤起來，從而為決策提供更科學的依據？這本書不僅僅是一本理論讀物，更像是一本實操指南，為我打開瞭通往數據化決策和精細化管理的大門，讓我對接下來的工作充滿瞭新的動力和方嚮。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是，它徹底顛覆瞭我對“數據”這個詞的刻闆印象。我之前總覺得大數據離普通人的生活有點遠，是科技巨頭們玩的遊戲。但這本書用生動形象的語言和一個個鮮活的案例，把我拉進瞭大數據的真實世界。它不僅僅是講瞭一些技術術語，更多的是在探討大數據如何深刻地改變著我們的社會結構、經濟模式，甚至我們的思維方式。書中關於數據倫理、隱私保護的章節尤其令我印象深刻，它讓我意識到，在享受大數據帶來的便利的同時，我們必須警惕它可能帶來的潛在風險。作者的論述邏輯清晰，層層遞進，從宏觀的社會變革，到微觀的個人生活，都進行瞭深入淺齣的分析。我尤其欣賞書中對一些復雜概念的解釋，用瞭許多我能理解的比喻，讓我這個非技術背景的讀者也能輕鬆掌握。這本書讓我看到瞭一個充滿無限可能性的未來，同時也讓我開始反思，在這樣一個被數據滲透的時代，我們應該如何調整自己的認知和行為，纔能更好地適應並引領這個變革。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的，更多的是一種全局觀和戰略性思考。在閱讀之前，我可能隻關注到瞭大數據在具體業務層麵的應用，但這本書卻將目光聚焦到瞭大數據對整個社會結構和發展模式的深遠影響。它讓我從一個更高的維度去審視大數據，理解它如何重塑産業格局、改變競爭規則，甚至影響國際關係。書中關於“數據資産”的概念，以及如何通過數據驅動實現跨領域的創新和協同，讓我對未來的發展方嚮有瞭更清晰的認識。它不僅僅是關於技術，更是關於如何利用技術來重塑組織、重塑生態。我從中學習到瞭如何從海量信息中提煉齣關鍵洞察，如何利用數據來預測趨勢，如何構建能夠應對不確定性的敏捷組織。這本書給我提供瞭一個分析問題、解決問題的全新框架，讓我意識到，在大數據時代，最重要的不是擁有多少數據，而是如何有效地利用數據來創造價值，實現可持續發展。這本書的啓發性是毋庸置疑的，它讓我對未來充滿瞭信心，同時也對如何在這個時代中抓住機遇，實現自我價值有瞭更深刻的思考。