数据革命：大数据价值实现方法、技术与案例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

范煜 著

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 数据挖掘
• 商业智能
• 数据战略
• 数据价值
• 数据应用
• 数字化转型
• 人工智能
• 机器学习

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302466932

版次：1

商品编码：12078903

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：胶版纸

产品特色

内容简介

　　在信息技术革命之后，我们将迎来数据革命。在大数据的概念、性质和价值已得到政府和社会的认可之后，大家关注的是数据如何获取，以及有了数据以后如何挖掘数据的价值。仅适合特定行业、满足特定需求的技术不足以应对一场革命，大数据不但是超出计算机软硬件处理的能力，更是超出人类的认知能力。只有实现对数据的认知，利用数据辅助决策，才是适合不同行业数据价值实现的通用手段。本书描述了数据革命的起源、实现的思路、所用的技术和要达到的目标，针对当今社会热点描述了在数据时代的应对之策。
　　本书宏观和微观、人文和技术、启迪思想和关注实用并举，既适合宏观层面的领导启迪思维，提出工作目标，又适合微观层次的执行人员找到实现的方法和路径。本书介绍的理论和技术均可在智慧城市、智能制造领域实际使用。
　　本书适合政府、企业决策者和CIO，及其他对大数据应用感兴趣的人阅读。

作者简介

　　范煜，江苏南通人，研究员级高级工程师，大数据软件专家，范思软件有限公司创始人，毕业于南京航空航天大学，喜爱阅读和旅行，对经济、管理、历史、地理等方面知识有浓厚兴趣。

目录

开编故事
第 1 章
迎接数据革命
1.1 信息技术革命 / 6
1.1.1 未完成的第三次工业革命 / 6
1.1.2 从智力替代到辅助决策、自主决策 / 7
1.1.3 三次工业革命的比较 / 8
1.1.4 数据是信息革命的主要遗产 / 10
1.2 为什么是数据革命 / 11
1.3 社会需要数据革命 / 13
1.3.1 发展需要资源配置均衡 / 13
1.3.2 数据促进社会平等 / 14
1.3.3 不均衡导致中国古代王朝更迭 / 15
1.3.4 熵增原理 / 16
1.3.5 中国国内市场的完善 / 17
1.3.6 新的就业机会 / 18
1.3.7 建立社会经济运行的反馈机制 / 19
1.3.8 权威的信息交换平台 / 20
1.3.9 分享经济模式的扩张 / 21
1.4 从海关数据看数据价值 / 23
1.5 美国的启示 / 27
1.6 数据的价值与变现 / 30
1.6.1 数据的变现 / 30
1.6.2 决策产生价值 / 31
1.6.3 数据的价值特点 / 32
1.6.4 数据服务的商业模式 / 33
1.7 信息时代遗留的问题 / 34
1.7.1 缺乏原始数据 / 34
1.7.2 难搞的需求 / 35
1.7.3 自助分析的陷阱 / 37
1.7.4 难以满足的客户 / 38
1.7.5 完全不一样的需求 / 40
1.7.6 心有余而力不足的数据挖掘 / 41
1.7.7 跳出事务处理的红海 / 43
第 2 章
认识数据革命
2.1 认识数据 / 46
2.1.1 数据分类 / 46
2.1.2 数据来源和存储 / 47
2.1.3 非结构化数据 / 49
2.1.4 数据处理的三个层次：产生、获取和分析 / 49
2.1.5 数据比图像、视频更有价值 / 50
2.1.6 数据与程序要分离 / 51
2.1.7 SQL是访问数据的通用语言 / 52
2.1.8 需要标准并开源的数据库设计 / 55
2.2 关于数据 / 56
2.2.1 数据和信息的区别 / 56
2.2.2 数据含金量 / 57
2.2.3 用于理解大数据的小数据 / 58
2.2.4 广义和狭义大数据技术 / 58
2.2.5 看懂数据的认知计算 / 60
2.2.6 数据的冷态、温态和热态 / 60
2.3 走出大数据应用误区 / 61
2.3.1 从个性化需求到普遍服务 / 61
2.3.2 走出结果导向 / 62
2.3.3 从有方向到无方向 / 64
2.3.4 自助分析工具与自助分析系统的区别 / 65
2.4 信息系统总体规划 / 67
2.4.1 基于数据的规划 / 67
2.4.2 用规划展示数据不足 / 69
2.4.3 以市长为核心的智慧城市总体规划 / 69
第3 章
推动数据革命
3.1 数据的立法 / 74
3.2 数据的公开 / 75
3.2.1 对信息公开的认识 / 75
3.2.2 政府开放数据 / 76
3.2.3 对开放数据的要求 / 77
3.2.4 政府主导的公共数据库 / 78
3.2.5 科研数据的公开 / 79
3.3 有时数据隐私只是借口 / 80
3.4 数据基础设施 / 82
3.4.1 数据作为基础设施 / 83
3.4.2 数据垄断的“滑铁卢” / 84
3.4.3 公共数据服务与中介 / 85
3.4.4 农产品交易数据的案例 / 86
3.5 建立数据图书馆 / 88
第 4 章
进行数据革命
4.1 数据用于决策支持 / 94
4.1.1 数据分析需要统计而不是检索 / 94
4.1.2 数据通过辅助决策产生价值 / 95
4.1.3 两类完全不同的程序 / 96
4.1.4 传统商业智能模式的沦落 / 97
4.1.5 像鹰一样看数据 / 99
4.1.6 数据一致性不是分析的先决条件 / 100
4.1.7 从数据比较中发现价值 / 101
4.1.8 保障决策者的决策思维流 / 102
4.1.9 建立基于可视化数据的指挥室 / 104
4.1.10 组织的决策支持流程 / 105
4.1.11 宏观和微观的融合 / 107
4.1.12 用过度设计满足任意需求 / 108
4.2 建立数据模型 / 110
4.2.1 存储数据的数据仓库 / 110
4.2.2 可以推导需求的维度模型 / 112
4.2.3 维度模型原理 / 114
4.2.4 分主题进行数据分析 / 120
4.2.5 离不开的时间维度 / 121
4.2.6 通过时间分析数据 / 122
4.2.7 空间维度直观地显示数据 / 124
4.2.8 数据的可视化钻取 / 125
4.2.9 用OLAP提升统计速度 / 127
4.2.10 数据可视化加快对数据的认知 / 129
4.2.11 用内存数据库实现实时数据分析 / 131
4.3 改变思路 / 132
4.3.1 建立基于真实数据的KPI / 132
4.3.2 为实现工业4.0建立数据基础设施 / 133
4.3.3 主动抽取数据实现数据集中 / 136
4.3.4 统计数据从报送到抽取 / 137
4.3.5 改进数据分析工作流程 / 137
4.4 适应数据分析的硬件 / 140
第5 章
实现数据革命
5.1 数据革命的作用 / 144
5.1.1 对国家治理的作用 / 144
5.1.2 对国有企业改革的作用 / 145
5.1.3 对政府“三公”经费管理的作用 / 148
5.1.4 对“一带一路”战略的作用 / 149
5.1.5 对医疗改革的作用 / 150
5.1.6 对银行信贷风控的作用 / 153
5.1.7 对降低社会成本的作用 / 156
5.1.8 对防止欺诈上市的作用 / 158
5.2 数据革命的后果 / 159
5.2.1 竞争机制的替代 / 159
5.2.2 计划经济和市场经济的融合 / 161
5.2.3 经济危机的消除 / 162
5.3 数据革命后的技术 / 163
5.3.1 以数据检索为主的搜索引擎 / 163
5.3.2 基于数据的云服务 / 164
5.3.3 可以检索数据的浏览器 / 165
第 6 章
工业数据革命
6.1 智能制造首先要解决数据问题 / 172
6.2 工业企业数据总体架构 / 175
6.3 财务数据分析 / 177
6.3.1 四个层次 / 177
6.3.2 阿特曼Z-score模型 / 178
6.3.3 财务比率 / 179
6.4 经营数据分析 / 180
6.4.1 名词解释 / 181
6.4.2 经营数据中心 / 182
6.4.3 销售数据分析 / 186
6.4.4 毛利数据分析 / 189
6.4.5 应收款数据分析 / 190
6.4.6 采购数据分析 / 192
6.4.7 应付款数据分析 / 193
6.4.8 库存数据分析 / 195
6.5 与上市公司外部数据比较 / 197
6.6 控制数据分析 / 199
6.6.1 从工业大数据中找到故障 / 199
6.6.2 从检测大数据中发现质量问题 / 201
第7 章
设计案例
7.1 政府房产数据分析 / 206
7.1.1 监控中心 / 206
7.1.2 预售数据分析 / 208
7.1.3 成交数据分析 / 209
7.2 医院管理决策支持系统 / 211
7.2.1 监控中心 / 212
7.2.2 医药收费数据分析 / 213
7.2.3 门诊数据分析 / 216
7.2.4 住院数据分析 / 220
7.2.5 手术数据分析 / 221
7.2.6 用药数据分析 / 223
7.2.7 医疗项目收入数据分析 / 224
7.2.8 大型诊断检查数据分析 / 224
7.2.9 体检数据分析 / 224
7.2.10 物资出入库数据分析 / 225
7.3 政府财政数据分析 / 227
7.3.1 监控中心 / 227
7.3.2 收入数据分析 / 228
7.3.3 支出数据分析 / 229
7.3.4 收支执行数据分析 / 230
7.3.5 预算执行用款数据分析 / 231
7.3.6 政府采购数据分析 / 231
致谢
参考文献

精彩书摘

　　《数据革命：大数据价值实现方法、技术与案例》：
　　1.1信息技术革命
　　数据成为重塑国家竞争优势的新机遇。在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新。充分利用我国的数据规模优势，实现数据规模、质量和应用水平同步提升，发掘和释放数据资源的潜在价值，有利于更好发挥数据资源的战略作用，增强网络空间数据主权保护能力，维护国家安全，有效提升国家竞争力。
　　国务院《促进大数据发展行动纲要》
　　1.1.1未完成的第三次工业革命
　　18世纪中叶以来，人类历史上先后发生了三次工业革命。目前，大家一致认为第三次工业革命已经结束，并期待第四次工业革命的到来。
　　有人把第四次工业革命，定义为以互联网产业化、工业智能化、工业一体化为代表，以人工智能、清洁能源、无人控制技术、量子信息技术、虚拟现实为主的全新技术革命。显然，一次工业革命不可能是一些新技术的杂烩，而且这些新技术还依赖数据技术的发展，比如工业智能化，在数据认知还没有完成时，智能决策和执行无从谈起。
　　从第一次工业革命的蒸汽机和第二次工业革命的电力设备来看，蒸汽机的发明、制造、安装和维护虽然是一个巨大的产业，但产生的社会影响远不如其带来的规模化生产（比如钢铁厂和纺织厂的生产以及铁路的铺设）来得深远。同样，从电力的发明来看，电力本身有发电机以及发电机的生产、制造和服务，但它的影响不如后来电力输送线的铺设和大量电器的使用以及生产中动力从蒸汽机转变为电力带来的影响大。
　　综上所述，每一次工业革命都由两个或多个部分组成：第一个部分是作为引起革命标志的技术的发展；第二个部分是由这个革命的技术导致的社会更深层次的影响。
　　同样，我们来审视一下第三次工业革命。第三次工业革命是以计算机的发明使用为基础，计算机本身已经产生了一个非常大的产业，对人类社会也产生了巨大影响，但这不是第三次工业革命的最终结果。计算机产生的大量数据以及由于我们对数据的应用而产生的变革才是第三次工业革命更大的成果。
　　数据革命也不是人们传说中的第四次工业革命，只是第三次工业革命的下半场。第三次工业革命分为两部分，上半场是信息技术革命，下半场是数据革命。原因有两个：一是这两场革命的联系如此密切，难以分开；二是数据革命实现的是信息技术革命未完成的理想。
　　1.1.2从智力替代到辅助决策、自主决策
　　蒸汽机发明的重要意义，在于人类首次从只能依靠人力或者畜力作为动力，变为可以以机器作为动力，从而对人类的生产经营活动产生了巨大的影响。原来只能小规模生产的产品因为机器的发明能够进行大规模的生产，火车头或者轮船可以通过蒸汽机来驱动把人或货物运送到很远的地方。
　　计算机的发明，同样拥有一个相似的重要意义，人类首次以机器来代替人类的智力活动。蒸汽机以机器代替人类的体力活动，计算机以机器代替人类的脑力劳动。
　　但是，仔细分析从计算机发明以来人们所取得的成就，不难发现，计算机的发展还没有完全达到预期的目标。
　　机器代替人类智力的活动有三个阶段。
　　第一个阶段是智力替代，即原来是人可以实现的智力活动，用计算机来替代。比如，原来必须用心算或者笔算进行的计算，用计算机可以自动进行；原来必须依靠个别智力超群、经验丰富的人才能完成的工作，可由计算机来完成。第三次工业革命基本上完美地实现了这个阶段的目标。
　　……

数字化浪潮下的商业进化：重塑组织、驱动增长的战略指南 本书聚焦于在信息爆炸时代，企业如何从海量数据中提炼出具有商业价值的洞察，并以此为基础构建面向未来的、具备高度适应性和增长潜力的组织架构与运营模式。这不是一本单纯的技术手册，而是一部面向决策者、管理者和技术创新者的战略蓝图。 --- 第一部分：认知重塑与战略对焦 在当前的商业环境中，数据已不再是附属的IT资源，而是与资本、人才并驾齐驱的核心生产要素。然而，许多企业仍停留在“收集数据”的初级阶段，未能实现“数据驱动决策”的质变。 第一章：超越“大数据”的范式转移 本章首先剖析了当前企业面临的认知陷阱：将数据视为成本中心而非利润引擎。我们深入探讨了从描述性分析（发生了什么）到预测性分析（将要发生什么）再到规范性分析（我们应该做什么）的思维跃迁。重点阐述了“数据素养”在企业各个层级的普及性，以及建立自上而下、贯穿全公司的“数据文化”的必要性。 关键议题： 数据价值链的重构；从“信息孤岛”到“统一数据视图”的障碍与突破口；如何量化数据资产的真实回报率（RODA）。 第二章：数据战略与业务目标的深度融合 缺乏清晰的业务目标指引，任何数据项目都可能沦为昂贵的“技术秀”。本章强调了数据战略必须是业务战略的延伸和加速器。我们提供了一套系统化的方法论，用于识别驱动关键绩效指标（KPIs）的核心数据领域，并据此设计数据采集、治理和应用路线图。 案例剖析： 一家传统制造业如何通过物联网（IoT）数据流优化供应链韧性，实现成本降低15%的战略目标。 第三章：组织敏捷性与跨职能协作的构建 数据驱动的决策需要更快的反应速度和更扁平化的沟通机制。本章探讨了如何重组传统的职能部门，建立“产品化”的数据团队，确保数据科学家、业务分析师和领域专家能够无缝协作。讨论了“数据治理委员会”的有效运作模式，平衡数据安全、隐私保护与创新应用之间的张力。 实践指南： 制定跨部门数据共享协议的框架；激励机制设计，奖励数据驱动的创新行为。 --- 第二部分：基础架构的现代化与数据资产的盘点 高效利用数据的前提是拥有一个可靠、灵活且可扩展的基础设施。本部分关注构建现代数据平台，并确保数据的“黄金标准”。 第四章：现代数据架构的选择与演进路径 传统的仓库模式已无法应对流式数据和非结构化数据的爆炸性增长。本章详细对比了数据湖（Data Lake）、数据仓库（Data Warehouse）以及新兴的“数据中台”和“数据网格”（Data Mesh）架构的优劣。重点分析了如何根据企业规模和数据复杂性，选择最合适的混合云或多云部署策略。 技术洞察： 实时数据流处理技术（如Kafka的应用）在客户体验优化中的作用；云原生数据库的成本效益分析。 第五章：数据治理：质量、合规与信任的基石 数据质量低下是阻碍大部分数字化转型失败的首要原因。本章深入讲解了主动式数据治理的框架，包括元数据管理、数据血缘追踪和数据质量监控自动化。此外，在全球化背景下，如何应对GDPR、CCPA等数据隐私法规，将合规性内嵌到数据生命周期的设计中，而非事后补救。 操作手册： 建立“数据质量仪表板”的关键指标；自动化数据清洗与标准化流程的实现步骤。 第六章：释放非结构化数据的潜力 文本、图像、视频和语音构成了企业数据的绝大部分。本章探讨了如何利用先进的自然语言处理（NLP）和计算机视觉技术，将这些沉睡的数据转化为可操作的情报。着重于将非结构化数据嵌入到核心业务流程中（如自动识别合同条款、分析客户反馈摘要）。 应用场景： 利用情感分析技术实时监控品牌声誉；利用知识图谱构建复杂的内部知识库。 --- 第三部分：价值实现：从洞察到自动化的落地实践 战略的价值体现在最终的商业成果上。本部分关注如何将数据能力转化为切实的业务增长点和效率提升。 第七章：驱动精准营销与客户生命周期管理 本章聚焦于如何运用高级分析技术，实现对客户行为的超精细化预测和个性化交互。讨论了从客户获取（CAC优化）、交叉销售/向上销售推荐引擎的构建，到客户流失预警模型的优化。强调了“归因模型”的科学性在评估营销活动ROI中的核心地位。 实战案例： 利用强化学习模型优化A/B测试策略，实现转化率的持续迭代提升。 第八章：运营优化与供应链的智能化 数据在提升内部效率方面的应用同样巨大。本章涵盖了利用预测性维护（PdM）技术降低设备停机时间、通过需求预测优化库存水平，以及利用流程挖掘（Process Mining）技术识别和消除运营瓶颈。重点在于构建一个反馈闭环系统，使运营决策能够即时吸收最新的性能数据。 效率指标： 衡量预测模型对运营效率提升的贡献度；集成传感器数据与ERP系统的最佳实践。 第九章：风险管理与欺诈检测的进化 金融服务、保险和电子商务领域对实时风险识别的需求日益迫切。本章详细介绍了如何利用图计算和异常检测算法构建高灵敏度的反欺诈系统。讨论了如何平衡误报率与漏报率，确保安全策略既严格又不会过度干扰正常业务流程。 前沿技术： 联邦学习在保护敏感数据同时共享风险情报中的潜力。 --- 第四章：未来展望与持续创新 第十章：数据驱动的持续创新生态系统 成功的企业深知数据能力的维护是一个持续投入的过程。本章探讨了如何建立一个可持续的“实验与学习”的文化。如何有效管理数据科学项目的技术债务；如何将成熟的分析模型转化为低维护成本的自动化服务；以及如何将新兴技术（如可解释性AI，XAI）引入业务决策流程，确保透明度和可信赖性。 结语： 数据革命并非终点，而是企业与环境不断适应、共同进化的起点。本书旨在为您的组织提供穿越迷雾、实现可持续商业进化的导航图。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是参加了一场关于数据价值实现的“大师课”。作者以一种非常宏观且结构化的方式，将大数据价值实现的复杂过程梳理得井井有条。从数据采集的策略，到数据分析的模型选择，再到价值转化的应用场景，每一个环节都讲解得非常透彻。我尤其欣赏书中对于“数据文化”的讨论，认识到技术只是基础，而真正驱动大数据价值实现的是组织内部对数据的重视和信任。那些详实的案例分析，让我看到了大数据在不同行业中扮演的关键角色，无论是提升运营效率，还是创造新的商业模式，亦或是优化客户体验，都展现了其强大的赋能作用。书中对于数据治理和数据伦理的探讨，也让我意识到了在追求数据价值的同时，必须兼顾合规性和社会责任。整体而言，这本书为我提供了一个系统性的认知框架，让我能够更全面、更深入地理解大数据价值实现的内在逻辑，也让我对接下来的学习和实践有了更清晰的思路和方向，这是一种非常宝贵的收获。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读这本书之前，我对大数据价值的实现总有一种“只可意会，不可言传”的感觉。但这本书，却将这种模糊的感觉具象化了。作者不仅详细介绍了各种实现价值的方法论，更重要的是，他通过大量的实际案例，让我们看到了这些方法论是如何在真实世界中发挥作用的。从数据的收集、清洗、整合，到建模、分析、可视化，再到最终的洞察和行动，每一个环节都被拆解得非常清晰。我特别喜欢书中关于“数据科学家”这个角色的阐述，他们不仅仅是技术专家，更是商业问题的解决者，需要具备跨领域的知识和沟通能力。这让我对未来的职业发展方向有了更深的思考。书中涉及的技术栈也非常全面，从基础的数据库技术，到高级的AI算法，都进行了简要而深入的介绍，为我提供了一个学习和探索的路径。我尤其欣赏作者对于“数据故事”的强调，如何将复杂的数据分析结果用简洁易懂的方式呈现给决策者，这才是真正将数据价值转化为行动的关键。这本书就像一本“工具箱”，里面装满了实现大数据价值的各种工具和方法，让我对接下来的学习和工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据革命》简直是大数据领域的“武林秘籍”，但它又不是那种晦涩难懂的内功心法，而是将复杂的原理拆解得淋漓尽致，并且用通俗易懂的语言和大量的实例来佐证。我尤其欣赏作者在技术和商业应用之间的平衡把握。很多大数据书籍往往过于侧重技术细节，让非技术背景的读者望而却步，但这本书却能让读者在理解技术原理的同时，也能深刻体会到这些技术如何服务于商业目标。书中的方法论部分，就像一个精心设计的路线图，清晰地指引着读者如何一步步地从数据中提取价值。我特别喜欢作者关于“价值驱动”的理念，强调在大数据项目启动之初就应该明确目标，而不是为了大数据而大数据。这与我过去的一些经验不谋而合，很多项目之所以失败，正是因为缺乏清晰的价值导向。而书中提供的案例，更是让我眼前一亮。无论是金融领域的风险控制，还是零售业的精准营销，亦或是医疗行业的疾病预测，都展现了大数据在解决实际问题上的强大能力。这些案例不仅让我对大数据产生了更深的敬畏，也激发了我探索更多应用场景的兴趣。这本书的价值，不仅仅在于提供了知识，更在于它改变了我看待数据和商业的视角。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己仿佛经历了一场关于数据价值的“头脑风暴”。它以一种非常宏观的视角，系统地阐述了从数据采集到价值实现的整个链条。书中对于不同类型大数据（结构化、半结构化、非结构化）的处理方法，以及各种先进的数据分析技术（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）的介绍，都让我受益匪浅。而且，作者并没有停留在理论层面，而是花了大量篇幅来探讨如何将这些技术落地，如何构建有效的数据平台，如何组建专业的数据团队，以及如何将数据分析结果转化为可执行的商业决策。这对于那些正在努力推动数据驱动转型的企业来说，无疑是一份宝贵的指南。我尤其印象深刻的是书中关于数据治理和数据安全的部分，这往往是大数据项目中最容易被忽视却又至关重要的一环。作者对此进行了深入的剖析，并提供了切实可行的建议。那些详实的案例分析，更是为我打开了新的视野，让我看到了大数据在各个行业的无限可能性。这本书不仅仅是一本技术指南，更是一本关于如何构建数据驱动型组织的战略书籍，让我对接下来的学习和实践有了更清晰的规划。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何从海量数据中挖掘价值充满好奇，尤其是在当今这个信息爆炸的时代，如何让那些看似杂乱无章的数据变得有意义，这不仅是一个技术问题，更是一个商业策略问题。这本书的出现，就像一盏明灯，照亮了我前行的道路。它不仅仅罗列了各种大数据技术，更深入地探讨了如何将这些技术转化为实实在在的商业价值。从前，我常常感到茫然，不知道从何处着手，如何系统性地规划大数据项目的落地。但通过阅读这本书，我开始理解了价值实现的整个流程，从数据采集、清洗、分析，到最终的决策支持和业务创新，每一个环节都得到了清晰的阐述。书中列举的案例更是生动形象，让我看到了大数据在不同行业中的实际应用，比如如何通过分析用户行为来优化产品推荐，如何利用物联网数据来提升生产效率，以及如何通过社交媒体数据来洞察市场趋势。这些案例不仅让我开阔了眼界，更给了我很多启发，让我开始思考如何在自己的工作领域中应用这些方法。总而言之，这本书提供了一个完整的框架，帮助我理解并实践大数据价值的实现，让我不再只是停留在技术的层面，而是真正看到了大数据背后蕴含的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

好书推荐

评分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

好书推荐

评分☆☆☆☆☆

非常好，推荐！

评分☆☆☆☆☆

非常好，推荐！

评分☆☆☆☆☆

好书推荐

评分☆☆☆☆☆

非常好，推荐！

评分☆☆☆☆☆

非常好，推荐！