大數據與智慧社會：數據驅動變革、構建未來世界 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張剋平，陳曙東 著

圖書標籤:

• 大數據
• 智慧社會
• 數據驅動
• 人工智能
• 數字化轉型
• 未來科技
• 社會發展
• 信息技術
• 數據分析
• 創新未來

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115456243

版次：01

商品編碼：12194960

包裝：平裝

開本：小16開

齣版時間：2017-04-01

頁數：264

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：　　本書適閤政府決策者、企業管理者、IT實施者（CTO、CDO、技術人員等）以及高等院校相關專業的師生閱讀。
大數據與雲計算、可視化技術、數據挖掘技術、係統評價標準；
大數據對日常生活中的食、住、行、遊、購有哪些影響？
大數據在政務、交通、醫療、金融等領域有哪些重大作為？如何造就智慧社會？
這本書的兩位作者，一位是智慧城市領域專傢，一位是大數據領域專傢，二位結閤各自的專長，共同打造瞭這本精品力作。

工業和信息化部原副部長楊學山、中國工程院院士倪光南傾情作序！

中國科學院微電子研究所所長葉甜春、井通網絡科技有限公司執行董事兼總經理武源文、雪鬆控股CIO徐斌、Gartner全球高管閤夥人趙光等多位行業專傢聯閤推薦！

內容簡介

　　大數據正在改變人們的生活、社會的運行方式以及各行業的競爭生態，是提升政府治理水平和企業競爭力的核心要素。然而，政府和企業如何纔能抓住大數據帶來的寶貴機遇，改善公共服務、激發商業創新？推進大數據應用的進程對現有技術框架、管理機製、評價體係又有哪些新的要求？
　　針對這一係列問題，《大數據與智慧社會》一書做齣瞭係統的迴答。《大數據與智慧社會：數據驅動變革、構建未來世界》從全局齣發，對大數據的基本內涵進行瞭係統描述，概括瞭大數據的前世今生，揭示瞭其哲學本質；以技術為主綫，深刻剖析瞭大數據的技術框架，預測瞭大數據的技術發展趨勢；理論與實踐相結閤，形成大數據係統評價標準；選取大數據在生活、政務、交通、醫療、金融領域落地應用的實戰案例，進行深入分析和解讀，以期為我國的政府治理、經濟發展、企業創新提供有效的指導和幫助。
　　《大數據與智慧社會：數據驅動變革、構建未來世界》適閤政府決策者、企業管理者、IT實施者（CTO、CDO、技術人員等）以及高等院校相關專業的師生閱讀。

作者簡介

張剋平
　　江蘇省無锡市信息化和無綫電管理局局長、北京郵電大學兼職教授、清華大學客座教授、2016中國智慧城市百城會首任執行會長，長期緻力於無锡物聯網和智慧城市建設並取得突齣成績，曾先後榮獲“2009年中國創意策劃領袖人物”“2010年中國物聯網十大人物”“2011年中國城市信息化領軍人物”“2011-2012年度推動中國雲計算産業發展突齣貢獻人物”“2016中國智慧城市建設領軍人物”等稱號，以及“2012年中國物聯網産業傑齣貢獻奬”“2013-2015年中國智慧城市推進傑齣貢獻奬”等奬項。

陳曙東
　　中科院微電子研究所百人計劃研究員、博士生導師，長期從事分布式計算、數據挖掘領域的應用技術研究，主持瞭多項國傢、省部級、歐盟等科技專項，發錶學術論文40餘篇，擁有專利與軟件著作權20多項，入選國傢、北京市大數據與雲計算領域專傢庫。

目錄

第1章 大數據概述 1
1．1 什麼是大數據 2
1．1．1 大數據的定義和特徵 2
1．1．2 大數據的發展曆程 6
1．1．3 大數據的來源 11
1．2 大數據的哲學本質 12
1．2．1 大數據與世界觀 13
1．2．2 大數據與認識論 14
1．2．3 大數據與方法論 15
1．2．4 大數據與價值觀 18
1．3 大數據技術框架 19
1．3．1 大數據處理係統綜述 19
1．3．2 大數據平颱基礎 20
1．3．3 大數據存儲係統 22
1．3．4 大數據計算模型 23
1．4 大數據發展趨勢 26
1．4．1 大數據的技術發展趨勢 26
1．4．2 大數據的應用發展趨勢 30

第2章 大數據的雲計算基礎 33
2．1 虛擬化技術 34
2．1．1 虛擬化的概念 34
2．1．2 虛擬化技術分類 35
2．1．3 虛擬化解決方案 36
2．1．4 虛擬化技術與大數據 39
2．2 OpenStack 技術 40
2．2．1 OpenStack 概述 40
2．2．2 OpenStack 曆史 41
2．2．3 OpenStack 係統架構 41
2．2．4 OpenStack 的優勢和劣勢 44
2．2．5 虛擬化與OpenStack 技術比較 46
2．3 IaaS 平颱建設 47
2．3．1 IaaS 平颱介紹 47
2．3．2 IaaS 雲平颱的種類 49
2．3．3 IaaS 平颱設計 51
2．3．4 IaaS 平颱解決方案 53
2．3．5 IaaS 平颱搭建 55

第3章 Hadoop 基礎組件 57
3．1 Hadoop 概述 58
3．1．1 Hadoop 簡介 58
3．1．2 Hadoop 係統架構 59
3．1．3 Hadoop 的優勢與不足 60
3．1．4 Hadoop 的適用場景 63
3．1．5 Hadoop 的商業模式 64
3．2 Hadoop 分布式文件係統HDFS 65
3．2．1 HDFS 的設計目標 65
3．2．2 HDFS 的基本架構 67
3．2．3 HDFS 的特點 68
3．2．4 HDFS 的優勢與缺點 70
3．3 Hadoop 分布式計算框架MapReduce 72
3．3．1 MapReduce 簡介 72
3．3．2 MapReduce 的運行流程 73
3．3．3 MapReduce 與DataFlow 比較 75
3．4 Hadoop 統一資源管理框架YARN 76
3．4．1 YARN 架構簡介 76
3．4．2 YARN 架構框架 77
3．4．3 YARN 與舊MapReduce 框架對比 79
3．4．4 YARN 與Mesos 框架對比 79
3．5 Hadoop 分布式集群管理係統ZooKeeper 81
3．5．1 ZooKeeper 簡介 81
3．5．2 ZooKeeper 總體架構 82
3．5．3 ZooKeeper 的運行模式 84
3．5．4 ZooKeeper 的設計要點 85
3．5．5 ZooKeeper 的使用 87

第4章 Hadoop 其他常用組件 89
4．1 Hadoop 數據倉庫工具Hive 90
4．1．1 Hive 簡介 90
4．1．2 Hive 架構設計 91
4．1．3 Hive 部署模式 92
4．1．4 Hive 與關係型數據庫比較 94
4．2 Hadoop 分布式數據庫HBase 97
4．2．1 HBase 簡介 97
4．2．2 HBase 體係架構 97
4．2．3 HBase 性能分析 99
4．2．4 HBase 容錯機製 101
4．3 Hadoop 實時流式處理引擎Storm-YARN 102
4．3．1 流式處理概述 102
4．3．2 Storm 簡介 103
4．3．3 Storm 架構 105
4．3．4 Storm 與Spark Streaming 比較 106
4．4 Hadoop 交互式查詢引擎 Impala 108
4．4．1 Impala 簡介 108
4．4．2 Impala 架構分析 109
4．4．3 Impala 與Hive 比較 110

第5章 Spark 內存計算框架 113
5．1 內存計算與Spark 114
5．1．1 內存計算概念 114
5．1．2 內存計算分類 116
5．1．3 Spark 與內存數據處理係統 118
5．2 Spark 概述 119
5．2．1 Spark 架構 119
5．2．2 Spark 的RDD 模型 121
5．2．3 Spark 與Hadoop 的性能對比 121
5．3 Spark 核心組件介紹 122
5．3．1 Spark SQL 122
5．3．2 Spark MLlib 123
5．3．3 Spark GraphX 123
5．3．4 Spark Streaming 124
5．4 Spark 集群管理 125
5．4．1 Spark 部署方式 125
5．4．2 Spark 資源調度 126
5．4．3 Spark 任務調度 127

第6章 大數據可視化技術 129
6．1 數據可視化的基本概念 131
6．2 數據可視化的發展趨勢 132
6．3 數據可視化應用與設計 135

第7章 數據挖掘技術 139
7．1 什麼是數據挖掘 140
7．2 數據挖掘的流程 142
7．3 數據挖掘典型算法 143
7．4 數據挖掘與大數據 151

第8章 大數據係統評價標準 153
8．1 大數據係統評價概述 154
8．1．1 信息時代的“雲大物移” 154
8．1．2 大數據項目失敗的常見原因 155
8．2 評價指標選取原則 157
8．3 大數據係統評價標準 159
8．3．1 通用評價要素 159
8．3．2 專有評價要素 160
8．4 大數據係統定位 161
8．4．1 與企業戰略相匹配 161
8．4．2 與企業架構相匹配 162
8．4．3 與企業需求相匹配 162
8．5 大數據價值評估模型 164
8．6 大數據質量評價 165
8．6．1 數據流程視角 165
8．6．2 數據技術視角 167
8．6．3 數據管理視角 168
8．7 大數據安全評價 169

第9章 大數據在生活中的應用 173
9．1 食：食品安全 174
案例：阿裏巴巴大數據協助食品安全風險控製 175
9．2 住：智能傢居 176
案例：無锡市智能傢居 177
9．3 行：智能交通 177
案例：深圳市智能綜閤交通運行指揮中心 180
9．4 遊：智慧旅遊 180
案例：無锡市智慧旅遊立體化營銷體係 181
9．5 購：電商營銷 183
案例：京東大數據營銷 185

第10章 大數據在政務領域的應用 187
10．1 條塊分割拖纍政務發展 188
10．2 數據統籌助力決策參考 190
案例：佛山市南海區數據統籌 192
10．3 服務整閤創新社會管理 193
案例：無锡市智慧城管係統 194
10．4 資源整閤強化公共服務 196
案例：無锡市政務服務平颱 197
10．5 數據公開輔助政府監督 200
案例：上海市利用大數據實現市場監管 201

第11章 大數據在交通領域的應用 203
11．1 頻繁擁堵造就城市頑疾 204
11．2 客流分析改進公交綫路設計 205
案例：北京市大數據路綫優化 206
11．3 多源數據輔助交通調查 206
案例：上海市綜閤交通特徵分析 208
11．4 整閤信息優化資源配置 210
案例：無锡市智慧交通信息工程 211
11．5 智能數據釋難最後一公裏 213
案例：共享單車便捷齣行 214

第12章 大數據在醫療領域的應用 215
12．1 醫療數據挖掘行業價值 217
案例：無锡市智慧健康工程 218
12．2 海量數據助推遠程醫療 221
案例：中日醫院基於大數據讓遠程醫療、分級診療深入臨床一綫 222
12．3 移動醫療緩解資源緊缺 223
案例：春雨掌上醫生 224
12．4 健康數據實現精準醫療 226
案例：微軟亞洲研究院利用大數據推動癌癥精準醫療 226

第13章 大數據在金融領域的應用 229
13．1 交易數據飽含金融商機 231
13．2 智能分析防範金融欺詐 232
案例：天下無賊反信息詐騙聯盟 235
13．3 徵信預測改善金融風控 236
案例：ZestFinance 公司 237
13．4 “互聯網+”催生金融産品 239
案例：螞蟻金服 239

參考文獻 241

深耕細作：新媒體時代的品牌傳播策略與實踐 第一章 媒介生態的重塑與品牌傳播的挑戰 在信息爆炸與技術迭代的驅動下，傳統媒體的邊界日益模糊，取而代之的是一個高度碎片化、互動性極強的多屏新媒體生態係統。本章將深入剖析這一深刻的媒介變革，探討社交媒體、短視頻平颱、播客、直播以及新興的沉浸式技術（如增強現實與虛擬現實）如何重塑瞭受眾的注意力分配與信息獲取路徑。 1.1 傳統敘事範式的瓦解 迴顧上世紀末至本世紀初，品牌傳播高度依賴於“推式”策略，即通過電視廣告、平麵媒體等中心化渠道，自上而下地嚮大眾灌輸品牌信息。然而，在新媒體環境下，受眾的主動權被空前放大。他們不再是被動的接收者，而是內容的共同創作者、評論者乃至傳播的節點。本章將詳細闡述這種權力轉移對品牌信息控製力的衝擊，並提齣品牌必須從“告知”轉嚮“對話”的核心策略轉變。 1.2 注意力經濟下的稀缺性競爭 在信息過載的時代，用戶的時間和注意力成為最昂貴的資源。我們分析瞭“信息繭房”和“算法推薦”機製如何進一步加劇瞭品牌間爭奪注意力的白熱化競爭。本節將引用最新的用戶行為研究數據，量化分析不同媒介渠道（如 TikTok、Instagram、微信公眾號、垂直論壇）的用戶停留時間、互動深度與轉化效率的差異。重點探討品牌如何在高頻更新的流量洪流中，設計齣具有“粘性”和“可分享性”的內容結構。 1.3 信任的重建與去中心化傳播 新媒體的去中心化特性使得意見領袖（KOL/KOC）的影響力急劇上升，但同時也帶來瞭“信任危機”——虛假信息、過度商業化等問題削弱瞭公眾對傳統廣告的信任。本章將聚焦於“真實性”（Authenticity）在現代品牌傳播中的核心地位。我們將探討品牌如何通過透明化運營、價值共享以及與核心用戶群體的深度共創，逐步重建在數字原生代群體中的信任基礎。 --- 第二章 內容為王的新範式：從創意到效果的轉化路徑 如果說媒介是河流，那麼內容就是驅動河流流嚮的動力。本章將超越傳統廣告創意的界限，深入探討在新媒體環境下，如何係統化地設計、生産和優化能引發實際商業轉化的內容資産。 2.1 敘事結構的適應性設計 針對不同媒介的特性，內容敘事結構必須進行“像素級”的適配。我們將區分“長尾深度敘事”（適用於播客、深度文章）與“即時高能敘事”（適用於短視頻、信息流廣告）。具體分析以下結構要素的應用： 微瞬間衝擊（Micro-Moment Impact）： 如何在前三秒內最大化信息密度和情感喚醒度。 係列化與連載化： 如何利用平颱的推送機製，設計具有“追劇感”的內容矩陣，維持用戶長期關注。 互動嵌入式敘事： 探討如何將投票、問答、AR 濾鏡等互動元素無縫融入品牌故事中，使用戶成為敘事的一部分，而非旁觀者。 2.2 數據驅動的內容優化（Content Optimization Loop） 內容生産不再是“拍完即止”的綫性過程，而是一個持續反饋、迭代優化的閉環。本節詳細闡述一套基於 A/B 測試、實時數據監控和用戶行為路徑分析的內容優化流程： 指標體係的重構： 區分虛榮指標（如點贊數）與驅動業務的核心指標（如有效停留時間、分享率、站外引流貢獻）。 熱點捕捉與快速反應機製： 建立一套流程化的機製，確保品牌能夠迅速、閤規地切入突發熱點事件，並將其轉化為正麵聲量。 跨平颱內容的“母版”與“衍生品”策略： 如何設計一套核心創意母版，然後根據不同平颱的特性，快速生成符閤平颱調性的衍生內容版本，實現效率最大化。 2.3 媒介融閤中的“沉浸式體驗”構建 隨著元宇宙概念的升溫，品牌傳播開始觸及更深層次的體驗經濟。本章分析瞭品牌如何利用 3D 建模、AR/VR 技術，將原本平麵的品牌信息轉化為可供用戶“進入”和“操作”的體驗空間，例如虛擬試穿、品牌主題的綫上密室逃脫等，以此深化用戶與品牌的情感聯結。 --- 第三章 整閤傳播的藝術：跨渠道的體驗一緻性與協同效應 在新媒體時代，傳播不再是孤立戰役的集閤，而是構建一個無縫銜接的用戶旅程。本章的核心在於探討如何實現跨渠道、跨觸點（Online-to-Offline/O2O）的傳播體驗一緻性，並最大化各個渠道的協同增效。 3.1 用戶旅程地圖（Customer Journey Mapping）的數字化重構 傳統的營銷漏鬥已無法準確描繪現代用戶的復雜路徑。本節指導讀者如何繪製多觸點、非綫性的用戶旅程地圖，識彆關鍵的“痛點”與“高光時刻”。重點分析： 發現階段（Awareness）： 如何利用短視頻和信息流廣告進行高效觸達。 興趣與評估階段（Consideration）： 如何通過垂直社群、專業評測（KOL/KOC）和用戶生成內容（UGC）建立專業形象。 轉化與忠誠階段（Conversion & Loyalty）： 如何通過私域流量（如企業微信群、小程序）進行精細化運營與復購引導。 3.2 私域流量池的精耕細作與價值挖掘 公域流量的成本日益高昂，將用戶沉澱到自有可控的私域空間是品牌存續的關鍵。本章詳細剖析瞭私域運營的三個核心支柱： 用戶分層與標簽化管理： 如何根據用戶的購買曆史、互動偏好進行精細化分類，實現“韆人韆麵”的精準推送。 社群價值的持續供給： 社區維護的核心是提供超越産品本身的附加價值（如獨傢知識、社群榮譽感、優先參與權）。 從“銷售陣地”到“情感社區”的轉型： 強調私域運營應以建立長期信任關係為目標，避免過度營銷導緻的快速流失。 3.3 跨界閤作與聯盟營銷的協同效能 在新媒體生態中，孤軍奮戰的成本極高。本章探討瞭品牌如何策略性地選擇閤作夥伴，通過資源置換和品牌價值的相互賦能，實現超齣單方麵投入的傳播效果。分析成功的案例中，品牌在調性匹配、用戶畫像重疊度、以及內容共創的深度上是如何進行嚴格篩選的。 --- 第四章 風險管控與危機公關的數字化預案 新媒體環境的即時性與放大效應，使得任何一次失誤都可能演變為一場全國性的危機。本章專注於構建一套前瞻性、響應迅速的數字化風險管理和危機公關體係。 4.1 輿情預警與早期識彆機製 有效的危機公關始於危機發生之前。本節介紹如何利用自然語言處理（NLP）技術和專業輿情監測工具，建立實時監控體係，重點關注： 情緒指數異動監測： 識彆負麵評論的“量變到質變”的臨界點。 關鍵意見節點（KOL）的負麵發聲追蹤： 確定負麵信息的主要擴散源頭，以便精準應對。 “黑公關”與惡意攻擊的識彆與應對策略。 4.2 危機響應的“黃金一小時”與信息發布矩陣 在信息爆炸的時代，官方聲音的發布速度和透明度決定瞭後續輿論走嚮。本章詳細規劃瞭危機發生後的多層級響應矩陣： 第一階段（定性與安撫）： 快速發布簡短聲明，錶明已在關注，並對受影響方錶示關切。 第二階段（信息核實與透明化）： 明確信息來源，避免“傳言”戰勝“事實”。 第三階段（修復與展望）： 提齣具體的補救措施和長遠改進計劃，將焦點從錯誤本身轉移到解決方案上。 4.3 危機後的品牌聲譽修復與長期價值重塑 危機公關並非在危機平息後就結束。本章強調瞭利用“透明化運營”和“社區共建”來修復受損信任的長期策略。通過有計劃地釋放積極信號、鼓勵建設性反饋，逐步將用戶注意力重新引導迴品牌的核心價值與産品優勢上，實現“危中有機”的品牌形象升華。 --- 結論：麵嚮未來的品牌韌性建設 新媒體時代是充滿不確定性、但也孕育著無限創意的時代。本書所闡述的策略並非固定公式，而是指導品牌建立“數字韌性”的思維框架。成功的品牌傳播者必須具備持續學習的能力，敏捷地適應媒介的每一次躍遷，將技術視為賦能敘事、深化連接的工具，最終目標是構建起一個能夠抵抗噪音、贏得用戶長期忠誠的品牌生態係統。

評分☆☆☆☆☆

終於有機會讀到這本《大數據與智慧社會：數據驅動變革、構建未來世界》，從書名上就足以點燃我對這個領域的無限好奇。迫不及待地翻開，我想象中的開篇，應當是關於大數據技術演進的宏大敘事，從早期統計學、數據庫的雛形，一路鋪陳到如今的雲計算、人工智能的蓬勃發展。它會以一種嚴謹的學術態度，迴顧那些奠定基石的理論和技術突破，比如分布式計算的經典案例，或者是機器學習算法的起源與演變，詳細剖析它們如何一步步為大數據時代的到來做好準備。我期待書中能夠深入淺齣地解讀“大數據”這一概念的內涵，不僅僅是量大，更是指其多樣性、高速性以及其中蘊含的價值。或許還會描繪齣一些早期先驅者們在信息爆炸的洪流中，如何憑藉敏銳的洞察力和不懈的探索，一步步挖掘齣數據的潛在力量，從而為後來的智慧社會建設埋下伏筆。這樣的開篇，定能讓我對整個大數據生態有一個清晰的認知，理解技術發展的脈絡，為後續內容的深入理解打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

《大數據與智慧社會：數據驅動變革、構建未來世界》在論述“數據驅動變革”時，著實讓我眼前一亮。它並沒有停留在概念層麵，而是深入到瞭具體的行業應用，展現瞭數據是如何顛覆傳統模式，催生新的商業形態。我想象書中會詳細闡述，在零售業，大數據如何幫助企業精準預測消費者需求，實現個性化推薦，從而提升銷售額和顧客忠誠度；在金融領域，大數據分析被用於風險評估、反欺詐，以及更精準的信貸審批，降低瞭金融風險，提高瞭效率；在工業製造領域，物聯網和大數據相結閤，實現瞭設備的預測性維護，減少瞭停機時間，提高瞭生産效率，甚至催生瞭智能工廠的概念。更讓我感到興奮的是，書中可能還觸及到瞭教育、文化、農業等各個領域，展示瞭數據如何賦能傳統産業，為其注入新的活力，創造齣前所未有的價值。它讓我深刻理解到，數據不再僅僅是數字的堆砌，而是驅動社會進步和經濟發展的核心引擎。

評分☆☆☆☆☆

《大數據與智慧社會：數據驅動變革、構建未來世界》這本書，在我看來，更像是一本指南，它引領著我思考大數據時代下，我們應該如何調整認知，如何擁抱變革。它可能並沒有直接給齣所有問題的答案，而是提齣瞭一係列引人深思的問題，激發讀者自身的探索欲。比如，麵對海量的數據，我們應該如何培養數據素養，纔能更好地理解和利用它們？在由數據驅動的決策過程中，我們如何確保公平和公正？如何平衡技術發展與人文價值，避免技術異化？書中或許會分享一些成功案例背後的經驗教訓，也可能探討一些前瞻性的研究方嚮。這種開放式的探討，讓我感覺自己不僅僅是一個被動的接受者，更是一個積極的參與者，參與到塑造未來智慧社會的進程中。它讓我明白，大數據和智慧社會並非遙不可及的未來，而是正在我們身邊發生、需要我們共同努力去構建的現實。

評分☆☆☆☆☆

讀完《大數據與智慧社會：數據驅動變革、構建未來世界》，我腦海中描繪齣的智慧社會景象，與其說是冰冷的技術堆砌，不如說是溫暖的人文關懷。這本書讓我看到瞭大數據如何滲透到社會治理的方方麵麵，讓城市運行更智能、更高效。想象一下，交通擁堵成為曆史，智能交通係統根據實時人流、車流數據，動態調整信號燈配時，規劃最佳路綫，讓齣行變得流暢而便捷；公共安全得到前所未有的提升，通過大數據分析，可以提前預警潛在的犯罪活動，精準部署警力，守護城市的安全；醫療健康領域也迎來瞭革命性的變革，基於海量健康數據，個性化醫療方案得以實現，疾病的早期診斷和預防將變得更加普遍，人們可以享受到更優質、更貼心的健康服務。而這一切，都離不開對數據的深度挖掘和科學應用，讓技術真正服務於民，提升每一個個體的生活品質。這本書讓我對未來充滿瞭樂觀與期待，科技不再是遙不可及的冰冷代碼，而是切實改善我們生活的有溫度的力量。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《大數據與智慧社會：數據驅動變革、構建未來世界》，讓我對“構建未來世界”的構想有瞭更具象化的認識。這本書不僅僅是描繪一個理想化的圖景，更是探討實現這一目標所麵臨的挑戰和應對策略。我預期書中會深入剖析數據隱私保護、信息安全等關鍵議題，因為在享受大數據帶來的便利的同時，我們也必須警惕潛在的風險。它可能會詳細講解如何通過法律法規、技術手段以及倫理規範，來保障個人數據的安全，防止濫用和泄露。同時，書中也會探討如何解決數字鴻溝問題，確保智慧社會的建設能夠惠及每一個人，避免加劇社會的不平等。它可能還會涉及人工智能倫理、算法的公平性等問題，引導我們思考如何構建一個既智能又有人文關懷的未來社會。這種對挑戰的審慎思考和對解決方案的探索，讓這本書的價值更加凸顯，它不僅僅是關於“是什麼”，更是關於“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

經典圖書，要好好學習

評分☆☆☆☆☆

一直在京東買東西，主要還是放心，物流好，速度快，質量有保障。

評分☆☆☆☆☆

你和爸一起買瞭，買瞭好多書，這是其中一本，質量還不錯，速度快，包裝好。

評分☆☆☆☆☆

京東的活動很喜人，太劃算瞭，囤貨中，印刷質量沒的說，很不錯瞭，相當劃算啊，趁著618趕緊囤貨吧。

評分☆☆☆☆☆

經典圖書，要好好學習

評分☆☆☆☆☆

大數據、智能、金融是未來的主流方嚮，需要更多的人進入這個領域，本書是進入的基礎

評分☆☆☆☆☆

還不錯的書，物流相當快

評分☆☆☆☆☆

還行，案例較多。不過書的深度不夠。

評分☆☆☆☆☆

很好很不錯很好很不錯很好很不錯