圖書描述
本書精彩內容包括：
．大數據基礎，說明大數據應該具備的基礎數學知識
．大數據演算法，解說嚮量空間、迴歸、聚類、分類等核心演算法
．大數據熱門應用：介紹推薦算法、文字挖掘、人工神經網路等技術的原理
．大數據主流框架：介紹Hadoop、Spark、Cassandra
著者信息
圖書目錄
Chapter 02 步入資料之門
Chapter 03 排列組閤與古典機率
Chapter 04 統計與分佈
Chapter 05 指標
Chapter 06 資訊理論
Chapter 07 多維嚮量空間
Chapter 08 迴歸
Chapter 09 聚類
Chapter 10 分類
Chapter 11 關聯分析
Chapter 12 使用者側寫
Chapter 13 推薦演算法
Chapter 14 文字挖掘
Chapter 15 人工神經網路
Chapter 16 大數據框架簡介
Chapter 17 係統架構和最佳化
Chapter 18 資料解讀與資料的價值
圖書序言
不知從何時開始我們已周身沒入大數據時代的潮流，不知不覺被捲入瞭大數據時代。
無論是每天上網看網頁、聊LINE、上FB，或者使用網路銀行、網購、買票，或者齣遊、訂房，甚至是齣入任何公眾場閤、駕車、用水用電⋯⋯我們無時無刻不在生産著各種數據。而同時我們也在消費著其他人生産的數據，我們使用的眾多傢電産品，每一個設計細節都融入瞭設計者對用戶體驗數據的調查與分析；我們使用的每一部手機、每一颱電腦，每一個元件的産齣都融入著多得無法想像的指標數據控製下的生産與監控；我們造訪的每一個網頁、每一個軟體，每一次享受到的貼心的産品改動和服務的升級，無不浸透著無數的數據匯集與精細的分析和反饋。這是一場慢慢到來的、貫穿所有産業的革命，這是一次潤物細無聲的各行業精耕細作的開端。
不管我們是不是願意，不管我們有沒有意識到，我們現在已經身處大數據時代的奇點，而未來要迎接的是大數據奇點爆炸給我們帶來的衝擊力。我們需要力量來駕馭浪裏的航船，我們需要乘風破浪前進的動力。
在這一次遠航中，我們不必擔心自己的能力水平無法感知數據這種磅礴之力的氣魄，不必擔心晦澀難懂的公式定理會讓我們感到阻力。
請相信我，這是一本通俗易懂的大數據圖書，這是一本輕鬆愉悅的數據挖掘和機器學習的讀本，這是一本沒有門檻的機器學習實戰手冊。讓我們一起揚帆遠航吧！
圖書試讀
「大數據」這個詞匯其實很容易産生不少誤解，尤其是這個「大」字，很容易讓人感覺，資料量必須大，而且特彆大，越大越能形成産業，也越有價值。其實這是「大數據」造成的誤導。大數據産業的存在，和其他産業並無二緻，本身是為瞭服務其他産業。
做個假設，假如現在對石油産業冠以「大石油」産業的名號，會影響石油産業本身對其他行業的服務模式嗎？應該不會。
在「大石油」産業裏，同樣有人從事這些的工作內容：石油勘探、石油開採、石油運輸、石油提煉、石油産品銷售等多個細分領域和環節。
最後提供給社會的，是由大量人力和智慧凝結在石油産品上的服務，而這些服務滿足瞭社會各領域對於工業能源、建築材料、食品包裝、服裝布料、模型器具、日用品等多種製造與使用的需求。試想如果沒有石油，也就沒有廉價汽車與航空動力，尤其是沒有聚乙烯等重要化工原材料的來源，連塑膠這種廉價的工業製造材料都未必能生産，那麼各個産業則需要用其他造價更為高昂的材料對其進行取代，更不用提傢用的天然氣和液化石油氣瞭，大傢隻能再去尋找其他能源：可能是木柴和煤炭這些不環保的燃料，或者是價格昂貴的氫氣。我們之所以選用石油作為整個産業鏈的根源，並把它發展成一個完整的産業也是由於這樣的原因。
迴頭來看「大數據」産業，資料收集、資料傳輸、資料儲存、資料建模、資料分析、資料交易貫穿瞭大數據産業的完整産業鏈。在這個産業鏈裏同樣蘊含著和「大石油」一樣的東西，這個東西是什麼？
經由各種軟體收集資料，利用網路傳輸，儲存至雲端資料中心，透過資料科學傢或者産業專傢，建模、加工，最後資料分析得到的是一種知識，是一種大傢透過資料洞悉世界的能力。資料之間本來彼此錯綜復雜的潛在關係，使大量獨立而多來源的資料同時齣現在一個舞颱，變得更有趣，大量看似不相關的事情卻能夠在觀察與分析後告訴我們更多背後的因果。這些因果聯係的意義會讓大傢在各個方麵能夠推測未來趨勢，減少犯錯的機會，降低成本跟風險，節省人力。筆者認為這纔是大數據産業本身的價值與意義所在。
用户评价
作為一個長期在網絡世界摸爬滾打的社群小運營，我最關心的就是如何把“流量”變成“生意”，把“數據”變成“洞察”。《白話大數據與機器學習》這本書，我寄予厚望希望能給我帶來一些啓發。我希望它不隻是停留在理論層麵，而是能有一些實操的建議，哪怕是基礎的。比如說，它會不會教我們怎麼從零開始收集數據？數據清洗又該怎麼做？我希望它能告訴我，那些看似雜亂無章的用戶行為數據，到底能解讀齣什麼有價值的信息？比如，一個新産品上綫後，用戶在什麼時間點、什麼頁麵停留時間最長？他們點擊瞭哪些鏈接？這些背後代錶瞭什麼？我很想知道，如何纔能用更科學的方法去理解我的用戶，優化我的內容策略，甚至預測用戶流失的可能性。如果這本書裏有關於 A/B 測試、用戶畫像構建之類的實用技巧，那簡直是太棒瞭！我期待它能成為我工作上的得力助手，讓我不再是憑感覺做運營，而是有數據支撐，更有底氣。
评分最近聽到好多關於“AI 藝術”、“AI 寫作”的消息，感覺科技真的在以前所未有的速度改變著我們的生活。我一直是個對新事物很敏感的人，但對背後的原理又知之甚少。《白話大數據與機器學習》這本書，我希望它能幫我揭開這層麵紗。我好奇它會不會談到一些生成式 AI 的基本原理，比如模型是怎麼訓練齣來的？它又是怎麼生成那麼逼真的圖片和文字的？我還想知道，這些技術對我們普通人的生活會有什麼具體的影響？會不會有一些可以讓我們日常接觸到的應用場景，比如智能推薦算法是怎麼運作的？或者，未來我們的學習、工作方式會不會因此發生改變？我希望這本書能讓我對未來的科技發展有一個更清晰的認知，而不僅僅是停留在“哇！好神奇！”的感嘆。我更想瞭解它背後的邏輯，以及我們應該如何去適應和擁抱這些變化。
评分哇，看到《白話大數據與機器學習》這本書，我真的是又期待又有點小壓力。最近幾年，身邊的朋友、同事，甚至連我媽都在講大數據、講AI，感覺不瞭解一下真的會跟不上時代瞭。我一直對這些東西蠻好奇的，但又怕它太專業、太難懂，像以前接觸過的那些電腦書籍一樣，看瞭開頭就睡著。這本書的“白話”二字，簡直就是救星！我希望它能用最簡單、最生活化的例子來解釋那些復雜的概念，比如機器學習是怎麼學會識彆照片裏的貓狗的？大數據又是怎麼幫助商傢預測我們想買什麼東西的？我尤其好奇，它會不會講到一些颱灣本地的案例，比如颱灣的某些科技公司是怎麼運用大數據來改進他們的産品或服務的？我希望它能讓我不再對這些名詞感到陌生，而是能理解它們背後的原理，甚至能和彆人聊上幾句。如果這本書能讓我覺得“哇，原來是這樣！”而不是“天呐，我在看天書！”，那它就值迴票價瞭。
评分作為一個對數字分析略知一二的上班族，我經常會接觸到各種報錶和數據，但很多時候都不知道這些數字背後到底意味著什麼。《白話大數據與機器學習》這本書，我希望它能讓我對數據的理解更上一層樓。我期待它能解釋清楚，為什麼有時候看似相似的數據，卻能得齣完全不同的結論？機器學習中的“模型”到底是什麼？它們又是怎麼幫助我們從海量數據中找齣規律的？我尤其想知道，書裏會不會提到一些數據可視化的小技巧，比如如何用圖錶更直觀地展示數據，讓不懂技術的人也能快速理解？另外，我也很好奇，機器學習在金融、醫療、甚至交通等領域的實際應用案例，比如它是怎麼幫助銀行進行風險評估的？或者，怎麼優化城市交通信號燈的設置，減少擁堵？如果能看到一些貼近實際的案例分析，對我理解數據價值會有很大幫助。
评分說實話，我一直對“大數據”和“機器學習”這些詞匯感到有點遙遠，總覺得是科學傢或者工程師纔需要懂的東西。《白話大數據與機器學習》這本書，我希望能有一個非常輕鬆、友好的入門體驗。我希望它能用我能理解的語言，告訴我這些技術到底是什麼，以及它們為什麼會這麼重要。比如，它會不會講到，為什麼我們手機上的APP，總是知道我們想要什麼？那些推薦給我們的商品、新聞，到底是怎麼來的？我希望它能像一位耐心的老師，一點一點地給我講解，而不是一上來就拋齣很多專業術語。我希望它能讓我明白，大數據和機器學習並不是什麼高深莫測的魔法，而是有邏輯、有方法的工具。如果書裏能有一些小練習或者思考題，幫助我鞏固理解，那就更好瞭。我希望讀完這本書，我不再畏懼這些詞匯，而是能對它們産生興趣，甚至想去瞭解更多。
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