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涂子沛著 著

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出版社： 广西师范大学出版社集团有限公司

ISBN：9787549564101

商品编码：1583020417

出版时间：2015-04-01

作  者:涂子沛 著 著作 定  价:69 出 版 社:广西师范大学出版社集团有限公司 出版日期:2015年04月01日 页  数:375 装  帧:精装 ISBN:9787549564101 ●第三版自序 数据可以治国，还可以强国
●序言一 大数据：为华文世界提出一个重要话题/许倬云
●序言二 中国的雄心应该拓展到大数据领域/达文波特
●序幕 新总统的天
●一人一票：把“黑”人送进“白”宫
●大国新政：阳光是的防腐剂
●上篇 帝国风云：得数据者得天下——美国的成功经验
● 历史争战《信息自由法》
●第四股力量：知情权的起点
●国会议员：孤独的战争
●白宫当家人：一个妥协者和机动者
●政府VS社会：旧剧情重现新时代
●第二章 数据帝国的兴起
●摩尔定律：全世界半个世纪的发展规律
●最小数据集：上升到立法高度的开路先锋
●民意几时有：选票催生的创新
●普适计算：计算机本身将从人们的视线中消失
●“大数据”战略：争夺全世界的下一个前沿
●第三章 数据治国
●循“数”管理：平安大道怎样铺
●部分目录

内容简介

涂子沛所著的《大数据(正在到来的数据革命以及它如何改变政府商业与我们的生活3.0升级版)(精)/理想国》通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例——建设“**的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、隐私危机、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的优选兴起，以及云计算、Facebook和推特等社交媒体、Web3.0与下一代互联网的未来图景等等，为您一一细解，数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。 涂子沛 著 著作 涂子沛，江西吉安人，现居美国硅谷。2012年其著作《大数据》在*国社会开大数据之先河，引发了大数据战略、数据治国和开放数据的讨论，历史学家许倬云先生盛赞其“为华文世界开创了一个重要话题”。《数据之巅》为作者第二本著作，全书对大数据追根溯源，提出当前信息技术的发展，已经让*国获得了后发优势，*国要在大数据时代的**竞争中胜出，必须把大数据从科技符号提升成为文化符号，在全社会倡导数据文化。
作者本科毕业于华中科技大学计算机系，研究生毕业于中山大学和卡内基梅隆大学，获公共管理硕士和信息科学硕士学位。

探索数据的新纪元：深度解析大数据技术与应用 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步、企业决策乃至个人生活方式变革的核心要素。从社交媒体的互动痕迹到物联网设备的实时感知，从科学研究的复杂模型到金融市场的交易脉冲，我们正身处一个由海量、高速、多样化数据构成的“大数据”时代。然而，仅仅拥有数据远不足以发挥其真正的价值。理解、分析、挖掘并有效利用这些数据，是当前及未来社会面临的重大挑战和机遇。 本书旨在为读者提供一个全面、深入且前沿的大数据技术与应用视角，帮助您跨越技术的门槛，理解大数据背后的核心原理，掌握实用的分析工具与方法，并洞悉其在各个领域的广泛应用潜力。我们并非仅仅罗列概念，而是通过严谨的理论阐述、丰富的案例分析以及对技术演进趋势的深刻洞察，构建一个完整的知识体系，使读者能够真正掌握应对大数据时代的必备技能。 第一部分：大数据时代的基石——理论与架构 在深入探讨技术之前，理解大数据所处的宏观环境至关重要。我们将首先追溯数据规模爆炸式增长的历史进程，分析其背后的驱动因素，包括计算能力的飞跃、存储成本的下降、网络带宽的提升，以及传感器技术的普及等。通过梳理这些宏观趋势，读者可以更清晰地认识到大数据并非凭空出现，而是技术进步与时代发展的必然产物。 随后，我们将聚焦大数据技术的三大核心特征——体量（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety），并在此基础上进一步拓展至价值（Value）和真实性（Veracity）等关键属性。我们将详细解析这五个“V”的内涵，并探讨它们如何共同构成了大数据分析的独特挑战。例如，海量数据的存储与处理需要全新的架构；实时数据的流动要求高效的流式计算技术；多样化数据源（结构化、半结构化、非结构化）则对数据集成与转换提出了更高的要求。 接着，本书将带领读者走进大数据技术架构的深层世界。我们将从分布式存储系统入手，深入剖析Hadoop分布式文件系统（HDFS）的工作原理，理解其如何将庞大的数据集分散存储于集群中，并提供高可用性和容错能力。我们将探讨HDFS的块（Block）、副本（Replication）等关键概念，以及其在实际部署中的考量。 在分布式存储的基础上，我们转向分布式计算框架。MapReduce作为大数据批处理的开创性模型，其核心的Map和Reduce阶段如何协同工作，如何将复杂的计算任务分解、并行执行并聚合结果，我们将进行细致的讲解。虽然MapReduce的易用性有待提升，但其作为理解后续计算框架的基础至关重要。 在此基础上，我们将重点介绍Spark这一代表着新一代大数据计算速度与灵活性的框架。Spark如何通过内存计算显著提升处理效率，其RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame/Dataset的抽象模型如何简化编程，以及Spark如何支持批处理、流处理、交互式查询、机器学习和图计算等多种计算范式，都将是本部分的重点内容。我们将深入解析Spark的DAG（有向无环图）调度机制，以及其优越之处。 除了HDFS和Spark，我们还将触及其他重要的分布式计算与存储技术，例如HBase作为HDFS之上的NoSQL数据库，如何实现对海量数据的随机读写访问；Kafka作为分布式流处理平台，如何实现高吞吐量、低延迟的数据流传输和缓冲。这些技术的协同工作，构成了现代大数据处理的完整图景。 第二部分：深度挖掘数据的力量——分析方法与技术 掌握了大数据的基础架构，接下来便是如何从数据中提取有价值的信息。本部分将聚焦于大数据分析的核心方法与技术，为读者提供一套系统的分析工具箱。 我们将从数据预处理与特征工程开始。海量原始数据往往充斥着噪声、缺失值和不一致性。理解数据清洗（Data Cleaning）、数据转换（Data Transformation）和特征选择（Feature Selection）等技术，是确保后续分析结果准确性的基石。我们将探讨各种常用的预处理技术，以及如何根据数据特性进行选择。 数据挖掘是大数据分析的核心驱动力。本书将详细介绍几种重要的数据挖掘算法。分类（Classification）算法，如决策树（Decision Trees）、支持向量机（Support Vector Machines, SVM）、逻辑回归（Logistic Regression）以及集成学习方法（如随机森林Random Forests和梯度提升Gradient Boosting），它们如何帮助我们预测离散的类别。聚类（Clustering）算法，如K-Means，如何将相似的数据点分组，发现隐藏的群体结构。关联规则挖掘（Association Rule Mining），如Apriori算法，如何发现数据项之间的有趣关系，例如“购买了A商品的用户也经常购买B商品”。 机器学习（Machine Learning）作为数据挖掘的强大引擎，将贯穿整个分析过程。我们将介绍监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）的基本概念，并深入讲解一些核心算法。回归（Regression）算法，如线性回归、多项式回归，如何预测连续数值。降维（Dimensionalization）技术，如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），如何减少数据的维度，同时保留关键信息，这对于处理高维大数据尤为重要。 在大数据环境下，传统的单机分析方法已无法应对。因此，分布式机器学习框架，如Spark MLlib，将成为本部分的重点。我们将讲解如何利用Spark MLlib实现分布式模型训练，包括特征提取、模型选择、参数调优以及模型评估等全流程。 此外，我们还将探讨文本分析（Text Analytics）和图分析（Graph Analytics）。海量的非结构化文本数据蕴含着巨大的信息价值，我们将介绍自然语言处理（NLP）的基础技术，如分词、词性标注、情感分析，以及如何利用大数据技术处理大规模文本语料。对于关系型数据，图分析技术能够揭示节点之间的复杂联系，我们将探讨图数据库（如Neo4j）的基本概念，以及如何在Spark GraphX等框架下进行图算法的应用。 第三部分：大数据赋能万象——行业应用与趋势展望 理论与方法是基础，最终的价值体现在实际应用中。本部分将聚焦于大数据在各个行业的广泛应用，并通过丰富的实际案例，展现大数据如何赋能企业、优化服务、驱动创新。 我们将首先审视大数据在商业与金融领域的应用。精准营销如何通过用户画像和行为分析，实现千人千面的广告推送和个性化推荐。风险管理如何利用大数据监测欺诈行为、评估信用风险。股票交易如何通过分析海量市场数据，制定交易策略。 在医疗与健康领域，大数据分析如何助力疾病预测与诊断，例如通过分析电子病历、基因组数据等，识别高风险人群，辅助医生进行早期诊断。药物研发如何利用大数据加速新药的发现与试验。公共卫生如何通过疫情追踪和趋势分析，指导防控策略。 制造业同样是大数据应用的沃谷。智能制造如何通过传感器数据实时监控生产线，优化生产流程，预测设备故障，实现预测性维护。供应链管理如何通过大数据分析，提高物流效率，降低库存成本。 零售业更是大数据的受益者。用户行为分析如何驱动商品布局、库存管理和价格策略。个性化推荐系统如何提高用户满意度和转化率。社交媒体分析如何帮助企业了解品牌声誉，洞察消费者需求。 此外，我们还将探讨大数据在智慧城市、交通出行、能源管理、科学研究等领域的精彩应用。例如，通过分析城市交通流量数据，优化信号灯配时，缓解交通拥堵；通过分析用户出行数据，规划公共交通线路。 最后，本书将展望大数据技术的未来发展趋势。我们将关注人工智能（AI）与大数据日益融合的趋势，机器学习模型如何变得更加强大和普及。边缘计算（Edge Computing）的兴起，如何将数据处理能力下沉到设备端，降低延迟，保护隐私。数据治理（Data Governance）和数据安全（Data Security）的重要性日益凸显，如何在海量数据中确保合规性和安全性。可解释AI（Explainable AI, XAI）的需求，如何让模型决策过程更加透明。 通过对大数据技术、方法和应用的全面解读，本书旨在帮助读者构建一个扎实而前瞻的大数据知识体系，无论您是技术开发者、数据分析师、产品经理，还是希望理解数据驱动的商业决策的管理者，都能从中获益。拥抱大数据，就是拥抱未来，掌握驾驭数据之力，您将能够在这个瞬息万变的数字世界中，发现无限的机遇，驱动卓越的创新。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《大数据(3.0升级版)》这本书的质量真的超出了我的预期。我之前也读过一些关于大数据的书，但很多要么过于理论化，要么就是只讲皮毛。这本书的独特之处在于，它在保持技术深度的同时，又能兼顾到不同读者群体的需求。它在很多章节中都引入了“实战演练”或者“场景应用”的模块，让你不仅知道“是什么”，更能知道“怎么做”。比如，在讲到数据清洗和预处理的时候，它会给出具体的代码示例，并且解释为什么这样做。在讲到模型部署和监控的时候，，也提供了非常实用的建议。最让我惊喜的是，书中还专门辟出了一章来探讨大数据生态系统的未来趋势，包括云计算、边缘计算、物联网等与大数据的结合，让我对未来的发展方向有了更清晰的认识。而且，这本书的行文风格非常流畅，就像和一位经验丰富的朋友在交流一样，一点也不觉得枯燥。它不是那种摆在你书架上积灰的书，而是你会在遇到问题时，不自觉地去翻阅，并且总能从中找到答案或者新的灵感的书。这本书绝对是我近年来读过最实用、最有价值的技术书籍之一。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对新兴技术充满好奇心的初学者，《大数据(3.0升级版)》这本书简直就是我的“大数据启蒙读物”！一开始我以为大数据就是很高深的数学模型和复杂的编程语言，看到这本书的目录，我还有点担心自己会看不懂。但是，当我翻开第一页，就被作者的写作风格吸引住了。他用一种非常平易近人的方式，从最基础的概念讲起，比如什么是数据、为什么大数据很重要，然后循序渐进地介绍了大数据技术的整个生态系统。书中有很多图表和流程图，把那些听起来很抽象的概念具象化了，比如讲到分布式存储的时候，就用了一个非常形象的比喻，让我一下子就明白了。而且，作者还穿插了很多现实生活中的例子，比如推荐算法是怎么工作的，如何通过大数据来优化城市交通，这些都让我觉得大数据离我们的生活并不遥远。我最喜欢的是书中关于数据分析方法的介绍，它列举了很多常用的统计学工具和机器学习算法，并且解释了它们的应用场景，感觉学到了很多实用的知识。虽然我还没有完全掌握所有的技术细节，但这本书已经给了我一个非常清晰的框架，让我知道从哪里开始学习，以及大数据到底能做什么。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在传统行业转型升级的企业管理者，迫切希望了解大数据如何赋能我的业务。在阅读《大数据(3.0Upgradeable)》之前，我对大数据的认知仅限于“海量数据”这个模糊的概念，认为它离我的日常运营很远。《大数据(3.0升级版)》这本书真正让我看到了大数据在实际商业应用中的巨大潜力。它没有过多地纠缠于底层技术细节，而是将重点放在了大数据驱动的商业决策和价值创造上。书中大量的案例分析，涵盖了零售、金融、制造等多个行业，详细阐述了企业如何通过收集、分析客户行为数据来提升营销精准度，如何利用生产数据优化供应链管理，以及如何通过预测性维护来降低运营成本。我尤其对书中关于“数据驱动的组织文化”的讨论印象深刻，它强调了技术工具本身固然重要，但更关键的是要构建一种能够充分发挥数据价值的思维模式和工作流程。这本书给我最大的启发是，大数据不再仅仅是IT部门的事情，而是关乎整个企业的战略布局。它帮助我打开了新的视野，让我开始思考如何将数据思维融入到我的管理决策中，如何构建属于自己企业的“数据能力”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的数据科学家，我对于大数据技术的演进有着极其敏锐的触觉。近年来，大数据领域的技术更新速度令人咋舌，每年都有新的框架、新的算法涌现。《大数据(3.0升级版)》这本书的出版，对我而言，无疑是一次重要的知识梳理和能力迭代。书中对于现有主流大数据处理框架（如Hadoop、Spark）的最新进展进行了深入的阐释，并对新兴的分布式计算技术和流处理技术进行了详细的介绍，这对于我保持技术前沿性至关重要。我特别欣赏其中对人工智能与大数据融合的探讨，书中对深度学习模型在海量数据上的应用，以及如何利用大数据训练更强大的AI模型进行了深刻的剖析。此外，书中对数据可视化工具和平台的介绍也十分详尽，能够帮助我更有效地将分析结果呈现给决策者，实现数据的价值最大化。我从中学习到了如何更高效地优化我的数据处理管道，如何更智能地选择适合特定业务场景的算法，以及如何更好地理解和应对大数据带来的复杂性。这本书为我提供了一个宝贵的参考，让我在不断变化的大数据技术浪潮中，能够更加从容地应对挑战，驱动更具创新性的数据解决方案。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《大数据(3.0升级版)》真的让我眼前一亮，从封面设计到整体的装帧都透着一股专业和大气。作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的老兵，我深知技术更新迭代的速度有多快，一本好的参考书就像是黑夜中的灯塔，指引着我们在知识的海洋中前行。这本书的出现，无疑为我们提供了一个坚实的平台。开篇就对大数据时代的机遇与挑战进行了深刻的剖析，让我瞬间感受到作者对这个领域的洞察力非同一般。它不仅仅是罗列技术名词，更是从宏观层面探讨了大数据如何重塑商业模式、如何驱动创新，以及对社会伦理带来的影响。阅读过程中，我发现作者在讲解复杂概念时，总能找到非常贴切的比喻和生动的案例，将枯燥的技术语言变得易于理解，这一点对于非技术背景的读者来说更是至关重要。书中对数据采集、存储、处理、分析和可视化的整个生命周期的讲解，条理清晰，逻辑严谨，仿佛带领读者进行了一次全面的技术导览。我尤其欣赏其中关于数据治理和数据安全部分的论述，这在当下信息爆炸的时代显得尤为重要，也体现了作者的远见卓识。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何理解和驾驭大数据力量的哲学指南。

评分☆☆☆☆☆

大数据挖掘与机器学习：工业4.0时代重塑商业价值

评分☆☆☆☆☆

很不错的一本书，不过都是从大和正面的角度来说明的。

评分☆☆☆☆☆

董事长推荐书籍，认真学习。

评分☆☆☆☆☆

朋友力荐书

评分☆☆☆☆☆

好书啊、好书

评分☆☆☆☆☆

经典之作，虽然是几年前的作品，还是值得一看

评分☆☆☆☆☆

大数据越来越火，希望能通过这两本书对大数据有个系统的认识。书的质量不错。

评分☆☆☆☆☆

大数据类，此书写得比较开放，但具体的大数据的挖掘技术，没有具体的方法，这需要数学和营销，社会等学科知识，也许不是一人之力

评分☆☆☆☆☆

内容贴近生活。。。。