現貨 郵電 縱觀大數據 建模、分析及應用 牛琨 北京郵電大學齣版社 計算機/網絡 數據庫 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 新知圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社

ISBN：9787563551309

商品編碼：26121835572

叢書名： 縱觀大數據

書名：縱觀大數據 建模、分析及應用

定價：48元

齣版社：北京郵電大學齣版社 

ISBN：9787563551309

包裝：平裝

開本：16開

版次：2018年1月第1版

BigDateOverview數據，是比文字齣現更早的工具，它幫助人類不斷拓展對客觀世界的認知，是社會生活中不可缺少的關鍵要素。身處大數據時代的我們，更加受到數據及其分析模型帶來的影響，既有各種生活的便利，情景化的舒爽，也有隱私泄露的不快。為瞭更好地掌握數據，正確地分析數據，精準地描述規律，我們必須掌握一定的數據分析知識，而本書將是打開這扇門的一把鑰匙。執教十年，經曆瞭從數據挖掘到大數據的雲捲雲舒，一代代的技術更迭，不變的是對數據知識探索的執著初心。但是，谘詢者眾，待解惑者也不少，一一解答既無效率又沒效果，因此在去年萌生瞭寫本書的想法。與理論型書籍不同，本書的方法論是來自傳統理論但充分考慮瞭實戰環境而進行瞭適配性的修訂。希望讀者在閱讀時要注意，因地製宜，*應變，重神不重形，切不可機械照搬。*章講創新思維。這是因為數據分析的起點就是頭腦，是思考，想做好數據分析，打開頭腦是*重要的，沒有之一。第二章至第八章講數據分析。從數據本身開始，評述瞭統計分析、數據挖掘和大數據等分析技術，還介紹瞭由淺入深的三種主要工具軟件的使用技巧，非常適閤有一定操作經驗但亟須進階的操作者。第九章至第十六章則聚焦經營分析。經營分析是企業經營*重要的分析工具組閤，可能融閤瞭非常復雜的分析技術。

章｜思維能力特訓

第二章｜ 數據分析導論

第三章｜ 數統計分析：可敬的老前輩

第三章｜Excel：數據基礎管理 

第五章｜SPSS：處理大數據

第六章｜ 數據預處理：不可承受之重

第七章｜ 建模：數據挖掘的本義

第八章｜ SAP Predictive Analytics：簡單為王

第九章｜ 概論：經營分析的常見錯誤

第十章｜質的分析：定性分析方法 

第十一章｜量的分析：定量分析方法

第十二章｜ 主題分析：每個月的那幾天

第十三章｜主題分析模闆：簡單的靈魂

第十四章｜專題分析：價值所在

第十五章｜專題分析案例：事實說話

第十六章｜概論：營銷策劃的日常

第十七章｜管理谘詢模型：武器庫

第十八章｜方法論：不是僅靠經驗

第十九章｜營銷策劃案例：經典的背後

第二十章｜互聯網化趨勢：無娛樂不營銷

 

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《數據驅動的創新：從理論到實踐的跨界融閤》 作者： 李明 華東理工大學齣版社 齣版社： 華東理工大學齣版社 分類： 計算機/管理科學/商業智能 --- 第一章 宏觀視閾下的數據價值重估 在信息爆炸的時代，數據已不再僅僅是記錄和存儲的載體，它已然成為驅動社會進步和商業變革的核心生産要素。本書旨在提供一個超越傳統技術範疇的宏觀視角，審視數據在驅動産業升級、優化決策流程以及重塑商業模式中的戰略地位。我們不再將數據視為孤立的技術問題，而是將其置於經濟學、社會學乃至哲學的高度進行剖析。 本章首先追溯瞭信息時代的演進曆程，重點探討瞭從“石油時代”嚮“數據智能時代”過渡的關鍵拐點。我們分析瞭大數據技術成熟背後的驅動力——計算能力的指數級增長（摩爾定律的延續）、傳感器技術的普及化以及物聯網（IoT）的廣泛部署。在此基礎上，本書提齣瞭一種“數據價值三角模型”，該模型強調數據的采集有效性、處理敏捷性和應用轉化率是衡量數據資産價值的三大核心維度。 不同於側重於特定算法或工具的書籍，本章更側重於“數據倫理與治理”的構建。在數據泛濫的環境下，如何確保數據的隱私保護、閤規使用和可信賴性，是企業和社會麵臨的共同挑戰。我們詳細闡述瞭全球範圍內主流的數據監管框架（如GDPR、CCPA的深層影響），並探討瞭“數據主權”在跨國商業活動中的復雜性。對於企業而言，建立一個強健的數據治理體係，從源頭上確保數據的質量和法律閤規性，是實現長期可持續發展的前提。 此外，本章還深入探討瞭數據在宏觀經濟預測和政策製定中的應用潛力。通過對復雜係統動力學的分析，展示瞭如何利用海量異構數據構建反映社會經濟脈絡的“數字孿生體”，從而在資源配置、風險預警和公共服務優化方麵提供更具前瞻性的指導。這要求決策者具備從數據洞察到戰略行動的快速轉化能力。 第二章 跨模態數據融閤與深度錶徵 隨著數據源的日益多元化，傳統的單一數據處理方法已無法應對混閤型、多模態數據的復雜性。本章聚焦於如何有效地整閤和理解來自不同渠道（文本、圖像、時間序列、地理空間信息等）的原始信息，構建齣具有更高語義豐富度的深度數據錶徵。 我們首先概述瞭特徵工程的範式轉移：從依賴領域專傢的手工特徵提取，轉嚮基於深度學習的自動特徵學習。重點分析瞭當前在自然語言處理（NLP）領域占據主導地位的Transformer架構及其變體（如BERT、GPT係列）如何被重新設計以適應結構化數據和時序數據的處理需求。 一個核心論點是“跨模態對齊”的必要性。例如，在金融領域，將市場交易的量化指標與分析師報告的非結構化文本進行有效融閤，纔能更準確地捕捉市場情緒和潛在的係統性風險。本章詳細介紹瞭幾種先進的融閤技術，包括早期融閤（Early Fusion）、晚期融閤（Late Fusion）和混閤融閤（Hybrid Fusion）策略，並分析瞭它們在不同應用場景下的性能權衡。 在地理空間數據處理方麵，本書摒棄瞭傳統的柵格化方法，轉而探討圖神經網絡（GNN）在處理城市交通網絡、供應鏈物流等具有內在拓撲結構的數據集上的優越性。通過將實體抽象為節點，關係抽象為邊，GNN能夠捕捉到空間和時間上的依賴性，這對於城市規劃和應急響應至關重要。 此外，本章對可解釋性AI（XAI）在數據錶徵層麵的重要性進行瞭強調。當模型深度越來越大，數據錶徵的復雜性也隨之增加，理解模型“為什麼”做齣特定決策的能力變得尤為關鍵。我們介紹瞭幾種用於探查高維嵌入空間的技術，如t-SNE的可視化優化、注意力機製的權重分析，旨在增強使用者對模型內部邏輯的信任度。 第三章 流程再造：敏捷化數據驅動的業務閉環 數據分析的終極目標是驅動實際業務的改進和創新。本章的重點是將分析成果無縫集成到企業的運營流程中，建立一個高效、響應迅速的“數據驅動型業務閉環”。這要求企業從傳統的“項目製”分析轉嚮持續的、嵌入式的實時反饋機製。 我們首先討論瞭實時數據流處理架構的構建，這是實現敏捷決策的基礎。對比瞭Apache Kafka、Pulsar等消息隊列係統的特性，並詳細闡述瞭如何利用流處理引擎（如Spark Streaming、Flink）對傳入的數據進行即時清洗、轉換和模型評分。重點關注低延遲決策的場景，例如欺詐檢測、動態定價和個性化推薦的毫秒級響應要求。 在業務應用層麵，本章深入探討瞭“數字運營孿生”（Digital Operational Twin）的概念。這不僅僅是物理資産的數字化模擬，更是將業務流程、資源配置和市場反饋納入實時數據反饋循環的係統。通過持續的仿真和優化，企業可以在不中斷物理運營的情況下，測試不同的業務策略。 本章還著重分析瞭A/B測試與多臂老虎機（Multi-Armed Bandit, MAB）在持續優化中的角色。傳統的A/B測試周期長、效率低，難以適應快速迭代的需求。本書倡導將MAB算法引入到用戶體驗優化和內容分發中，實現“探索與利用”的動態平衡，從而在保持業務穩定的同時，最大化地探索最優策略空間。 最後，我們探討瞭“分析即服務”（Analytics-as-a-Service, AaaS）的交付模式。如何將復雜的分析模型和數據服務封裝成易於調用的API接口，賦能給一綫業務人員和外部閤作夥伴，是實現數據價值最大化的關鍵一步。這涉及到微服務架構、容器化部署（Docker/Kubernetes）以及模型監控和再訓練的自動化流程。 第四章 創新生態：數據驅動下的産業協同與未來展望 本章將視野拓展至數據驅動的生態係統構建和未來技術趨勢的預判。在高度互聯的商業環境中，單一企業的數據壁壘正在被打破，跨界閤作和數據共享成為新的競爭力來源。 我們分析瞭數據聯盟和數據交易所的興起，探討瞭在保證數據安全和知識産權的前提下，如何通過聯邦學習（Federated Learning）等隱私保護計算技術，實現多方數據的聯閤建模，共同解決“冷啓動”或數據稀疏性問題。這對於醫療健康、智慧城市等需要匯聚多方敏感數據的領域尤為重要。 在技術前沿方麵，本書對量子計算對數據分析的潛在顛覆性影響進行瞭審慎的探討，特彆是其在解決大規模優化問題和加速復雜模型訓練方麵的能力。同時，我們也關注瞭“小數據”學習方法的迴歸與創新，例如因果推斷（Causal Inference）在迴答“為什麼”和“如果……會怎樣”這類深度業務問題中的不可替代性，這與單純追求預測精度的機器學習形成互補。 最終，本書倡導一種“數據素養驅動的文化轉型”。數據不再是IT部門的專屬工具，而是每一位組織成員的思維框架。成功的組織將是那些能夠培養齣將數據視為日常語言、將不確定性視為常態、並能持續從反饋中學習和進化的團隊。 《數據驅動的創新：從理論到實踐的跨界融閤》不僅是一本技術手冊，更是一部麵嚮未來商業領袖、數據科學傢和技術架構師的戰略指南，旨在幫助讀者駕馭數據洪流，實現真正有影響力的商業創新。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝確實挺有意思的，我拿到手的時候就覺得挺厚實的，紙張的質感也還可以，不是那種容易透墨的。封麵的設計我個人覺得還算樸實，沒有花裏鬍哨的圖案，就是書名和作者信息，這種風格我挺喜歡的，感覺比較務實，也符閤我對“大數據”這個主題的預期。書名裏的“縱觀大數據”聽起來就很大氣，好像要把大數據這個復雜的東西全盤托齣來一樣，後麵又加上“建模、分析及應用”，這幾個關鍵詞確實是大數據學習的關鍵點。我一直對大數據領域挺好奇的，總覺得這是一個未來的趨勢，但又不知道從何下手。坊間的各種資料和課程實在太多瞭，良莠不齊，選擇一本係統性強、又貼近實際的書籍就變得尤為重要。這本書的作者是牛琨，北京郵電大學齣版社齣版，聽起來就很有學術背景，至少在理論方麵應該是有一定深度的，而不是那種淺嘗輒止的科普讀物。我對“建模”、“分析”、“應用”這三個詞很感興趣，特彆是“建模”部分，我一直覺得這是大數據之所以能産生價值的核心環節，沒有好的模型，再多的數據也隻是堆砌。而“分析”和“應用”則直接關係到如何從數據中挖掘齣洞察，並最終落地解決實際問題。所以我對這本書的期待還是挺高的，希望它能帶我進入大數據這個領域，並且能夠有一個比較清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

我之前對大數據的理解，更多的是停留在“技術”層麵，比如機器學習、深度學習之類的。但這本書讓我明白瞭，大數據不僅僅是技術，更是一種思維方式、一種價值創造的理念。它從宏觀的“縱觀”角度齣發，為我構建瞭一個大數據的全景圖。書中對數據生命周期的各個環節進行瞭細緻的梳理，從數據的采集、存儲、處理，到分析、挖掘、應用，以及最終的數據價值實現，都進行瞭深入的闡述。我特彆喜歡書中關於“數據驅動決策”的討論，它讓我認識到，在大數據時代，基於數據的決策已經成為瞭一種必然趨勢。企業不再是依靠經驗或者直覺來做決策，而是通過對數據的分析來發現規律、預測趨勢，從而做齣更科學、更明智的決策。這本書也給我帶來瞭很多啓發，讓我思考如何在自己的工作和學習中，更好地運用大數據思維，去發現問題、解決問題，創造更大的價值。雖然書中內容繁多，但整體邏輯清晰，條理分明，非常適閤作為一本係統學習大數據的入門讀物。

評分☆☆☆☆☆

老實說，這本書給我最大的震撼，是在它給我提供瞭一個全新的視角來理解“信息”本身。過去，我總覺得大數據就是數字、報錶、圖錶，是冰冷的數據堆砌。但這本書讓我意識到，每一個數據背後都蘊含著人的行為、意圖、偏好，甚至是一種社會現象。它不再是簡單的統計學概念，而是滲透到我們生活方方麵麵的一種“語言”。作者在書中通過大量的案例，比如在金融領域的風險控製、在醫療領域的疾病預測、在城市管理方麵的交通優化等等，將大數據的作用具象化瞭。我特彆喜歡書中關於“數據治理”的那一部分，以往大傢可能更關注如何收集數據、如何分析數據，但數據質量、數據安全、數據隱私這些問題，往往被忽視。這本書把這些“幕後英雄”般的議題也講得很透徹，讓我明白，沒有良好的數據治理，再先進的模型和分析工具也可能“巧婦難為無米之炊”。而且，書中對數據分析過程中可能齣現的偏見和倫理問題也有提及，這在如今這個信息爆炸的時代，尤其顯得重要和可貴。它提醒我們，在使用大數據的時候，必須保持警惕和審慎，不能被數據錶麵的“客觀性”所迷惑。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書的過程，我感覺自己像是在一個大型的實驗室裏進行探索。作者不是直接丟給你一個公式或者一段代碼，而是循序漸進地引導你理解每一個步驟的邏輯。比如在講到模型構建的時候，它不會上來就給你講復雜的算法，而是先讓你明白為什麼要建模型，模型的目的是什麼，以及模型的不同類型分彆適用於什麼場景。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我覺得非常舒服，也更容易消化。我特彆注意到書中對於“特徵工程”的闡述，這部分確實是大數據的精髓所在。如何從原始數據中提取齣對模型有意義的特徵，直接決定瞭模型的錶現。書中給齣瞭很多實用的技巧和方法，而且結閤瞭實際的數據集進行演示，讓我能夠邊學邊練。即使我不是專業的程序員，也能大緻理解其中的原理。而且，書中的語言風格也比較平實，沒有太多生僻的術語，即使遇到一些專業名詞，也會有相應的解釋，這點對於我這樣的初學者來說，簡直是福音。我嘗試著按照書中的思路，在一些公開的數據集上做瞭一些小練習，雖然結果不盡如人意，但整個過程非常有成就感，讓我更加堅定瞭深入學習的決心。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我耳目一新的地方，在於它對大數據“應用”部分的深入剖析。很多大數據相關的書籍，往往停留在理論和技術層麵，講完模型和算法就戛然而止。但這本書則把重點放在瞭大數據如何落地，如何真正為業務賦能。它通過分析不同行業、不同場景下的實際應用案例，清晰地展示瞭大數據是如何解決現實世界中的復雜問題的。比如，書中關於“用戶畫像”的章節，就詳細講解瞭企業如何通過大數據構建精準的用戶畫像，從而實現個性化推薦、精準營銷等目標，這讓我對電商、內容平颱等行業的運營模式有瞭更深刻的理解。另外，書中也提到瞭大數據在供應鏈管理、生産流程優化等方麵的應用，這些都是我之前不太瞭解的領域。它讓我看到，大數據不僅僅是“酷炫”的技術，更是推動各行各業轉型升級的強大驅動力。而且，書中並沒有迴避大數據應用過程中可能遇到的挑戰和瓶頸，比如數據孤島、數據集成睏難、人纔短缺等問題，並給齣瞭一些建設性的思考和建議，這讓這本書的價值更加全麵和深入。