1小时就能看懂 图解大数据：巨大数据涌出金流！ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　「大数据」不仅限于IT产业，在许多的商业领域里，同样也是个备受瞩目的名词。

　　人类每天都能产生相当于「十亿张蓝光DVD」的庞大资讯，这些「多样」且「大量」的资讯，正「频繁」地被蒐集，而手机、感测器和云端系统是促成大数据生成的重要推力。

　　在累积大量资讯后进行分析，从中导出过去未曾发现的新事物，并做为全新的见解，运用在商业或服务当中。不仅可以进行股价预测，还能够帮助传承「农业技术」，甚至能够预测是否罹患「糖尿病」！

　　数据分析将帮助我们事先拟定好因应对策，一旦服务的机制改变，生活也跟着改变，工作的方式也将变得不同。在本书中，作者将以详细的案例来辅助说明，如何从大数据中产生商业价值？今后大数据又将给社会带来什么样的改变？

　　学会解读、灵活运用大数据，将为个人、企业、国家和人类生活带来莫大的利益！

专业推荐

　　吴诣泓 Vpon威朋大数据集团创办人暨执行长
　　郭大维 台湾大学资讯工程学系特聘教授

日本亚马逊读者激动好评

　　˙坊间有关大数据的书很多，此书适合给刚入门的「初学者」读。由于大数据这种概念本来就很暧昧模煳，对上网查还是无法完全理解大数据的人，很适合读此书。
 

数据之海的航行指南：洞察与驾驭信息洪流 在当今信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是记录的工具，它演化为一种无形的、流动的资产，驱动着商业决策、科技创新乃至社会变革。本书旨在为那些渴望在这股数据洪流中站稳脚跟的专业人士、学者或有志者，提供一套系统且深入的认知框架和实践路径。我们不聚焦于某一特定技术或应用场景，而是致力于剖析“数据本质”如何重塑现代世界的运作逻辑。 第一部分：重塑认知——数据世界的底层逻辑 我们首先需要理解，我们所处的环境已经从“信息稀缺”转变为“数据过载”。这种转变带来的挑战并非单纯的技术升级，而是思维范式的彻底更迭。 一、数据化生存的哲学基础：从比特到洞察 这一部分将探讨数据背后的哲学意涵。数据不仅仅是零和一的堆砌，它承载着对现实世界的映射和预测能力。我们将深入分析“信息熵”在现代组织中的体现，以及如何通过有效的结构化和语境化，将原始数据转化为具有指导意义的“信号”。我们探讨数据的“生命周期”——从采集的噪声、存储的潜力到分析的价值——每一个阶段都需要不同的处理哲学。理解数据不是中立的，它深受采集者、处理者和接收者的主观影响，这对于建立批判性的数据分析视角至关重要。 二、数据治理与伦理的基石 在数据体量急剧膨胀的同时，对其有效管理和约束的需求也日益迫切。本书将详细阐述现代数据治理体系的构建要素，包括元数据管理、数据质量保证（DQA）和数据血缘追踪。我们不满足于技术层面的合规性，更侧重于构建“数据信任”。信任是数据经济的货币。我们会剖析数据主权、隐私保护（如差分隐私的基本概念）在不同司法管辖区下的差异与冲突，并探讨在追求效率与保护个体权利之间寻求平衡的长期策略。数据伦理不再是事后补救的框架，而是设计之初就必须纳入考量的核心要素。 第二部分：分析的精进——从描述到预测的跃迁 本部分将把视角从宏观的认知框架拉回到具体的分析方法论上，着重于提升分析的深度和广度，而非陷入特定算法的细节泥沼。 三、多模态数据的融合与解析 传统分析往往聚焦于结构化的表格数据，但现代数据景观是异构的。文本、图像、时间序列、地理空间信息等非结构化数据构成了理解复杂系统的关键。我们将探讨如何构建统一的数据模型以容纳这些异构信息，并介绍跨模态数据关联分析的基础技术。例如，如何利用自然语言处理（NLP）的洞察来解释金融市场波动的时间序列特征，或是结合传感器数据与用户行为日志进行更精准的用户画像构建。重点在于理解不同数据模态之间的相互印证和冲突检测机制。 四、因果推断与反事实分析：超越相关性的藩篱 现代商业决策要求我们理解“为什么会发生”，而非仅仅“发生了什么”。相关性分析是起点，但因果推断才是决策的终点。本章将详细介绍因果推断的基础工具，如倾向性得分匹配（PSM）、工具变量（IV）以及结构方程模型（SEM）在复杂系统中的应用。我们将通过一系列真实世界的案例，展示如何设计严谨的实验或准实验来隔离干预效应，从而准确评估策略的真实效能，避免“错把相关当因果”的陷阱。反事实分析（Counterfactual Analysis）——即想象“如果当初不采取该行动，结果会如何”的能力——被视为高阶数据素养的核心体现。 第三部分：价值的释放——数据驱动的组织变革 数据分析的最终目的，是将洞察转化为可执行的、可量化的商业价值，并驱动整个组织的敏捷迭代。 五、数据产品化与反馈循环的构建 数据分析的成果不应仅仅停留在PPT或报告中，而应被封装成稳定、可复用的“数据产品”。我们将讨论数据产品经理的角色定位、最小可行性数据产品（MVDP）的定义，以及如何将分析模型嵌入到业务流程中实现自动化决策。更重要的是，我们需要建立一个快速的“观察-学习-行动”反馈循环。每一次部署都应被视为一次新的实验，其结果必须被高效地捕获、评估，并回馈给模型迭代和策略调整。这种闭环机制是保持数据驱动竞争优势的关键。 六、数据素养的普及与组织文化重塑 即使拥有最先进的技术和最优秀的分析师，如果组织整体的数据素养低下，价值也无法充分释放。本书最后聚焦于“人”和“文化”的建设。我们探讨如何分层设计数据培训体系，确保从高层决策者到一线执行人员都能正确地解读和使用数据。数据驱动的文化要求透明度、容忍实验失败，并强调基于证据的沟通方式。我们将提供一套实用的框架，帮助企业诊断当前的数据文化成熟度，并制定渐进式的文化转型路线图，确保数据真正成为组织决策的共同语言。 本书不提供即插即用的代码库，也不承诺“一招鲜吃遍天”的秘诀。它提供的是一套深刻的思维工具箱，旨在帮助读者在不断变化的技术浪潮中，建立起对数据世界稳定、全面且富有洞察力的理解，从而在信息经济的竞争中，驾驭数据，实现可持续的增长与创新。

作者简介

大河原 克行 (Katsuyuki Okawara)

　　一九六五年出生于日本东京。曾在IT专门杂志「周刊BCN」担任总编辑，后于二○一○年十月成为自由撰稿人。二十多年来，持续以IT产业为中心广泛进行採访、撰稿活动。目前活跃于商业书刊、电脑书刊以及网路媒体等领域。并在《大河原克行的IT业界完全透视！》 (日经BP社)、《大河原克行的Enterprise消遣》(朝日Interactive ZDnet)、《大河原克行的电脑业界，东奔西走!」、《大河原克行的Close Up! Enterprise》(以上皆为Impress Watch)负责专栏连载。

　　着作有《索尼精神能否复甦》(日经BP社)、《松下电器 迎向变革的挑战》(宝岛社)、《从松下到Panasonic 进军全球的品牌策略》(ASCII新书)等书。

译者简介

羊主恩

　　曾任出版社编辑，现为专职译者。爱书、嗜字、有戏瘾。乐于当一位利用文字进行演出的「文字演员」。感谢神赐予的语言天赋，每天都怀抱着感恩之心以及谦虚的态度在翻译的道路上潜心修行、快乐笔耕。
 

推荐序   数据为王的时代已经来临！   吴诣泓
前言

目录
第1章 大数据改变了商业模式！
1 从「大数据」挖掘价值的时代来临了
蒐集不会出现在客服中心的「顾客声音」/对企业而言，「消费者的不满」将成为一座「宝库」/忠实纪录消费者在店内的「行动」，有助于研拟销售策略/投资增额的领域不在系统，而是落在行销上
2 这就是大数据的真实身分！
每天都能产生相当于「十亿张蓝光DVD」的庞大资讯/有八○%的资讯都处于「不适合分析的状态」/「多样」且「大量」的资讯正「频繁」被蒐集──三个V/传统的资讯处理系统已经无法处理大数据？
3 为何现在是让大数据说话的时代？
庞大的资讯迫使「资讯处理的技术」不得不进步/「手机、感测器、云端系统」是背后促成大数据生成的重要推力！/大数据带来「四百兆圆」的商业价值！
4 大数据产生的价值为何？  
其实，世界上到处都有感测器/冰箱内也藏有不为人知的大数据/从「庞大的外显知识」中看见「隐晦其中的内隐知识」/「组合」多样性的资讯，进而导出更精确的「预测」

第2章 大数据是如此产生的
1 资讯大爆炸正急遽进行中
所谓「一‧八ZB」，究竟有多大呢？/完整记录人类的一生仅需三TB，而推特一天就要处理七TB的资讯
2 大数据的幕后推手「个人手机」的普及化
连结网路的终端伺服器暴增了四十亿台以上！/随着智慧型手机的普及，每个人都能拥有、传输大量的资讯/智慧型手机约佔手机市场的七成
3 「社群网站」储存了全人类的网路发言
推特上每天约有三亿四千万则「推文」/企业必须善用社群网站
4 漂浮在网路上的无限资源「云端系统」
把资讯储存在自家资讯系统的时代结束了/云端系统可容纳「无限的资讯」！
5 感测器无时无刻都在蒐集资讯「庞大的纪录」
感测器可即时提取「庞大的资讯」/降雨量、燃气涡轮、人潮等，各种事物都被监控着/随着感测器价格愈来愈低廉，促使「资讯爆炸」愈发成长/我们要面对的课题是感测器资讯的安全性
6 能够分析大数据的「Hadoop」技术
把「庞大作业」，「分散」到多台电脑上的技术问世/容纳庞大资讯的「储存技术」也不断进步！/ 必须要有能够因应不同用途分别处理「不同类型资讯」的技术

第3章 大数据的运用范围
1 针对目标市场进行「推荐」
亚马逊的「推荐」服务，是典型活用大数据的产物/在购物橱窗显示推荐的商品
2 根据感测器资讯来进行「气象预测」
分析各个区域的降雨量情况，预测出可能降雨的地区/汽车上的雨刷动作，也是一种成就气象预测的大数据/结合各种感测器资讯，提供精确的气象资讯/结合「天气预测」和「交通阻滞预测」，摸索应用的可能性
3 掌握道路状况，便可舒缓「交通阻滞」
瑞典斯德哥尔摩市借由在车辆上装设感测器，成功削减了二五%的交通量/利用大数据，事先预防交通阻塞的情况发生
4 信用卡公司能够「防止不正当的侵害」
为数庞大的刷卡资讯，仅需十三分钟即可完成分析/分析网路上的发文能预防犯罪──芝加哥警察的防治对策
5 根据推特上的推文，进行「股价预测」
以高达八六%的精确度预测股票市场的动向/日本也开始进行相同的实验/事先预测顾客的反应，以便事先拟定因应对策
6 大数据技术能够应用在「农业领域」
大数据能够帮助传承「农业技术」吗？/NEC也全力支援农业/活用感测器，控制洒水设备
7 大数据技术能够应用在「医疗领域」
利用大数据能够预测是否罹患「糖尿病」？！／富士通开始提供美容．健康系列的整合服务／日本环保署也开始将大数据运用在国家计划上／储存病毒突变的模式，提前研发疫苗／即时检测新生儿是否已在院内受到感染／从大数据中导出最适切的答案

第4章 这家企业驱动了大数据的世界
1 这就是「大数据」的产业地图！
行动终端厂商在智慧型手机市场上的激烈竞争／感测器或数位相机也可传送资讯／支援手机传讯的免费基础设施／哪些企业是搜寻引擎、储存设备、云端服务和分析技术中的参与者？／围绕着大数据进行企业併购的策略一波接着一波
2 庞大的搜寻纪录将会变成机会──谷歌
谷歌提供「帮助用户找到所需资讯」的关键字搜寻服务/光靠活用大数据的广告，就让全体收益大幅上升/大规模投资独家的资讯中心，借此获得「大数据」的所有权
3 分析过去的购买纪录实现令人惊奇的「推荐」服务──亚马逊
借由过去的购买纪录实现高准确率的「推荐」服务/亚马逊的另一个身分──云端服务供应商/亚马逊本身的信誉，成就了云端服务
4 十亿用户的「社交图谱」变成了一张王牌──脸书
社群网站改变的并不只有人与人之间的沟通方式而已/脸书手中握有全球十亿用户的大数据/散布在社群网站上的大数据，对企业来说是相当重要的资讯
5 将资讯库分析做为武器展开攻势──甲骨文
因应大数据时代的资讯库机器发行/硬体和软体两方面都配合大数据做更新
6想要利用资讯起死回生的系统整合(SI)企业们──IBM
面对大数据的时代，我们的目标是「更聪明地计算」/IBM PureSystems成为象征性的存在/IBM的大数据策略，四年来总共投资了二十亿美元
7 储存设备供应商也加入大数据策略的战局──EMC
荣获全球顶尖CEO殊荣的企业家所率领的储存设备供应商巨擎/如果不活用大数据，就无法产生「变革」/配合「大数据和云端系统时代的潮流」持续成长
8日本的企业当然也不能输！──NCE、日立、富士通
NEC拥有「全世界最厉害的分析引擎技术」，据此攻进大数据的领域／NEC所构筑的大数据基础是什么？／结合云端服务，帮助监视店内的可疑分子／大量累积「行动模式」的资讯，有效预测使用者的行动／日立制作所设置了大数据专属部门／日立制作所拥有的三个大数据领域强项／富士通的目标是利用大数据替社会带来贡献／富士通在「活用感测器的解决方案」中察见胜算／富士通最擅长的整合服务／必须具备跨领域的「资讯分析专业」
9大数据的玩家并不只有IT产业！
IT产业以外的企业已经开始活用大数据／丰田汽车心目中的「大数据时代汽车」是什么型态？／丰田汽车和微软联手打造的云端基础／利用企业云计算公司的社群网路服务，创造出「会说话的汽车」

第5章 大数据这样改变世界
1大数据改变了行销模式
过去也曾经有过「以数据为基础的行销活动」/辨识客人的「容貌」，进而分析消费倾向/连「没买东西的客人」，都能掌握他的消费模式
2大数据改变企业经营的模式
拥有庞大资讯的企业，「分析速度」也大幅提升/即使没有IT专家坐镇的中小企业，照样可以使用大数据/大数据的时代，让经营阶层愈来愈重视社群网站的力量
3大数据改变了IT产业
要卖的东西、销售的地点以及销售的时机已经大幅地改变/最大的课题是，如何将分析的结果「运用在现场」
4大数据改变了人类的生活
Panasonic所推行的「智慧家电」/与大数据携手合作，开创舒适便捷的智慧家电新生活/连上云端的智慧家电，绝对要活用大数据
5大数据改变了我们的社会
想要解决人口增加、资源不足等全球性的问题，也必须借助大数据的力量/大数据能够预测社区四十八小时后的能源消耗量
6大数据本身也将如此改变！
几乎所有的企业都还不知道「该怎么有效活用大数据」/单靠购买纪录，就能找出不为人知的真相？/ 有关解决隐私权方面的课题，变成了最不可忽视的议题

结语

推荐序

数据为王的时代已经来临！

　　当大家还在谈「内容为王」、「渠道为王」这些历史议题时，我们已经进入「数据为王」的年代，很多人听过大数据、人工智慧，却很少人真正理解大数据的价值，以及如何利用数据变现（用大数据赚钱）。

　　在过去网路时代，主要经历过三个大公司时代，分别是Yahoo雅虎、Google谷歌、Facebook脸书。Yahoo做为第一个基于索引(Index)的网站，将大量内容放在网路上，利用分类帮助使用者找到资讯，彻底改变人类取得资讯的方式「从实体改为虚拟」。之后，虚拟世界的数据量不断快速累积与攀升，从Yahoo取得资讯不再那么直观与方便，所以Google凭借优异的搜寻引擎技术快速崛起。这个时代，是让海量数据可以利用演算法找到用户最有兴趣的资讯，罗列整理出来，这是第二个大时代。最后，这几年快速崛起的网路巨头就是「脸书」，你会看到以前的朋友圈，忽然间全部串连起来，就算多年不见的好友，也可以在脸书上重新取得联系，而约二十亿网友把大量的生活资讯放在脸书上与朋友们分享，更加速脸书在个人内容上的发展。

　　这三个巨头的崛起，看似商业模式或专长不一，但背后都有个共通点，就是「掌握时代的核心数据」。以Yahoo来说，当时所有人的浏览行为，都在Yahoo的媒体上，Yahoo借此蒐集了大量的用户数据，尝试利用广告变现。而后，Google开始利用搜寻引擎颠覆Yahoo擅长的媒体内容，掌握人们内心的需求（利用搜寻工具），发展出AdWords/AdSense等金鸡母，让广告效益最大提昇。脸书则是网友自发地把自己的人生公开，让脸书掌握所有人的喜好与社交圈，利用文字＋图片＋影片＋地理位置（打卡）等相关数据蒐集与分析的能力，更大幅提升广告与用户之间的关联，再次重击所有对手。每个时代的起落，都在公司是否洞察产业需求，掌握该世代的关键核心数据。

　　大数据(Big Data)与人工智慧(Artificial Intelligence)是互为表里的。没有大数据，人工智慧无以最佳发挥；没有人工智慧，数据只是没有用的垃圾。能否取得核心大数据，并利用演算法加以善用，直接影响企业与国家的竞争力。这也从二○一七年爆发中国大陆两家公司，菜鸟网络（阿里巴巴集团）与顺丰快递在数据上的竞争，进而影响数千万位电商用户的服务上看得出来，未来大数据在商业竞争中会有多重要，将关系企业的存亡。大数据产业将不仅改变广告、物流行业，很快地，也会结合人工智慧，开始改变医疗、金融、保险、农业、工业，以及所有你想像得到的行业。

　　《1小时就能看懂 图解大数据》这本书，透过深入浅出的图解方式，来介绍大数据行业，包括Hadoop技术，亚马逊如何利用大数据进行商品推荐，大数据技术在农业如何提高产量，在医疗领域如何分析病患否罹患糖尿病等案例，用案例介绍大数据将如何影响各行业，是一本不得不看的大数据大作，我高度推荐此书。

　　胜负，就在大数据的竞争力！

前言
 
「大数据」──现在不仅限于资讯科技（IT）产业，在许多的商业领域里，同样也是个备受瞩目的名词。
 
所谓大数据，正如它的名称一般，意指累积大量的资讯，进行分析，从中导出过去未曾发现的新事物，并做为全新的见解运用在商业或服务当中。
 
例如，透过装设在汽车上的感应器大量蒐集资讯，经过分析后，即可即时掌握某个区域内的交通阻滞情况。
 
另外，还可据此资讯发送回避路段的指示给每一台车辆。
 
这就是大数据的基本思维。
 
不过，大数据的世界并不是只有这样而已。
 
假设让我们以此情报为基础，然后再配上区域内正在进行的大型活动资讯和社群网站上的发言，会得出什么样的结果呢？
 
如果能够知道活动开始与结束时，周边的路段都会塞车，那么，即可指示车辆绕道，事先回避阻滞路段。
 
除此之外，要是能再结合气象资讯或道路施工的状况、公共交通机关的资讯、停车场的现况等，即可弹性变更道路的车道数，引导车辆停到附近的停车场，或者奖励改搭乘大众交通工具的民众等。
这时，如果再搭配入场折扣或特典奖励那些使用大众交通工具前往会场的人，想必效果会再加成。
 
由此看来，大数据可执行的任务，并不是单单只有蒐集大量的资讯和分析而已。
 
从分析的结果进行预测，帮助我们事先拟定好因应对策，因此，服务的机制改变了，生活也改变了，于是，工作的方式也变得不一样了。
 

大数据究竟是什么？
结构化资讯	非结构化资讯
顾客资讯、销售资讯	网路浏览历程	气象资讯、水质资讯	车辆位置资讯
SNS上的发言	监视摄影机的影像	……等。

 

蒐集‧分析大规模的资讯

大数据

 

大数据的相关应用
1.行销、经营策略	2.提供‧创造服务	3.风险管理

评分☆☆☆☆☆

我必須說，我對這本《1小時就能看懂 圖解大數據：巨大數據湧出金流！》的作者真的是佩服到五體投地！他能夠把「大數據」這個龐大且複雜的議題，拆解成這麼容易吸收的元素，而且還用這麼視覺化的方式呈現，簡直是太厲害了！我平常工作很忙，下班後真的只想放鬆，不太想動腦筋去啃那些艱澀的學術名詞。這本書就完全符合我的需求，它讓我在短時間內，就能對大數據有一個全面的認識。書裡面的圖解，我必須再強調一次，真的是精華中的精華！每一個圖都像是一個小故事，把數據的收集、處理、分析、應用，以及最終如何轉化為商業價值，都講得清清楚楚。我特別喜歡它對於「預測模型」的介紹，用了很多貼切的比喻，讓我知道原來我們每天接觸到的天氣預報、股票走勢預測，甚至是一些購物網站的「你可能還喜歡」的推薦，都跟這些模型有關。它讓我不再是單純地使用這些服務，而是開始思考背後的邏輯，這對我的工作和生活都有很多啟發。而且，書中提到的「數據視覺化」技巧，也讓我明白為什麼有些報告看起來很吸引人，而有些卻讓人昏昏欲睡。總之，如果你跟我一樣，對大數據感到好奇，又擔心自己沒有相關的背景知識，這本書絕對是你的最佳入門選擇，它能讓你自信滿滿地進入大數據的世界！

评分☆☆☆☆☆

說實話，當我看到《1小時就能看懂 圖解大數據：巨大數據湧出金流！》這本書的標題時，我心裡其實有點打退堂鼓。我一直覺得「大數據」這個詞聽起來就很專業，好像跟我的生活、工作完全沾不上邊。而且「1小時就能看懂」這個說法，在我看來有點太誇張了。不過，因為身邊的朋友一直在討論這本書，加上封面設計也蠻吸引我的，所以我就抱著姑且一試的心態買來看看。沒想到，這次真的讓我大吃一驚！這本書完全顛覆了我對大數據的刻板印象。它的內容不只是乾巴巴的理論，而是用了很多生動的圖解和貼近生活的例子，把原本晦澀難懂的概念，變得清晰明瞭。書中對於「數據分析的倫理問題」也有深入的探討，這是我之前完全沒想過的。原來在挖掘數據的同時，也需要考慮到個人隱私和資訊安全。這讓我覺得這本書不僅僅是技術層面的介紹，更有對於社會責任的思考。我印象最深刻的是，書中提到如何利用大數據來改善城市交通，這個例子讓我思考，原來我們每天抱怨的塞車問題，或許可以透過更聰明的數據應用來解決。這本書不僅讓我了解了「什麼是大數據」，更讓我看到了它在各個領域的無限可能，特別是它如何「湧出金流」，讓我對未來的商業模式有了新的看法。

评分☆☆☆☆☆

這本書《1小時就能看懂 圖解大數據：巨大數據湧出金流！》真的是我近期讀過最驚豔的一本科技類書籍了！我本來以為「大數據」這個詞聽起來就讓人望之卻步，感覺是需要唸很久的書才能懂的知識，但這本書完全顛覆了我的想像。它的標題就已經點出了重點：「1小時就能看懂」，我一開始還有點懷疑，心想這麼厲害的東西，怎麼可能一小時就搞定？結果我拿到書後，翻了幾頁，真的就停不下來。它的圖解真的太神了！不是那種隨便放幾張圖湊數，而是每一張圖都精準地描繪了概念，讓原本抽象的數據分析過程，變得具體可感。例如，書中關於「數據探勘」的說明，用了一個像是尋寶遊戲的比喻，讓我立刻理解數據中隱藏的價值就像寶藏一樣，需要有方法去挖掘。還有，它講到「商業智慧（BI）」，讓我深刻體會到，原來企業能夠做出精準決策，不是靠運氣，而是背後有強大的數據分析系統在支撐。我還記得其中一章講到「顧客行為分析」，書中舉例了咖啡店如何利用顧客的消費習慣來調整菜單和促銷策略，這個貼近生活的例子，讓我馬上聯想到自己常去的那家飲料店，也常常在推一些我可能喜歡的新品。這本書不只告訴你大數據是什麼，更讓你明白它如何「湧出金流」，這才是最吸引人的地方！

评分☆☆☆☆☆

最近讀完《1小時就能看懂 圖解大數據：巨大數據湧出金流！》這本書，我真的覺得這作者太有才了！他把一個聽起來很艱澀的「大數據」概念，用最簡單、最直接、也最吸引人的方式呈現出來。我平常不是讀科技類書籍的常客，對程式語言、複雜的演算法都沒什麼概念，所以一開始對這本書有點擔心。但是，這本書完全用「圖解」的方式，把那些聽起來很嚇人的名詞，都變得像是在看圖畫書一樣有趣。書中用了很多具體的案例，像是如何分析消費者的購物習慣來制定行銷策略，或是如何利用社交媒體的數據來了解大眾的喜好。這些都讓我很有共鳴，因為我每天都在使用這些網路服務，但從來沒有想過背後有這麼多的數據在運作。最讓我驚喜的是，書中還提到了「數據的商業價值」，它解釋了為什麼越來越多的企業都那麼重視大數據，因為它真的能帶來巨大的商業利益，也就是書名裡說的「湧出金流」。這本書讓我明白，大數據不再是科技巨頭的專利，即使是小企業，甚至個人，也可以透過了解和應用大數據，找到新的商機。它讓我對未來充滿了想像，也覺得自己對這個資訊爆炸的時代有了更深的理解。

评分☆☆☆☆☆

天啊！我最近真的被這本《1小時就能看懂 圖解大數據：巨大數據湧出金流！》給震撼到了！原本以為大數據這種東西離我這種小人物很遙遠，大概是科技公司高層在討論的東西，但沒想到，它竟然可以講得這麼淺顯易懂，而且還是用「圖解」的方式！我平常下班後真的很累，不太想看那種密密麻麻的文字，這本書根本是救星！它把那些複雜的演算法、分析工具，用好多好多生動的圖表呈現出來，就像在看一本漫畫一樣，但內容卻紮實到不行。我記得我讀到裡面講到「推薦系統」的部分，馬上就聯想到我在網購平台買東西時，它總是會推薦一些我喜歡的商品，以前只是覺得「哇，好聰明」，現在才知道背後原來有這麼龐大的數據在支撐，而且還可以讓商家賺到錢，真的讓我大開眼界！還有，它解釋了「雲端運算」跟大數據的關係，以前只知道雲端很方便，但它其實是處理大量數據的基礎設施，這個概念我一直抓不太到，但這本書用得很直白的例子說明，讓我瞬間明白。總之，如果你跟我一樣，對大數據充滿好奇，但又擔心看不懂，這本書絕對是你的首選，它真的幫我打通了任督二脈！