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车品觉 编

图书标签:

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店铺： 博库网旗舰店

出版社： 北京联合

ISBN：9787559609946

商品编码：27624834623

开本：16

出版时间：2017-10-01

基本信息

• 商品名称：数据的本质
• 作者：车品觉
• 定价：59.9
• 出版社：北京联合
• ISBN号：9787559609946

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2017-10-01
• 印刷时间：2017-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：204
• 字数：148千字

编辑推荐语

车品觉著的《数据的本质》系统性地描绘了数字经济引擎的4种形态以及企业搭建数字经济引擎的8条建议，决策者和变革者**。 本书首度披露数据**们的数据化思考方式，每一个故事，都将是一段内化数据的历程。 **战略性新兴产业专家委员会秘书长杜平，正大制药集团董事长谢炳，香港科技大学计算机系主任杨强，清华大学经济管理学院副院长陈煜波集体盛赞。

内容提要

未来没有一家公司，不是数据公司。未来没有一 个人，不是数据分析师。大数据时代爆发的喧嚣之后 ，在大数据下半场，谁参透数据的本质，谁就能破局 称王，真正让数据做到从看到用，并将企业真正转化 成一个**将人为决策排除在外的数据公司。
     车品觉著的《数据的本质》是一部**企业与个 人破局智能商业时代的落地之作。大数据4大核心本 质、智能商业时代核心数字经济引擎搭建之道、大数 据变现5大场景、区块链、人工智能、Fintech、新零 售……智能商业新趋势一网打尽！既是互联网从业者 的案头**书，也是管理层的决策宝典。
     马云如何在管理中用人以及破漩涡？阿里魂彭蕾 如何用“脑力、心力、体力”带出**团队？沈南鹏 如何成为投资巨擘？阿里军师曾鸣如何看见未来、锻 造终局判断力？数据怪杰韦斯岸如何将Big Data内化 为Me Data？……《数据的本质》首度披露数据** 们的数据化思考方式，每一个故事，都将是一段内化 数据的历程。
     《数据的本质》是继《决战大数据》之后车品觉 的又一数据实战力作。先人一步孵化数据黑天鹅，智 能商业时代人人**！

目录

**序一 大数据的下半场，如何创新数据生态
**序二 大数据的无限可能
**序三 学习如何学习的能力
**序四 自醒自觉，不被数据牵着走
引言 我们为什么要认识数据的本质
**部分 数据主义，未来一切都将数据化
01 大数据不是独奏，而是不断连接、无处不在的数据
02 数据相关性比数据本身*重要
03 数据流动在于利益关系
04 伦理，大数据的关键破绽
第二部分 数字经济引擎，智能商业的核心
05 数字经济引擎，预知未来的水晶球
06 智能时代，数据才是根本
07 数据，未来企业的核心资产
第三部分 数据变现的四大场景
08 大数据助你活到120岁
09 消费金融，大数据变现的**场景
10 与“砂锅”对话的时代来临
11 神秘的数据异类
第四部分 数据**的数据化思考
12 他们，成就了**世界
13 数据是送给天生逻辑客的盛宴
结语 如果有**，你拿到了“数据天书”

《源代码的低语：软件构建的哲学与实践》 ——深入探寻数字世界的基石，超越代码表象，直抵架构灵魂 在信息爆炸的时代，我们每天都在与海量的“数据”打交道。然而，当我们试图理解支撑这一切的底层逻辑时，往往会发现自己迷失在了数据分析的宏大叙事中。本书将带你暂时抽离对“数据本身”的痴迷，转而关注构建这一切的结构、流程与意义——即软件的源代码及其背后的哲学思辨。 本书并非一部传统意义上的编程手册，也不是聚焦于特定语言的教程。它是一次对软件工程核心原理的深度挖掘，旨在揭示隐藏在编译器、操作系统和网络协议之下的，那些驱动现代计算的永恒真理。我们探讨的重点是：代码如何从概念转化为物理实体，系统如何在复杂性中保持稳定，以及人类智慧如何通过抽象层级，驯服了电子的洪流。 第一部分：逻辑的黎明——从图灵机到汇编的拓扑结构 我们从计算的源头开始，追溯图灵机模型的理论完备性，探讨为什么某些问题注定无法被计算，而另一些则可以通过优雅的算法解决。这一部分着重于计算理论的“形而上学”。 1. 抽象的层次： 软件构建的本质是一个不断叠加的抽象过程。我们将解析从晶体管逻辑门到布尔代数，再到高级语言的语义转换链条。深入理解每一层抽象是如何牺牲了一定的底层可见性，换取了开发效率的指数级增长。我们不只是罗列这些层级，而是剖析它们之间的契约与约束。例如，一个现代编程语言的垃圾回收机制，其设计哲学如何直接反映了对内存访问模式的特定假设。 2. 冯·诺依曼的遗产与局限： 对存储程序概念的批判性审视。存储架构如何塑造了程序的执行模型？我们将详细分析现代CPU的流水线、缓存一致性协议以及分支预测机制，展示硬件层面对软件性能的决定性影响。这部分内容将深入到机器码的解析层面，让你理解当你的高级语言代码被编译后，CPU内部实际上在执行何种精密的逻辑舞蹈。 3. 编译器与解释器的内在冲突： 为什么我们需要编译？它不仅仅是将高级语言翻译成机器码，更是一种时间与空间复杂度的预先锁定。我们将对比静态编译与动态解释的哲学差异，探讨JIT（即时编译）作为一种折衷方案，如何在运行时环境中试图模拟编译期的优化。这部分将涉及类型系统设计的核心思想，包括强类型与弱类型的安全边界划分。 第二部分：状态的迷宫——并发、一致性与分布式系统的边界 当计算不再是单线程的线性流程，系统的复杂性便呈指数级增长。这一部分聚焦于管理和协调不断变化的状态，这是所有复杂系统崩溃的根源。 1. 并发设计的核心悖论： 并发并非简单的并行执行，它关乎资源的共享与保护。我们将详细解析锁、信号量、互斥量等传统同步原语的局限性。重点探讨“活锁”（Livelock）和“饥饿”（Starvation）等微妙的并发陷阱，它们往往比死锁更难被察觉。 2. 事务性的力量与CAP定理的现实： 在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）构成了无法完全满足的三角关系。本书不会停留在理论阐述，而是通过具体的案例（如Paxos、Raft协议的简化模型），展示工程师如何在业务需求驱动下，在CA、CP或AP之间做出不可逆的架构决策。理解CAP，就是在理解商业逻辑如何被拓扑结构所钳制。 3. 反应式编程的哲学转向： 传统命令式编程是关于“如何做”，而反应式编程更多是关于“当什么发生时”。我们将探索事件驱动架构（EDA）的设计范式，分析它如何通过解耦生产者与消费者，来优雅地处理高吞吐量的异步状态变更。这部分将触及响应式宣言（Reactive Manifesto）背后的工程文化。 第三部分：代码的生命周期——架构的演化与可维护性的权衡 软件的价值不仅在于它“能做什么”，更在于它“能持续做多久”。本部分探讨的是软件的“寿命”和“进化能力”，即架构设计如何影响未来的修改成本。 1. 设计模式的深度解构： 我们将超越简单地识别观察者模式或工厂模式，而是追溯这些模式诞生的历史背景和它们所解决的特定耦合问题。每一个设计模式都是对软件演化中某种常见挑战的“经验法则化”。理解模式，就是理解前人是如何失败和成功的。 2. 模块化与边界的艺术： 良好的软件结构依赖于清晰的边界定义。我们将深入探讨依赖倒置原则（DIP）和高内聚低耦合的实际应用。特别关注“涌现性”（Emergence）：当模块数量增多时，系统整体行为如何“涌现”出设计者未曾预料的特性？如何通过严格的依赖管理来抑制这种不可控的复杂性？ 3. 可观测性（Observability）的必要性： 在复杂的黑箱系统中，日志、指标和追踪（Tracing）不再是事后调试的工具，而是实时理解系统行为的必要感官。我们将阐述为什么设计一个可被有效观测的系统，必须在编码的初始阶段就将其纳入架构考量，而不是作为后期添加的“补丁”。 结语：驾驭复杂性的人类智慧 《源代码的低语》最终指向一个核心问题：软件工程的本质，是人类试图用有限的逻辑去约束无限的可能性。 数据是燃料，而代码和架构则是引擎。只有深入理解了引擎的机械原理、燃料的化学特性以及整个车队的拓扑结构，我们才能真正驾驭数字世界的航向。本书旨在培养读者一种系统性的、结构化的思维模式，使你能够超越当前工具的限制，预见未来计算的挑战与机遇。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期。我本以为它会是一本纯粹的技术手册，但实际上，它更像是一本关于如何“思考数据”的指南。作者从历史、哲学、心理学等多个维度，对数据的本质进行了深入的剖析，这让我对数据产生了全新的认知。例如，书中关于“数据偏见”的讨论，让我意识到我们所看到的数据，并非是绝对客观的，而是受到采集者、分析者以及技术本身等多重因素的影响。这迫使我重新审视自己过去的一些分析结论，并且开始更加谨慎地对待数据。我非常赞赏作者能够如此深入地挖掘数据背后的逻辑，并且用一种严谨又不失趣味的方式呈现出来。这本书为我打开了一个新的思维空间，让我对数据分析的理解不再局限于表面的技术操作，而是上升到了更深层次的哲学思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最大惊喜，在于它对“数据故事”的解读。很多时候，我们拿到一堆数据，却不知道如何将其转化为引人入胜的故事。作者在这方面提供了非常系统性的方法论，从如何提炼数据中的核心信息，到如何构建叙事逻辑，再到如何有效地传达给不同受众，都给出了非常实操性的建议。我曾尝试过写一些数据报告，但总觉得不够生动，无法真正打动人。读了这本书，我感觉自己仿佛醍醐灌顶，找到了解决问题的关键。书中的图表设计也非常出色，不是简单地堆砌信息，而是巧妙地运用视觉化手段，将复杂的数据关系展现得一目了然，这让我对数据可视化有了全新的认识。我希望这本书能帮助我提升沟通能力，能够将数据分析的结果更好地呈现出来，从而在工作中发挥更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，那种深邃的蓝色背景，点缀着抽象的、似乎在不断变化的图形，让人一看就心生好奇，仿佛要打开一个充满未知的世界。我是一名数据分析师，日常工作中与各种数据打交道，深知数据背后隐藏的力量，也常常感到迷茫，不知道如何才能更深层次地理解它们。这次拿到《数据的本质》，我满怀期待，希望能从中找到一些突破性的见解。我特别想知道作者是如何看待数据与现实世界之间关系的，数据是否只是冷冰冰的数字，还是承载着某种意义的载体？书中的案例分析会否贴近实际工作场景，让我能立刻学以致用？当然，最期待的是作者能否提供一些全新的视角，帮助我跳出固有的思维模式，看到数据更深层、更本质的东西。这本书会不会像一把钥匙，为我打开理解数据的新大门，让我不再被海量数据所淹没，而是能够驾驭它们，从中发掘出真正有价值的洞察？我希望能在这本书中找到关于数据采集、清洗、建模、解释等全流程的深度思考，而不仅仅是技术层面的操作指南。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是在进行一场智慧的探险。我被作者独特的视角和深刻的洞察力深深吸引。他并没有止步于讲解数据分析的工具和方法，而是试图去探索数据背后隐藏的规律和驱动力。书中所阐述的关于“数据涌现”的概念，让我对复杂系统和人工智能有了更深入的理解，也让我对未来的科技发展充满了无限的遐想。作者能够将如此抽象的概念，用通俗易懂的语言解释清楚，并且通过一些引人入胜的例子加以说明，这本身就是一种了不起的成就。我特别欣赏书中关于“数据伦理”的讨论，在科技飞速发展的今天，这个问题显得尤为重要，而作者能够从一个更加长远的视角去关注和引导，这让我觉得这本书不仅仅是一本学术著作，更是一本具有社会责任感的作品。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本书，我就被作者的叙事风格深深吸引了。它不像许多技术类书籍那样枯燥乏味，而是用一种非常人性化、甚至带点哲思的笔触，娓娓道来。我尤其喜欢其中关于“数据误读”的章节，作者通过几个生动形象的例子，深刻地揭示了我们在解读数据时可能存在的偏见和误区，这让我反思了自己过去的一些分析习惯。书里对于数据伦理的探讨也让我印象深刻，在如今大数据时代，数据隐私和安全问题日益突出，作者能够从更宏观的角度去审视这些问题，并提出一些值得深思的观点，这让我觉得这本书非常有前瞻性。我一直认为，理解数据不仅仅是掌握技术，更重要的是理解它所代表的含义以及可能带来的影响。这本书似乎就在努力拉近技术与人文之间的距离，让我觉得数据不再是遥不可及的概念，而是与我们的生活息息相关的存在。我迫切地想知道，作者是如何将这些复杂的概念解释得如此清晰易懂，并且引人入胜的。