大数据：从海量到精准 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李军 著

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 商业智能
• 云计算
• Hadoop
• Spark
• Python
• 数据科学

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302364474

版次：1

商品编码：11540498

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-09-01

用纸：胶版纸

页数：303

字数：424000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　《大数据：从海量到精准》深度结合了国内的大数据发展形势，为读者介绍了简单易行的处理大数据所需的工具、过程和方法，并描绘了一个易于实施的行动计划，以帮助读者发现新的商业机会，实现新的业务流程，做出更明智的决策。

内容简介

　　

　　《大数据：从海量到精准》共分为15章，具体内容包括入门：大数据的基本概念；价值：大数据商业变革；架构：大数据基础设施；掌握：数据管理与挖掘；管理：用数据洞察一切；安全：摆脱大数据风险；平台：信息通信大数据；医疗：数据解决大难题；网络：抓牢数据发源地；零售：打响大数据之战；制造：更快更好地生产；餐饮：精准营销的数据；金融：大数据理财时代；交通：畅通无阻的数据；社会：用数据改变生活。
　　120个精彩应用案例，图片精美，阐述细致，在学习中找到赚钱商机，从入门到精通大数据！一本在手，轻松玩转大数据，掌握应用与营销，实现从海量到精准，从新手成为大数据应用高手！
　　《大数据：从海量到精准》主要有两个特色：一是容易懂，让抽象的大数据落地到具体行业上；二是接地气，将宏观的大数据与现实相结合，讲解详细，实用性强。
　　《大数据：从海量到精准》细节特色：12大行业领域应用＋15章大数据专题精讲＋110多个经典专家提醒＋120个大数据应用案例＋150多张图片全程图解，帮助读者在极短的时间内掌控大数据的秘密。
　　适合阅读《大数据：从海量到精准》的读者：对数据、数据挖掘、数据分析感兴趣的IT技术人员和决策者，以及实业家、企业高管、营销人员、政府媒体工作人员、创业者、想创业的人和相关专业的学生等。

内页插图

精彩书评

　　★这本书是大数据时代的及时雨，著名数据库技术专家全新力作，理论与实际算法实现并重。重点放在如何用数据分析解决各种实际问题。只要求具备很少的预备知识，并不需要读者有数据库背景。书中包含大量的图表和丰富的案例，尽可能直接地聚焦于数据分析的主要概念。
　　——天翼手机公司数据中心王英杰
　　
　　★如今，我们的一切行为都在产生海量的数据，例如，每次浏览网页、搜索或者用智能手机上网，几乎都会增加数十亿字节之多的数据，而且这个增量还在不断地扩大。如此庞大的数据可以帮助我们更好地理解并预测客户的行为，数据分析领域正在掀起一场革命。这本书中告诉你怎样利用数据辨认出利润很高的客户，并用有效的方法接触这些客户，从而增加他们的购买力。
　　——湖南移动公司大数据部李德厚
　　
　　★从海量的大数据中筛选出真正的信号，很多大事件也可提前预知！统计学或预测是让很多人望而却步的话题，而本书就是关于这个话题的一本有趣的普及读物，基因组测序、人工智能计算机、美国政治选举等例子足以勾起读者的好奇心，甚至会让他们废寝忘食地阅读，而且其中潜藏着帮你做出正确预测的能量。
　　——雄宇文化传播有限公司刘雄伟
　　
　　★这本书可以说是大数据时代的必读之作，它全面地讲述了企业应该如何利用数据预测客户行为、挖掘潜在商机、开拓新的市场、步入数据革命新阶段。这本书具有很大的启发性，描述了近年来市场环境中发生的革命性变化，为读者提供了极好的案例研究，为合理地使用客户数据提出了不可或缺的工具和建议，帮助企业通过利用客户数据来增加销售额并获取显著的竞争优势，是数据营销时代的“至宝”。
　　——大数据资深网友朱黑茂

目录

第1章 入门：大数据的基本概念
1.1 初步认识，大数据究竟是什么
1.1.1 大数据基本定义
1.1.2 大数据结构特征
1.1.3 大数据与云计算
1.1.4 大数据规模预测
1.1.5 大数据的发展史
1.1.6 大数据技术架构
1.1.7 大数据重要的理由
1.1.8 大数据的解决方案
1.2 预测未来，大数据的发展趋势
1.2.1 大数据撬动全世界
1.2.2 大数据是大势所趋
1.2.3 大数据将成为资产
1.2.4 大数据时代的转变
1.2.5 大数据的发展动力
1.2.6 展望2014的大数据
1.3 做好准备，大数据面对的挑战
1.3.1 大数据的12个不足之处
1.3.2 大数据挑战的应对策略
第2章 价值：大数据商业变革
2.1 深度挖掘，大数据的商业机遇
2.1.1 挖掘大数据的商业价值
2.1.2 大数据已进入4G时代
2.1.3 实现商业价值的新捷径
2.1.4 挖掘大数据的商业机会
2.1.5 用大数据预测宏观经济
2.1.6 企业用大数据获取优势
2.1.7 大数据有待更深的挖掘
2.2 体现价值，大数据的4大变革
2.2.1 变革医疗卫生
2.2.2 带来商业革命
2.2.3 改变人们思维
2.2.4 开启时代转型
2.3 价值转型，大数据下的商业智能
2.3.1 大数据为商业智能构建基础
2.3.2 Oracle BIEE商业智能系统
2.3.3 商业智能成就行业价值机会
2.3.4 BI导出商业潜能和社会走向
2.3.5 商业智能的6大发展前景
2.4 大数据商业变革应用案例
2.4.1 【案例】大数据助力地产行业
2.4.2 【案例】大数据预测机票价格
2.4.3 【案例】用大数据增强竞争力
2.4.4 【案例】大数据助力企业管理
2.4.5 【案例】沃森人工智能计算机
第3章 架构：大数据基础设施
3.1 探索全球，10大大数据部署方案
3.1.1 Netflix：掌握视频大数据炼金术
3.1.2 家谱网：建立更准确的血缘关系
3.1.3 西奈山：更深刻地理解数据形态
3.1.4 CAIISO：实现电厂电网的智能化
3.1.5 Hydro One：把大数据放地图上
3.1.6 OHSU：结合数据虚拟化技术
3.1.7 VTN：公共设施的实时3D模型
3.1.8 戴德县：实现大型城市的智能化
3.1.9 澳网：利用大数据分析做出决策
3.1.10 DPR：结合3D技术与大数据
3.2 掘金红海，10大大数据分析平台
3.2.1 IBM：大数据领域的传统巨头
3.2.2 亚马逊：完美结合大数据与云
3.2.3 甲骨文：高集成度大数据平台
3.2.4 谷歌：价值无可估量的大数据
3.2.5 微软：“端到端”大数据平台
3.2.6 EMC：针对海量数据分析应用
3.2.7 英特尔：用Hadoop靠拢大数据
3.2.8 NetApp：让大数据变得更简单
3.2.9 惠普：构建灵活的“智能环境”
3.2.10 Sybase：彻底改变大数据分析
3.3 大数据基础设施应用案例
3.3.1 【案例】Streams监控婴儿ICU感染
3.3.2 【案例】沃尔玛打造商业数据中心
3.3.3 【案例】Clustrix挖掘整合海量数据
3.3.4 【案例】长虹联手IBM掘金大数据
3.3.5 【案例】LSI积极创新数据中心变革
第4章 掌握：数据管理与挖掘
4.1 管理数据，解析开源框架Hadoop
4.1.1 Hadoop的主要特点
4.1.2 Hadoop的发展历史
4.1.3 Hadoop的主要用途
4.1.4 Hadoop的项目结构
4.1.5 Hadoop的体系结构
4.2 挖掘数据，大数据如何去粗存精
4.2.1 准备数据
4.2.2 挖掘过程
4.2.3 结果表示
4.3 大数据管理与挖掘应用案例
4.3.1 【案例】用数据挖掘筛查高危病人
4.3.2 【案例】数据挖掘助力NBA赛事
4.3.3 【案例】用数据挖掘控制鲜花库存
4.3.4 【案例】挖掘人类头脑里的大数据
4.3.5 【案例】数据挖掘助力银行的营销
4.3.6 【案例】星系动物园里的数据挖掘
第5章 管理：用数据洞察一切
5.1 不能再等，大数据时代的思维变革
5.1.1 利用所有的数据
5.1.2 充分利用这些数据
5.1.3 海量数据替代采样
5.2 知己知彼，数据分析的演变与现状
5.2.1 大数据分析的商业驱动力
5.2.2 大数据分析环境的演变
5.2.3 大数据分析与处理方法
5.3 企业管理中的大数据分析应用案例
5.3.1 【案例】机场用大数据管理节省数百万美元
5.3.2 【案例】国药集团打造全方位的管理模式
5.3.3 【案例】迪士尼乐园用大数据提升游客乐趣
5.3.4 【案例】Farmeron用大数据促成农业增产
5.3.5 【案例】西尔斯着眼于大数据以降低成本
5.4 能源管理中的大数据分析应用案例
5.4.1 【案例】用“大数据”预测风电和太阳能
5.4.2 【案例】电力增长情况反映宏观经济形势
5.4.3 【案例】石油公司用大数据追求最大利益
5.4.4 【案例】大数据管理更准确、一致、及时
5.4.5 【案例】大数据帮助消费者提高能源效率
第6章 安全：摆脱大数据风险
6.1 问题凸显，大数据存在5大风险
6.1.1 风险1：个人隐私泄露
6.1.2 风险2：数据管理困难
6.1.3 风险3：成本难以控制
6.1.4 风险4：网络安全漏洞
6.1.5 风险5：数据人才缺乏
6.2 步步小心，大数据项目7大误区
6.2.1 误区1：盲目跟风
6.2.2 误区2：思路太过僵硬
6.2.3 误区3：不注重他人的经验
6.2.4 误区4：把大数据当“门面”
6.2.5 误区5：过度夸大数据成果
6.2.6 误区6：想要获得所有数据
6.2.7 误区7：认为软件是万能的
6.3 踏雪无痕，彻底逃离大数据监视
6.3.1 码头：让网络行为一目了然
6.3.2 上游：截取全球互联网数据
6.3.3 棱镜：备份全球互联网数据
6.3.4 星风：监视全球通信大数据
6.3.5 小甜饼：窃取个人网络隐私
6.3.6 间谍软件：让我们无处藏身
6.4 有备无患，做好大数据风险管理
6.4.1 风险管理利器1：IBM StorWize V7000
6.4.2 风险管理利器2：EMC VNX系列
6.4.3 风险管理利器3：戴尔EqualLogic平台
6.4.4 风险管理利器4：NetApp FAS平台
6.5 大数据风险管理应用案例
6.5.1 【案例】“闪电计划”为数据护航
6.5.2 【案例】智慧存储化解大数据风险
6.5.3 【案例】谷歌循环利用“数据废气”
6.5.4 【案例】借助淘宝大数据控制风险精准行业聚焦篇
第7章 平台：信息通信大数据
7.1 信息通信平台大数据解决方案
7.1.1 运营商在大数据时代的认识转变
7.1.2 运营商在大数据时代的模式转型
7.1.3 运营商在大数据时代的机遇前景
7.1.4 运营商在大数据时代的应对方案
7.2 信息通信平台大数据应用案例
7.2.1 【案例】西班牙电话公司的数据再利用
7.2.2 【案例】德国电信的大数据营销新策略
7.2.3 【案例】Verizon利用大数据精准营销
7.2.4 【案例】中国联通开启大数据探索之路
7.2.5 【案例】法国电信大力发掘大数据价值
7.2.6 【案例】中国移动大数据全新战略定位
7.2.7 【案例】中国电信大数据聚焦商业模式
第8章 医疗：数据解决大难题
8.1 医疗行业大数据解决方案
8.1.1 大数据在医疗行业的应用场景
8.1.2 如何从大数据中获取医疗价值
8.1.3 医疗领域大数据的挑战和前景
8.2 医疗行业大数据应用案例
8.2.1 【案例】利用大数据进行基因组测序
8.2.2 【案例】利用大数据来预防流感疫情
8.2.3 【案例】用大数据预测心脏病发作率
8.2.4 【案例】大数据BI促进医院智能化
8.2.5 【案例】用大数据“魔毯”改善健康
8.2.6 【案例】用大数据分析找出治疗方案
8.2.7 【案例】手表成为大数据的有力武器
8.2.8 【案例】中南大学启动临床大数据系统
第9章 网络：抓牢数据发源地
9.1 互联网大数据解决方案
9.1.1 传统互联网大数据解决方案
9.1.2 移动互联网大数据解决方案
9.2 互联网大数据应用案例
9.2.1 【案例】大数据与互联网助力竞选总统
9.2.2 【案例】Acxiom用数据洞悉你的心理
9.2.3 【案例】大数据为个性化用户体验撑腰
9.2.4 【案例】人人游戏网用大数据了解玩家
9.2.5 【案例】迅雷用大数据抓“网络票房”
9.2.6 【案例】腾讯用微信展开大数据“首战”
第10章 零售：打响大数据之战
10.1 零售行业大数据解决方案
10.1.1 大数据对零售行业的影响
10.1.2 大数据对零售行业的挑战
10.1.3 大数据对零售行业的价值
10.2 零售行业大数据应用案例
10.2.1 【案例】ZARA：可以预见未来的时尚圈
10.2.2 【案例】沃尔玛：大数据帮你选好购物单
10.2.3 【案例】淘宝：开放“数据魔方”的秘密
10.2.4 【案例】Target：准确判断哪位顾客怀孕
10.2.5 【案例】上品折扣：用大数据做全渠道营销
10.2.6 【案例】阿迪达斯：用大数据带来利润
第11章 制造：更快更好地生产
11.1 生产制造业大数据解决方案
11.1.1 大数据对生产制造业的影响
11.1.2 生产制造业如何利用大数据
11.2 生产制造业大数据应用案例
11.2.1 【案例】大数据结合ERP助力生产
11.2.2 【案例】大数据改变福特汽车的制造
11.2.3 【案例】长安汽车数据与制造的结合
11.2.4 【案例】乐百氏BI系统助力企业成长
11.2.5 【案例】大数据可以破解“猪周期”
11.2.6 【案例】钢铁企业用大数据摆脱困境
11.2.7 【案例】大数据提高企业核心竞争力
第12章 餐饮：精准营销的数据
12.1 餐饮行业大数据解决方案
12.1.1 大数据在餐饮业的市场现状
12.1.2 餐饮行业面临的大数据挑战
12.1.3 大数据对餐饮企业有何作用
12.1.4 餐饮企业该如何应用大数据
12.2 餐饮行业大数据应用案例
12.2.1 【案例】农夫山泉用大数据卖矿泉水
12.2.2 【案例】绝味鸭脖的大数据经营模式
12.2.3 【案例】“哆啦宝”打造精准营销平台
12.2.4 【案例】打造适合你的找餐馆手机APP
第13章 金融：大数据理财时代
13.1 金融行业大数据解决方案
13.1.1 大数据对传统金融行业的影响
13.1.2 大数据时代下金融业的机遇和面临的挑战
13.1.3 金融业该如何“迎战”大数据
13.2 金融行业大数据应用案例
13.2.1 【案例】淘宝网掘金大数据金融市场
13.2.2 【案例】IBM用大数据预测股价走势
13.2.3 【案例】汇丰银行采用SAS管理风险
13.2.4 【案例】Kabbage用大数据开辟新路径
13.2.5 【案例】大数据时代信用卡该怎么玩
第14章 交通：畅通无阻的数据
14.1 交通行业大数据解决方案
14.1.1 5大日益突出的城市交通难题
14.1.2 大数据为交通难题开出的药方
14.1.3 大数据解决交通难题4大优势
14.1.4 如何应用大数据解决交通问题
14.1.5 大数据在智能交通行业的挑战
14.2 交通行业大数据应用案例
14.2.1 【案例】大数据解决波士顿堵车难题
14.2.2 【案例】谷歌街景带你在家环游世界
14.2.3 【案例】腾讯SOSO让地图更“真实”
14.2.4 【案例】用大数据APP缓解交通压力
14.2.5 【案例】ETC电子收费系统加大通行力
第15章 社会：用数据改变生活
15.1 教育领域大数据应用案例
15.1.1 【案例】大数据让在线教育变为现实
15.1.2 【案例】无孔不入的数字化学习平台
15.1.3 【案例】用云平台全面推进素质教育
15.1.4 【案例】美国政府用大数据改善教育
15.1.5 【案例】大数据有效地指导学生学习
15.1.6 【案例】用大数据管理上海大学招生
15.2 体育领域大数据应用案例
15.2.1 【案例】Nike记录运动中的数据价值
15.2.2 【案例】大数据助力NBA赛事全过程
15.2.3 【案例】大数据颠覆网球的游戏规则
15.2.4 【案例】从大数据中获得宝贵洞察力
15.2.5 【案例】用预测分析软件来防止受伤
15.2.6 【案例】普通球迷也能成为分析专家
15.3 影音媒体大数据应用案例
15.3.1 【案例】《爸爸去哪儿》成口碑之王
15.3.2 【案例】用大数据来挖掘《小时代》
15.3.3 【案例】《纸牌屋》变革传统电视业
15.3.4 【案例】《纽约时报》让报纸智能化
15.3.5 【案例】大数据带来逼真的影视特效
15.4 生活中的大数据应用案例
15.4.1 【案例】大数据让你的生活更智能
15.4.2 【案例】数据能够开口说话当红娘
15.4.3 【案例】大数据保障人身财产安全
15.4.4 【案例】用大数据安全保管门钥匙
15.4.5 【案例】地图APP成为生活好助手

前言/序言

　　写作驱动
　　（1）基本概念：大数据是指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据，一般以“太字节”（terabyte，TB）为单位。大数据之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大价值”和“大发展”，使我们逐渐走向创新社会化的新信息时代。
　　（2）市场规模：根据IDC（国际数据公司）的统计，2011年全球数据总量已经达到1.8ZB（1ZB等于1万亿GB，1.8ZB也就相当于18亿个1TB移动硬盘的存储量），而这个数值还在以每两年翻一番的速度增长，预计到2020年全球将拥有35ZB的数据量，增长近20倍。据统计，2012年市场规模达到4。5亿元，2014年还将持续发酵，未来三年有望突破40亿元，2016年有望达到百亿规模。
　　（3）市场前景：在全球方面，IDC则预测大数据技术与服务市场将从2010年的32亿美元攀升至2015年的169亿美元。在国内，2014年将是中国供应链大数据快速发展的一年，供应链大数据应用企业必须提前布局占据有力地位。相关调查显示，2013年中国供应链大数据市场规模将达到21亿元，增长率达到38%，到2016年，中国供应链大数据市场规模将达到59。6亿元。
　　（4）应用领域：大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个领域拥有巨大的应用潜力和商机。今天，大数据似乎成了“万灵药”，从总统竞选到奥斯卡颁奖、从Web安全到灾难预测，都能
　　看到大数据的身影，正如那句俗语：“当你手里有了锤子，什么都看上去像钉子”。国内大数据的推广，已经渗透到了公共健康、临床医疗、物联网、社交网站、社会管理、零售业、制造业、汽车保险业、电力行业、博彩业、工业发动机和设备、视频游戏、教育领域、体育领域、电信业等多个行业应用领域。
　　《大数据：从海量到精准》深度结合了国内的大数据发展形势，为读者介绍了简单易行的处理大数据所需的工具、过程和方法，并描绘了一个易于实施的行动计划，以帮助读者发现新的商业机会，实现新的业务流程，做出更明智的决策。
　　本书特色
　　最全面的大数据内容介绍：本书集合了大数据的基本概念、基础设施、挖掘方法、风险管理、行业应用等内容，对大数据进行了全面的剖析。
　　最丰富的大数据案例说明：书中安排了120个大数据精彩应用实例，以实例＋理论的方式，向读者展示了大数据究竟是什么。
　　最完备的大数据解决方案：书中囊括了各大主流行业的大数据解决方案，通过详尽的分析，让读者看透大数据从海量到精准背后的“魔法”。
　　本书内容
　　全书共分为15章，具体内容包括入门：大数据的基本概念、价值：大数据商业变革、架构：大数据基础设施、掌握：数据管理与挖掘、管理：用数据洞察一切、安全：摆脱大数据风险、平台：信息通信大数据、医疗：数据解决大难题、网络：抓牢数据发源地、零售：打响大数据之战、制造：更快更好地生产、餐饮：精准营销的数据、金融：大数据理财时代、交通：畅通无阻的数据、社会：用数据改变生活。
　　适合读者
　　本书结构清晰、语言简洁，适用于所有对数据、数据挖掘、数据分析感兴趣的IT技术人员和决策者阅读，同时也适用于实业家、
　　企业高管、营销人员、政府媒体工作人员、创业者和想创业的人以及相关专业的学生等学习参考。
　　作者售后
　　本书由李军编著，同时参加编写的人员还有：苏高、罗磊、刘嫔、罗林、宋金梅、曾杰、周旭阳、袁淑敏、谭俊杰、徐茜、杨端阳、谭中阳、张国文、李四华、陈国嘉等人。由于时间仓促，加之编者水平有限，书中难免存在疏漏与不妥之处，欢迎广大读者来信咨询和指正。
　　本书声明
　　本书中所采用的图片、模型等素材，均为所属公司、网站或个人所有，在本书中引用仅为说明之用，绝无侵权之意，特此声明。
　　编者

科技前沿：量子计算的革命与未来 第一部分：超越硅基的极限 本书深入探讨了量子计算领域的最新进展，旨在为读者勾勒出一幅清晰的、关于下一代计算范式的全景图。我们不再局限于经典计算机的二进制逻辑，而是迈入了一个由叠加态和量子纠缠所主导的全新维度。 第一章：量子比特的诞生与特性 本章详细解析了量子比特（Qubit）的物理实现基础，从超导电路、离子阱到拓扑量子比特的理论探索。重点阐述了量子叠加态如何允许一个比特同时代表0和1，以及量子纠缠现象在信息处理中的核心作用。通过对退相干问题的深入剖析，我们探讨了维持量子态相干性所面临的严峻工程挑战，以及当前领先的错误抑制技术。 第二章：量子算法的理论基石 量子计算的威力源于其独特的算法设计。本章系统梳理了当前最具影响力的量子算法。首先，对Shor算法在因式分解领域的指数级加速进行了详尽的数学推导和案例分析，并讨论了这对现代加密体系的潜在颠覆性影响。其次，深入讲解了Grover算法在非结构化搜索问题中的平方级加速原理。此外，对变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）等在量子化学模拟和组合优化中应用的近程量子算法（NISQ时代算法）进行了细致的阐述。 第三章：硬件架构的激烈角逐 量子计算的竞赛不仅是理论的较量，更是工程实现的比拼。本部分将重点聚焦于当前主流的硬件平台及其优劣势。 超导量子计算平台： 分析了谷歌、IBM等巨头在此领域的布局，重点探讨了如何通过低温制冷和微波控制来实现高保真度的量子门操作。详细介绍了量子芯片的布局设计和可扩展性的瓶颈。 离子阱技术： 讨论了利用电磁场捕获并冷却单个离子来实现量子计算的优势，即其极高的门保真度和天然的互连性。着重分析了离子阱阵列的复杂控制系统需求。 光量子计算： 探讨了基于光子的量子计算路径，特别是线性光学量子计算（LOQC）的原理，以及单光子源和高效光电探测器的研发现状。 其他前沿探索： 简要介绍了中性原子、硅基自旋量子比特等新兴技术路径的潜力与挑战。 第二部分：应用领域的深远影响 量子计算并非遥远的学术概念，其潜在的应用将重塑多个关键产业的运作方式。 第四章：材料科学与药物发现的加速器 量子计算机在模拟分子和材料性质方面展现出无与伦比的潜力。本章探讨了如何利用量子化学计算来精确预测复杂分子（如新催化剂、高性能电池材料）的基态能量和反应路径。详细分析了电子结构模拟中的哈密顿量构建与量子相位估计算法（QPE）的应用，这将极大地缩短新材料和新药的研发周期。 第五章：金融建模与风险管理的革命 金融行业对复杂优化问题的需求极为迫切。本书展示了量子计算如何应用于蒙特卡洛模拟加速（如期权定价）、投资组合优化以及高频交易中的复杂风险分析。重点分析了如何将金融问题映射到量子硬件可处理的优化模型（如二次无约束二元优化问题QUBO）中。 第六章：人工智能的下一波浪潮 量子机器学习（QML）是当前研究的热点。本章区分了量子增强型机器学习（使用量子硬件加速经典ML任务）和纯粹的量子机器学习模型。详细介绍了量子神经网络（QNN）的结构，以及它们在处理高维数据、模式识别和生成模型方面可能带来的性能飞跃。 第三部分：通往实用化的路线图 实现通用量子计算机的道路漫长而曲折。本部分关注当前面临的实际工程和软件挑战。 第七章：错误修正：迈向容错量子计算 量子态的脆弱性是其实用化的最大障碍。本章聚焦于量子纠错码（QEC）的研究进展。深入解析了表面码（Surface Code）的设计原理及其对物理比特冗余度的要求。讨论了如何从当前噪声中等效量子的（NISQ）设备过渡到具备逻辑量子比特的容错量子计算机（FTQC）时代。 第八章：软件栈与编程生态系统 硬件的进步必须辅以强大的软件工具。本章系统介绍了现有的量子计算编程框架，如Qiskit、Cirq和Microsoft Q。重点分析了如何设计高级量子汇编语言、编译器优化，以及如何有效地将经典控制流与量子计算内核进行混合编程，以最大化当前有限量子资源的利用效率。 第九章：量子安全与后量子密码学 量子计算对现有公钥基础设施构成了根本性威胁。本章不仅重申了Shor算法的威胁，更详尽介绍了国际标准化组织（NIST）正在推动的后量子密码学（PQC）标准。重点剖析了基于格、基于哈希函数和基于编码的密码系统的数学安全基础，为读者提供了应对量子威胁的切实防御策略。 结语：未来已至 量子计算不再是科幻小说的素材，而是正在发生的工程奇迹。本书旨在为跨学科的工程师、科学家和决策者提供一份全面、深入且具备前瞻性的指南，理解这场计算革命的来龙去脉及其对人类社会未来的深刻影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺吸引人的，一种深邃的蓝色背景，上面点缀着无数闪烁的、大小不一的光点，仿佛浩瀚的星空。标题“大数据：从海量到精准”几个字采用了略带科技感的银色字体，显得非常有力量。我还没来得及深入阅读，只是翻了几页，就被那种对未知领域探索的好奇心所驱使。从目录来看，它似乎涵盖了大数据从基础概念、技术架构，到实际应用、未来趋势等多个方面。特别是“海量”这个词，让我联想到那些我们每天产生的海量信息，比如社交媒体上的评论、电商平台的交易记录、物联网传感器的数据等等。而“精准”则又引申出如何从这些庞杂的数据中提取有价值的信息，实现更智能的决策和更个性化的服务。这让我充满期待，希望这本书能为我揭示大数据世界的奥秘，让我理解那些隐藏在数据背后的驱动力，以及它如何悄无声息地改变着我们的生活和工作方式。我迫不及待想看到书中是如何将抽象的概念具象化，用清晰的语言解释复杂的原理，并辅以生动的案例，让我这个对技术并非专业出身的读者也能有所领悟。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《大数据：从海量到精准》，还没细看内容，光是它的书名就足以勾起我强烈的好奇心。你知道吗，我们现在生活在一个信息爆炸的时代，每天都被各种数据包围，手机上的APP、网络购物、新闻推送，几乎所有事情都离不开数据。有时候就会想，这些数据到底是怎么来的？又是怎么被处理和利用的呢？这本书的“海量”二字，恰恰点出了这个时代最显著的特征，而“精准”则似乎暗示了一种化繁为简、去芜存菁的智慧。我个人对于如何从海量数据中挖掘出有用的洞察一直很感兴趣，尤其是它如何能够帮助企业更好地理解客户需求，优化产品设计，甚至是预测市场趋势。这本书的厚度也让我觉得内容应该相当充实，不是那种浅尝辄止的科普读物，而是希望能深入到技术的本质和实际应用的层面。我最期待的是书中能解释清楚“大数据”到底是怎么一回事，它不仅仅是数据量大，更重要的是它所带来的分析和应用上的革命。希望这本书能让我对这个概念有一个更系统、更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

话说我最近在琢磨怎么让我的小店生意做得更好，总觉得现在大家都离不开手机，离不开各种线上平台，可我就是抓不住其中的门道。偶然看到了《大数据：从海量到精准》这本书，名字听起来就挺厉害的。我虽然不是什么技术大牛，但总听人家说现在做什么都离不开大数据，什么精准营销、用户画像之类的。所以，我特别想知道，这本书里有没有提到一些实际操作的东西，比如说，怎么通过分析顾客的购买记录，来推荐他们可能喜欢的商品？或者，怎么通过分析网上的评论，来改进我的服务？“海量”这个词让我想到我们每天产生的那么多信息，虽然感觉乱七八糟的，但如果真能“精准”地利用起来，那肯定是大有可为。我希望这本书能给我一些启发，让我明白这些“大数据”到底是怎么回事，以及我们这些小商家，有没有可能利用这些工具，让自己的生意更上一层楼。别太学术化，最好能有易懂的例子，让我这个门外汉也能听得懂，学得会。

评分☆☆☆☆☆

我平时对科技类的书籍比较感兴趣，虽然算不上是专业人士，但总想跟上时代的步伐，了解一下那些引领潮流的新技术。《大数据：从海量到精准》这个书名，立刻就抓住了我的注意力。现在的世界，数据的增长速度简直是指数级的，我们每天都在创造和消费着海量的信息，从社交媒体的互动到智能设备的运行，无处不在。而“精准”二字，则暗示了一种对这些海量数据进行深度挖掘和有效利用的可能性。这让我非常好奇，这本书是如何阐述“大数据”这个概念的，它是否会深入探讨实现“精准”背后的技术原理和方法论？我尤其想了解，在海量数据这个看似杂乱无章的海洋中，究竟存在着怎样的规律，以及科学家和工程师们是如何从中“捕捞”出有价值的“珍珠”的。希望这本书能够为我打开一扇通往大数据世界的大门，让我理解它如何改变了我们的认知方式，驱动着社会各个领域的创新和发展。

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翻到这本《大数据：从海量到精准》的时候，我脑海里闪过的第一个念头是，这年头，好像不谈大数据就落伍了。听上去很高端，但对我来说，它到底是什么，又有什么实际意义，一直有些模糊。我总是觉得，数据那么多，到底能分析出什么来？这本书的标题，特别是“从海量到精准”这几个字，倒是挺打动我的。它好像在说，虽然我们每天都在产生海量的数据，但通过某种方法，可以提炼出真正有价值的信息，实现更精准的判断和决策。我特别好奇它会怎么解释这个“转化”的过程。是靠什么技术？又需要哪些步骤？这本书会不会介绍一些成功的案例，让我看到大数据在各个领域的应用，比如在医疗、金融、交通，或者我们每天接触到的各种APP上，是如何帮助人们解决问题的？我希望这本书能让我对大数据有一个更直观、更具象化的理解，而不是停留在抽象的概念层面。

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八路他哭睡觉觉了我饿了

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还没有具体看，外观及评论都不错

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内容较简单，适合入门

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购买清单都被别人撕毁了，还影响我报销。另外书到货太慢了，花了3天

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购买清单都被别人撕毁了，还影响我报销。另外书到货太慢了，花了3天

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送朋友的，应该不错~~

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活动买的，价格不错，实用

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八路他哭睡觉觉了我饿了

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其他都行，就是到货太慢！