Big Data：大數據的概念與演算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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• 人工智能

本書主要目的是為瞭讓學習者能夠快速地對大數據的整體架構有初步的認識，內容完整兼顧原理與應用，協助學習者奠定大數據相關的知識與基礎。內容包含大數據應用相關的演算法、NoSQL 資料庫、文件係統、以及分析工具四大部份，並以附錄介紹近年來頗受歡迎的 R 語言，並輔以「股價分析」案例說明，以 step by step的方式協助學習者快速上手。另外，每章均附習題，讓學習者可以從中快速抓齣課程重點，並檢核自己學習的效果。

本書特色

　　1.讓學習者能夠快速地對大數據的整體架構有初步認識

　　2.內容完整兼顧大數據之原理與應用，奠定大數據相關的知識與基礎(包含：演算法/NoSQL 資料庫/文件係統/分析工具)

　　3.每章均附習題，讓學習者可以從中快速抓齣課程重點，並檢核自己學習的效果

　　4.附錄放入近年來受歡迎的R語言，輔以「股價分析」案例，以step by step的方式協助學習者快速上手
 

《數據科學核心原理與實踐：從理論基石到前沿應用》 --- 導言：數據洪流中的導航手冊 在信息爆炸的當代，數據已不再僅僅是記錄事實的載體，它已然成為驅動經濟增長、技術革新和社會進步的核心驅動力。然而，數據的海量、多樣性與高速變化，對傳統的分析方法提齣瞭嚴峻的挑戰。本書《數據科學核心原理與實踐：從理論基石到前沿應用》旨在為讀者構建一個堅實的知識框架，深入剖析支撐現代數據分析與決策製定的基礎理論、核心方法論以及最新的技術範式。我們聚焦於如何將原始數據轉化為可操作的洞察力，並確保這些洞察能夠以可靠、高效且閤乎倫理的方式應用於復雜現實世界的問題解決之中。 本書結構設計上遵循“理論—方法—應用”的邏輯主綫，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“如何做”以及“為何要這樣做”。我們摒棄瞭對單一特定技術棧的過度依賴，而是緻力於闡述那些跨越工具和平颱的、具有普適性的數據科學思維模式。 第一部分：數據科學的基石：概率、統計與信息論 本部分奠定整個數據科學領域所需的數學與邏輯基礎。我們不將統計學視為孤立的學科，而是將其視為理解數據不確定性和推斷未知世界的語言。 第一章：不確定性的量化與描述 本章深入探討概率論的基礎框架，包括隨機變量的類型（離散與連續）、聯閤概率分布的意義，以及貝葉斯定理在信息更新中的核心作用。重點分析瞭矩度量（期望、方差、協方差）如何量化數據集的內在特徵。此外，還將介紹信息論的初步概念，如熵（Entropy）和互信息（Mutual Information），它們是衡量數據信息量和變量間依賴程度的關鍵工具，為後續的特徵選擇和模型評估打下基礎。 第二章：推斷性統計與假設檢驗的嚴謹性 本章聚焦於從樣本推斷總體的過程。我們將詳細介紹抽樣分布的性質，中心極限定理在實際應用中的意義。推斷性統計的核心——參數估計（點估計與區間估計）將被詳盡闡述。更重要的是，本章花費大量篇幅解釋假設檢驗的完整流程，包括零假設、對立假設的構建、P值的正確解讀，以及I類錯誤和II類錯誤的權衡。我們將演示如何選擇恰當的統計檢驗方法（如t檢驗、卡方檢驗、方差分析ANOVA），並強調結果的統計顯著性與實際業務意義的區彆。 第三章：數據的描述性分析與可視化基礎 在正式建模之前，數據清洗和探索性數據分析（EDA）至關重要。本章係統梳理瞭描述性統計指標的應用場景，並深入探討瞭數據分布的識彆與擬閤（正態性、冪律分布等）。可視化方麵，我們將超越基礎的柱狀圖和摺綫圖，講解如何利用箱綫圖、小提琴圖、散點圖矩陣等工具，揭示變量間的潛在關係、異常值（Outliers）的識彆與處理策略，以及如何構建具有敘事性的數據可視化報告。 第二部分：建模的核心技術：機器學習的原理與分類 本部分是本書的實操核心，聚焦於將理論轉化為預測和決策模型的關鍵技術。我們嚴格區分瞭監督學習、無監督學習和強化學習的適用邊界。 第四章：監督學習的理論基石與綫性模型 本章首先界定監督學習的框架，包括損失函數（Loss Functions）的選擇與優化目標的確立。綫性模型，如多元綫性迴歸（OLS）和邏輯迴歸，被視為理解所有復雜模型的基礎。我們將深入探討正則化技術（Lasso, Ridge, Elastic Net）的作用機製，它們不僅是防止過擬閤的有效手段，更是進行特徵選擇和模型可解釋性的重要工具。此外，還將介紹支撐嚮量機（SVM）的核技巧（Kernel Trick）及其幾何意義。 第五章：樹模型與集成學習的威力 樹模型因其直觀性和強大的非綫性擬閤能力而成為工業界的主流選擇。本章細緻剖析瞭決策樹的構建過程（如ID3, C4.5, CART算法），重點講解瞭信息增益和基尼不純度（Gini Impurity）的計算。隨後，本書的核心競爭力之一在於對集成學習的深入探討：我們將詳細對比Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting Machines，特彆是XGBoost和LightGBM的內部工作機製）的異同，並論證為什麼集成方法能夠係統性地提升預測精度。 第六章：無監督學習：發現隱藏的結構 當數據缺乏標簽時，無監督學習成為探索數據內在結構的利器。本章將重點介紹聚類分析的經典算法：K-Means、DBSCAN以及層次聚類，並討論如何評估聚類結果的有效性（如輪廓係數Silhouette Score）。降維技術方麵，主成分分析（PCA）的數學推導和應用限製將被清晰闡述，同時介紹非綫性降維方法如t-SNE在數據可視化中的重要地位。 第七章：模型評估、選擇與穩健性檢驗 一個模型的好壞不能僅憑一次訓練的準確率來判斷。本章係統化瞭模型性能的評估指標體係：分類問題中的精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫與AUC；迴歸問題中的MSE、RMSE、MAE及R方。關鍵的技術如交叉驗證（Cross-Validation）的各種形式（K摺、留一法）將被詳細講解。此外，本章還討論瞭模型選擇中的偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）以及如何通過交叉驗證來調優超參數（Hyperparameter Tuning）。 第三部分：前沿視角：深度學習、時間序列與模型的可信賴性 本部分將視角擴展到當前數據科學領域最具影響力的前沿方嚮，特彆是深度學習的原理框架，以及在特定數據結構（如時間序列）下的特殊處理。 第八章：深度學習的基本架構與訓練機製 本章旨在去神秘化深度學習。我們將從人工神經網絡（ANN）的基本單元——神經元和激活函數開始，逐步構建多層感知機（MLP）。重點解析反嚮傳播（Backpropagation）算法的微積分基礎及其優化過程。隨後，將介紹優化器（SGD、Momentum、Adam）如何影響網絡的收斂速度和最終性能。本章不側重於復雜的捲積網絡（CNN）或循環網絡（RNN）的具體實現，而是著重於理解“深度”帶來的特徵自動提取能力。 第九章：時間序列分析的特殊考量 處理具有時間依賴性的數據需要專門的技術。本章介紹瞭時間序列數據的平穩性、自相關性（ACF）與偏自相關性（PACF）的檢驗方法。傳統的時間序列分解方法（趨勢、季節性、周期性）將被介紹，並深入探討ARIMA族模型（AR, MA, ARMA, ARIMA）的參數定階過程。對於更復雜的非綫性依賴，也將引入狀態空間模型（如卡爾曼濾波）的基礎概念。 第十章：模型的可解釋性、公平性與倫理 在數據驅動的決策日益關鍵的今天，模型的“黑箱”特性已成為應用的主要障礙。本章緻力於提升模型決策的透明度與責任性。我們將詳細介紹局部可解釋性方法（LIME）和全局解釋方法（SHAP值），用以揭示復雜模型決策背後的關鍵特徵貢獻。同時，本章嚴肅探討瞭數據偏見（Data Bias）如何導緻算法歧視（Algorithmic Bias），並介紹瞭衡量和減輕模型不公平性的技術路徑。 結語：邁嚮持續學習的數據科學傢 《數據科學核心原理與實踐》構建的知識體係強調基礎的穩固性與方法的通用性。數據科學的領域發展日新月異，但驅動這一領域進步的核心——嚴謹的統計思維、高效的建模能力和對倫理責任的擔當——卻是永恒不變的。本書期望成為讀者在麵對任何新的數據集、任何新的模型挑戰時，都能自信地建立、評估和部署可靠解決方案的可靠夥伴。

Chapter 01 　簡介
第一節　為什麼Big Data 會受到重視
第二節　Big Data 的3V、4V 與5V
第三節　Big Data 的機會與挑戰
第四節　Big Data 在業界的應用實例

Chapter 02 　預備知識
第一節　CAP & BASE 理論
第二節　BASE vs. ACID
第三節　雜湊錶與分散式雜湊錶的應用
第四節　為什麼關聯式資料庫在Big Data 的應用中會使不上力
第五節　分析Big Data 的方法
第六節　資料品質與知識發現模型
第七節　Big Data 應用的安全性與風險
第八節　分散式係統的設計要點

Chapter 03 　演算法
第一節　Google MapReduce
第二節　Apache MapReduce
第三節　Apache Spark
第四節　Google Pregel
第五節　Apache Hama

Chapter 04 　NoSQL資料庫
第一節　四大主流NoSQL 資料庫
第二節　Google Bigtable
第三節　Apache HBase
第四節　Apache：Cassandra
第五節　Amazon Dynamo
第六節　資料倉儲& Apache Hive

Chapter 05 　文件係統
第一節　Google GFS
第二節　Apache HDFS
第三節　Facebook Haystack

Chapter 06 　分析工具
第一節　Google Dremel
第二節　Apache Drill
第三節　Google BigQuery
第四節　Google Cloud Dataflow

Chapter 07 　趨勢
第一節　NoHadoop/ Beyond Hadoop
第二節　Google Knowledge Graph
第三節　Open Data
第四節　Block Chain
第五節　Industry 4.0

附錄A 　R語言在計算應用上的優勢與特色
附錄B 　運用R語言進行股價分析
 

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我當初買這本《Big Data：大數據的概念與演算法》純粹是齣於好奇，想知道我們每天産生海量的數據到底有什麼用，又該怎麼處理。看完之後，最大的感受就是，大數據真的無處不在！書裏舉瞭很多例子，從電商平颱的個性化推薦，到交通流量的預測，再到醫療領域疾病的早期預警，都讓我驚嘆不已。作者在講解概念的同時，也非常注重算法的介紹，讓我這個對算法知之甚少的人，也能大概瞭解背後是如何運作的。比如，書裏對機器學習的一些基本算法做瞭詳細的解釋，雖然不是手把手教學，但它能讓你明白，數據是如何被“學習”和“預測”的。讓我特彆喜歡的是，書中並沒有一味地強調技術的復雜性，而是更多地從實際應用的角度齣發，讓你看到大數據在解決現實問題中的巨大價值。雖然我無法完全消化書中的所有算法細節，但它拓寬瞭我的視野，讓我對這個時代的技術發展有瞭更深的理解。總的來說，這本書提供瞭一個很好的視角，讓你能夠跳齣個人的小圈子，去審視大數據這個宏大的命題，並且認識到它對社會和我們生活可能産生的深遠影響。

评分☆☆☆☆☆

這本《Big Data：大數據的概念與演算法》帶給我最大的啓示，就是認識到數據背後的巨大商業價值。書裏列舉瞭許多跨國企業如何利用大數據進行市場營銷、客戶關係管理以及産品創新，這讓我對這個領域的潛力有瞭更直觀的認識。作者在講解概念時，常常會穿插一些生動的案例，比如如何通過分析用戶在網站上的瀏覽和點擊行為，來精準推送廣告，從而提高轉化率。這種“讓數據說話”的思路，對於任何一個希望在競爭激烈的市場中脫穎而齣的企業來說，都至關重要。書中也對一些基礎的算法進行瞭介紹，例如協同過濾推薦算法，它能夠根據用戶的曆史行為，為用戶推薦可能感興趣的商品或內容，這在電商和社交媒體領域應用非常廣泛。雖然我對算法的理解還比較淺，但作者的講解讓我明白瞭這些算法的邏輯和目的。總的來說，這本書是一本很好的“大數據商業應用指南”，它不僅普及瞭大數據相關的基本概念，更重要的是，它展示瞭大數據如何為企業帶來實實在在的效益，讓我對這個領域産生瞭濃厚的興趣，並且開始思考如何在我的工作中運用這些理念。

评分☆☆☆☆☆

這本書我是在誠品書店閑逛時偶然翻到的，當時被“Big Data”這個詞吸引瞭，覺得跟我們現在生活息息相關。翻瞭幾頁，發現它講得蠻深入淺齣的，很多概念用實際例子來解釋，比如怎麼從海量數據中挖掘齣消費者的購物習慣，或是如何分析社交媒體上的輿情。我本身對數據分析不是非常專業，但這本書讓我對大數據有瞭更宏觀的認識，瞭解瞭它的潛力和挑戰。書中的圖錶和流程圖也很多，輔助理解，這一點我覺得很貼心。最讓我印象深刻的是，它不僅僅是介紹概念，還涉及到一些基礎的算法，比如聚類分析和關聯規則挖掘，雖然我一開始看得有點吃力，但作者的講解很細緻，讓我慢慢理清瞭思路。感覺這本書適閤想要入門大數據領域，但又不想一開始就被復雜的數學公式嚇跑的讀者。它就像一個入門嚮導，指引你瞭解這個充滿機遇的領域，並且為進一步深入學習打下基礎。當然，如果期待的是可以直接上手操作的實戰秘籍，那可能需要再找其他的書籍搭配閱讀，但這本作為概念和理論的奠基，我覺得是相當不錯的選擇。

评分☆☆☆☆☆

我是一個在傳統行業工作的小主管，最近公司開始討論要導入大數據分析，所以我纔主動去書店找相關的書籍。《Big Data：大數據的概念與演算法》這本書，我覺得對我們這種對大數據完全沒概念的人來說，是很有幫助的。它沒有一開始就拋齣很難懂的術語，而是從“大數據到底是什麼”這個最根本的問題開始講起，然後一步一步介紹它在各個領域的應用。書裏麵講到一些例子，像是利用消費者行為數據來優化産品策略，或者通過分析市場趨勢來預測銷售額，這些都跟我的工作息息相關，讓我很有代入感。雖然書中也提到瞭算法，但感覺是為瞭說明概念而服務的，並沒有把重點放在算法的數學推導上，這一點讓我感覺很輕鬆，不用擔心看不懂。總的來說，這本書讓我對大數據的基本概念、重要性以及一些基礎的分析方法有瞭初步的認識，感覺像是進入瞭一個新世界的大門。雖然離真正能夠操作和應用還有很長的路要走，但至少現在我知道瞭大概是怎麼迴事，不至於在會議上被一些專有名詞搞得暈頭轉嚮。

评分☆☆☆☆☆

我對《Big Data：大數據的概念與演算法》這本書的印象，最深刻的莫過於它對於“數據驅動”這個理念的闡釋。書裏反復強調，在當今時代，我們不能僅僅依靠直覺或者過去的經驗來做決策，而是要從海量的數據中提取有價值的信息，然後基於這些信息來製定策略。這不僅僅是技術上的問題，更是一種思維方式的轉變。我特彆喜歡書裏關於“數據生命周期”的講解，從數據的收集、存儲、處理、分析到可視化，每一個環節都闡述得很清楚。讓我意識到，一個完整的大數據項目，需要關注的不僅僅是算法本身，而是整個流程的順暢和高效。書中也提及瞭一些經典的算法，例如用於分類的決策樹和支持嚮量機，以及用於預測的迴歸分析，這些算法的介紹雖然不深入，但足以讓你瞭解到它們各自解決問題的思路和適用場景。對我而言，這本書更像是一本“大數據思維啓濛讀物”，它讓我認識到數據的重要性，並且初步瞭解瞭實現這一切的技術基礎。它不是一本教你如何寫代碼的書，而是一本讓你理解“為什麼要做大數據”和“大緻是怎麼做的”的書。