大數據：從海量到精準 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李軍 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 商業智能
• 雲計算
• Hadoop
• Spark
• Python
• 數據科學

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302364474

版次：1

商品編碼：11540498

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-09-01

用紙：膠版紙

頁數：303

字數：424000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　《大數據：從海量到精準》深度結閤瞭國內的大數據發展形勢，為讀者介紹瞭簡單易行的處理大數據所需的工具、過程和方法，並描繪瞭一個易於實施的行動計劃，以幫助讀者發現新的商業機會，實現新的業務流程，做齣更明智的決策。

內容簡介

　　

　　《大數據：從海量到精準》共分為15章，具體內容包括入門：大數據的基本概念；價值：大數據商業變革；架構：大數據基礎設施；掌握：數據管理與挖掘；管理：用數據洞察一切；安全：擺脫大數據風險；平颱：信息通信大數據；醫療：數據解決大難題；網絡：抓牢數據發源地；零售：打響大數據之戰；製造：更快更好地生産；餐飲：精準營銷的數據；金融：大數據理財時代；交通：暢通無阻的數據；社會：用數據改變生活。
　　120個精彩應用案例，圖片精美，闡述細緻，在學習中找到賺錢商機，從入門到精通大數據！一本在手，輕鬆玩轉大數據，掌握應用與營銷，實現從海量到精準，從新手成為大數據應用高手！
　　《大數據：從海量到精準》主要有兩個特色：一是容易懂，讓抽象的大數據落地到具體行業上；二是接地氣，將宏觀的大數據與現實相結閤，講解詳細，實用性強。
　　《大數據：從海量到精準》細節特色：12大行業領域應用＋15章大數據專題精講＋110多個經典專傢提醒＋120個大數據應用案例＋150多張圖片全程圖解，幫助讀者在極短的時間內掌控大數據的秘密。
　　適閤閱讀《大數據：從海量到精準》的讀者：對數據、數據挖掘、數據分析感興趣的IT技術人員和決策者，以及實業傢、企業高管、營銷人員、政府媒體工作人員、創業者、想創業的人和相關專業的學生等。

內頁插圖

精彩書評

　　★這本書是大數據時代的及時雨，著名數據庫技術專傢全新力作，理論與實際算法實現並重。重點放在如何用數據分析解決各種實際問題。隻要求具備很少的預備知識，並不需要讀者有數據庫背景。書中包含大量的圖錶和豐富的案例，盡可能直接地聚焦於數據分析的主要概念。
　　——天翼手機公司數據中心王英傑
　　
　　★如今，我們的一切行為都在産生海量的數據，例如，每次瀏覽網頁、搜索或者用智能手機上網，幾乎都會增加數十億字節之多的數據，而且這個增量還在不斷地擴大。如此龐大的數據可以幫助我們更好地理解並預測客戶的行為，數據分析領域正在掀起一場革命。這本書中告訴你怎樣利用數據辨認齣利潤很高的客戶，並用有效的方法接觸這些客戶，從而增加他們的購買力。
　　——湖南移動公司大數據部李德厚
　　
　　★從海量的大數據中篩選齣真正的信號，很多大事件也可提前預知！統計學或預測是讓很多人望而卻步的話題，而本書就是關於這個話題的一本有趣的普及讀物，基因組測序、人工智能計算機、美國政治選舉等例子足以勾起讀者的好奇心，甚至會讓他們廢寢忘食地閱讀，而且其中潛藏著幫你做齣正確預測的能量。
　　——雄宇文化傳播有限公司劉雄偉
　　
　　★這本書可以說是大數據時代的必讀之作，它全麵地講述瞭企業應該如何利用數據預測客戶行為、挖掘潛在商機、開拓新的市場、步入數據革命新階段。這本書具有很大的啓發性，描述瞭近年來市場環境中發生的革命性變化，為讀者提供瞭極好的案例研究，為閤理地使用客戶數據提齣瞭不可或缺的工具和建議，幫助企業通過利用客戶數據來增加銷售額並獲取顯著的競爭優勢，是數據營銷時代的“至寶”。
　　——大數據資深網友硃黑茂

目錄

第1章 入門：大數據的基本概念
1.1 初步認識，大數據究竟是什麼
1.1.1 大數據基本定義
1.1.2 大數據結構特徵
1.1.3 大數據與雲計算
1.1.4 大數據規模預測
1.1.5 大數據的發展史
1.1.6 大數據技術架構
1.1.7 大數據重要的理由
1.1.8 大數據的解決方案
1.2 預測未來，大數據的發展趨勢
1.2.1 大數據撬動全世界
1.2.2 大數據是大勢所趨
1.2.3 大數據將成為資産
1.2.4 大數據時代的轉變
1.2.5 大數據的發展動力
1.2.6 展望2014的大數據
1.3 做好準備，大數據麵對的挑戰
1.3.1 大數據的12個不足之處
1.3.2 大數據挑戰的應對策略
第2章 價值：大數據商業變革
2.1 深度挖掘，大數據的商業機遇
2.1.1 挖掘大數據的商業價值
2.1.2 大數據已進入4G時代
2.1.3 實現商業價值的新捷徑
2.1.4 挖掘大數據的商業機會
2.1.5 用大數據預測宏觀經濟
2.1.6 企業用大數據獲取優勢
2.1.7 大數據有待更深的挖掘
2.2 體現價值，大數據的4大變革
2.2.1 變革醫療衛生
2.2.2 帶來商業革命
2.2.3 改變人們思維
2.2.4 開啓時代轉型
2.3 價值轉型，大數據下的商業智能
2.3.1 大數據為商業智能構建基礎
2.3.2 Oracle BIEE商業智能係統
2.3.3 商業智能成就行業價值機會
2.3.4 BI導齣商業潛能和社會走嚮
2.3.5 商業智能的6大發展前景
2.4 大數據商業變革應用案例
2.4.1 【案例】大數據助力地産行業
2.4.2 【案例】大數據預測機票價格
2.4.3 【案例】用大數據增強競爭力
2.4.4 【案例】大數據助力企業管理
2.4.5 【案例】沃森人工智能計算機
第3章 架構：大數據基礎設施
3.1 探索全球，10大大數據部署方案
3.1.1 Netflix：掌握視頻大數據煉金術
3.1.2 傢譜網：建立更準確的血緣關係
3.1.3 西奈山：更深刻地理解數據形態
3.1.4 CAIISO：實現電廠電網的智能化
3.1.5 Hydro One：把大數據放地圖上
3.1.6 OHSU：結閤數據虛擬化技術
3.1.7 VTN：公共設施的實時3D模型
3.1.8 戴德縣：實現大型城市的智能化
3.1.9 澳網：利用大數據分析做齣決策
3.1.10 DPR：結閤3D技術與大數據
3.2 掘金紅海，10大大數據分析平颱
3.2.1 IBM：大數據領域的傳統巨頭
3.2.2 亞馬遜：完美結閤大數據與雲
3.2.3 甲骨文：高集成度大數據平颱
3.2.4 榖歌：價值無可估量的大數據
3.2.5 微軟：“端到端”大數據平颱
3.2.6 EMC：針對海量數據分析應用
3.2.7 英特爾：用Hadoop靠攏大數據
3.2.8 NetApp：讓大數據變得更簡單
3.2.9 惠普：構建靈活的“智能環境”
3.2.10 Sybase：徹底改變大數據分析
3.3 大數據基礎設施應用案例
3.3.1 【案例】Streams監控嬰兒ICU感染
3.3.2 【案例】沃爾瑪打造商業數據中心
3.3.3 【案例】Clustrix挖掘整閤海量數據
3.3.4 【案例】長虹聯手IBM掘金大數據
3.3.5 【案例】LSI積極創新數據中心變革
第4章 掌握：數據管理與挖掘
4.1 管理數據，解析開源框架Hadoop
4.1.1 Hadoop的主要特點
4.1.2 Hadoop的發展曆史
4.1.3 Hadoop的主要用途
4.1.4 Hadoop的項目結構
4.1.5 Hadoop的體係結構
4.2 挖掘數據，大數據如何去粗存精
4.2.1 準備數據
4.2.2 挖掘過程
4.2.3 結果錶示
4.3 大數據管理與挖掘應用案例
4.3.1 【案例】用數據挖掘篩查高危病人
4.3.2 【案例】數據挖掘助力NBA賽事
4.3.3 【案例】用數據挖掘控製鮮花庫存
4.3.4 【案例】挖掘人類頭腦裏的大數據
4.3.5 【案例】數據挖掘助力銀行的營銷
4.3.6 【案例】星係動物園裏的數據挖掘
第5章 管理：用數據洞察一切
5.1 不能再等，大數據時代的思維變革
5.1.1 利用所有的數據
5.1.2 充分利用這些數據
5.1.3 海量數據替代采樣
5.2 知己知彼，數據分析的演變與現狀
5.2.1 大數據分析的商業驅動力
5.2.2 大數據分析環境的演變
5.2.3 大數據分析與處理方法
5.3 企業管理中的大數據分析應用案例
5.3.1 【案例】機場用大數據管理節省數百萬美元
5.3.2 【案例】國藥集團打造全方位的管理模式
5.3.3 【案例】迪士尼樂園用大數據提升遊客樂趣
5.3.4 【案例】Farmeron用大數據促成農業增産
5.3.5 【案例】西爾斯著眼於大數據以降低成本
5.4 能源管理中的大數據分析應用案例
5.4.1 【案例】用“大數據”預測風電和太陽能
5.4.2 【案例】電力增長情況反映宏觀經濟形勢
5.4.3 【案例】石油公司用大數據追求最大利益
5.4.4 【案例】大數據管理更準確、一緻、及時
5.4.5 【案例】大數據幫助消費者提高能源效率
第6章 安全：擺脫大數據風險
6.1 問題凸顯，大數據存在5大風險
6.1.1 風險1：個人隱私泄露
6.1.2 風險2：數據管理睏難
6.1.3 風險3：成本難以控製
6.1.4 風險4：網絡安全漏洞
6.1.5 風險5：數據人纔缺乏
6.2 步步小心，大數據項目7大誤區
6.2.1 誤區1：盲目跟風
6.2.2 誤區2：思路太過僵硬
6.2.3 誤區3：不注重他人的經驗
6.2.4 誤區4：把大數據當“門麵”
6.2.5 誤區5：過度誇大數據成果
6.2.6 誤區6：想要獲得所有數據
6.2.7 誤區7：認為軟件是萬能的
6.3 踏雪無痕，徹底逃離大數據監視
6.3.1 碼頭：讓網絡行為一目瞭然
6.3.2 上遊：截取全球互聯網數據
6.3.3 棱鏡：備份全球互聯網數據
6.3.4 星風：監視全球通信大數據
6.3.5 小甜餅：竊取個人網絡隱私
6.3.6 間諜軟件：讓我們無處藏身
6.4 有備無患，做好大數據風險管理
6.4.1 風險管理利器1：IBM StorWize V7000
6.4.2 風險管理利器2：EMC VNX係列
6.4.3 風險管理利器3：戴爾EqualLogic平颱
6.4.4 風險管理利器4：NetApp FAS平颱
6.5 大數據風險管理應用案例
6.5.1 【案例】“閃電計劃”為數據護航
6.5.2 【案例】智慧存儲化解大數據風險
6.5.3 【案例】榖歌循環利用“數據廢氣”
6.5.4 【案例】藉助淘寶大數據控製風險精準行業聚焦篇
第7章 平颱：信息通信大數據
7.1 信息通信平颱大數據解決方案
7.1.1 運營商在大數據時代的認識轉變
7.1.2 運營商在大數據時代的模式轉型
7.1.3 運營商在大數據時代的機遇前景
7.1.4 運營商在大數據時代的應對方案
7.2 信息通信平颱大數據應用案例
7.2.1 【案例】西班牙電話公司的數據再利用
7.2.2 【案例】德國電信的大數據營銷新策略
7.2.3 【案例】Verizon利用大數據精準營銷
7.2.4 【案例】中國聯通開啓大數據探索之路
7.2.5 【案例】法國電信大力發掘大數據價值
7.2.6 【案例】中國移動大數據全新戰略定位
7.2.7 【案例】中國電信大數據聚焦商業模式
第8章 醫療：數據解決大難題
8.1 醫療行業大數據解決方案
8.1.1 大數據在醫療行業的應用場景
8.1.2 如何從大數據中獲取醫療價值
8.1.3 醫療領域大數據的挑戰和前景
8.2 醫療行業大數據應用案例
8.2.1 【案例】利用大數據進行基因組測序
8.2.2 【案例】利用大數據來預防流感疫情
8.2.3 【案例】用大數據預測心髒病發作率
8.2.4 【案例】大數據BI促進醫院智能化
8.2.5 【案例】用大數據“魔毯”改善健康
8.2.6 【案例】用大數據分析找齣治療方案
8.2.7 【案例】手錶成為大數據的有力武器
8.2.8 【案例】中南大學啓動臨床大數據係統
第9章 網絡：抓牢數據發源地
9.1 互聯網大數據解決方案
9.1.1 傳統互聯網大數據解決方案
9.1.2 移動互聯網大數據解決方案
9.2 互聯網大數據應用案例
9.2.1 【案例】大數據與互聯網助力競選總統
9.2.2 【案例】Acxiom用數據洞悉你的心理
9.2.3 【案例】大數據為個性化用戶體驗撐腰
9.2.4 【案例】人人遊戲網用大數據瞭解玩傢
9.2.5 【案例】迅雷用大數據抓“網絡票房”
9.2.6 【案例】騰訊用微信展開大數據“首戰”
第10章 零售：打響大數據之戰
10.1 零售行業大數據解決方案
10.1.1 大數據對零售行業的影響
10.1.2 大數據對零售行業的挑戰
10.1.3 大數據對零售行業的價值
10.2 零售行業大數據應用案例
10.2.1 【案例】ZARA：可以預見未來的時尚圈
10.2.2 【案例】沃爾瑪：大數據幫你選好購物單
10.2.3 【案例】淘寶：開放“數據魔方”的秘密
10.2.4 【案例】Target：準確判斷哪位顧客懷孕
10.2.5 【案例】上品摺扣：用大數據做全渠道營銷
10.2.6 【案例】阿迪達斯：用大數據帶來利潤
第11章 製造：更快更好地生産
11.1 生産製造業大數據解決方案
11.1.1 大數據對生産製造業的影響
11.1.2 生産製造業如何利用大數據
11.2 生産製造業大數據應用案例
11.2.1 【案例】大數據結閤ERP助力生産
11.2.2 【案例】大數據改變福特汽車的製造
11.2.3 【案例】長安汽車數據與製造的結閤
11.2.4 【案例】樂百氏BI係統助力企業成長
11.2.5 【案例】大數據可以破解“豬周期”
11.2.6 【案例】鋼鐵企業用大數據擺脫睏境
11.2.7 【案例】大數據提高企業核心競爭力
第12章 餐飲：精準營銷的數據
12.1 餐飲行業大數據解決方案
12.1.1 大數據在餐飲業的市場現狀
12.1.2 餐飲行業麵臨的大數據挑戰
12.1.3 大數據對餐飲企業有何作用
12.1.4 餐飲企業該如何應用大數據
12.2 餐飲行業大數據應用案例
12.2.1 【案例】農夫山泉用大數據賣礦泉水
12.2.2 【案例】絕味鴨脖的大數據經營模式
12.2.3 【案例】“哆啦寶”打造精準營銷平颱
12.2.4 【案例】打造適閤你的找餐館手機APP
第13章 金融：大數據理財時代
13.1 金融行業大數據解決方案
13.1.1 大數據對傳統金融行業的影響
13.1.2 大數據時代下金融業的機遇和麵臨的挑戰
13.1.3 金融業該如何“迎戰”大數據
13.2 金融行業大數據應用案例
13.2.1 【案例】淘寶網掘金大數據金融市場
13.2.2 【案例】IBM用大數據預測股價走勢
13.2.3 【案例】匯豐銀行采用SAS管理風險
13.2.4 【案例】Kabbage用大數據開闢新路徑
13.2.5 【案例】大數據時代信用卡該怎麼玩
第14章 交通：暢通無阻的數據
14.1 交通行業大數據解決方案
14.1.1 5大日益突齣的城市交通難題
14.1.2 大數據為交通難題開齣的藥方
14.1.3 大數據解決交通難題4大優勢
14.1.4 如何應用大數據解決交通問題
14.1.5 大數據在智能交通行業的挑戰
14.2 交通行業大數據應用案例
14.2.1 【案例】大數據解決波士頓堵車難題
14.2.2 【案例】榖歌街景帶你在傢環遊世界
14.2.3 【案例】騰訊SOSO讓地圖更“真實”
14.2.4 【案例】用大數據APP緩解交通壓力
14.2.5 【案例】ETC電子收費係統加大通行力
第15章 社會：用數據改變生活
15.1 教育領域大數據應用案例
15.1.1 【案例】大數據讓在綫教育變為現實
15.1.2 【案例】無孔不入的數字化學習平颱
15.1.3 【案例】用雲平颱全麵推進素質教育
15.1.4 【案例】美國政府用大數據改善教育
15.1.5 【案例】大數據有效地指導學生學習
15.1.6 【案例】用大數據管理上海大學招生
15.2 體育領域大數據應用案例
15.2.1 【案例】Nike記錄運動中的數據價值
15.2.2 【案例】大數據助力NBA賽事全過程
15.2.3 【案例】大數據顛覆網球的遊戲規則
15.2.4 【案例】從大數據中獲得寶貴洞察力
15.2.5 【案例】用預測分析軟件來防止受傷
15.2.6 【案例】普通球迷也能成為分析專傢
15.3 影音媒體大數據應用案例
15.3.1 【案例】《爸爸去哪兒》成口碑之王
15.3.2 【案例】用大數據來挖掘《小時代》
15.3.3 【案例】《紙牌屋》變革傳統電視業
15.3.4 【案例】《紐約時報》讓報紙智能化
15.3.5 【案例】大數據帶來逼真的影視特效
15.4 生活中的大數據應用案例
15.4.1 【案例】大數據讓你的生活更智能
15.4.2 【案例】數據能夠開口說話當紅娘
15.4.3 【案例】大數據保障人身財産安全
15.4.4 【案例】用大數據安全保管門鑰匙
15.4.5 【案例】地圖APP成為生活好助手

前言/序言

　　寫作驅動
　　（1）基本概念：大數據是指一般的軟件工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據，一般以“太字節”（terabyte，TB）為單位。大數據之“大”，並不僅僅在於“容量之大”，更大的意義在於通過對海量數據的交換、整閤和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來“大知識”、“大科技”、“大價值”和“大發展”，使我們逐漸走嚮創新社會化的新信息時代。
　　（2）市場規模：根據IDC（國際數據公司）的統計，2011年全球數據總量已經達到1.8ZB（1ZB等於1萬億GB，1.8ZB也就相當於18億個1TB移動硬盤的存儲量），而這個數值還在以每兩年翻一番的速度增長，預計到2020年全球將擁有35ZB的數據量，增長近20倍。據統計，2012年市場規模達到4。5億元，2014年還將持續發酵，未來三年有望突破40億元，2016年有望達到百億規模。
　　（3）市場前景：在全球方麵，IDC則預測大數據技術與服務市場將從2010年的32億美元攀升至2015年的169億美元。在國內，2014年將是中國供應鏈大數據快速發展的一年，供應鏈大數據應用企業必須提前布局占據有力地位。相關調查顯示，2013年中國供應鏈大數據市場規模將達到21億元，增長率達到38%，到2016年，中國供應鏈大數據市場規模將達到59。6億元。
　　（4）應用領域：大數據在企業商業智能、公共服務和市場營銷三個領域擁有巨大的應用潛力和商機。今天，大數據似乎成瞭“萬靈藥”，從總統競選到奧斯卡頒奬、從Web安全到災難預測，都能
　　看到大數據的身影，正如那句俗語：“當你手裏有瞭錘子，什麼都看上去像釘子”。國內大數據的推廣，已經滲透到瞭公共健康、臨床醫療、物聯網、社交網站、社會管理、零售業、製造業、汽車保險業、電力行業、博彩業、工業發動機和設備、視頻遊戲、教育領域、體育領域、電信業等多個行業應用領域。
　　《大數據：從海量到精準》深度結閤瞭國內的大數據發展形勢，為讀者介紹瞭簡單易行的處理大數據所需的工具、過程和方法，並描繪瞭一個易於實施的行動計劃，以幫助讀者發現新的商業機會，實現新的業務流程，做齣更明智的決策。
　　本書特色
　　最全麵的大數據內容介紹：本書集閤瞭大數據的基本概念、基礎設施、挖掘方法、風險管理、行業應用等內容，對大數據進行瞭全麵的剖析。
　　最豐富的大數據案例說明：書中安排瞭120個大數據精彩應用實例，以實例＋理論的方式，嚮讀者展示瞭大數據究竟是什麼。
　　最完備的大數據解決方案：書中囊括瞭各大主流行業的大數據解決方案，通過詳盡的分析，讓讀者看透大數據從海量到精準背後的“魔法”。
　　本書內容
　　全書共分為15章，具體內容包括入門：大數據的基本概念、價值：大數據商業變革、架構：大數據基礎設施、掌握：數據管理與挖掘、管理：用數據洞察一切、安全：擺脫大數據風險、平颱：信息通信大數據、醫療：數據解決大難題、網絡：抓牢數據發源地、零售：打響大數據之戰、製造：更快更好地生産、餐飲：精準營銷的數據、金融：大數據理財時代、交通：暢通無阻的數據、社會：用數據改變生活。
　　適閤讀者
　　本書結構清晰、語言簡潔，適用於所有對數據、數據挖掘、數據分析感興趣的IT技術人員和決策者閱讀，同時也適用於實業傢、
　　企業高管、營銷人員、政府媒體工作人員、創業者和想創業的人以及相關專業的學生等學習參考。
　　作者售後
　　本書由李軍編著，同時參加編寫的人員還有：蘇高、羅磊、劉嬪、羅林、宋金梅、曾傑、周旭陽、袁淑敏、譚俊傑、徐茜、楊端陽、譚中陽、張國文、李四華、陳國嘉等人。由於時間倉促，加之編者水平有限，書中難免存在疏漏與不妥之處，歡迎廣大讀者來信谘詢和指正。
　　本書聲明
　　本書中所采用的圖片、模型等素材，均為所屬公司、網站或個人所有，在本書中引用僅為說明之用，絕無侵權之意，特此聲明。
　　編者

科技前沿：量子計算的革命與未來 第一部分：超越矽基的極限 本書深入探討瞭量子計算領域的最新進展，旨在為讀者勾勒齣一幅清晰的、關於下一代計算範式的全景圖。我們不再局限於經典計算機的二進製邏輯，而是邁入瞭一個由疊加態和量子糾纏所主導的全新維度。 第一章：量子比特的誕生與特性 本章詳細解析瞭量子比特（Qubit）的物理實現基礎，從超導電路、離子阱到拓撲量子比特的理論探索。重點闡述瞭量子疊加態如何允許一個比特同時代錶0和1，以及量子糾纏現象在信息處理中的核心作用。通過對退相乾問題的深入剖析，我們探討瞭維持量子態相乾性所麵臨的嚴峻工程挑戰，以及當前領先的錯誤抑製技術。 第二章：量子算法的理論基石 量子計算的威力源於其獨特的算法設計。本章係統梳理瞭當前最具影響力的量子算法。首先，對Shor算法在因式分解領域的指數級加速進行瞭詳盡的數學推導和案例分析，並討論瞭這對現代加密體係的潛在顛覆性影響。其次，深入講解瞭Grover算法在非結構化搜索問題中的平方級加速原理。此外，對變分量子本徵求解器（VQE）和量子近似優化算法（QAOA）等在量子化學模擬和組閤優化中應用的近程量子算法（NISQ時代算法）進行瞭細緻的闡述。 第三章：硬件架構的激烈角逐 量子計算的競賽不僅是理論的較量，更是工程實現的比拼。本部分將重點聚焦於當前主流的硬件平颱及其優劣勢。 超導量子計算平颱： 分析瞭榖歌、IBM等巨頭在此領域的布局，重點探討瞭如何通過低溫製冷和微波控製來實現高保真度的量子門操作。詳細介紹瞭量子芯片的布局設計和可擴展性的瓶頸。 離子阱技術： 討論瞭利用電磁場捕獲並冷卻單個離子來實現量子計算的優勢，即其極高的門保真度和天然的互連性。著重分析瞭離子阱陣列的復雜控製係統需求。 光量子計算： 探討瞭基於光子的量子計算路徑，特彆是綫性光學量子計算（LOQC）的原理，以及單光子源和高效光電探測器的研發現狀。 其他前沿探索： 簡要介紹瞭中性原子、矽基自鏇量子比特等新興技術路徑的潛力與挑戰。 第二部分：應用領域的深遠影響 量子計算並非遙遠的學術概念，其潛在的應用將重塑多個關鍵産業的運作方式。 第四章：材料科學與藥物發現的加速器 量子計算機在模擬分子和材料性質方麵展現齣無與倫比的潛力。本章探討瞭如何利用量子化學計算來精確預測復雜分子（如新催化劑、高性能電池材料）的基態能量和反應路徑。詳細分析瞭電子結構模擬中的哈密頓量構建與量子相位估計算法（QPE）的應用，這將極大地縮短新材料和新藥的研發周期。 第五章：金融建模與風險管理的革命 金融行業對復雜優化問題的需求極為迫切。本書展示瞭量子計算如何應用於濛特卡洛模擬加速（如期權定價）、投資組閤優化以及高頻交易中的復雜風險分析。重點分析瞭如何將金融問題映射到量子硬件可處理的優化模型（如二次無約束二元優化問題QUBO）中。 第六章：人工智能的下一波浪潮 量子機器學習（QML）是當前研究的熱點。本章區分瞭量子增強型機器學習（使用量子硬件加速經典ML任務）和純粹的量子機器學習模型。詳細介紹瞭量子神經網絡（QNN）的結構，以及它們在處理高維數據、模式識彆和生成模型方麵可能帶來的性能飛躍。 第三部分：通往實用化的路綫圖 實現通用量子計算機的道路漫長而麯摺。本部分關注當前麵臨的實際工程和軟件挑戰。 第七章：錯誤修正：邁嚮容錯量子計算 量子態的脆弱性是其實用化的最大障礙。本章聚焦於量子糾錯碼（QEC）的研究進展。深入解析瞭錶麵碼（Surface Code）的設計原理及其對物理比特冗餘度的要求。討論瞭如何從當前噪聲中等效量子的（NISQ）設備過渡到具備邏輯量子比特的容錯量子計算機（FTQC）時代。 第八章：軟件棧與編程生態係統 硬件的進步必須輔以強大的軟件工具。本章係統介紹瞭現有的量子計算編程框架，如Qiskit、Cirq和Microsoft Q。重點分析瞭如何設計高級量子匯編語言、編譯器優化，以及如何有效地將經典控製流與量子計算內核進行混閤編程，以最大化當前有限量子資源的利用效率。 第九章：量子安全與後量子密碼學 量子計算對現有公鑰基礎設施構成瞭根本性威脅。本章不僅重申瞭Shor算法的威脅，更詳盡介紹瞭國際標準化組織（NIST）正在推動的後量子密碼學（PQC）標準。重點剖析瞭基於格、基於哈希函數和基於編碼的密碼係統的數學安全基礎，為讀者提供瞭應對量子威脅的切實防禦策略。 結語：未來已至 量子計算不再是科幻小說的素材，而是正在發生的工程奇跡。本書旨在為跨學科的工程師、科學傢和決策者提供一份全麵、深入且具備前瞻性的指南，理解這場計算革命的來龍去脈及其對人類社會未來的深刻影響。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計挺吸引人的，一種深邃的藍色背景，上麵點綴著無數閃爍的、大小不一的光點，仿佛浩瀚的星空。標題“大數據：從海量到精準”幾個字采用瞭略帶科技感的銀色字體，顯得非常有力量。我還沒來得及深入閱讀，隻是翻瞭幾頁，就被那種對未知領域探索的好奇心所驅使。從目錄來看，它似乎涵蓋瞭大數據從基礎概念、技術架構，到實際應用、未來趨勢等多個方麵。特彆是“海量”這個詞，讓我聯想到那些我們每天産生的海量信息，比如社交媒體上的評論、電商平颱的交易記錄、物聯網傳感器的數據等等。而“精準”則又引申齣如何從這些龐雜的數據中提取有價值的信息，實現更智能的決策和更個性化的服務。這讓我充滿期待，希望這本書能為我揭示大數據世界的奧秘，讓我理解那些隱藏在數據背後的驅動力，以及它如何悄無聲息地改變著我們的生活和工作方式。我迫不及待想看到書中是如何將抽象的概念具象化，用清晰的語言解釋復雜的原理，並輔以生動的案例，讓我這個對技術並非專業齣身的讀者也能有所領悟。

評分☆☆☆☆☆

我平時對科技類的書籍比較感興趣，雖然算不上是專業人士，但總想跟上時代的步伐，瞭解一下那些引領潮流的新技術。《大數據：從海量到精準》這個書名，立刻就抓住瞭我的注意力。現在的世界，數據的增長速度簡直是指數級的，我們每天都在創造和消費著海量的信息，從社交媒體的互動到智能設備的運行，無處不在。而“精準”二字，則暗示瞭一種對這些海量數據進行深度挖掘和有效利用的可能性。這讓我非常好奇，這本書是如何闡述“大數據”這個概念的，它是否會深入探討實現“精準”背後的技術原理和方法論？我尤其想瞭解，在海量數據這個看似雜亂無章的海洋中，究竟存在著怎樣的規律，以及科學傢和工程師們是如何從中“捕撈”齣有價值的“珍珠”的。希望這本書能夠為我打開一扇通往大數據世界的大門，讓我理解它如何改變瞭我們的認知方式，驅動著社會各個領域的創新和發展。

評分☆☆☆☆☆

話說我最近在琢磨怎麼讓我的小店生意做得更好，總覺得現在大傢都離不開手機，離不開各種綫上平颱，可我就是抓不住其中的門道。偶然看到瞭《大數據：從海量到精準》這本書，名字聽起來就挺厲害的。我雖然不是什麼技術大牛，但總聽人傢說現在做什麼都離不開大數據，什麼精準營銷、用戶畫像之類的。所以，我特彆想知道，這本書裏有沒有提到一些實際操作的東西，比如說，怎麼通過分析顧客的購買記錄，來推薦他們可能喜歡的商品？或者，怎麼通過分析網上的評論，來改進我的服務？“海量”這個詞讓我想到我們每天産生的那麼多信息，雖然感覺亂七八糟的，但如果真能“精準”地利用起來，那肯定是大有可為。我希望這本書能給我一些啓發，讓我明白這些“大數據”到底是怎麼迴事，以及我們這些小商傢，有沒有可能利用這些工具，讓自己的生意更上一層樓。彆太學術化，最好能有易懂的例子，讓我這個門外漢也能聽得懂，學得會。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《大數據：從海量到精準》，還沒細看內容，光是它的書名就足以勾起我強烈的好奇心。你知道嗎，我們現在生活在一個信息爆炸的時代，每天都被各種數據包圍，手機上的APP、網絡購物、新聞推送，幾乎所有事情都離不開數據。有時候就會想，這些數據到底是怎麼來的？又是怎麼被處理和利用的呢？這本書的“海量”二字，恰恰點齣瞭這個時代最顯著的特徵，而“精準”則似乎暗示瞭一種化繁為簡、去蕪存菁的智慧。我個人對於如何從海量數據中挖掘齣有用的洞察一直很感興趣，尤其是它如何能夠幫助企業更好地理解客戶需求，優化産品設計，甚至是預測市場趨勢。這本書的厚度也讓我覺得內容應該相當充實，不是那種淺嘗輒止的科普讀物，而是希望能深入到技術的本質和實際應用的層麵。我最期待的是書中能解釋清楚“大數據”到底是怎麼一迴事，它不僅僅是數據量大，更重要的是它所帶來的分析和應用上的革命。希望這本書能讓我對這個概念有一個更係統、更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

翻到這本《大數據：從海量到精準》的時候，我腦海裏閃過的第一個念頭是，這年頭，好像不談大數據就落伍瞭。聽上去很高端，但對我來說，它到底是什麼，又有什麼實際意義，一直有些模糊。我總是覺得，數據那麼多，到底能分析齣什麼來？這本書的標題，特彆是“從海量到精準”這幾個字，倒是挺打動我的。它好像在說，雖然我們每天都在産生海量的數據，但通過某種方法，可以提煉齣真正有價值的信息，實現更精準的判斷和決策。我特彆好奇它會怎麼解釋這個“轉化”的過程。是靠什麼技術？又需要哪些步驟？這本書會不會介紹一些成功的案例，讓我看到大數據在各個領域的應用，比如在醫療、金融、交通，或者我們每天接觸到的各種APP上，是如何幫助人們解決問題的？我希望這本書能讓我對大數據有一個更直觀、更具象化的理解，而不是停留在抽象的概念層麵。

評分☆☆☆☆☆

大牌子。。JD配送還是不錯的，省心

評分☆☆☆☆☆

小手一抖，京豆到手

評分☆☆☆☆☆

書很好的，值得看一看

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

很好很不錯，還會繼續來買

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

好書 慢慢讀 寫的不錯啊啦 換

評分☆☆☆☆☆

啊哈哈哈哈哈，啥哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

我覺得這本書還是不錯的，包裝也很用心，有空仔細研究一下，嗯，搞活動買就是好