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汤羽，林迪，范爱华，吴薇薇 著

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 云计算
• Hadoop
• Spark
• Python
• 统计学
• 数据可视化

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302485865

版次：1

商品编码：12315767

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：485

字数：759000

正文语种：中文

内容简介

　　1）对大数据计算的标准、模型、计算架构、开发技术体系做了一个较完整的论述和总结，适宜于作为计算机和软件工程专业高年级课程或研究生课程的教材；2）本书也对大数据计算架构和开发平台及技术进行了论述，给出了相关领域的工程案例，也可作为IT技术人士的专业参考书。

目录

第1章绪论
1.1数据与数据科学
1.2大数据概念
1.3大数据技术特征
参考文献
习题
第2章大数据计算体系
2.1大数据计算架构
2.2数据存储系统
2.2.1数据清洗与建模
2.2.2分布式文件系统
2.2.3NoSQL数据库
2.2.4统一数据访问接口
2.3数据处理平台
2.3.1数据分析算法
2.3.2计算处理模型
2.3.3计算平台与引擎
2.4数据应用系统
2.4.1大数据应用领域
2.4.2大数据解决方案
参考文献
习题
第3章大数据标准与模式
3.1大数据标准体系
3.2大数据计算模式
参考文献
习题
第4章数据采集方法
4.1系统日志采集
4.1.1日志采集的目的
4.1.2日志采集过程
4.2网络数据采集
4.2.1网络爬虫工作原理
4.2.2网页搜索策略
4.2.3网页分析算法
4.2.4网络爬虫框架
4.3数据采集接口
参考文献
习题
第5章数据清洗与规约方法
5.1数据预处理研究现状
5.1.1数据清洗的研究现状
5.1.2数据规约的研究现状
5.2数据质量问题分类
5.2.1单数据源的问题
5.2.2多数据源的问题
5.3数据清洗技术
5.3.1重复记录清洗
5.3.2消除噪声数据
5.3.3缺失值清洗
5.4数据归约
5.4.1维归约
5.4.2属性选择
5.4.3离散化方法
5.5数据清洗工具
参考文献
习题
第6章数据分析算法
6.1C4.5算法
6.1.1算法描述
6.1.2属性选择度量
6.1.3其他特征
6.2k�簿�值算法
6.3支持向量机
6.4Apriori算法
6.5EM算法
6.5.1案例：估计k个高斯分布的均值
6.5.2EM算法步骤
6.6PageRank算法
6.6.1PageRank的核心思想
6.6.2PageRank的计算过程
6.7AdaBoost算法
6.7.1Boosting算法的发展历史
6.7.2AdaBoost算法及其分析
6.8k�擦诮�算法
6.9朴素贝叶斯
6.9.1朴素贝叶斯分类器
6.9.2贝叶斯网络
6.10分类回归树算法
6.10.1建立回归树
6.10.2剪枝过程
参考文献
习题
第7章文本读写技术
7.1读取文本文件
7.1.1读取txt文件
7.1.2读取csv文件
7.2写入文本文件
7.3处理二进制数据
7.4数据库的使用
7.4.1数据库的连接
7.4.2执行SQL语句
7.4.3选择和打印
7.4.4动态插入
7.4.5update操作
参考文献
习题
第8章数据处理技术
8.1合并数据集
8.1.1索引上的合并
8.1.2轴向连接
8.1.3合并重叠数据
8.2数据转换
8.2.1移除重复数据
8.2.2利用函数进行数据转换
8.2.3替换值
8.2.4重命名轴索引
8.2.5离散化数据
8.2.6检测异常值
8.2.7排列和随机采样
8.2.8哑变量
8.3字符串操作
8.3.1内置字符串方法
8.3.2正则表达式
8.3.3Pandas中矢量化的字符串函数
参考文献
习题
第9章数据分析技术
9.1NumPy工具包
9.1.1创建数组
9.1.2打印数组
9.1.3基本运算
9.1.4索引、切片和迭代
9.1.5形状操作
9.1.6复制和视图
9.1.7NumPy实用技巧
9.2Pandas工具包
9.2.1Series
9.2.2DataFrame
9.3Scikit�睱earn工具包
9.3.1逻辑回归
9.3.2朴素贝叶斯
9.3.3k�沧罱�邻
9.3.4决策树
9.3.5支持向量机
9.3.6优化算法参数
参考文献
习题
第10章数据可视化技术
10.1Matplotlib绘图
10.1.1MatplotlibAPI入门
10.1.2Figure和Subplot的画图方法
10.1.3调整Subplot周围的间距
10.1.4颜色、标记和线型的设置
10.1.5刻度、标签和图例
10.2Mayavi2绘图
10.2.1使用mlab快速绘图
10.2.2Mayavi嵌入到界面中
10.3其他图形化工具
参考文献
习题
第11章Hadoop生态系统
11.1Hadoop系统架构
11.2HDFS分布式文件系统
11.2.1HDFS体系结构
11.2.2HDFS存储结构
11.2.3数据容错与恢复
11.2.4Hadoop/HDFS安装
11.3分布式存储架构
11.3.1HBase系统架构
11.3.2数据模型与存储模式
11.3.3HBase数据读写
11.3.4数据仓库工具Hive
11.3.5HBase安装与配置
11.4HBase索引与检索
11.4.1二次索引表机制
11.4.2二次索引技术方案
11.5资源管理与作业调度
11.5.1分布式协同管理组件ZooKeeper
11.5.2作业调度与工作流引擎Oozie
11.5.3集群资源管理框架YARN
参考文献
习题
第12章MapReduce计算模型
12.1分布式并行计算系统
12.2MapReduce计算架构
12.3键值对与输入格式
12.4映射与化简
12.5应用编程接口
参考文献
习题
第13章图并行计算框架
13.1图基本概念
13.2BSP模型
13.3Pregel图计算引擎
13.4Hama开源框架
13.5应用编程接口
参考文献
习题
第14章交互式计算模式
14.1数据模型
14.2存储结构
14.3并行查询
14.4开源实现
参考文献
习题
第15章流计算系统
15.1流计算模型
15.2Storm计算架构
15.3工作机制实现
15.4Storm编程接口
参考文献
习题

精彩书摘

　　第3章大数据标准与模式
　　3.1大数据标准体系
　　近年来随着大数据计算的兴起，国际标准化组织ISO/IEC、国际电信联盟ITU、美国国家技术标准研究院NIST和我国工信部、全国信息技术标准化技术委员会均开展了大数据计算标准的研究。ISO/IECJCT1S32(ISO/IEC联合技术委员会第32“数据管理与交换”分委员会)［1］是一个致力于研制信息系统环境及之间的数据管理和交换标准、为跨行业领域协调数据管理提供技术性支持的国际组织。其主要工作内容包括：协调现有和新生数据标准化领域的参考模型和框架；负责数据域、数据类型和数据结构及相关的语义；负责用于持久存储、并发访问、并发更新和数据交换的语言、服务和协议等标准；负责用于构造、组织和注册元数据及共享和互操作相关的其他信息资源(电子商务等)的方法、语言服务和协议的制定。SC32目前下设4个工作组和几个研究组，其主要工作范围如下。
　　1.WG1(WorkGroup1)：电子业务
　　工作范围为研制各组织使用的信息系统间全球互操作所需的开放电子数据交换方面的通用IT标准，包括商务和信息技术两方面的互操作标准。
　　2.WG2(WorkGroup2)：元数据
　　工作范围为研制、开发和维护有利于规范和管理元数据、元模型和本体的标准，此类标准有助于理解和共享数据、信息过程、互操作性、电子商务以及基于模型和基于服务的开发，包括：建议用于规定和管理元数据、元模型和本体的框架；规定和管理元数据、元模型和本体；规定和管理过程、服务和行数据；开发管理元数据、元模型和本体的机制，包括注册和存储；开发交换元数据、元模型和本体的机制，包括基于互联网、局域网等的语义等。
　　3.WG3(WorkGroup3)：数据库语言
　　工作范围为动态规定、维护和描述多用户环境中的数据库结构和组件制定和维护语言标准；通过规定事务的提交、恢复和安全机制提供额外的对数据库管理系统完整性的支持；为存储、访问和处理多并发用户数据库制定和维护语言标准；为其他标准编程语言提供开发接口；为描述数据类型和行为的其他标准提供访问接口或为应用开发提供数据库组件。
　　4.WG4(WorkGroup4)：SQL多媒体和应用包
　　工作范围为规定各种应用领域使用的抽象数据类型的定义。抽象数据类型定义是使用数据库语言SQL标准中提供的用户定义类型机制来规定的，包括全文、空间、静态图像、静态图形、动画、视频、音频、地震和音乐等数据包。为应用API需求进行数据管理，其他数据包使用SQL机制的定义，而不是用户自定义类型。
　　2012年，SC32在柏林全会上决定成立下一代分析和大数据研究组(SGNextGenerationAnalyticsandBigData)，该研究组主要的研究内容为下一代数据分析、社会分析和底层技术领域中潜在的标准化需求。SC32其他的研究组还包括云计算元数据研究组(SGMetadataforCloudComputing)和基于事实基础的建模元模型研究组(SGMetamodelforFactBasedModelling)。
　　2013年11月，ISO/IECJTC1新成立了负责大数据国际标准化的研究小组ISO/IECJTC1SG2，由美国国家标准与技术研究院(NIST)专家WoChang担任召集人［2］。2014年，ISO/IECJTC1SG2的工作重点包括：调研ISO/IECJTC1在大数据领域的关键技术、参考模型以及用例等标准基础；确定大数据领域应用需要的术语与定义；评估分析当前大数据标准的具体需求，提出ISO/IECJTC1大数据标准优先顺序；向2014年ISO/IECJTC1全会提交大数据建议的技术报告和其他研究成果。2014年，根据ISO/IECJCT1SG2的建议新成立了负责大数据国际标准化的大数据工作组(IS0/IECJTC1WG9)。
　　ITU在2013年11月发布了题目为“大数据：今天巨大，明天平常”的技术观察报告［11］，这个技术观察报告分析了大数据相关的应用实例，指出大数据的基本特征、促进大数据发展的技术，在报告的最后部分分析了大数据面临的挑战和ITU�睺可能开展的标准化工作。在这份报告中，特别提及了NIST和JTC1/SC32正在开展的工作。从ITU�睺的角度来看，大数据发展面临的最大挑战包括数据保护、隐私和网络安全、法律和法规的完善。根据ITU�睺现有的工作基础，开展的标准化工作包括：高吞吐量、低延迟、安全、灵活和规模化的网络基础设施；汇聚数据机和匿名；网络数据分析；垂直行业平台的互操作；多媒体分析；开放数据标准。
　　目前，ITU�睺的大数据标准化工作主要是在SG13(第13研究组)开展［2］，具体包括该研究组下设的Q2课题组、Q17课题组，以及Q18课题组，由Q17牵头开展ITU�睺大数据标准化路标的制定工作并负责向TSAG(电信标准化咨询委员会)汇报。其中，Q2涉及的研究课题为“针对大数据的物联网具体需求和能力要求”，其主要内容为针对大数据在物联网数据传输、数据处理、数据存储、访问控制、数据査询和数据验证等方面的具体要求和能力要求，目前处于标准研制阶段。
　　……

前言/序言

　　前言
　　大数据（BigData）已被视为硬件、软件、网络之外的第四种计算资源，随着各类大数据应用的兴起，大数据的采集、存储、建模及计算处理已成为分布式计算领域的热门研究课题，也引起产业界极大的兴趣和关注。大数据的计算处理不仅涉及各类数据分析挖掘算法，其计算系统的性能更多依赖于计算模型与计算架构。目前，比较一致的看法是大数据计算系统大致可分为三个层次：数据存储层、数据处理层和数据应用层。数据存储层提供海量数据存储架构与数据访问界面；数据处理层提供对数据分析算法和计算模型的支持；数据应用层则包含各种基于大数据计算分析的应用软件系统。这三个层面都涉及不同的数据模型、计算架构及开发技术标准，目前主流的有两个主线：以Google为代表的商业产品和以Hadoop为代表的开源技术。在学习和研究大数据计算技术时，需要对上述计算架构、技术和标准有一个总体的了解，这样才能做到不限于一点而把握全局。
　　针对国家“互联网+”的战略发展需求，近期国内不少高校新开设了数据科学与大数据计算技术专业，大数据分析与计算成为其主干专业课程，其他如计算机科学与技术、互联网应用系统、物联网工程等专业都需要开设大数据计算课程，因此迫切需要一本对大数据处理与计算有一个较全面的论述、适合高年级本科生或研究生学习的教材，正是基于这种需求，本书作者编著了此书，希望对大数据计算系统的各类分析算法、计算模型、计算架构与开发技术做出一个综合性的介绍与阐述，为大家进一步学习大数据技术及应用开发打下基础。
　　全书共计20章，第1~3章介绍大数据计算的概念、计算体系总体架构、技术标准等，让读者建立大数据计算的基本概念；第4~6章介绍数据采集方法、数据建模及各类分析算法；第7~10章介绍文本数据读取、数据处理与分析、数据可视化技术；第11章和第12章详细介绍Hadoop计算平台，包括HDFS分布式文件系统与MapReduce计算模型；第13~16章具体介绍各类大数据计算模型与架构，包括图并行计算、交互式计算、流计算、内存计算等，其中重点阐述了Pregel、Hama、Storm、Spark等计算架构；第17~20章则介绍了大数据计算技术在医疗保险系统、互联网电子商务、金融信贷系统等领域的应用。本书包含内容较多、篇幅较长，教师在讲授时可根据自己的需要对章节进行选取裁剪。
　　汤羽教授负责本书的总体结构及第1~3章、第11章和第12章的撰写，林迪副教授负责第4~10章，范爱华副教授负责第13~16章，吴薇薇硕士负责第17~20章。本书部分图片取自互联网，部分文字也参考了网页内容，作者尽可能将引用链接在参考文献罗列中给出，少部分无法给出引用的，作者在此一并致谢。
　　大数据计算是一个新兴技术领域且仍在高速发展中，新的概念、方法和技术不断涌现。作者因学识有限，本书必然会存在不足，希望得到学界同仁的批评指正，以利我们改进完善。“业精于勤荒于嬉、行成于思毁于随”，作者愿与科学界同行一起努力在这个领域耕耘。
　　汤羽2017年7月于蓉城

《海阔天空：诗意人生与哲思絮语》 序言： 在这纷繁复杂的世界里，我们每个人都如同一叶孤舟，在时间的洪流中漂泊。生命是一场宏大的叙事，其中交织着喜悦与悲伤，希望与失落，平凡与伟大。本书并非一本技术手册，也不是严谨的学术论著，它更像是一次心灵的漫步，一次与自我的对话，一次对生命本真的探寻。在这里，我将卸下现实的重担，暂且搁置那些纷繁的数据与冰冷的逻辑，让我们一起沉浸在文字的河流中，感受那些触动灵魂的瞬间，品味那些耐人寻味的哲思。 第一章：光影斑驳的童年记忆 童年，是人生最初的画布，上面涂抹着最纯粹的色彩。还记得吗？那个在夏日午后，躺在院子里，数着天上飘过的云朵，想象它们变成各种动物的模样？那个在雨天，趴在窗边，听着雨滴敲打玻璃，心中涌起莫名的忧愁与向往？这些琐碎的记忆，如同散落的珍珠，串联起我们最初的自我。 我想起老家门前那棵老槐树，它见证了我无数个日夜的玩耍嬉戏。春天，嫩绿的新芽在枝头探出，像羞涩的少女；夏天，浓密的绿叶撑起一片荫凉，是最好的避暑胜地；秋天，金黄的叶子随风飘落，在地上铺就一张厚厚的金色地毯；冬天，光秃秃的枝丫伸向天空，仿佛在诉说着生命的坚韧。树下的秋千，摇曳着童年的欢声笑语，也承载着小小的秘密与梦想。 我还记得，母亲手中织毛衣的温暖，父亲讲睡前故事时的低沉嗓音。那些简单的日常，在时光的过滤下，变得如此珍贵。童年是无忧无虑的，但也蕴含着最深刻的成长。那些跌倒时的疼痛，那些被误解时的委屈，都成为了日后塑造我们性格的养分。 第二章：青春的迷惘与觉醒 青春，是人生最躁动的季节，充满了无限的可能，也伴随着挥之不去的迷惘。我们开始思考“我是谁”，开始质疑周围的一切，开始渴望理解这个世界的运行规律。 那段日子，仿佛身处一片迷雾之中。课本上的知识，现实中的规则，都像是难以解读的密码。我们渴望找到方向，却常常迷失在众多的选择里。那些深夜里，独自一人坐在窗前，望着浩瀚的星空，思考着人生的意义，这样的时刻，或许是青春特有的仪式。 我曾为了一本诗集而彻夜难眠，为了一句歌词而潸然泪下。青春的我们，情感是如此炽烈而直接。我们会因为一个小小的成功而欣喜若狂，也会因为一次微小的挫折而痛苦不堪。这种极端的感受，让我们更深刻地体会生命的张力。 同时，我们也在不断地尝试与犯错中成长。那些年少时的冲动，那些青涩的爱恋，那些莽撞的决定，虽然有时会带来疼痛，但正是这些经历，让我们逐渐认识自己，也认识这个世界。青春期的觉醒，不是瞬间的点亮，而是在黑暗中摸索，一点点地寻找光明。 第三章：在生活的大浪中搏击 步入社会，我们如同被推入了汹涌的大海。生活的浪潮一波接一波地拍打着我们，有时的平静如水，有时却惊涛骇浪。我们学会了如何调整自己的航向，如何在风浪中站稳脚跟。 工作的压力，人际关系的复杂，家庭的责任，这些都构成了生活的现实。我们不再是那个只关心自己情绪的少年，我们需要为他人负责，为未来打算。那些加班的夜晚，那些疲惫的身躯，那些需要独自承担的重担，都是成长的勋章。 然而，即便是在最艰难的时刻，我们也会发现生命中不曾缺席的美好。一句朋友的鼓励，一次家人的支持，一个陌生人的微笑，都能给予我们继续前行的力量。我们学会了在平凡的生活中发现不凡，在琐碎的日常中寻找诗意。 我曾以为，生活就是一场永无止境的奋斗，直到我开始放慢脚步，才发现风景同样重要。一次说走就走的旅行，一次与老友的畅谈，一次静谧的阅读，都能让疲惫的心灵得到慰藉。我们开始明白，生活的意义，不在于到达某个终点，而在于沿途的风景，和沿途遇到的风景。 第四章：智慧的沉淀与哲思的闪光 随着阅历的增长，我们开始沉淀，开始反思。那些曾经困扰我们的问题，或许有了新的答案，或许我们学会了与它们共存。智慧，并非与生俱来，而是通过不断的学习、体验与思考，一点点积累而成。 我喜欢在安静的午后，泡一杯清茶，捧一本书，与古今中外的智者对话。从他们的思想中，我看到了人性的光辉，也看到了人性的局限。我开始理解，很多事情，并没有绝对的对错，只有不同的视角和立场。 “人之所以痛苦，在于追求错误的东西。”这句话，让我开始审视自己的欲望。我们是否被物质所奴役？我们是否被社会潮流所裹挟？真正的幸福，是否在于内心的宁静与满足？ “知其不可而为之”，这是何等的勇气与坚持。在面对看似无法逾越的困难时，我们是否能够保持内心的火焰，不放弃对理想的追求？这是一种境界，也是一种力量。 我也开始思考死亡。它是生命的终点，还是另一个开始？理解死亡，并非是为了恐惧，而是为了更珍惜当下，更明白生命的价值。如同花朵的盛开与凋零，都是生命循环的一部分。 第五章：对世界的温柔凝视 当我们学会了爱自己，也更容易去爱这个世界。世界的复杂性，让我们既感到渺小，也感到敬畏。我们看到自然界的鬼斧神工，也看到人类文明的辉煌与沧桑。 我想起在山顶看日出时的震撼，云海翻腾，金光万丈，那一刻，我感受到了宇宙的宏大与生命的渺小，也感受到一种难以言喻的连接感。 我也看到，这个世界并不总是美好。战争、贫困、不公，这些都提醒着我们，人类的进步并非坦途。然而，即便如此，我们依然能够看到人性的闪光点，看到那些为了美好而努力奋斗的人们。 学会用一颗温柔的心去凝视世界，意味着不带偏见地去理解，不轻易地去评判。每个生命都有其存在的价值，每个故事都有其发生的理由。 结语： 《海阔天空：诗意人生与哲思絮语》是一场心灵的旅程，没有固定的路线，只有内心的指引。在这里，我分享的不是知识的海洋，而是情感的河流，思想的星辰。愿这本书，能够成为您在忙碌生活中，片刻的停歇，一次心灵的慰藉，一次与自我的深度对话。 生命是一首诗，需要用心去品读；生命是一场梦，需要勇敢去追逐。愿我们都能在属于自己的“海阔天空”里，活出最真实、最精彩的模样。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉设计也值得称赞。在信息爆炸的时代，一本厚重的技术书籍如果内容再晦涩难懂，阅读体验就会大打折扣。这本书在这方面做得非常出色，它采用了清晰的模块化结构，每一章的逻辑过渡都非常自然流畅，仿佛在阅读一篇精心编排的报告。图表的运用是这本书的一大亮点，作者没有简单地堆砌流程图，而是用高度概括的示意图来阐释复杂的概念，这些图表本身就是一种高级的知识载体。比如，它用一张图清晰地展示了数据治理的完整生命周期，让我一下子就把握住了全局。此外，作者在行文风格上保持了一种近乎哲学的思辨性，它不仅仅告诉你“怎么做”，更会引导你思考“为什么这么做”，这种对底层逻辑的探究，极大地提升了读者的思考层次。我发现自己不再满足于简单地套用工具，而是开始思考工具背后的数据哲学。这种由表及里的学习路径，让我对数据分析这项工作有了更深层次的敬畏和理解。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书的时候，心里是有些忐忑的，因为市面上关于数据处理的书籍汗牛充栋，真正能让人读进去、并且能带来实质性提升的凤毛麟角。然而，这本书的质量超出了我的预期。它最大的亮点在于其对“计算”这一环节的深入剖析。很多书籍侧重于算法的理论推导，看得人云里雾里，但这本书却把重点放在了如何高效地执行计算上，这一点对于追求效率的工程师来说简直是福音。它详细介绍了并行计算和分布式计算的原理和实现，并配有大量代码示例，让我能立刻上手实践。我特别喜欢它对不同计算框架的优缺点对比，那种客观公正的分析，避免了过度推崇某一种技术的偏颇，让我可以根据具体场景做出最优的技术选型。阅读过程中，我感觉作者是一位严谨的架构师，他不仅关注“能跑起来”，更关注“跑得好、跑得快”。书中对于内存管理和I/O优化的讲解，更是体现了作者深厚的工程功底，让我对如何优化现有的数据处理流程有了全新的认识。这本书绝不是一本浮于表面的科普读物，而是真正能帮助读者提升技术硬实力的宝典。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来形容这本书的阅读体验，那我会选择“迭代”。它不是那种读完一遍就束之高阁的书籍，而是像一个工具箱，你随着实践的深入，会不断地回头翻阅，每次都有新的收获。我第一次读的时候，主要关注了基础概念的建立；第二次，我开始重点研究高级算法的应用和调优；而现在，我更倾向于翻阅其中关于数据安全和隐私保护的章节，因为随着项目规模的扩大，这些问题变得日益突出。作者对数据生命周期中各个阶段的风险点都有前瞻性的分析和应对建议，这体现了作者对行业未来发展趋势的深刻洞察力。这本书的深度和广度兼顾得非常好，它既能满足新手建立稳固基础的需求，又能为资深从业者提供深化理解和解决疑难杂症的思路。它不是一本一次性的快消品，而是一本可以伴随我职业生涯成长的常青树，每一页都充满了值得深思的价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在传统行业摸爬滚打了多年的项目经理，对技术细节的掌握不如一线工程师那么深入，但我对如何利用数据驱动业务决策有着强烈的需求。这本书恰好填补了我在这个领域的知识空白。它并没有要求我成为一个精通Python或R的程序员，而是侧重于如何构建一个以数据为核心的决策体系。书中关于数据可视化和报告解读的部分，简直是为我们管理者量身打造的。它清晰地阐述了如何从海量数据中提炼出对业务有价值的“洞察”（Insight），而不是仅仅展示一堆让人眼花缭乱的指标。作者强调了“讲故事”的重要性，即如何用数据事实来有力地说服决策层，这种软技能的讲解，在很多纯技术书籍中是看不到的。我甚至将书中的一个章节内容应用到我们团队最近的季度复盘会上，效果出奇地好，同事们对数据的接受度和理解度都提高了好几个档次。这本书成功地搭建了技术人员和业务人员之间的沟通桥梁，非常实用。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是太棒了，简直是为我这种对数据世界充满好奇心的人量身定做的。我一直觉得数据分析是个高深莫测的领域，充满了各种复杂的公式和晦涩难懂的术语，但这本书完全颠覆了我的固有印象。它的叙述方式非常生动，就像一位经验丰富的老教授在循循善诱地讲解，每一个概念都用生活化的例子来阐释，让我这个初学者也能轻松跟上节奏。尤其让我印象深刻的是它对数据采集和清洗过程的细致描绘，很多时候我们只看到了光鲜亮丽的数据分析结果，却忽略了背后繁琐而关键的准备工作。这本书却毫不避讳地展示了这些“幕后英雄”的工作，让我深刻理解到“垃圾进，垃圾出”的真理。作者对不同数据类型的处理方法讲解得极其到位，无论是结构化数据还是非结构化数据，都有相应的策略和工具推荐，这对于我未来进行实际项目非常有指导意义。而且，书中穿插的案例分析都紧贴行业前沿，让我感觉自己仿佛置身于一个真实的数据分析团队中，与同行一起解决实际难题，这种沉浸式的学习体验是其他教材难以比拟的。我强烈推荐给所有想入门数据科学的朋友们。