數據即未來：大數據王者之道 計算機與互聯網 書籍|7628819 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 布瑞恩 戈德西Brian Godse 著，陳斌 譯

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 計算機
• 互聯網
• 商業
• 技術
• 未來
• 算法
• 數據挖掘
• 人工智能

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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111589266

商品編碼：27022455729

齣版時間：2018-03-01

書[0名0]：	數據即未來：[0大0]數據王者之道|7628819
圖書定價：	79元
圖書作者：	（美）布瑞恩·戈德西（Brian Godsey）
齣版社：	[1機1] 械工業齣版社
齣版日期：	2018/3/1 0:00:00
ISBN號：	9787111589266
開本：	32開
頁數：	0
版次：	1-1

內容簡介

數據科[0學0]項目的生命周期 本書圍繞著數據科[0學0]項目的三個階段組織： [0第0]一階段是準備，把時間和精力花在項目初期的信息收集上，以避免事後的麻煩。 [0第0]二階段是構建，利用在準備階段所獲得的信息，以及統計和軟件可提供的所有工具構建産[0品0]，把計劃付諸行動。 [0第0]三階段是完成，交付産[0品0]、獲得反饋、進行修改、支持産[0品0]和結束項目。

目錄

本書贊譽 中文版序一 中文版序二 譯者序 前言 緻謝 關於本書 關於原書封麵插圖 [0第0]一部分 準備和收集數據與[0知0]識 [0第0]1章 數據科[0學0]的邏輯 …… 2 1.1 數據科[0學0]與本書 …… 4 1.2 意識的可貴 …… 7 1.3 研發人員與數據科[0學0]傢 …… 9 1.4 需要成為軟件研發者嗎 …… 12 1.5 需要明白統計[0學0]嗎 …… 13 1.6 [0優0]先級：[0知0]識、技術、觀點 …… 14 1.7 佳實踐 …… 17 1.8 閱讀本書：我怎麼討論概念 …… 23 小結 …… 24 [0第0]2章 通過好的提問設置目標 …… 26 2.1聆聽客戶 …… 27 2.2提齣關於數據的好問題 …… 37 2.3用數據迴答問題 …… 42 2.4設定目標 …… 48 2.5計劃要有彈性 …… 50 練習 …… 51 小結 …… 51 [0第0]3章 周圍的數據：虛擬的荒野 …… 52 3.1數據作為研究對象 …… 52 3.2數據可能存在的地方，以及如何與之交互 …… 62 3.3數據偵察 …… 80 3.4案例：microRNA與基因錶達 …… 89 練習 …… 94 小結 …… 95 [0第0]4章 數據整理：從捕捉到馴化 …… 96 4.1案例研究：佳田徑錶演 …… 97 4.2準備整理數據 …… 101 4.3技巧與工具 …… 109 4.4常見的陷阱 …… 112 練習 …… 119 小結 …… 119 [0第0]5章 數據[0評0]估：動手檢查 …… 120 5.1案例：安然的電子郵件數據 …… 121 5.2描述性統計 …… 123 5.3檢查數據的假設 …… 130 5.4尋找特定的實體 …… 134 5.5[0大0]概的統計分析 …… 140 練習 …… 147 小結 …… 147 [0第0]二部分 構建軟件和統計産[0品0] [0第0]6章 製訂計劃 …… 150 6.1[0學0]到瞭什麼 …… 152 6.2重新考慮期望和目標 …… 158 6.3規劃 …… 164 6.4溝通新目標 …… 175 練習 …… 176 小結 …… 177 [0第0]7章 統計建模：概念與基礎 …… 178 7.1如何看待統計 …… 179 7.2統計[0學0]：與數據科[0學0]相關的[0領0]域 …… 180 7.3數[0學0] …… 184 7.4統計模型與推理 …… 194 7.5其他的統計方[0法0] …… 218 練習 …… 227 小結 …… 227 [0第0]8章 軟件：統計[0學0]在行動 …… 229 8.1電子錶格和用戶圖形界麵應用 …… 230 8.2編程 …… 239 8.3選擇統計軟件工具 …… 264 8.4把統計轉換成軟件 …… 271 練習 …… 277 小結 …… 278 [0第0]9章 輔助軟件：更[0大0]、更快、更高效 …… 279 9.1數據庫 …… 280 9.2高性能計算 …… 287 9.3雲服務 …… 290 9.4[0大0]數據技術 …… 293 9.5XX即服務 …… 297 練習 …… 298 小結 …… 298 [0第0]10章 執行計劃：匯總 …… 299 10.1執行計劃的訣竅 …… 300 10.2修改計劃 …… 308 10.3結果：[0知0]道什麼時候足夠好 …… 310 10.4案例研究：基因活性測定協議 …… 315 練習 …… 328 小結 …… 329 [0第0]三部分 整理産[0品0]結束項目 [0第0]11章 交付産[0品0] …… 332 11.1瞭解客戶 …… 333 11.2交付形式 …… 335 11.3內容 …… 345 11.4案例：分析電子遊戲 …… 351 練習 …… 353 小結 …… 353 [0第0]12章 交付後：問題與修改 …… 354 12.1産[0品0]及其使用問題 …… 354 12.2反饋 …… 364 12.3産[0品0]修改 …… 370 練習 …… 377 小結 …… 378 [0第0]13章 結束：項目善後 …… 379 13.1項目善後 …… 380 13.2從項目中[0學0]習 …… 392 13.3展望未來 …… 396 練習 …… 398 小結 …… 399 練習：案例與答案 …… 400

《數據洪流：駕馭數字時代的顛覆性力量》 一、 當今時代的基石：數據，無處不在的驅動力 我們正身處一個前所未有的數據爆炸時代。從每一次指尖滑動、每一次綫上購物，到每一次智能設備的交互、每一次科學實驗的記錄，數據正以前所未有的速度被生成、收集、存儲和處理。它們不再是抽象的概念，而是驅動現代社會運轉的最核心要素，是企業決策的指南針，是科研突破的燃料，是個人生活體驗的塑造者。 互聯網的蓬勃發展，從最初的信息傳遞平颱，演變成連接全球、驅動經濟、影響文化的龐大生態。智能手機的普及，智能傢居的興起，物聯網的快速滲透，都在加速著數據的纍積。每一次搜索，每一次點擊，每一次互動，都像微小的水滴匯聚成巨大的數據湖泊。這些數據，如同血液般流淌在數字經濟的血管中，維係著整個係統的生命力。 數據的重要性已經超越瞭簡單的信息記錄，它們正在成為一種新的生産要素，一種新的戰略資産。掌握並有效利用數據，意味著掌握瞭在激烈競爭中脫穎而齣的關鍵。那些能夠從海量數據中洞察先機、預測趨勢、優化流程、創造價值的企業和組織，正在以前所未有的速度崛起，重塑著各行各業的格局。 然而，數據的洪流也帶來瞭前所未有的挑戰。海量的數據意味著處理的復雜性急劇增加，如何有效地存儲、清洗、分析和可視化這些數據，成為擺在所有人麵前的難題。數據的質量、安全性、隱私保護，以及如何將原始數據轉化為有意義的洞察，更是需要深厚的專業知識和先進的技術手段。 二、《數據洪流：駕馭數字時代的顛覆性力量》內容概述 本書並非一本純粹的技術手冊，也不是對某個特定領域數據的簡單羅列。它是一場關於數據本質、數據應用、數據治理以及數據驅動未來的深度探索。我們將以宏觀的視角，審視數據在當今世界扮演的關鍵角色，解析數據如何成為企業核心競爭力，以及個人如何在這個數據驅動的時代實現價值最大化。 第一部分：數據世界的基石——理解數據的本質與價值 數據的定義與演進： 我們將從最基礎的概念齣發，探討數據的多樣性（結構化、半結構化、非結構化），以及數據從靜態信息到動態洞察的演進過程。我們將追溯數據在計算機和互聯網發展曆程中的地位變化，理解為何“數據是未來的石油”這句話在今天如此具有現實意義。 數據産生的源頭與動力： 深入剖析各類數據源，包括但不限於用戶行為數據、交易數據、傳感器數據、社交媒體數據、科學實驗數據等。理解不同數據源的特性及其對分析結果的影響。分析驅動數據爆炸式增長的技術進步和應用場景。 數據的商業價值與社會影響： 探討數據如何轉化為商業價值，例如提升運營效率、優化營銷策略、預測市場需求、開發新産品和服務。同時，也將審視數據在科學研究、公共服務、城市管理等領域的巨大潛力，以及數據對社會公平、倫理道德等方麵帶來的深遠影響。 第二部分：駕馭數據洪流——關鍵技術與核心能力 數據采集與存儲的藝術： 介紹當前主流的數據采集技術，包括爬蟲、API接口、傳感器網絡等，以及如何確保采集數據的準確性和時效性。探討大數據存儲解決方案，如分布式文件係統（HDFS）、NoSQL數據庫（HBase, Cassandra）、數據倉庫（Data Warehouse）和數據湖（Data Lake）等的原理與應用。 數據清洗與預處理的挑戰： 揭示數據清洗的重要性，識彆和處理缺失值、異常值、重復值、不一緻數據等常見問題。介紹數據轉換、格式化、標準化等預處理技術，為後續分析打下堅實基礎。 數據分析的深度與廣度： 統計分析與探索性數據分析（EDA）： 掌握基礎的統計學原理，利用可視化手段探索數據的分布、關係和模式，發現潛在的規律。 機器學習與人工智能： 深入介紹各類機器學習算法，如監督學習（迴歸、分類）、無監督學習（聚類、降維）和強化學習，以及深度學習在圖像識彆、自然語言處理等領域的突破性應用。 數據挖掘技術： 學習關聯規則挖掘、序列模式挖掘、異常檢測等技術，從海量數據中發現隱藏的、有價值的模式。 預測建模與趨勢分析： 如何利用曆史數據構建預測模型，預測未來市場趨勢、用戶行為、風險概率等，為決策提供科學依據。 數據可視化與洞察傳達： 掌握各類數據可視化工具（如Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn）和圖錶類型（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、熱力圖等），將復雜的數據轉化為直觀易懂的圖錶，有效地嚮非技術人員傳達分析結果和洞察。 第三部分：數據時代的策略與倫理——構建可持續的數據生態 數據驅動的戰略決策： 如何將數據分析結果融入企業戰略規劃，從市場定位、産品研發到運營管理，實現全方位的優化。學習如何構建數據驅動的文化，讓數據成為組織內每一個成員的決策助手。 數據安全與隱私保護： 深入探討數據泄露的風險，以及如何構建 robust 的數據安全防護體係，包括加密、訪問控製、審計等。關注個人隱私的保護，瞭解相關法律法規（如GDPR, CCPA），以及如何在數據利用與隱私保護之間取得平衡。 數據治理與閤規性： 理解數據治理的重要性，包括數據質量管理、數據生命周期管理、元數據管理、數據標準製定等。強調閤規性在數據應用中的關鍵作用，避免法律風險。 數據倫理與社會責任： 探討數據偏見、算法歧視等倫理問題，以及如何構建公平、透明、負責任的數據應用。反思數據在社會發展中的潛在風險，並探討應對之策。 第四部分：未來的展望——數據引領的變革 人工智能與數據融閤的未來： 展望人工智能與大數據更深層次的融閤，AI如何進一步賦能數據分析，以及數據如何為AI模型提供訓練和優化的養分。 物聯網與邊緣計算帶來的新機遇： 探討物聯網設備産生的海量實時數據，以及邊緣計算如何在數據源頭進行預處理和分析，降低延遲，提升效率。 數據作為創新的引擎： 展望數據如何催生全新的商業模式、顛覆傳統行業，以及如何利用數據解決全球性挑戰，如氣候變化、疾病防控等。 個人在數據時代的成長與價值： 指導讀者如何在數據洪流中提升自身的數據素養，掌握數據分析技能，利用數據增值，並在數字時代中找到自己的定位與機遇。 《數據洪流：駕馭數字時代的顛覆性力量》 旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，幫助您理解數據在當今世界的核心地位，掌握駕馭數據洪流的關鍵技能，並以負責任的態度擁抱數據驅動的未來。無論您是企業決策者、技術開發者、市場營銷人員，還是對未來科技充滿好奇的學習者，本書都將為您打開一扇通往數字時代核心的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，說實話，初看之下帶著一種知識分子的清冷和嚴謹，但隨著閱讀的深入，我發現其中蘊含著一種令人振奮的激情。它不是那種闆著麵孔的學術著作，作者在闡述宏大命題時，偶爾會穿插一些非常精闢的比喻，這些比喻往往一針見血，能瞬間擊中問題的核心。比如，書中將“數據孤島”比作中世紀的封建領地，將數據整閤比作現代國傢的統一進程，這種類比不僅生動有趣，還深刻揭示瞭數據共享在組織轉型中的戰略意義。在探討未來趨勢的部分，作者展現齣瞭罕見的洞察力，他並沒有盲目地追捧最新的熱詞，而是冷靜地分析瞭技術成熟度和市場接受度之間的博弈，這種務實的態度非常難得。讀完之後，我感覺自己不光是吸收瞭知識，更像是經曆瞭一場與一位經驗豐富的行業領袖的深度對話，他的遠見和對行業脈絡的精準把握，極大地拓寬瞭我對未來職業發展的思考維度。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的深度和廣度感到非常驚喜，它遠遠超齣瞭我對一本“計算機與互聯網”類書籍的預期。很多同類書籍要麼過於偏重底層技術細節，讓非專業人士望而卻步，要麼就是浮於錶麵地談論趨勢，缺乏實質性的乾貨。然而，這本書找到瞭一個絕妙的平衡點。它既深入探討瞭支撐大數據時代的底層架構演變，比如分布式計算範式的變遷，也毫不迴避地觸及瞭數據倫理和法律閤規這些“軟性”但至關重要的問題。作者在分析每一個技術點時，都會配上大量的真實案例，這些案例的選取非常具有代錶性，橫跨瞭金融、醫療乃至城市管理等多個領域，這使得那些抽象的理論立刻變得鮮活起來，讓人能夠立刻理解“為什麼這個技術很重要”以及“它在現實中是如何解決問題的”。更重要的是，作者的敘事邏輯極其嚴謹，從曆史的縱深角度切入，解釋瞭我們是如何一步步走到今天的“數據為王”的時代，這種宏大的敘事結構讓讀者在閱讀過程中，能夠構建起一個完整且穩固的知識體係框架，而不是零散地記住幾個技術名詞。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我最大的價值在於它提供瞭一種看待“未來工作”的全新視角。我原本以為這是一本教人如何操作大數據工具的書籍，但事實是，它更像是一本關於“戰略思維”和“組織變革”的指南。書中用瞭相當大的篇幅來討論數據文化的重要性，強調技術本身隻是工具，真正的壁壘在於企業是否能夠構建起一種以數據驅動決策的思維模式。作者詳細剖析瞭在數據驅動型組織中，不同層級人員的角色轉變，從高層領導的“提問藝術”到一綫員工的“數據敏感度培養”，都給齣瞭非常可操作的建議。這對於正在經曆數字化轉型的企業管理者或者希望提升自身競爭力的職場人士來說，簡直是如獲至寶。它不是簡單地告訴你“你需要大數據”，而是深入教你“如何成為一個能夠駕馭大數據的人和組織”，這種從方法論到實踐路徑的完整覆蓋，使得這本書的實用價值得以最大化。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀設計給我留下瞭非常深刻的印象，拿在手裏就感覺很有分量，紙張的質感也很不錯，即便是長時間閱讀也不會覺得眼睛很纍。封麵設計上采用瞭一種抽象的、流動的綫條來象徵數據的洪流，配上那個醒目的書名，確實抓住瞭“未來”和“力量”的主題，讓人一翻開就充滿瞭探索的欲望。內頁的字體大小和行距都經過瞭精心的調整，閱讀起來非常舒適。更值得稱贊的是，書中對於一些復雜的概念，比如數據治理框架或者算法的演進路徑，作者都配上瞭非常清晰和專業的圖錶。這些圖錶不是那種簡單的流程圖，而是包含瞭多維度的信息，有些甚至像是藝術品，能夠將枯燥的技術名詞具象化。我特彆喜歡其中關於“數據生態係統”的那一章，那張全景圖簡直是教科書級彆的，把從數據采集、存儲、分析到最終價值變現的每一個環節都梳理得井井有條。整體來看，這本書在視覺傳達和用戶體驗上下瞭極大的功夫，絕對不是那種粗製濫造的快餐式讀物，它更像是一件精心打磨的工藝品，體現瞭齣版方對內容和讀者的尊重。

評分☆☆☆☆☆

作為一名略懂編程的普通讀者，我最初對技術書籍是持保留態度的，擔心術語過多會造成閱讀障礙。然而，這本書成功地消除瞭這種隔閡。作者似乎非常懂得如何與不同背景的讀者溝通。當涉及到需要一定技術背景的概念時，比如數據湖與數據倉庫的區彆，或者流處理與批處理的權衡時，作者總是先用最通俗的語言進行概述，然後再逐步引入必要的專業術語，並且對每一個新術語都做瞭詳盡的注解，確保讀者不會因為一個生詞而卡殼。這種分層的講解方式極大地降低瞭閱讀門檻，使得即使是對互聯網技術瞭解不深的讀者也能跟上思路。它成功地搭建瞭一座橋梁，連接瞭技術專傢和業務決策者之間的知識鴻溝。可以說，這本書不僅是大數據領域的優秀參考書，更是一本優秀的“跨界溝通”教材，它的普及性讓它注定會成為一個更廣泛群體閱讀的佳作。