大數據(3.0升級版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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塗子沛著 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 雲計算
• Hadoop
• Spark
• Python
• 商業智能
• 數據科學

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 廣西師範大學齣版社集團有限公司

ISBN：9787549564101

商品編碼：1583020417

齣版時間：2015-04-01

作  者:塗子沛 著 著作 定  價:69 齣 版 社:廣西師範大學齣版社集團有限公司 齣版日期:2015年04月01日 頁  數:375 裝  幀:精裝 ISBN:9787549564101 ●第三版自序 數據可以治國，還可以強國
●序言一 大數據：為華文世界提齣一個重要話題/許倬雲
●序言二 中國的雄心應該拓展到大數據領域/達文波特
●序幕 新總統的天
●一人一票：把“黑”人送進“白”宮
●大國新政：陽光是的防腐劑
●上篇 帝國風雲：得數據者得天下——美國的成功經驗
● 曆史爭戰《信息自由法》
●第四股力量：知情權的起點
●國會議員：孤獨的戰爭
●白宮當傢人：一個妥協者和機動者
●政府VS社會：舊劇情重現新時代
●第二章 數據帝國的興起
●摩爾定律：全世界半個世紀的發展規律
●最小數據集：上升到立法高度的開路先鋒
●民意幾時有：選票催生的創新
●普適計算：計算機本身將從人們的視綫中消失
●“大數據”戰略：爭奪全世界的下一個前沿
●第三章 數據治國
●循“數”管理：平安大道怎樣鋪
●部分目錄

內容簡介

塗子沛所著的《大數據(正在到來的數據革命以及它如何改變政府商業與我們的生活3.0升級版)(精)/理想國》通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的曆史，以彆開生麵的經典案例——建設“**的開放政府”的雄心、公共財政透明的麯摺、《數據質量法》背後的隱情、全民醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結、隱私危機、街頭警察的創新傳奇、美國礦難的悲情曆史、商務智能的前世今生、數據開放運動的優選興起，以及雲計算、Facebook和推特等社交媒體、Web3.0與下一代互聯網的未來圖景等等，為您一一細解，數據創新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰和變革。 塗子沛 著 著作 塗子沛，江西吉安人，現居美國矽榖。2012年其著作《大數據》在*國社會開大數據之先河，引發瞭大數據戰略、數據治國和開放數據的討論，曆史學傢許倬雲先生盛贊其“為華文世界開創瞭一個重要話題”。《數據之巔》為作者第二本著作，全書對大數據追根溯源，提齣當前信息技術的發展，已經讓*國獲得瞭後發優勢，*國要在大數據時代的**競爭中勝齣，必須把大數據從科技符號提升成為文化符號，在全社會倡導數據文化。
作者本科畢業於華中科技大學計算機係，研究生畢業於中山大學和卡內基梅隆大學，獲公共管理碩士和信息科學碩士學位。

探索數據的新紀元：深度解析大數據技術與應用 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步、企業決策乃至個人生活方式變革的核心要素。從社交媒體的互動痕跡到物聯網設備的實時感知，從科學研究的復雜模型到金融市場的交易脈衝，我們正身處一個由海量、高速、多樣化數據構成的“大數據”時代。然而，僅僅擁有數據遠不足以發揮其真正的價值。理解、分析、挖掘並有效利用這些數據，是當前及未來社會麵臨的重大挑戰和機遇。 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且前沿的大數據技術與應用視角，幫助您跨越技術的門檻，理解大數據背後的核心原理，掌握實用的分析工具與方法，並洞悉其在各個領域的廣泛應用潛力。我們並非僅僅羅列概念，而是通過嚴謹的理論闡述、豐富的案例分析以及對技術演進趨勢的深刻洞察，構建一個完整的知識體係，使讀者能夠真正掌握應對大數據時代的必備技能。 第一部分：大數據時代的基石——理論與架構 在深入探討技術之前，理解大數據所處的宏觀環境至關重要。我們將首先追溯數據規模爆炸式增長的曆史進程，分析其背後的驅動因素，包括計算能力的飛躍、存儲成本的下降、網絡帶寬的提升，以及傳感器技術的普及等。通過梳理這些宏觀趨勢，讀者可以更清晰地認識到大數據並非憑空齣現，而是技術進步與時代發展的必然産物。 隨後，我們將聚焦大數據技術的三大核心特徵——體量（Volume）、速度（Velocity）和多樣性（Variety），並在此基礎上進一步拓展至價值（Value）和真實性（Veracity）等關鍵屬性。我們將詳細解析這五個“V”的內涵，並探討它們如何共同構成瞭大數據分析的獨特挑戰。例如，海量數據的存儲與處理需要全新的架構；實時數據的流動要求高效的流式計算技術；多樣化數據源（結構化、半結構化、非結構化）則對數據集成與轉換提齣瞭更高的要求。 接著，本書將帶領讀者走進大數據技術架構的深層世界。我們將從分布式存儲係統入手，深入剖析Hadoop分布式文件係統（HDFS）的工作原理，理解其如何將龐大的數據集分散存儲於集群中，並提供高可用性和容錯能力。我們將探討HDFS的塊（Block）、副本（Replication）等關鍵概念，以及其在實際部署中的考量。 在分布式存儲的基礎上，我們轉嚮分布式計算框架。MapReduce作為大數據批處理的開創性模型，其核心的Map和Reduce階段如何協同工作，如何將復雜的計算任務分解、並行執行並聚閤結果，我們將進行細緻的講解。雖然MapReduce的易用性有待提升，但其作為理解後續計算框架的基礎至關重要。 在此基礎上，我們將重點介紹Spark這一代錶著新一代大數據計算速度與靈活性的框架。Spark如何通過內存計算顯著提升處理效率，其RDD（彈性分布式數據集）和DataFrame/Dataset的抽象模型如何簡化編程，以及Spark如何支持批處理、流處理、交互式查詢、機器學習和圖計算等多種計算範式，都將是本部分的重點內容。我們將深入解析Spark的DAG（有嚮無環圖）調度機製，以及其優越之處。 除瞭HDFS和Spark，我們還將觸及其他重要的分布式計算與存儲技術，例如HBase作為HDFS之上的NoSQL數據庫，如何實現對海量數據的隨機讀寫訪問；Kafka作為分布式流處理平颱，如何實現高吞吐量、低延遲的數據流傳輸和緩衝。這些技術的協同工作，構成瞭現代大數據處理的完整圖景。 第二部分：深度挖掘數據的力量——分析方法與技術 掌握瞭大數據的基礎架構，接下來便是如何從數據中提取有價值的信息。本部分將聚焦於大數據分析的核心方法與技術，為讀者提供一套係統的分析工具箱。 我們將從數據預處理與特徵工程開始。海量原始數據往往充斥著噪聲、缺失值和不一緻性。理解數據清洗（Data Cleaning）、數據轉換（Data Transformation）和特徵選擇（Feature Selection）等技術，是確保後續分析結果準確性的基石。我們將探討各種常用的預處理技術，以及如何根據數據特性進行選擇。 數據挖掘是大數據分析的核心驅動力。本書將詳細介紹幾種重要的數據挖掘算法。分類（Classification）算法，如決策樹（Decision Trees）、支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）、邏輯迴歸（Logistic Regression）以及集成學習方法（如隨機森林Random Forests和梯度提升Gradient Boosting），它們如何幫助我們預測離散的類彆。聚類（Clustering）算法，如K-Means，如何將相似的數據點分組，發現隱藏的群體結構。關聯規則挖掘（Association Rule Mining），如Apriori算法，如何發現數據項之間的有趣關係，例如“購買瞭A商品的用戶也經常購買B商品”。 機器學習（Machine Learning）作為數據挖掘的強大引擎，將貫穿整個分析過程。我們將介紹監督學習（Supervised Learning）和無監督學習（Unsupervised Learning）的基本概念，並深入講解一些核心算法。迴歸（Regression）算法，如綫性迴歸、多項式迴歸，如何預測連續數值。降維（Dimensionalization）技術，如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），如何減少數據的維度，同時保留關鍵信息，這對於處理高維大數據尤為重要。 在大數據環境下，傳統的單機分析方法已無法應對。因此，分布式機器學習框架，如Spark MLlib，將成為本部分的重點。我們將講解如何利用Spark MLlib實現分布式模型訓練，包括特徵提取、模型選擇、參數調優以及模型評估等全流程。 此外，我們還將探討文本分析（Text Analytics）和圖分析（Graph Analytics）。海量的非結構化文本數據蘊含著巨大的信息價值，我們將介紹自然語言處理（NLP）的基礎技術，如分詞、詞性標注、情感分析，以及如何利用大數據技術處理大規模文本語料。對於關係型數據，圖分析技術能夠揭示節點之間的復雜聯係，我們將探討圖數據庫（如Neo4j）的基本概念，以及如何在Spark GraphX等框架下進行圖算法的應用。 第三部分：大數據賦能萬象——行業應用與趨勢展望 理論與方法是基礎，最終的價值體現在實際應用中。本部分將聚焦於大數據在各個行業的廣泛應用，並通過豐富的實際案例，展現大數據如何賦能企業、優化服務、驅動創新。 我們將首先審視大數據在商業與金融領域的應用。精準營銷如何通過用戶畫像和行為分析，實現韆人韆麵的廣告推送和個性化推薦。風險管理如何利用大數據監測欺詐行為、評估信用風險。股票交易如何通過分析海量市場數據，製定交易策略。 在醫療與健康領域，大數據分析如何助力疾病預測與診斷，例如通過分析電子病曆、基因組數據等，識彆高風險人群，輔助醫生進行早期診斷。藥物研發如何利用大數據加速新藥的發現與試驗。公共衛生如何通過疫情追蹤和趨勢分析，指導防控策略。 製造業同樣是大數據應用的沃榖。智能製造如何通過傳感器數據實時監控生産綫，優化生産流程，預測設備故障，實現預測性維護。供應鏈管理如何通過大數據分析，提高物流效率，降低庫存成本。 零售業更是大數據的受益者。用戶行為分析如何驅動商品布局、庫存管理和價格策略。個性化推薦係統如何提高用戶滿意度和轉化率。社交媒體分析如何幫助企業瞭解品牌聲譽，洞察消費者需求。 此外，我們還將探討大數據在智慧城市、交通齣行、能源管理、科學研究等領域的精彩應用。例如，通過分析城市交通流量數據，優化信號燈配時，緩解交通擁堵；通過分析用戶齣行數據，規劃公共交通綫路。 最後，本書將展望大數據技術的未來發展趨勢。我們將關注人工智能（AI）與大數據日益融閤的趨勢，機器學習模型如何變得更加強大和普及。邊緣計算（Edge Computing）的興起，如何將數據處理能力下沉到設備端，降低延遲，保護隱私。數據治理（Data Governance）和數據安全（Data Security）的重要性日益凸顯，如何在海量數據中確保閤規性和安全性。可解釋AI（Explainable AI, XAI）的需求，如何讓模型決策過程更加透明。 通過對大數據技術、方法和應用的全麵解讀，本書旨在幫助讀者構建一個紮實而前瞻的大數據知識體係，無論您是技術開發者、數據分析師、産品經理，還是希望理解數據驅動的商業決策的管理者，都能從中獲益。擁抱大數據，就是擁抱未來，掌握駕馭數據之力，您將能夠在這個瞬息萬變的數字世界中，發現無限的機遇，驅動卓越的創新。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對新興技術充滿好奇心的初學者，《大數據(3.0升級版)》這本書簡直就是我的“大數據啓濛讀物”！一開始我以為大數據就是很高深的數學模型和復雜的編程語言，看到這本書的目錄，我還有點擔心自己會看不懂。但是，當我翻開第一頁，就被作者的寫作風格吸引住瞭。他用一種非常平易近人的方式，從最基礎的概念講起，比如什麼是數據、為什麼大數據很重要，然後循序漸進地介紹瞭大數據技術的整個生態係統。書中有很多圖錶和流程圖，把那些聽起來很抽象的概念具象化瞭，比如講到分布式存儲的時候，就用瞭一個非常形象的比喻，讓我一下子就明白瞭。而且，作者還穿插瞭很多現實生活中的例子，比如推薦算法是怎麼工作的，如何通過大數據來優化城市交通，這些都讓我覺得大數據離我們的生活並不遙遠。我最喜歡的是書中關於數據分析方法的介紹，它列舉瞭很多常用的統計學工具和機器學習算法，並且解釋瞭它們的應用場景，感覺學到瞭很多實用的知識。雖然我還沒有完全掌握所有的技術細節，但這本書已經給瞭我一個非常清晰的框架，讓我知道從哪裏開始學習，以及大數據到底能做什麼。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《大數據(3.0升級版)》真的讓我眼前一亮，從封麵設計到整體的裝幀都透著一股專業和大氣。作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的老兵，我深知技術更新迭代的速度有多快，一本好的參考書就像是黑夜中的燈塔，指引著我們在知識的海洋中前行。這本書的齣現，無疑為我們提供瞭一個堅實的平颱。開篇就對大數據時代的機遇與挑戰進行瞭深刻的剖析，讓我瞬間感受到作者對這個領域的洞察力非同一般。它不僅僅是羅列技術名詞，更是從宏觀層麵探討瞭大數據如何重塑商業模式、如何驅動創新，以及對社會倫理帶來的影響。閱讀過程中，我發現作者在講解復雜概念時，總能找到非常貼切的比喻和生動的案例，將枯燥的技術語言變得易於理解，這一點對於非技術背景的讀者來說更是至關重要。書中對數據采集、存儲、處理、分析和可視化的整個生命周期的講解，條理清晰，邏輯嚴謹，仿佛帶領讀者進行瞭一次全麵的技術導覽。我尤其欣賞其中關於數據治理和數據安全部分的論述，這在當下信息爆炸的時代顯得尤為重要，也體現瞭作者的遠見卓識。總而言之，這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本關於如何理解和駕馭大數據力量的哲學指南。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在傳統行業轉型升級的企業管理者，迫切希望瞭解大數據如何賦能我的業務。在閱讀《大數據(3.0Upgradeable)》之前，我對大數據的認知僅限於“海量數據”這個模糊的概念，認為它離我的日常運營很遠。《大數據(3.0升級版)》這本書真正讓我看到瞭大數據在實際商業應用中的巨大潛力。它沒有過多地糾纏於底層技術細節，而是將重點放在瞭大數據驅動的商業決策和價值創造上。書中大量的案例分析，涵蓋瞭零售、金融、製造等多個行業，詳細闡述瞭企業如何通過收集、分析客戶行為數據來提升營銷精準度，如何利用生産數據優化供應鏈管理，以及如何通過預測性維護來降低運營成本。我尤其對書中關於“數據驅動的組織文化”的討論印象深刻，它強調瞭技術工具本身固然重要，但更關鍵的是要構建一種能夠充分發揮數據價值的思維模式和工作流程。這本書給我最大的啓發是，大數據不再僅僅是IT部門的事情，而是關乎整個企業的戰略布局。它幫助我打開瞭新的視野，讓我開始思考如何將數據思維融入到我的管理決策中，如何構建屬於自己企業的“數據能力”。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《大數據(3.0升級版)》這本書的質量真的超齣瞭我的預期。我之前也讀過一些關於大數據的書，但很多要麼過於理論化，要麼就是隻講皮毛。這本書的獨特之處在於，它在保持技術深度的同時，又能兼顧到不同讀者群體的需求。它在很多章節中都引入瞭“實戰演練”或者“場景應用”的模塊，讓你不僅知道“是什麼”，更能知道“怎麼做”。比如，在講到數據清洗和預處理的時候，它會給齣具體的代碼示例，並且解釋為什麼這樣做。在講到模型部署和監控的時候，，也提供瞭非常實用的建議。最讓我驚喜的是，書中還專門闢齣瞭一章來探討大數據生態係統的未來趨勢，包括雲計算、邊緣計算、物聯網等與大數據的結閤，讓我對未來的發展方嚮有瞭更清晰的認識。而且，這本書的行文風格非常流暢，就像和一位經驗豐富的朋友在交流一樣，一點也不覺得枯燥。它不是那種擺在你書架上積灰的書，而是你會在遇到問題時，不自覺地去翻閱，並且總能從中找到答案或者新的靈感的書。這本書絕對是我近年來讀過最實用、最有價值的技術書籍之一。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的數據科學傢，我對於大數據技術的演進有著極其敏銳的觸覺。近年來，大數據領域的技術更新速度令人咋舌，每年都有新的框架、新的算法湧現。《大數據(3.0升級版)》這本書的齣版，對我而言，無疑是一次重要的知識梳理和能力迭代。書中對於現有主流大數據處理框架（如Hadoop、Spark）的最新進展進行瞭深入的闡釋，並對新興的分布式計算技術和流處理技術進行瞭詳細的介紹，這對於我保持技術前沿性至關重要。我特彆欣賞其中對人工智能與大數據融閤的探討，書中對深度學習模型在海量數據上的應用，以及如何利用大數據訓練更強大的AI模型進行瞭深刻的剖析。此外，書中對數據可視化工具和平颱的介紹也十分詳盡，能夠幫助我更有效地將分析結果呈現給決策者，實現數據的價值最大化。我從中學習到瞭如何更高效地優化我的數據處理管道，如何更智能地選擇適閤特定業務場景的算法，以及如何更好地理解和應對大數據帶來的復雜性。這本書為我提供瞭一個寶貴的參考，讓我在不斷變化的大數據技術浪潮中，能夠更加從容地應對挑戰，驅動更具創新性的數據解決方案。

評分☆☆☆☆☆

很好。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

書本質量不錯，運送包裝也挺好的

評分☆☆☆☆☆

還沒看 不過翻瞭翻感覺很深奧..

評分☆☆☆☆☆

東西很好，送貨很快，下次還會購買

評分☆☆☆☆☆

時髦讀物，瞭解大數據。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

時髦讀物，瞭解大數據。

評分☆☆☆☆☆

不錯，已經第二次買瞭

評分☆☆☆☆☆

書本質量不錯，運送包裝也挺好的