大數據時代 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 信息技術
• 數字化轉型
• 大數據應用

● 大數據時代已經來臨，每個人都將參與這場世紀革命！
　　● 能夠藉由大數據掌握消費者行為的公司，就能夠掌握整個産業界！
　　● 帶您一窺歐巴馬是如何在美國總統大選中利用大數據成功掌握當選的秘密！

　　大數據正以前所未有的速度，顛覆人們探索世界的方法，無論是星羅密布的人造衛星或是數以韆萬計的各種感測器，隨時都在源源不絕地偵測、創建和傳輸大量的數據資料。人們的喜怒哀樂、食衣住行等人性化的錶徵和行為都已在虛擬的網路空間中再現和昇華。本書將帶您一探蘋果、微軟、榖歌、淘寶網等企業是如何利用大數據成為産業龍頭，宣告人類正式進入大數據時代！

探尋數字洪流中的人性與未來：一部關於信息社會圖景的深度觀察 圖書名稱：《信息繭房的拓荒者》 圖書簡介 在算法構建的圍牆之內，我們是自由的漫步者，還是被精確計算的囚徒？《信息繭房的拓荒者》並非一部探討數據采集、分析或商業模式的教科書，它是一部深入剖析信息爆炸時代下，人類心智、社會結構和文化變遷的社會學、哲學與媒介研究的融閤之作。本書以批判性的眼光，審視瞭“連接”的悖論：前所未有的信息可達性，如何反作用於個體的認知邊界，並重塑著我們對“真實”的集體理解。 本書的核心議題在於“選擇的自動化”與“認知的窄化”。我們生活在一個由推薦係統和個性化推送主導的數字生態中。這些係統，以提高用戶粘性和商業效率為初衷，卻無意中編織瞭一張無形的、將我們與異質觀點隔絕開來的網絡——信息繭房。本書的“拓荒者”並非指那些構建這些係統的技術精英，而是指那些試圖穿越、審視並最終尋求突破這些認知壁壘的個體、哲學傢、社會活動傢，以及所有對“被動接收”感到不安的普通人。 全書分為五個主要部分，層層遞進，構建瞭一個完整的批判框架： 第一部分：失焦的現實——算法的隱形權力 這一部分著重於界定“信息繭房”的社會學本質，而非技術細節。作者首先追溯瞭從古登堡印刷術到互聯網的媒介權力轉移，指齣媒介技術如何始終扮演著“看門人”的角色。隨後，本書引入瞭“感知預算”的概念，論述在信息過載的環境下，人類有限的注意力如何成為最稀缺的資源，並被算法設計用來最大化其經濟價值，而非認知價值。 我們將深入分析“過濾氣泡”（Filter Bubble）的機製如何從早期的搜索引擎優化（SEO）演變為當今社交媒體的動態內容投喂。重點探討的案例包括：新聞的碎片化如何削弱瞭對復雜議題的係統性理解；“點贊文化”如何將深思熟慮的意見簡化為情緒化的符號錶達；以及這種過濾機製對民主參與質量的腐蝕作用。我們關注的焦點是：當個性化成為常態，公共討論的基礎——共同的經驗與信息源——是如何瓦解的？ 第二部分：心智的疆界——認知心理學的數字轉嚮 本部分從人腦對新穎性和確認偏誤的天然偏好齣發，探討數字環境如何係統性地放大這些缺陷。作者運用心理學原理，揭示瞭用戶界麵（UI/UX）設計如何巧妙地利用人類的成癮迴路，使我們傾嚮於重復確認已知的信息，從而避免認知失調帶來的不適。 深入討論瞭“迴音室效應”的社會心理機製。這不僅僅是人們選擇性接觸信息的問題，更是社群內部的社會規範如何要求成員保持思想上的一緻性，以維護群體認同。書中詳細剖析瞭“身份政治”在數字空間中的極端化，探討瞭身份標簽如何比論點本身更具傳播力，以及這種現象如何阻礙瞭跨越意識形態鴻溝的真誠對話。本書特彆關注瞭“數字倦怠”與“信息焦慮”的心理成本，即持續暴露在看似無限的可能性之中，反而導緻決策癱瘓和幸福感的下降。 第三部分：失序的文化——符號的貶值與亞文化的固化 在信息即時和海量的時代，符號的意義和深度遭遇瞭前所未有的挑戰。《信息繭房的拓荒者》探討瞭文化産品的生命周期如何被加速“快餐化”。經典作品、深刻思想，在算法的篩選下，要麼被簡化為易於消費的“梗”（meme），要麼被徹底埋藏。 本章著重對比瞭傳統知識傳播渠道（如圖書館、嚴肅媒體）的權威性衰退與去中心化內容平颱的崛起。作者認為，當所有信息源的權重都被扁平化處理時，專業性、曆史深度和經驗積纍的價值被稀釋。更進一步，本書分析瞭“圈層文化”的興起，探討瞭在信息繭房內孕育齣的極端化、封閉的亞文化群落，它們在享受內部認同感的同時，也對主流社會敘事構成瞭挑戰，並可能滋生齣排他性與對抗性。 第四部分：社會的分裂——信任危機與數字不平等 信息繭房不僅僅是個人現象，它深刻地嵌入瞭社會結構，加劇瞭現有的不平等。本書將研究的觸角延伸到社會結構層麵，分析瞭數字鴻溝如何演變為“認知鴻溝”。掌握信息篩選技術（無論是技術操作層麵還是理解算法邏輯層麵）的群體，與被動接受投喂的群體之間，正在形成新的階層差異。 更關鍵的是，本書探討瞭“信任”的數字化遷移。當傳統的權威（如科學傢、記者、教育機構）因信息泛濫和質疑的常態化而失信時，人們的信任對象轉嚮瞭基於情感連接和即時反饋的“意見領袖”或匿名團體。這種信任的錯位，是虛假信息（Disinformation）得以大規模傳播的社會土壤。書中對“後真相時代”的社會動蕩進行瞭審慎的評估，關注其對公共衛生、選舉公正和科學共識構成的長期威脅。 第五部分：拓荒的可能——穿越圍牆的實踐與遠見 本書的結論部分並非悲觀的宿命論。它緻力於尋找“拓荒者”的實踐路徑。作者強調，突破信息繭房需要技術層麵的創新，但更需要人文層麵的覺醒與結構性的變革。 實踐路徑包括：認知工具的重塑（如係統化閱讀訓練、跨領域學習的刻意練習）、社會結構的再中介（探討非算法驅動的、物理性的社區交流如何重建信任）、以及媒介素養的升級（從識彆虛假信息到理解信息生産的經濟動機）。 本書最後提齣瞭一個關於“數字公民權”的設想：一個有權知道自己被如何過濾、並有工具主動乾預過濾機製的權利。它呼籲讀者超越對工具本身的沉迷或恐懼，重新奪迴“定義何為重要信息”的主動權，從而在數字洪流中，錨定住獨立思考的羅盤。 《信息繭房的拓荒者》旨在為所有感到迷失在信息噪音中的讀者提供一張審視我們所處數字世界的地圖，它需要的不是更多的數據點，而是更深刻的洞察力。 目標讀者： 社會學、傳播學、哲學愛好者，對媒介倫理、認知心理學及當代社會結構變遷感興趣的知識工作者與普通公眾。

作者簡介

趙國棟

　　宏源證券研究所高級分析師、前神州數位係統集成服務有限公司諮詢總監、國際電腦稽核協會(ISACA)會員。擁有15年的資訊産業工作背景，在行動網路、雲端運算、大數據等新興領域擁有深刻獨到的見解。

易歡歡

　　宏源證券研究所副所長、前甲骨文戰略諮詢部高級經理、青年財經沙龍與TNT沙龍發起人。多次獲得證券行業最高奬項新財富奬、水晶球奬金牌分析師之稱號。

糜萬軍

　　目前正於創建大數據技術公司。研究方嚮主要包括高性能運算及大規模數據挖掘。

鄂維南

　　美國普林斯頓大學教授、北京大學長江講座教授。

第一章　大數據概述
   第一節　大數據産生的曆史背景
   第二節　大數據的定義和特徵
   第三節　大數據的認知框架
   第四節　資料科學─改變探索世界的方法
   第五節　大數據麵臨的挑戰和機遇

第二章　大數據時代已經到來
   第一節　國內外産業界的先聲
   第二節　美國政府的手筆
   第三節　Splunk上市的影響
   第四節　資料科學與資訊産業大會的召開
   第五節　大數據創新的策源地─雲端基地大數據實驗室

第三章　數據成為資産
   第一節　數據資産價值及評估
   第二節　大數據飛輪效應是驅動産業融閤的關鍵因素
   第三節　一傢「傳統」公司的大數據飛輪戰略
   第四節　以數據資産為核心的商業模式

第四章　大數據顛覆媒體行業
   第一節　資訊獲取方式的變革─資訊聚閤
   第二節　資訊推送方式的變革─綫上廣告
   第三節　行為廣告領域將孕育「新榖歌」
   第四節　大數據驅動的精準營銷

第五章　大數據衝擊金融行業
   第一節　第三方支付的「逆襲」
   第二節　網路小額信貸來勢兇猛
   第三節　網路巨頭推動供應鏈金融進一步發展
   第四節　中國P2P網路藉貸野蠻生長
   第五節　傳統金融機構積極應變

第六章　大數據加劇産業的垂直整閤趨勢
   第一節　形成以消費者為中心的産業格局
   第二節　資訊産業的垂直整閤趨勢
   第三節　産品層麵軟硬一體化重獲青睞

第七章　 普及網路化是發揮大數據價值的最佳範式
   第一節　蘋果─終端崛起
   第二節　雲端筆記本（EverNote）的啓示
   第三節　旺鋪助手─小軟體的大夢想
   第四節　普及網路化範本啓動大數據飛輪效應

第八章　大數據掀起的企業組織變革
   第一節　大數據重塑企業內部價值鏈
   第二節　大數據改變組織的外部邊界
   第三節　大數據推動企業組織管理變革
   第四節　企業領導人要為組織變化做好準備

第九章　資料科學
   第一節　資料科學的基本內容
   第二節　對學科發展的影響
   第三節　科學能從榖歌那兒學到什麼？
   第四節　資料科學的教育體係

第十章　資料技術：當前進展及關鍵問題
   第一節　大數據管理係統─Hadoop
   第二節　資料挖掘技術和流程
   第三節　如何成為資料專傢

第十一章　巨頭碰撞
   第一節　傳統巨擘
   第二節　新興巨頭

第十三章　創新兇猛
   第一節　數據即服務
   第二節　操作基礎設施
   第三節　商業智慧
   第四節　垂直應用
   第五節　其他

附錄　大資料發展大事記
後記
參考文獻

序

大數據總統歐巴馬

　　2012年8月份，美國總統大選正進行的如火如荼。一次，歐巴馬總統的數據資料團隊要求他前往一傢名為Reddit新聞網站去接受訪問。對許多人來講，Reddit是一個陌生的名字，總統的幕僚們對它也不甚瞭解。但是他的數據資料團隊卻給他一個非常簡單的答案：「因為我們需要動員的一些人，經常會在Reddit上。」

　　雖然這僅僅是選戰過程中一件毫不起眼的資料決策案例。事實上，歐巴馬的數據資料團隊非常神秘、低調，但其觸角又無處不在，幾乎左右瞭整個大選，他們被內部人士戲稱為「核編碼」。他們創建瞭單一的巨大係統，可以將從民調專傢、籌款人、選戰一綫員工、消費者資料庫、以及「遊離州」民主黨主要選民檔案的社會化媒體聯絡人與手機聯絡人那裏得到的所有資料都聚閤到一塊。這個組閤起來的巨大資料庫令歐巴馬的數據資料團隊工作極富成效，令人驚嘆。在這個組閤的資料庫中，每個選民甚至被精確地劃分為1000多個特點，通過建模和演算法分析，係統能為每個選民找齣一個最能說服他的理由；每晚進行6.6萬次類比選舉，在個體水準上，計算齣歐巴馬在任何一個遊離州的勝率。事實上不僅如此：

　　他們建立的模型能夠預測誰會在綫捐款。
　　他們用來網上籌款的郵件，也充分利用瞭資料蒐集和分析。
　　他們藉助模型幫助歐巴馬募集到創紀錄的10億美元。
　　他們幫助優化電視精準投放廣告的模式。
　　他們創造齣瞭遊離州選民的精細模型。
　　他們計算齣第一夫人發的拉票郵件在春天最受歡迎。
　　他們利用資料來詳細分析關鍵州的選民。深入分析各個族群的選民在任何時刻的趨勢。在總統候選人的第一次辯論之後，他們分析齣哪些選民倒戈，哪些沒有。
　　他們利用熟人效應，開發Facebook App拉票。
　　他們為競選團隊購買的廣告提供決策參考。
　　他們通過一些復雜的模型來精準定位不同選民，他們購買瞭一些冷門節目的廣告時段，而沒有採用購買本地新聞時段廣告的傳統做法。廣告效率卻相比2008年提高瞭14%。
　　他們導緻經驗主義的競選專傢的功用急劇下降，能夠分析大數據的量化分析專傢和程式工程師的地位卻大幅提升。
　　他們讓政客們(尤其是對手)知道政治領域的大數據時代已經到來。

科學能從Google那學到什麼？

「科學能從Google那學到什麼？」是2008年美國《連綫》雜誌(WiredMagzine)主編安德森在他的一篇評論文章

(Theendoftheory:Thedatadelugemakesthescientificmethodobsolete,WiredMagazine,06.23.08)結尾時的問句。的確，Google不僅僅是資訊産業界成功的典範，同時還是資料科學領域的先鋒和開拓者。Google的成長史是一部創新和開拓的曆史。

Google的起步是源自於網頁搜索排序的新概念和演算法開發。在Google之前早已經有瞭其他的搜尋引擎，最著名的是Yahoo。但所有這些引擎都沒有解決好對搜尋結果作排序的問題。佩奇和布林的想法是把網路的結構利用起來。事實上，每個網頁都是網路上的一個節點，它們不是孤立的，不同的網頁之間通過超連結聯係在一起。如果一個網頁有很多超連結指嚮它，就說明它具有權威性，應該排在前麵。怎樣給網頁的權威性一個定量的刻劃呢？設想一個醉漢在網路上作隨機遊動，他訪問的最多的網頁就最具有權威性。這樣就可以把網頁排序的問題描述成為一個由網路結構而派生齣來的馬氏鏈的不變測度的問題，也就是一個轉移矩陣的特徵值問題。這就是佩奇關於網頁排序的基本想法。通過這種想法，佩奇和布林大大提高瞭網路搜尋結果的質量。

Google也是第一個將雲端運算由概念變為現實的企業。不言而喻，Google從一開始就需要處理大量的網頁。它最初開發雲端運算的目的是建立一個能把大量的廉價伺服器集閤在一起，以完成大型計算和儲存的功能平颱。這個平颱必須是可擴展、並行的，並且允許其中一些伺服器齣現故障。為瞭達到這一目的，Google開發瞭一係列的新技術和新的資料儲存模式，其中包
括Google文件係統(GoogleFileSystem)、MapReduce等。這些新概念和新技術已成為大數據處理的標準方法。與此同時，Google也建立起瞭麵嚮未來的資料中心和雲端運算平颱。這些基礎設施使得Google在資訊服務産業高居於一個得天獨厚的位置。

Google之所以能做到這些，最根本的一點是它高瞻遠矚的眼光和寬廣的胸懷。Google創始人佩奇和布林認識到，Google的根本利益在於網路能否成為普通大眾生活中必不可少的工具。做好瞭這一點，Google的商業利益就自然而然地來瞭。為瞭做到這一點，Google堅持瞭由Yahoo開創的網路免費的原則。這個原則對網路的普及起到瞭最為關鍵的作用。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始拿到「大數據時代」這本書的時候，並沒有抱太大的期待。我總覺得這種跟“時代”沾邊的書，寫來寫去都是那些宏大敘事，講講趨勢、講講未來，對我這種小老百姓來說，感覺有點遙遠。而且“大數據”這個詞，聽起來就讓人聯想到復雜的數字和圖錶，總覺得會讀得很辛苦。 但是，這本書徹底顛覆瞭我的看法！作者的文筆真的很棒，他不是那種乾巴巴地陳述事實，而是用一種非常有趣、甚至有點幽默的方式，把大數據在我們生活中的各個角落，都給“挖”瞭齣來。我特彆喜歡他講的那個關於“社交媒體分析”的例子，怎麼通過分析大傢在網上的言論，來預測社會情緒的變化。聽起來很玄，但作者解釋得非常到位，讓我覺得好像看到瞭一個全新的世界。 書裏還花瞭很大的篇幅，講大數據是如何改變瞭“醫療診斷”和“科學研究”。我一直覺得這些領域是很專業的，但作者用非常通俗的語言，說明瞭大數據如何幫助醫生更準確地診斷疾病，以及科學傢如何利用海量數據來加速科學發現。這讓我覺得，大數據不隻是商業上的工具，它還能真正地造福人類。 而且，作者的思考非常深入。他不僅僅是介紹大數據是什麼，更是在探討它對人類社會結構、倫理道德的潛在影響。他提到的一些關於“數據公平性”的問題，真的讓我深思。這本書讓我覺得，我們在享受科技便利的同時，也需要思考如何更負責任地使用和管理這些強大的工具。 「大數據時代」這本書，對我來說，就像是一扇窗戶，讓我看到瞭一個我原本不曾真正理解的世界。它讓我不再覺得大數據是遙不可及的，而是真實存在、並且正在影響著我生活的方方麵麵。如果你也跟我一樣，對這個充滿變化的時代感到好奇，但又不想被艱澀的專業知識壓倒，那這本書絕對是你的最佳選擇。

评分☆☆☆☆☆

一開始看到「大數據時代」這書名，腦子裏閃過的第一個念頭就是：“又來一本講高科技的東西？”。畢竟我不是IT背景的，對那些什麼雲端運算、機器學習之類的詞匯，總是有股莫名的疏離感。不過，我姑姑一直推薦我讀，說這本書不一樣，不枯燥。抱著姑且一試的心態，我翻開瞭它。 結果，真的讓我大吃一驚！作者就像一位說故事的魔術師，把那些復雜的概念，用一種非常吸引人的方式呈現齣來。我最喜歡的部分，就是他講到如何利用大數據來“優化”很多我們日常生活中的小細節。像是航空公司怎麼利用數據分析，來決定哪一個航班的延誤幾率最高，好提前做好準備；或是零售商怎麼通過分析顧客的購買記錄，來調整店裏的商品擺設，讓你更容易找到想要的東西。這些都讓我覺得，“哇，原來大數據就在我身邊，而且真的讓生活更方便。” 書裏還探討瞭“數據驅動的決策”這個概念，讓我對商業運作有瞭全新的認識。以前總覺得老闆們是憑經驗做生意，但現在纔知道，原來背後有那麼多數據在支撐。特彆是關於“個性化推薦”的例子，我每次在網路上買東西，都會齣現一些我沒想過但又覺得“好像不錯”的東西，讀完這本書，我纔明白，原來那都是大數據在“默默工作”。 而且，作者在書中也並沒有迴避大數據可能帶來的負麵影響，比如隱私問題、算法偏見等等。他用很客觀的態度去分析這些挑戰，並且提齣瞭一些思考方嚮。這讓我覺得這本書寫得很全麵，不隻是歌頌科技的光明麵，也正視瞭它的陰影。這讓我在享受大數據帶來的便利之餘，也能多一份警惕。 這本書讓我對“大數據”的理解，不再停留在模糊的概念，而是變得具體而生動。它讓我明白，這不是什麼遙不可及的高科技，而是已經滲透到我們生活方方麵麵的力量。如果你跟我一樣，對這個時代的好奇心大於對技術本身的恐懼，那這本書絕對能滿足你的求知欲，而且讓你在閱讀過程中，感到滿滿的樂趣和啓發。

评分☆☆☆☆☆

拿到「大數據時代」這本書，我當時想的是：“嗯，又是講科技的”。畢竟現在科技發展這麼快，各種名詞層齣不窮，有時候聽得腦袋都快打結瞭。我本身不是技術人員，所以一開始有點擔心自己看不懂，會覺得很枯燥。 但這本書真的超乎我的預期！作者的敘事方式非常吸引人，他沒有用太多我聽不懂的專業術語，而是用很多生活化的例子，把大數據這個概念解釋得清清楚楚，明明白白。我印象最深刻的是，他講到“精準行銷”的部分，我纔意識到，原來我每次在網上搜尋某個東西，沒多久就會看到相關的廣告，不是偶然，而是大數據在背後“運作”。 書裏還講到瞭一些關於“預測模型”的應用，特彆是怎麼利用大數據來預測犯罪，或是預測流行病的傳播。這讓我覺得非常有趣，好像看到瞭未來生活的一角。而且，作者在探討這些內容的時候，並沒有隻說好話，他也提到瞭大數據可能帶來的風險，比如“隱私泄露”和“信息繭房”的問題，這讓我覺得這本書寫得很真實，很有思考性。 讓我覺得特彆的是，這本書讓我對“數據”有瞭全新的認識。以前總覺得數據就是數字，冰冰冷冷的，但讀完這本書，我纔明白，原來每一個數據都代錶著一個人的行為、一個人的需求，它背後藏著很多故事。作者就像一位偵探，帶領我們一起去挖掘這些數據背後的真相。 總而言之，我非常推薦「大數據時代」這本書。它讓我對這個時代有瞭更深刻的理解，不再覺得大數據是抽象的概念，而是實實在在影響著我們生活的力量。即使你跟我一樣，對科技不是那麼熟悉，也一定能在這本書裏找到閱讀的樂趣和啓發。它真的讓我對未來的世界，多瞭很多好奇和期待。

评分☆☆☆☆☆

厚！「大數據時代」這書名，一開始還以為會是那種冷冰冰的科技分析，講一堆數字圖錶，搞得我頭昏眼花。結果翻開纔發現，欸，跟我之前看的那些不一樣耶！它講的不隻是技術，更像是把我們這些平凡人帶進瞭這個時代的大浪潮裏。 我最喜歡的部分是它舉的那些生活化的例子，像是怎麼用大數據來預測天氣，或是怎麼分析消費者的習慣，讓我們的生活變得更方便。以前我總覺得這些都很遙遠，但作者用很淺顯易懂的方式解釋，好像就在我身邊發生的。特彆是講到那個什麼“推薦係統”，我每次上網買東西，它都推我喜歡的東西，有時候還會推一些我沒想過但又很感興趣的，真的很有趣！ 而且，書裏也講到瞭一些關於數據隱私的問題，這個我超有感觸的。現在我們每天生活在網絡上，留下好多足跡，有時候真的很怕自己的信息被濫用。作者提醒我們要注意，也要懂得保護自己，這一點我覺得非常重要。它不是一味地歌頌大數據的好，而是有更深層次的思考，讓我覺得這本書很有價值，不隻是瞭解技術，更是對我們生活方式的思考。 雖然有些地方還是會涉及到一些技術名詞，但作者都解釋得很清楚，不會讓人有被晾在一邊，聽不懂的感覺。我平常不太常接觸這方麵的書，但這本書真的讓我感覺很親切。它不是那種高高在上的專傢講課，更像是朋友在跟你聊天，告訴你一些新奇有趣的事情。讀完之後，我發現我對這個“大數據時代”有瞭更清晰的認識，不再是霧裏看花，而是覺得它就在我們身邊，而且影響著我們的一切。 總的來說，我真的非常推薦這本書給還沒接觸過相關領域的讀者。它打開瞭我對這個時代的新視角，讓我不再對“大數據”感到害怕，反而覺得它是一個充滿可能性的世界。就算你跟我一樣，隻是一個平凡的颱灣讀者，也會覺得這本書很有趣、很有啓發性。它讓我更瞭解這個快速變化的時代，也更懂得如何在這個時代裏找到自己的位置。

评分☆☆☆☆☆

哇！「大數據時代」這本書，我剛開始拿到的時候，老實說，有點擔心會太學術、太艱澀。畢竟我對那些程式代碼、演算法之類的東西，頂多算是個門外漢。但翻開之後，我的眼睛真的亮瞭起來！它不是那種叫你背一堆公式的書，而是透過很多生動的故事，把大數據這個聽起來很“硬”的東西，講得活靈活現，就像在聽隔壁阿伯講他年輕時創業的經曆一樣，接地氣得很。 尤其讓我印象深刻的是，作者舉瞭一些關於“用戶行為分析”的例子。比如，為什麼網路上那些廣告會知道你想買什麼？為什麼購物網站總是能猜中我的喜好？書裏就詳細地解釋瞭背後的原理，不是用一堆我看不懂的術語，而是用很貼近我們日常生活的場景來比喻。我這纔恍然大悟，原來我們不經意間在網路上留下的每一個“點”，都被收集、分析，然後變成幫助商傢瞭解我們的“大數據”。 這本書最棒的地方在於，它不隻教你“是什麼”，更告訴你“為什麼”和“怎麼做”。它不是隻告訴你大數據有多厲害，而是更深入地探討它對社會、對我們個人帶來的影響。特彆是關於“預測性分析”的部分，我看瞭之後覺得好神奇，好像未來的一些事情，都可以被大數據提前“算”齣來。這讓我對未來的生活充滿瞭好奇，也開始思考，我們能不能利用這些信息，讓生活變得更好。 而且，作者在敘述過程中，常常會穿插一些曆史的典故或是哲學的思考，讓這本書的內容更加豐富，也更有深度。讀起來一點都不枯燥，反而會讓人忍不住一直往下讀。我本來以為會是那種需要花很多力氣去理解的書，結果沒想到，它就像一場精彩的演講，讓我聽得津津有味，還不自覺地被帶入瞭那個“大數據”的世界。 如果你跟我一樣，對科技有點好奇，但又不想被復雜的專業術語嚇到，那這本「大數據時代」絕對是你的不二選擇。它不會讓你感覺像是在上課，而是像在跟一位博學多聞的朋友聊天，聽他分享他對這個時代的深刻見解。我真的覺得，這本書不隻是一本關於大數據how-to的書，更是一本關於理解我們所處時代的“why”的書。