现货 邮电 纵观大数据 建模、分析及应用 牛琨 北京邮电大学出版社 计算机/网络 数据库 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 大数据
• 建模
• 分析
• 应用
• 计算机
• 网络
• 数据库
• 邮电
• 牛琨
• 北京邮电大学出版社

店铺： 新知图书专营店

出版社： 北京邮电大学出版社

ISBN：9787563551309

商品编码：26121835572

丛书名： 纵观大数据

书名：纵观大数据 建模、分析及应用

定价：48元

出版社：北京邮电大学出版社 

ISBN：9787563551309

包装：平装

开本：16开

版次：2018年1月第1版

BigDateOverview数据，是比文字出现更早的工具，它帮助人类不断拓展对客观世界的认知，是社会生活中不可缺少的关键要素。身处大数据时代的我们，更加受到数据及其分析模型带来的影响，既有各种生活的便利，情景化的舒爽，也有隐私泄露的不快。为了更好地掌握数据，正确地分析数据，精准地描述规律，我们必须掌握一定的数据分析知识，而本书将是打开这扇门的一把钥匙。执教十年，经历了从数据挖掘到大数据的云卷云舒，一代代的技术更迭，不变的是对数据知识探索的执着初心。但是，咨询者众，待解惑者也不少，一一解答既无效率又没效果，因此在去年萌生了写本书的想法。与理论型书籍不同，本书的方法论是来自传统理论但充分考虑了实战环境而进行了适配性的修订。希望读者在阅读时要注意，因地制宜，*应变，重神不重形，切不可机械照搬。*章讲创新思维。这是因为数据分析的起点就是头脑，是思考，想做好数据分析，打开头脑是*重要的，没有之一。第二章至第八章讲数据分析。从数据本身开始，评述了统计分析、数据挖掘和大数据等分析技术，还介绍了由浅入深的三种主要工具软件的使用技巧，非常适合有一定操作经验但亟须进阶的操作者。第九章至第十六章则聚焦经营分析。经营分析是企业经营*重要的分析工具组合，可能融合了非常复杂的分析技术。

章｜思维能力特训

第二章｜ 数据分析导论

第三章｜ 数统计分析：可敬的老前辈

第三章｜Excel：数据基础管理 

第五章｜SPSS：处理大数据

第六章｜ 数据预处理：不可承受之重

第七章｜ 建模：数据挖掘的本义

第八章｜ SAP Predictive Analytics：简单为王

第九章｜ 概论：经营分析的常见错误

第十章｜质的分析：定性分析方法 

第十一章｜量的分析：定量分析方法

第十二章｜ 主题分析：每个月的那几天

第十三章｜主题分析模板：简单的灵魂

第十四章｜专题分析：价值所在

第十五章｜专题分析案例：事实说话

第十六章｜概论：营销策划的日常

第十七章｜管理咨询模型：武器库

第十八章｜方法论：不是仅靠经验

第十九章｜营销策划案例：经典的背后

第二十章｜互联网化趋势：无娱乐不营销

 

.....

《数据驱动的创新：从理论到实践的跨界融合》 作者： 李明 华东理工大学出版社 出版社： 华东理工大学出版社 分类： 计算机/管理科学/商业智能 --- 第一章 宏观视阈下的数据价值重估 在信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是记录和存储的载体，它已然成为驱动社会进步和商业变革的核心生产要素。本书旨在提供一个超越传统技术范畴的宏观视角，审视数据在驱动产业升级、优化决策流程以及重塑商业模式中的战略地位。我们不再将数据视为孤立的技术问题，而是将其置于经济学、社会学乃至哲学的高度进行剖析。 本章首先追溯了信息时代的演进历程，重点探讨了从“石油时代”向“数据智能时代”过渡的关键拐点。我们分析了大数据技术成熟背后的驱动力——计算能力的指数级增长（摩尔定律的延续）、传感器技术的普及化以及物联网（IoT）的广泛部署。在此基础上，本书提出了一种“数据价值三角模型”，该模型强调数据的采集有效性、处理敏捷性和应用转化率是衡量数据资产价值的三大核心维度。 不同于侧重于特定算法或工具的书籍，本章更侧重于“数据伦理与治理”的构建。在数据泛滥的环境下，如何确保数据的隐私保护、合规使用和可信赖性，是企业和社会面临的共同挑战。我们详细阐述了全球范围内主流的数据监管框架（如GDPR、CCPA的深层影响），并探讨了“数据主权”在跨国商业活动中的复杂性。对于企业而言，建立一个强健的数据治理体系，从源头上确保数据的质量和法律合规性，是实现长期可持续发展的前提。 此外，本章还深入探讨了数据在宏观经济预测和政策制定中的应用潜力。通过对复杂系统动力学的分析，展示了如何利用海量异构数据构建反映社会经济脉络的“数字孪生体”，从而在资源配置、风险预警和公共服务优化方面提供更具前瞻性的指导。这要求决策者具备从数据洞察到战略行动的快速转化能力。 第二章 跨模态数据融合与深度表征 随着数据源的日益多元化，传统的单一数据处理方法已无法应对混合型、多模态数据的复杂性。本章聚焦于如何有效地整合和理解来自不同渠道（文本、图像、时间序列、地理空间信息等）的原始信息，构建出具有更高语义丰富度的深度数据表征。 我们首先概述了特征工程的范式转移：从依赖领域专家的手工特征提取，转向基于深度学习的自动特征学习。重点分析了当前在自然语言处理（NLP）领域占据主导地位的Transformer架构及其变体（如BERT、GPT系列）如何被重新设计以适应结构化数据和时序数据的处理需求。 一个核心论点是“跨模态对齐”的必要性。例如，在金融领域，将市场交易的量化指标与分析师报告的非结构化文本进行有效融合，才能更准确地捕捉市场情绪和潜在的系统性风险。本章详细介绍了几种先进的融合技术，包括早期融合（Early Fusion）、晚期融合（Late Fusion）和混合融合（Hybrid Fusion）策略，并分析了它们在不同应用场景下的性能权衡。 在地理空间数据处理方面，本书摒弃了传统的栅格化方法，转而探讨图神经网络（GNN）在处理城市交通网络、供应链物流等具有内在拓扑结构的数据集上的优越性。通过将实体抽象为节点，关系抽象为边，GNN能够捕捉到空间和时间上的依赖性，这对于城市规划和应急响应至关重要。 此外，本章对可解释性AI（XAI）在数据表征层面的重要性进行了强调。当模型深度越来越大，数据表征的复杂性也随之增加，理解模型“为什么”做出特定决策的能力变得尤为关键。我们介绍了几种用于探查高维嵌入空间的技术，如t-SNE的可视化优化、注意力机制的权重分析，旨在增强使用者对模型内部逻辑的信任度。 第三章 流程再造：敏捷化数据驱动的业务闭环 数据分析的终极目标是驱动实际业务的改进和创新。本章的重点是将分析成果无缝集成到企业的运营流程中，建立一个高效、响应迅速的“数据驱动型业务闭环”。这要求企业从传统的“项目制”分析转向持续的、嵌入式的实时反馈机制。 我们首先讨论了实时数据流处理架构的构建，这是实现敏捷决策的基础。对比了Apache Kafka、Pulsar等消息队列系统的特性，并详细阐述了如何利用流处理引擎（如Spark Streaming、Flink）对传入的数据进行即时清洗、转换和模型评分。重点关注低延迟决策的场景，例如欺诈检测、动态定价和个性化推荐的毫秒级响应要求。 在业务应用层面，本章深入探讨了“数字运营孪生”（Digital Operational Twin）的概念。这不仅仅是物理资产的数字化模拟，更是将业务流程、资源配置和市场反馈纳入实时数据反馈循环的系统。通过持续的仿真和优化，企业可以在不中断物理运营的情况下，测试不同的业务策略。 本章还着重分析了A/B测试与多臂老虎机（Multi-Armed Bandit, MAB）在持续优化中的角色。传统的A/B测试周期长、效率低，难以适应快速迭代的需求。本书倡导将MAB算法引入到用户体验优化和内容分发中，实现“探索与利用”的动态平衡，从而在保持业务稳定的同时，最大化地探索最优策略空间。 最后，我们探讨了“分析即服务”（Analytics-as-a-Service, AaaS）的交付模式。如何将复杂的分析模型和数据服务封装成易于调用的API接口，赋能给一线业务人员和外部合作伙伴，是实现数据价值最大化的关键一步。这涉及到微服务架构、容器化部署（Docker/Kubernetes）以及模型监控和再训练的自动化流程。 第四章 创新生态：数据驱动下的产业协同与未来展望 本章将视野拓展至数据驱动的生态系统构建和未来技术趋势的预判。在高度互联的商业环境中，单一企业的数据壁垒正在被打破，跨界合作和数据共享成为新的竞争力来源。 我们分析了数据联盟和数据交易所的兴起，探讨了在保证数据安全和知识产权的前提下，如何通过联邦学习（Federated Learning）等隐私保护计算技术，实现多方数据的联合建模，共同解决“冷启动”或数据稀疏性问题。这对于医疗健康、智慧城市等需要汇聚多方敏感数据的领域尤为重要。 在技术前沿方面，本书对量子计算对数据分析的潜在颠覆性影响进行了审慎的探讨，特别是其在解决大规模优化问题和加速复杂模型训练方面的能力。同时，我们也关注了“小数据”学习方法的回归与创新，例如因果推断（Causal Inference）在回答“为什么”和“如果……会怎样”这类深度业务问题中的不可替代性，这与单纯追求预测精度的机器学习形成互补。 最终，本书倡导一种“数据素养驱动的文化转型”。数据不再是IT部门的专属工具，而是每一位组织成员的思维框架。成功的组织将是那些能够培养出将数据视为日常语言、将不确定性视为常态、并能持续从反馈中学习和进化的团队。 《数据驱动的创新：从理论到实践的跨界融合》不仅是一本技术手册，更是一部面向未来商业领袖、数据科学家和技术架构师的战略指南，旨在帮助读者驾驭数据洪流，实现真正有影响力的商业创新。

评分☆☆☆☆☆

老实说，这本书给我最大的震撼，是在它给我提供了一个全新的视角来理解“信息”本身。过去，我总觉得大数据就是数字、报表、图表，是冰冷的数据堆砌。但这本书让我意识到，每一个数据背后都蕴含着人的行为、意图、偏好，甚至是一种社会现象。它不再是简单的统计学概念，而是渗透到我们生活方方面面的一种“语言”。作者在书中通过大量的案例，比如在金融领域的风险控制、在医疗领域的疾病预测、在城市管理方面的交通优化等等，将大数据的作用具象化了。我特别喜欢书中关于“数据治理”的那一部分，以往大家可能更关注如何收集数据、如何分析数据，但数据质量、数据安全、数据隐私这些问题，往往被忽视。这本书把这些“幕后英雄”般的议题也讲得很透彻，让我明白，没有良好的数据治理，再先进的模型和分析工具也可能“巧妇难为无米之炊”。而且，书中对数据分析过程中可能出现的偏见和伦理问题也有提及，这在如今这个信息爆炸的时代，尤其显得重要和可贵。它提醒我们，在使用大数据的时候，必须保持警惕和审慎，不能被数据表面的“客观性”所迷惑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装确实挺有意思的，我拿到手的时候就觉得挺厚实的，纸张的质感也还可以，不是那种容易透墨的。封面的设计我个人觉得还算朴实，没有花里胡哨的图案，就是书名和作者信息，这种风格我挺喜欢的，感觉比较务实，也符合我对“大数据”这个主题的预期。书名里的“纵观大数据”听起来就很大气，好像要把大数据这个复杂的东西全盘托出来一样，后面又加上“建模、分析及应用”，这几个关键词确实是大数据学习的关键点。我一直对大数据领域挺好奇的，总觉得这是一个未来的趋势，但又不知道从何下手。坊间的各种资料和课程实在太多了，良莠不齐，选择一本系统性强、又贴近实际的书籍就变得尤为重要。这本书的作者是牛琨，北京邮电大学出版社出版，听起来就很有学术背景，至少在理论方面应该是有一定深度的，而不是那种浅尝辄止的科普读物。我对“建模”、“分析”、“应用”这三个词很感兴趣，特别是“建模”部分，我一直觉得这是大数据之所以能产生价值的核心环节，没有好的模型，再多的数据也只是堆砌。而“分析”和“应用”则直接关系到如何从数据中挖掘出洞察，并最终落地解决实际问题。所以我对这本书的期待还是挺高的，希望它能带我进入大数据这个领域，并且能够有一个比较清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我耳目一新的地方，在于它对大数据“应用”部分的深入剖析。很多大数据相关的书籍，往往停留在理论和技术层面，讲完模型和算法就戛然而止。但这本书则把重点放在了大数据如何落地，如何真正为业务赋能。它通过分析不同行业、不同场景下的实际应用案例，清晰地展示了大数据是如何解决现实世界中的复杂问题的。比如，书中关于“用户画像”的章节，就详细讲解了企业如何通过大数据构建精准的用户画像，从而实现个性化推荐、精准营销等目标，这让我对电商、内容平台等行业的运营模式有了更深刻的理解。另外，书中也提到了大数据在供应链管理、生产流程优化等方面的应用，这些都是我之前不太了解的领域。它让我看到，大数据不仅仅是“酷炫”的技术，更是推动各行各业转型升级的强大驱动力。而且，书中并没有回避大数据应用过程中可能遇到的挑战和瓶颈，比如数据孤岛、数据集成困难、人才短缺等问题，并给出了一些建设性的思考和建议，这让这本书的价值更加全面和深入。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的过程，我感觉自己像是在一个大型的实验室里进行探索。作者不是直接丢给你一个公式或者一段代码，而是循序渐进地引导你理解每一个步骤的逻辑。比如在讲到模型构建的时候，它不会上来就给你讲复杂的算法，而是先让你明白为什么要建模型，模型的目的是什么，以及模型的不同类型分别适用于什么场景。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我觉得非常舒服，也更容易消化。我特别注意到书中对于“特征工程”的阐述，这部分确实是大数据的精髓所在。如何从原始数据中提取出对模型有意义的特征，直接决定了模型的表现。书中给出了很多实用的技巧和方法，而且结合了实际的数据集进行演示，让我能够边学边练。即使我不是专业的程序员，也能大致理解其中的原理。而且，书中的语言风格也比较平实，没有太多生僻的术语，即使遇到一些专业名词，也会有相应的解释，这点对于我这样的初学者来说，简直是福音。我尝试着按照书中的思路，在一些公开的数据集上做了一些小练习，虽然结果不尽如人意，但整个过程非常有成就感，让我更加坚定了深入学习的决心。

评分☆☆☆☆☆

我之前对大数据的理解，更多的是停留在“技术”层面，比如机器学习、深度学习之类的。但这本书让我明白了，大数据不仅仅是技术，更是一种思维方式、一种价值创造的理念。它从宏观的“纵观”角度出发，为我构建了一个大数据的全景图。书中对数据生命周期的各个环节进行了细致的梳理，从数据的采集、存储、处理，到分析、挖掘、应用，以及最终的数据价值实现，都进行了深入的阐述。我特别喜欢书中关于“数据驱动决策”的讨论，它让我认识到，在大数据时代，基于数据的决策已经成为了一种必然趋势。企业不再是依靠经验或者直觉来做决策，而是通过对数据的分析来发现规律、预测趋势，从而做出更科学、更明智的决策。这本书也给我带来了很多启发，让我思考如何在自己的工作和学习中，更好地运用大数据思维，去发现问题、解决问题，创造更大的价值。虽然书中内容繁多，但整体逻辑清晰，条理分明，非常适合作为一本系统学习大数据的入门读物。