① 關於大數據時代這本書

<大數據時代>
頁數 270
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目錄如下：
推薦序一 擁抱「大數據時代」
寬頻資本董事長 田溯寧
推薦序二 實實在在大數據
中國互聯網發展的重要參與者，知名IT 評論人
譯者序在路上·晃晃悠悠
電子科技大學教授，互聯網科學中心主任
引言一場生活、工作與思維的大變革
大數據開啟了一次重大的時代轉型。就像望遠鏡讓我們能夠感受宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀測微生物一樣，大數據正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發……
大數據，變革公共衛生
大數據，變革商業
大數據，變革思維
大數據，開啟重大的時代轉型
預測，大數據的核心
大數據，大挑戰

第一部分 大數據時代的思維變革
第1章 更多：不是隨機樣本，而是全體數據
當數據處理技術已經發生了翻天覆地的變化時，在大數據時代進行抽樣分析就像在汽車時代騎馬一樣。一切都改變了，我們需要的是所有的數據，「樣本= 總體」。
讓數據「發聲」
小數據時代的隨機采樣，最少的數據獲得最多的信息
全數據模式，樣本=總體

第2章 更雜：不是精確性，而是混雜性
執迷於精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。只有5% 的數據是有框架且能適用於傳統資料庫的。如果不接受混亂，剩下95% 的非框架數據都無法被利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶。
允許不精確
大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效
紛繁的數據越多越好
混雜性，不是竭力避免，而是標准途徑
新的資料庫設計的誕生

第3章 更好：不是因果關系，而是相關關系
知道「是什麼」就夠了，沒必要知道「為什麼」。在大數據時代，我們不必非得知道現象背後的原因，而是要讓數據自己「發聲」。
關聯物，預測的關鍵
「是什麼」，而不是「為什麼」
改變，從操作方式開始
大數據，改變人類探索世界的方法

第二部分 大數據時代的商業變革
第4章 數據化：一切皆可「量化」
大數據發展的核心動力來源於人類測量、記錄和分析世界的渴望。信息技術變革隨處可見，但是如今信息技術變革的重點在「T」（技術）上，而不是在「I」（信息）上。現在，我們是時候把聚關燈打向「I」，開始關注信息本身了。
數據，從最不可能的地方提取出來
數據化，不是數字化
量化一切，數據化的核心
當文字變成數據
當方位變成數據
當溝通成為數據
一切事物的數據化

第5章 價值：「取之不盡，用之不竭」的數據創新
數據就像一個神奇的鑽石礦，當它的首要價值被發掘後仍能不斷給予。它的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而絕大部分都隱藏在表面之下。
數據創新1：數據的再利用
數據創新2：重組數據
數據創新3：可擴展數據
數據創新4：數據的折舊值
數據創新5：數據廢氣
數據創新6：開放數據
給數據估值

第6章 角色定位：數據、技術與思維的三足鼎立
微軟以1.1 億美元的價格購買了大數據公司Farecast，而兩年後谷歌則以7 億美元的價格購買了給Farecast 提供數據的ITA Software 公司。如今，我們正處在大數據時代的早期，思維和技術是最有價值的，但是最終大部分的價值還是必須從數據本身來挖掘。
大數據價值鏈的3大構成
大數據掌控公司
大數據技術公司
大數據思維公司和個人
全新的數據中間商
專家的消亡與數據科學家的崛起
大數據，決定企業的競爭力

第三部分 大數據時代的管理變革
第7章 風險：讓數據主宰一切的隱憂
我們時刻都暴露在「第三隻眼」之下：亞馬遜監視著我們的購物習慣，谷歌著監視我們的網頁瀏覽習慣，而微博似乎什麼都知道，不僅竊聽到了我們心中的「TA」，還有我們的社交關系網。
無處不在的「第三隻眼」
我們的隱私被二次利用了
預測與懲罰，不是因為所做，而是因為「將做」
數據獨裁
掙脫大數據的困境

第8章 掌控：責任與自由並舉的信息管理
當世界開始邁向大數據時代時，社會也將經歷類似的地殼運動。在改變人類基本的生活與思考方式的同時，大數據早已在推動人類信息管理准則的重新定位。然而，不同於印刷革命，我們沒有幾個世紀的時間去適應，我們也許只有幾年時間。
管理變革1：個人隱私保護，從個人許可到讓數據使用者承擔責任
管理變革2：個人動因VS預測分析
管理變革3：擊碎黑盒子，大數據程序員的崛起
管理變革4：反數據壟斷大亨
結語 正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。

② 有什麼比較好的大數據入門的書推薦

1. 《大數據分析：點「數」成金》
你現在正坐在一座金礦上，這些金子或被埋於備份，或正藏在你眼前的數據集里，他們是提升公司效益、拓展新的商業關系、制定更直觀決策的秘訣所在，足以使你的企業更上一層樓。你將明白如何利用、分析和駕馭數據來獲得豐厚回報。作者Frank Ohlhorst厚積數十年的技術經驗寫了此書。該書介紹了如何將大數據應用於各行各業，你將了解到如何對數據進行挖掘，怎樣從數據中揭示趨勢並轉化為競爭策略及提取價值的方法。這些更有意思也是更有效的方法能夠提升企業的智能化水平，將有助於企業解決實際問題，提升利潤空間，提高生產率並發現更多的商業機會。
2.《大數據時代》
《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書作者維克托被譽為」大數據商業應用第一人」，擁有再哈佛大學、牛津大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教經歷，早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。該書主要講了大數據時代的變革、商業變革和管理變革。《大數據時代》認為大數據的核心就是預測。大數據為人類的生活創造了前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。
3.《雲端時代殺手級應用：大數據分析》
《雲端時代殺手級應用：大數據分析》分析了什麼是大數據、大數據大商機、技術與前瞻三個部分。第一個部分介紹大數據分析的概念，以及企業、政府部門可應用的范疇。什麼是大數據分析？與個人與企業有什麼關系？將對全球產業造成什麼樣的沖擊？第二部分完整介紹了大數據在各產業的應用實況，為企業及政府部門提供應用的方向。提供了全球各地的實際應用案例，涵蓋了零售、金融、政府部門、能源、製造、娛樂等各個行業，充分展示了大數據分析產生的效益。第三部分則簡單介紹了大數據分析所需要的技術及未來的發展趨勢，為讀者提供了應用與研究的方向。
4.《大數據》
本書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，以別開生面的經典案例奧巴馬建設」前所未有的開放政府「的雄心、公開財務透明的曲折。《數據質量法》背後隱情，全國醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結以及雲計算、Facebook和推特等社交媒體等等，為您一一講解數據創新給社會帶來的種種變革和挑戰。
5.《大數據互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》。
該書主要講的是海量數集數據挖掘常用的演算法。書中分析了海量數據集數據挖掘常用的演算法，介紹了目前WEB端應用的許多重要話題等。

③ 大數據入門書籍有哪些

1：<大數據時代>
這是學習大數據必讀的一本書，也是最系統的關於大數據概念的一本書，由維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶編寫，主要介紹了大數據理念和生活工作及思維變革的關系。
它被包括寬頻資本董事長田朔寧、知名IT評論人謝文等專業讀者鑒定為「大數據領域最好的著作沒有之一，一本頂一萬本」。有這么好嗎？看完自己評價吧。這本書對這個大規模產生、分享和應用數據的新的大時代進行了闡述和釐清，作者圍繞「要全體不要抽樣、要效率不要絕對精確、要相關不要因果」三大理念，通過數十個商業和學術案例，剖析了萬事萬物數據化和數據復用挖掘的巨大價值。
2：<爆發>
由巴拉巴西編寫，主要講了在一個歷史故事的連續講述中，了解大數據的概念實質。從大數據的歷史開始，能更深入的了解大數據的發展歷程。
巴拉巴西整本書講述的大數據根本目的，是預測。他甚至有零有整地判斷，人類行為93%是可以預測的。打個比方，千百年前人類無法如今天般准確預測天氣，以致某些大致預測的行為都被認為是「通神」，其實核心在於對天氣數據的海量佔有和分析能力。但假如全人類的所有基礎及行為數據全部被佔有全部能分析呢？比如通過智能終端LBS功能採集全部運動軌跡、通過金融系統採集所有支付記錄、通過SNS採集所有社會關系和通過郵件、文檔、社會視頻監控和自我視頻監測採集所有言行記錄，24小時，每分每秒，一生，全地球70億人，那會如何？
3：<大數據>
由徐子沛編寫，看美國政府在大數據開放上的進程與反復，算是個案。如果能夠基本了解這三本的觀點，出門有底氣，見人腰桿直，不再被忽悠。
全書講述的，是大數據在美國政府管理中的應用，以及美國政府運行方式大數據變革的歷史與斗爭，其實也是故事性的。從奧巴馬上台就頒布《信息公開法案》，到設立第一個美國政府首席信息官開始，講述美國政府與民間在社會數據公開的斗爭史，以及美國社會管理向大數據思維轉變的過程。首先，這算是一個最詳實的案例；其次，這代表的不是某種管理方式變革，深處是對民主運行機制的變革與進步。說好了，這本書用心良苦，遠遠超越科普技術領域；說壞了，其心可誅。有一段，民間斗爭，逼迫奧巴馬公布所有每日白宮全部日程，包括接見了誰、談話的全部內容，這不就是個人大數據全公開在公眾人物上的應用嗎？這可比現在所謂官員公開財產的要求高了幾十倍——這要求政府全部行為、全部數據、全部公開，全體公眾隨時可查——技術和成本上其實

④ 推薦兩本關於大數據時代的書，謝謝。

市面上如今關來於大數源據的書，近20種。挑出這三本，是有理由的。不僅單本比較靠譜，講述得有意思，而且串聯起來，竟然有邏輯聯系，有互補，好像商量好了似的首先看巴拉巴西的《爆發》，在一個歷史故事的連續講述中，了解大數據的概念實質；接著看舍恩伯格的《大數據時代》，明白大數據理念和生活工作及思維變革的關系；最後翻翻塗子沛的《大數據》，看美國政府在大數據開放上的進程與反復，算是個案。如果能夠基本了解這三本的觀點，出門有底氣，見人腰桿直，不再被忽悠。

⑤ 大家推薦一本寫得好的關於大數據的書

兩本：
《大數據:正在到來的數據革命》 塗子沛
《大數據時代:生活、工作與思維的大變內革》 維克托•邁爾容-舍恩伯格 (Viktor Mayer-Schönberger) (作者), 肯尼思•庫克耶 (Kenneth Cukier) (作者), 盛楊燕 (譯者), 周濤 (譯者)
嫌少再加兩本：
《刪除:大數據取捨之道》 維克托•邁爾-舍恩伯格 (Viktor Mayer-Schönberger) (作者), 袁傑 (譯者)
《爆發:大數據時代預見未來的新思維》 艾伯特•拉斯洛•巴拉巴西(Albert László Barabási) (作者), 馬慧 (譯者)

⑥ 有什麼比較好的大數據入門的書推薦

1.《大數據分析：點「數」成金》
該書向讀者介紹怎樣將大數據分析應用於各行各業。在中，你將了解到如何對數據進行挖掘，怎樣從數據中揭示趨勢並轉化為競爭策略及攫取價值的方法。這些更有意思也更有效的方法能夠提升企業的智能化水平，將有助於企業解決實際問題，提升利潤空間，提高生產率並發現更多的商業機會。
2、《大數據時代 》
《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書中前瞻性地指出，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，並用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。《大數據時代》認為大數據的核心就是預測。大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。書中展示了谷歌、微軟、IBM、蘋果、facebook、twitter、VISA等大數據先鋒們具價值的應用案例。
3、《雲端時代殺手級應用：大數據分析》
《雲端時代殺手級應用：大數據分析》分什麼是大數據、大數據大商機、技術與前瞻3個部分。第一部分介紹大數據分析的概念，以及企業、政府部門可應用的范疇。什麼是大數據分析？與個人與企業有什麼關系？將對全球產業造成怎樣的沖擊？第二部分完整介紹大數據在各產業的應用實況，為企業及政府部門提供應用的方向。提供了全球各地的實際應用案例，涵蓋零售、金融、政府部門、能源、製造、娛樂、醫療、電信等各個行業，充分展現大數據分析產生的效益。第三部分則簡單介紹了大數據分析所需技術及未來發展趨勢，為讀者提供了應用與研究的方向。
4、《大數據互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》
《大數據：互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》源自作者在斯坦福大學教授多年的「Web挖掘」課程材料，主要關注大數據環境下數據挖掘的實際演算法。書中分析了海量數據集數據挖掘常用的演算法，介紹了目前Web應用的許多重要話題。主要內容包括：分布式文件系統以及Map-Rece工具；相似性搜索；數據流處理以及針對易丟失數據等特殊情況的專用處理演算法；搜索引擎技術，如谷歌的PageRank；頻繁項集挖掘；大規模高維數據集的聚類演算法；Web應用中的關鍵問題：廣告管理和推薦系統。

⑦ 推薦幾本學習大數據和人工智慧的書籍，網站吧，謝謝大牛

大數據是人工智慧的分支。如果你想總覽一下，先看人工智慧，宏觀了解下比較好。羅素的人工智慧可以看看，這是大學教材。haiyinwangyuquan,這個公共號關注下，點擊右下角王煜全-思維導圖，裡面有人工智慧行業全視野，可以看看。

⑧ 大數據相關的書籍有哪些，麻煩推薦一下

初級階段：《大數據時代》
讀完這本書，要求你形成大數據回的概念，對大數據有個全面的答認識和了解。
中級階段：《失控》
用統計的方法，而不是因果的方法，預測未來,用統計的方法來對某些東西進行預測.
高級階段：《復雜性》
指明了一個無窮疊代，即 「關系的關系的……關系」，而智能將在這里涌現，解決復雜性問題預測的關鍵很可能就在這里，這句話打開了一個非常廣闊的前景，將象宇宙一樣沒有窮盡。
高級階段（2）：《量子物理史話》
停止爭論吧，上帝真的擲骰子！隨機性是世界的基石，當電子出現在這里時，它是一個隨機的過程，並不需要有誰給它加上難以忍受的條條框框。……而統計規律則把微觀上的無法無天抹平成為宏觀上的井井有條。——摘自《量子物理史話》

⑨ 大神，關於大數據處理方面的書籍有推薦嗎

《大數據來處理之道》作者：何金自池
分析比較了當下流行的大數據處理技術的優劣及適用場景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，詳細分析了各種技術的應用場景和優缺點;同時闡述了大數據下的日誌分析系統，重點講解了ELK日誌處理方案;最後分析了大數據處理技術的發展趨勢，重點從各種技術的起源、設計思想、架構等方面闡述大數據處理之道。

⑩ 想從零開始自學大數據，請問有哪些書籍推薦

在人人高呼的大數據時代，你是想繼續做一個月薪6K+的碼農，還是想要翻身學習成為炙手可熱名企瘋搶的大數據工程師呢？
隨著互聯網技術的發展，大數據行業前景非常被看好，有很多朋友對大數據行業心嚮往之，卻苦於不知道該如何下手，或者說學習大數據不知道應該看些什麼書。作為一個零基礎大數據入門學習者該看哪些書?今天就給大家分享幾本那些不容錯過的大數據書籍。

1、《數據挖掘》
這是一本關於數據挖掘領域的綜合概述，本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的數據挖掘專著，是一本可讀性極佳的教材。它從資料庫角度全面系統地介紹數據挖掘的概念、方法和技術以及技術研究進展，並重點關注近年來該領域重要和最新的課題——數據倉庫和數據立方體技術，流數據挖掘，社會化網路挖掘，空間、多媒體和其他復雜數據挖掘。
2、《Big Data》
這是一本在大數據的背景下，描述關於數據建模，數據層，數據處理需求分析以及數據架構和存儲實現問題的書。這本書提供了令人耳目一新的全面解決方案。但不可忽略的是，它也引入了大多數開發者並不熟悉的、困擾傳統架構的復雜性問題。本書將教你充分利用集群硬體優勢的Lambda架構，以及專門用來捕獲和分析網路規模數據的新工具，來創建這些系統。
3、《Mining of Massive Datasets》
這是一本書是關於數據挖掘的。但是本書主要關注極大規模數據的挖掘，也就是說這些數據大到無法在內存中存放。由於重點強調數據的規模，所以本書的例子大都來自Web本身或者Web上導出的數據。另外，本書從演算法的角度來看待數據挖掘，即數據挖掘是將演算法應用於數據，而不是使用數據來「訓練」某種類型的機器學習引擎。