大數據套書（附贈作者訪颱演講精華DVD） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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原文作者： Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 人工智能
• 商業智能
• 技術
• 計算機
• IT
• 附贈DVD

　　本套書收錄：

　　《大數據》、《大數據：教育篇》
　　套書專屬贈禮「麥爾荀伯格 獨傢授權訪颱演講精華DVD」
　　英語發音 中文字幕 價值500元(非賣品)

　　《大數據》
　　「每十年，總是有極少數的書，能改變你看待一切的方式。《大數據》正是這樣的書。」


　　汽車烤漆的顔色能告訴你，這輛二手車的故障率高低嗎？
　　市政府要怎樣清查，纔能迅速找齣有緻命危險的人孔蓋？
　　從榖歌的搜尋字眼，怎麼預測流感疫情的蔓延？

　　要迴答這些問題，關鍵就在於巨量資料（俗稱大數據）。
　　「巨量資料分析」是一門新興科技，能夠解讀和預測無數的現象，
　　包括預測機票的價格、好萊塢新片的票房、你傢裏的青少年是否未婚懷孕！
　　也能協助診斷早産兒的健康情況，探查收入高低與幸福快樂的相關程度，
　　幫忙規劃快遞的送貨路綫、電動車的充電站應該設置在哪裏，
　　還能用來發展自動導航的無人駕駛汽車、
　　以及「從駕駛人的臀部形態判斷是否為車主」的防盜係統，
　　也能夠快速進行多種語文的互譯……

　　兩位最頂尖的大數據專傢，真正掌握到巨量資料思維的精髓，
　　在這本書裏，清晰曉暢的解釋瞭巨量資料是什麼，
　　它將如何改變我們的生活，對經濟、社會和科學會帶來什麼影響，
　　我們又能夠做些什麼，趕搭上這波新潮流，
　　同時也懂得保護自己，避免個人資料和隱私受到侵害。

　　《大數據：教育篇》
　　「這真是一本可讀性很高的書籍，內容簡單易懂，又很有說服力。」


　　大數據（巨量資料）正在跨入教育體係的所有層麵，
　　對於全世界的教學與學習活動，勢將産生極為深遠的影響。
　　《大數據：教育篇——教學與學習的未來趨勢》這本書
　　就是要談談大數據將如何改變教育。

　　大數據讓我們以前所未有的方式和觀點，看到究竟什麼有用、什麼沒用。
　　作者舉齣「大規模開放式綫上課程」（MOOC）、可汗學院、Duolingo語文學習網站等案例，
　　告訴我們，教育不隻是「我講你聽」、考試打成績、或是選修科目更多而已；
　　透過大數據，我們可以看到：
　　曆史上第一次，我們終於擁有瞭強大、具實證效果的工具，
　　能夠瞭解「怎樣教學」與「如何學習」。

　　以前不可能觀察到的種種學習阻礙，現在已有辦法逐一化解，大幅改善學生的學習成效。
　　課程可以依據學生個人的需求做調整，真正做到因材施教。
　　教師的工作不會被教學網路和影片取代，而會變得更有效益、也更有趣。
　　學校領導者和政府決策官員，也能用更低的成本提供更多教育機會，
　　這些正是減少社會貧富差距、讓社經階層流動的重要因素。

　　今天的教育主管機關和學校，其實有著像過去君主和教會的壟斷地位，
　　但這種壟斷，即將因為大數據的介入教育，而遭打破。
　　有瞭大數據之後，社會大眾終於能夠知道「學習」應當是怎麼一迴事，
　　從而讓教育的本質和體製徹底翻轉。
　　大數據時代正是不斷學習的時代、翻轉教育的時代！

數據驅動的決策藝術：深度解析現代商業智能與實踐 本書聚焦於如何將海量、多源的數據轉化為企業級的戰略洞察與可執行的商業價值。我們不談論理論的框架，而是深入探討驅動全球領先企業變革的實際工具、方法論和案例。 在信息爆炸的時代，數據早已超越瞭“資源”的範疇，它成為瞭定義競爭力的核心要素。本書旨在為企業高管、數據科學傢、業務分析師以及任何希望在數據驅動的浪潮中占據先機的專業人士，提供一套實戰化、可操作的藍圖。我們擯棄瞭對“大數據”這一模糊概念的泛泛而談，轉而專注於那些能立即在您的組織中産生影響的量化技術和管理流程。 第一部分：數據基礎設施的現代化與敏捷化 本部分旨在解決企業在麵對PB級數據流時，如何構建一個既有彈性又具備成本效益的數據處理架構。我們深入剖析瞭Lambda、Kappa 架構的優劣對比，並提供瞭一個基於雲原生技術的現代化數據湖倉一體（Lakehouse）實施指南。 1. 分布式計算引擎的深度選型與調優： Hadoop 生態的演進與局限： 詳細分析MapReduce的瓶頸，並著重介紹Spark如何通過內存計算和DAG優化，徹底改變瞭批處理與流處理的範式。 高性能查詢引擎對比（Presto/Trino vs. Apache Impala）： 從亞秒級延遲查詢的角度，對比不同查詢引擎在多租戶環境下的資源隔離、數據源連接器兼容性和成本效益。重點案例分析：如何使用Trino連接到S3、關係型數據庫和NoSQL集群，實現統一SQL訪問。 存儲格式的優化策略： 不僅僅是Parquet和ORC，我們深入探討瞭Z-Ordering、Clustering Key的設置對查詢性能的實際影響，以及Delta Lake/Apache Hudi/Iceberg這三種錶格式（Table Format）在實現ACID事務和時間旅行（Time Travel）功能上的核心差異與適用場景。 2. 實時數據管道的構建與保障： Kafka作為數據骨乾的精細化管理： 超越基礎的生産者/消費者模型，探討分區策略、副本因子對延遲和吞吐量的影響，以及Controller Leader均衡的運維實踐。 流處理框架的選擇與實踐（Flink vs. Spark Streaming）： 重點剖析Apache Flink在精確一次（Exactly-Once）語義保證方麵的技術優勢，如何利用其狀態後端（State Backend，如RocksDB）管理大規模、高復雜度的窗口操作和事件時間處理。提供一個使用Flink構建金融交易風控實時預警係統的完整代碼示例和性能瓶頸排查手冊。 低延遲數據攝取技術： 介紹CDC（Change Data Capture）技術（如Debezium），以及如何利用輕量級消息隊列（如RabbitMQ或NATS）在特定微服務場景中替代或補充Kafka，以優化特定業務流程的數據同步。 第二部分：高級分析與預測模型落地 本部分將理論模型與實際業務場景深度結閤，關注如何將復雜的機器學習模型部署到生産環境，並確保其持續的準確性和業務價值。 3. 機器學習運營（MLOps）的工業化流程： 特徵工程的標準化與復用： 探討特徵商店（Feature Store）的設計哲學（如Feast），如何解決訓練/服務偏差（Train/Serve Skew），並實現特徵在不同模型間的快速復用和版本控製。 模型部署與服務化（Serving）： 深入對比容器化部署（Docker/Kubernetes）與專用模型服務框架（如TensorFlow Serving, TorchServe）的優缺點。重點講解A/B測試和金絲雀發布（Canary Release）在模型迭代中的應用，確保新模型上綫對業務指標無負麵影響。 模型監控與漂移檢測： 模型上綫後不是終點。我們詳細闡述如何監控數據漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）。提供一套基於統計測試（如KS檢驗）和深度學習方法（如Adversarial Validation）來自動觸發模型再訓練的預警機製。 4. 因果推斷與反事實分析： 超越相關性： 在營銷、定價和産品設計中，理解“為什麼”比“是什麼”更重要。本書專門闢齣章節介紹雙重差分法（DiD）、傾嚮得分匹配（PSM）在非實驗性數據中的應用，用於評估政策或乾預措施的真實淨效應。 結構方程模型（SEM）的現代應用： 在復雜的業務生態係統中，如何利用SEM來驗證潛變量之間的關係，並為戰略決策提供更穩健的理論支持。 第三部分：數據治理、安全與倫理實踐 強大的數據能力必須建立在可靠、閤規的治理體係之上。本部分關注如何平衡數據使用的自由度與企業級的風險控製。 5. 端到端的數據血緣追蹤與質量管理： 自動化血緣捕獲： 介紹如何通過解析SQL查詢日誌、ETL作業定義文件，自動構建數據資産的端到端生命周期圖譜（Lineage Graph）。這對於閤規性審計和影響分析至關重要。 數據質量的預防而非修正： 引入“數據契約”（Data Contract）的概念，強製要求數據生産者在發布數據時就定義好Schema和質量約束。使用工具（如Great Expectations）在數據攝取管道的早期階段就執行校驗。 6. 數據隱私保護技術（PETs）的實戰： 聯邦學習（Federated Learning）的應用邊界： 探討在保護原始數據不離開本地服務器的前提下，如何協同訓練全局模型。重點分析其在跨機構醫療或金融數據閤作中的實施挑戰。 差分隱私（Differential Privacy）的量化實施： 介紹如何計算並應用適當的噪聲預算（Epsilon值），以在發布聚閤統計數據時，提供數學上的隱私保證，同時最小化對分析結果的影響。我們提供具體的庫（如TensorFlow Privacy）使用指南。 結語：構建數據驅動的組織文化 本書的最終目標不是提供技術手冊，而是幫助讀者理解數據素養在組織中的滲透。我們分析瞭成功的技術轉型背後，組織結構、溝通模式以及領導力在打破“數據孤島”方麵所起到的決定性作用。這包括如何建立有效的數據産品經理角色，以及如何設計激勵機製，鼓勵業務團隊主動擁抱數據洞察，實現真正的數據民主化，而非僅僅是技術部門的工具堆砌。 本書內容聚焦於：架構優化、模型生産化、因果解釋以及閤規治理。 它為追求卓越運營和突破性創新的企業，提供瞭下一階段數據戰略落地的詳盡參考。

作者簡介

麥爾荀伯格　Viktor Mayer-Schönberger

　　牛津大學網路研究所教授，
　　並擔任微軟、世界經濟論壇等大公司和組織的顧問，
　　是大數據（巨量資料）領域公認的權威，
　　寫過八本書以及上百篇專論。

庫基耶　Kenneth Cukier

　　《經濟學人》雜誌資料編輯，巨量資料思潮評論員，
　　經常於《紐約時報》、《金融時報》、
　　以及《外交事務》期刊發錶財經文章。

譯者簡介

林俊宏

　　師範大學翻譯研究所碩士。

　　喜好電影、音樂、閱讀、閑晃，覺得把話講清楚比什麼都重要。

　　譯有《大數據》、《人類大曆史》、《大科學》、《英語的秘密傢譜》、《建築為何重要》等書。現就讀於師大譯研所博士班。

评分☆☆☆☆☆

天啊，我真的太驚喜瞭！收到這套《大數據套書》的時候，我簡直不敢相信，裏麵竟然還附贈瞭作者來颱灣演講的精華DVD！我之前就一直很關注這位作者在數據科學領域的最新研究，每次看他的文章都覺得受益匪淺，但總覺得隔著屏幕少瞭一點臨場感。這次有機會能“親臨”現場，聽到他深入淺齣的講解，感覺就像是把原本抽象難懂的概念變得生動起來瞭。DVD的製作也非常用心，畫麵清晰，聲音也很流暢，而且內容剪輯得恰到好處，都是最精華的部分，讓我能快速掌握作者的核心思想。演講的氛圍也很棒，感覺作者和颱下的觀眾互動非常熱烈，時不時還能聽到陣陣掌聲和笑聲。雖然DVD的內容不能替代整本書的深度，但它絕對是一個絕佳的入門指南，能幫助我快速建立起對大數據概念的整體認知，也更能激發我去探索書本裏更深入的細節。我迫不及待地想把DVD看完，然後結閤書裏的內容，好好的梳理一下我的大數據學習思路。這次的購買體驗真的太值瞭，強烈推薦給所有對大數據感興趣的朋友！

评分☆☆☆☆☆

我本來對大數據這個概念一直停留在“聽起來很厲害但不知道具體是什麼”的階段，直到我拿到這套《大數據套書》。打開書的第一頁，我就被它的內容所吸引。它沒有上來就講那些晦澀難懂的公式，而是從我們身邊的數據開始講起，比如社交媒體上的信息、網購平颱的記錄等等，讓我覺得大數據離我們並不遙遠。我最喜歡的是書中的案例分析，它們都非常貼近現實生活，讓我能直觀地理解大數據是如何改變我們的生活和工作的。比如，書中講到交通大數據如何優化城市交通流量，我就覺得非常有共鳴，因為我每天通勤都會感受到擁堵。更讓人驚喜的是，套書裏居然附贈瞭作者來颱灣演講的DVD！我迫不及待地看瞭，作者的講解風格非常輕鬆幽默，而且他能夠把一些復雜的技術問題，用非常淺顯易懂的比喻講齣來。我尤其喜歡他關於大數據如何賦能各行各業的觀點，讓我看到瞭大數據應用的無限可能。DVD的內容就像是給這本書做瞭一個精彩的“導讀”，讓我對書中的內容有瞭更深刻的理解，也激發瞭我繼續深入探索的興趣。這套書絕對是想瞭解大數據的朋友們的最佳選擇，強烈推薦！

评分☆☆☆☆☆

說實話，拿到這套《大數據套書》的時候，我有點猶豫。我之前也零零碎碎看過一些大數據相關的資料，但總覺得碎片化，不成體係。再加上我本身不是技術背景齣身，對那些復雜的算法和模型總是有點望而卻步。但是，這本書的裝幀和排版真的做得非常舒服，拿到手裏就有一種踏實感。我最看重的是，它不像很多技術書那樣枯燥乏味，而是用瞭很多貼近實際應用的案例來解釋概念。比如，它講到推薦係統時，就用瞭電商平颱如何根據用戶瀏覽記錄和購買行為來推薦商品，這個例子我每天都在用，所以一下子就理解瞭。還有在講數據可視化的時候，也不是簡單羅列工具，而是強調如何通過圖錶清晰地傳達信息，這對我這種需要做匯報的職場人士來說，簡直是救星！最讓我驚喜的是，裏麵還附贈瞭作者來颱演講的DVD。我看瞭幾段，發現他的講解非常有條理，而且非常注重邏輯性，把我之前那些模糊的概念都理順瞭。他舉的一些例子，也都是當下熱門的領域，比如人工智能、物聯網等等，讓我覺得大數據真的離我們的生活並不遙遠，而且充滿瞭無限可能。這本書真的給瞭我很大的信心，讓我覺得我可以剋服對技術的恐懼，真正地去掌握和運用大數據。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這套《大數據套書》的內容絕對是物超所值。我一直對大數據技術的發展趨勢和應用場景充滿好奇，但市麵上很多書籍要麼過於理論化，要麼就局限於某個特定的技術棧。而這套書則提供瞭一個非常全麵且深入的視角。從最基礎的數據采集、清洗、存儲，到更高級的數據分析、建模、可視化，再到實際應用中的機器學習、深度學習等，幾乎涵蓋瞭大數據領域的方方麵麵。而且，它的講解方式非常人性化，即使是沒有深厚技術背景的讀者，也能通過清晰的語言和豐富的圖例逐步理解。讓我特彆驚喜的是，裏麵附贈的作者訪颱演講精華DVD，簡直是點睛之筆！我看瞭DVD，作者的講解風格非常鮮明，他能夠將復雜的理論概念用通俗易懂的比喻和生動的案例娓娓道來，而且對於一些前沿的研究方嚮也進行瞭深入的剖析。我尤其喜歡他對於大數據倫理和社會影響的討論，這部分內容是我在其他書籍中很少看到的。DVD的內容與書本的知識體係相輔相成，極大地加深瞭我對大數據核心價值和未來發展的理解。這本書不隻是一本技術手冊，更是一本能夠激發思考、拓寬視野的智囊。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種經常需要接觸數據分析，但又不是純粹的技術人員來說，找到一本既有深度又不失易讀性的書籍一直是個挑戰。這套《大數據套書》完全超齣瞭我的預期。它的內容覆蓋非常廣，從基礎概念到進階應用，都有詳盡的闡述。我特彆欣賞的是，書中並沒有一味地堆砌技術術語，而是通過大量生動形象的案例，將抽象的大數據概念具象化。比如，在講解數據挖掘時，它就引用瞭零售業如何通過分析顧客購買行為來優化商品陳列和促銷策略的例子，讓我立刻就能理解其背後的邏輯。更讓我驚喜的是，裏麵附贈的DVD，作者的演講內容簡直太棒瞭！他不是那種照本宣科的學者，而是能夠將大數據的影響力和應用前景講得繪聲繪色，非常有感染力。我看DVD的時候，感覺自己就像坐在現場一樣，被他的熱情和專業所吸引。DVD中的一些關於大數據在各個行業應用的案例分享，也給瞭我很多啓發，讓我開始思考如何將這些理念應用到我自己的工作中。總的來說，這本書就像是一個非常貼心的嚮導，不僅指明瞭方嚮，還提供瞭實用的工具和方法，讓我對大數據有瞭更清晰、更全麵的認識。