Big Data：大数据的概念与演算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 机器学习
• 算法
• 数据挖掘
• 云计算
• Hadoop
• Spark
• 数据科学
• 人工智能

本书主要目的是为了让学习者能够快速地对大数据的整体架构有初步的认识，内容完整兼顾原理与应用，协助学习者奠定大数据相关的知识与基础。内容包含大数据应用相关的演算法、NoSQL 资料库、文件系统、以及分析工具四大部份，并以附录介绍近年来颇受欢迎的 R 语言，并辅以「股价分析」案例说明，以 step by step的方式协助学习者快速上手。另外，每章均附习题，让学习者可以从中快速抓出课程重点，并检核自己学习的效果。

本书特色

　　1.让学习者能够快速地对大数据的整体架构有初步认识

　　2.内容完整兼顾大数据之原理与应用，奠定大数据相关的知识与基础(包含：演算法/NoSQL 资料库/文件系统/分析工具)

　　3.每章均附习题，让学习者可以从中快速抓出课程重点，并检核自己学习的效果

　　4.附录放入近年来受欢迎的R语言，辅以「股价分析」案例，以step by step的方式协助学习者快速上手
 

《数据科学核心原理与实践：从理论基石到前沿应用》 --- 导言：数据洪流中的导航手册 在信息爆炸的当代，数据已不再仅仅是记录事实的载体，它已然成为驱动经济增长、技术革新和社会进步的核心驱动力。然而，数据的海量、多样性与高速变化，对传统的分析方法提出了严峻的挑战。本书《数据科学核心原理与实践：从理论基石到前沿应用》旨在为读者构建一个坚实的知识框架，深入剖析支撑现代数据分析与决策制定的基础理论、核心方法论以及最新的技术范式。我们聚焦于如何将原始数据转化为可操作的洞察力，并确保这些洞察能够以可靠、高效且合乎伦理的方式应用于复杂现实世界的问题解决之中。 本书结构设计上遵循“理论—方法—应用”的逻辑主线，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”以及“为何要这样做”。我们摒弃了对单一特定技术栈的过度依赖，而是致力于阐述那些跨越工具和平台的、具有普适性的数据科学思维模式。 第一部分：数据科学的基石：概率、统计与信息论 本部分奠定整个数据科学领域所需的数学与逻辑基础。我们不将统计学视为孤立的学科，而是将其视为理解数据不确定性和推断未知世界的语言。 第一章：不确定性的量化与描述 本章深入探讨概率论的基础框架，包括随机变量的类型（离散与连续）、联合概率分布的意义，以及贝叶斯定理在信息更新中的核心作用。重点分析了矩度量（期望、方差、协方差）如何量化数据集的内在特征。此外，还将介绍信息论的初步概念，如熵（Entropy）和互信息（Mutual Information），它们是衡量数据信息量和变量间依赖程度的关键工具，为后续的特征选择和模型评估打下基础。 第二章：推断性统计与假设检验的严谨性 本章聚焦于从样本推断总体的过程。我们将详细介绍抽样分布的性质，中心极限定理在实际应用中的意义。推断性统计的核心——参数估计（点估计与区间估计）将被详尽阐述。更重要的是，本章花费大量篇幅解释假设检验的完整流程，包括零假设、对立假设的构建、P值的正确解读，以及I类错误和II类错误的权衡。我们将演示如何选择恰当的统计检验方法（如t检验、卡方检验、方差分析ANOVA），并强调结果的统计显著性与实际业务意义的区别。 第三章：数据的描述性分析与可视化基础 在正式建模之前，数据清洗和探索性数据分析（EDA）至关重要。本章系统梳理了描述性统计指标的应用场景，并深入探讨了数据分布的识别与拟合（正态性、幂律分布等）。可视化方面，我们将超越基础的柱状图和折线图，讲解如何利用箱线图、小提琴图、散点图矩阵等工具，揭示变量间的潜在关系、异常值（Outliers）的识别与处理策略，以及如何构建具有叙事性的数据可视化报告。 第二部分：建模的核心技术：机器学习的原理与分类 本部分是本书的实操核心，聚焦于将理论转化为预测和决策模型的关键技术。我们严格区分了监督学习、无监督学习和强化学习的适用边界。 第四章：监督学习的理论基石与线性模型 本章首先界定监督学习的框架，包括损失函数（Loss Functions）的选择与优化目标的确立。线性模型，如多元线性回归（OLS）和逻辑回归，被视为理解所有复杂模型的基础。我们将深入探讨正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）的作用机制，它们不仅是防止过拟合的有效手段，更是进行特征选择和模型可解释性的重要工具。此外，还将介绍支撑向量机（SVM）的核技巧（Kernel Trick）及其几何意义。 第五章：树模型与集成学习的威力 树模型因其直观性和强大的非线性拟合能力而成为工业界的主流选择。本章细致剖析了决策树的构建过程（如ID3, C4.5, CART算法），重点讲解了信息增益和基尼不纯度（Gini Impurity）的计算。随后，本书的核心竞争力之一在于对集成学习的深入探讨：我们将详细对比Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting Machines，特别是XGBoost和LightGBM的内部工作机制）的异同，并论证为什么集成方法能够系统性地提升预测精度。 第六章：无监督学习：发现隐藏的结构 当数据缺乏标签时，无监督学习成为探索数据内在结构的利器。本章将重点介绍聚类分析的经典算法：K-Means、DBSCAN以及层次聚类，并讨论如何评估聚类结果的有效性（如轮廓系数Silhouette Score）。降维技术方面，主成分分析（PCA）的数学推导和应用限制将被清晰阐述，同时介绍非线性降维方法如t-SNE在数据可视化中的重要地位。 第七章：模型评估、选择与稳健性检验 一个模型的好坏不能仅凭一次训练的准确率来判断。本章系统化了模型性能的评估指标体系：分类问题中的精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC；回归问题中的MSE、RMSE、MAE及R方。关键的技术如交叉验证（Cross-Validation）的各种形式（K折、留一法）将被详细讲解。此外，本章还讨论了模型选择中的偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）以及如何通过交叉验证来调优超参数（Hyperparameter Tuning）。 第三部分：前沿视角：深度学习、时间序列与模型的可信赖性 本部分将视角扩展到当前数据科学领域最具影响力的前沿方向，特别是深度学习的原理框架，以及在特定数据结构（如时间序列）下的特殊处理。 第八章：深度学习的基本架构与训练机制 本章旨在去神秘化深度学习。我们将从人工神经网络（ANN）的基本单元——神经元和激活函数开始，逐步构建多层感知机（MLP）。重点解析反向传播（Backpropagation）算法的微积分基础及其优化过程。随后，将介绍优化器（SGD、Momentum、Adam）如何影响网络的收敛速度和最终性能。本章不侧重于复杂的卷积网络（CNN）或循环网络（RNN）的具体实现，而是着重于理解“深度”带来的特征自动提取能力。 第九章：时间序列分析的特殊考量 处理具有时间依赖性的数据需要专门的技术。本章介绍了时间序列数据的平稳性、自相关性（ACF）与偏自相关性（PACF）的检验方法。传统的时间序列分解方法（趋势、季节性、周期性）将被介绍，并深入探讨ARIMA族模型（AR, MA, ARMA, ARIMA）的参数定阶过程。对于更复杂的非线性依赖，也将引入状态空间模型（如卡尔曼滤波）的基础概念。 第十章：模型的可解释性、公平性与伦理 在数据驱动的决策日益关键的今天，模型的“黑箱”特性已成为应用的主要障碍。本章致力于提升模型决策的透明度与责任性。我们将详细介绍局部可解释性方法（LIME）和全局解释方法（SHAP值），用以揭示复杂模型决策背后的关键特征贡献。同时，本章严肃探讨了数据偏见（Data Bias）如何导致算法歧视（Algorithmic Bias），并介绍了衡量和减轻模型不公平性的技术路径。 结语：迈向持续学习的数据科学家 《数据科学核心原理与实践》构建的知识体系强调基础的稳固性与方法的通用性。数据科学的领域发展日新月异，但驱动这一领域进步的核心——严谨的统计思维、高效的建模能力和对伦理责任的担当——却是永恒不变的。本书期望成为读者在面对任何新的数据集、任何新的模型挑战时，都能自信地建立、评估和部署可靠解决方案的可靠伙伴。

Chapter 01 　简介
第一节　为什么Big Data 会受到重视
第二节　Big Data 的3V、4V 与5V
第三节　Big Data 的机会与挑战
第四节　Big Data 在业界的应用实例

Chapter 02 　预备知识
第一节　CAP & BASE 理论
第二节　BASE vs. ACID
第三节　杂凑表与分散式杂凑表的应用
第四节　为什么关联式资料库在Big Data 的应用中会使不上力
第五节　分析Big Data 的方法
第六节　资料品质与知识发现模型
第七节　Big Data 应用的安全性与风险
第八节　分散式系统的设计要点

Chapter 03 　演算法
第一节　Google MapReduce
第二节　Apache MapReduce
第三节　Apache Spark
第四节　Google Pregel
第五节　Apache Hama

Chapter 04 　NoSQL资料库
第一节　四大主流NoSQL 资料库
第二节　Google Bigtable
第三节　Apache HBase
第四节　Apache：Cassandra
第五节　Amazon Dynamo
第六节　资料仓储& Apache Hive

Chapter 05 　文件系统
第一节　Google GFS
第二节　Apache HDFS
第三节　Facebook Haystack

Chapter 06 　分析工具
第一节　Google Dremel
第二节　Apache Drill
第三节　Google BigQuery
第四节　Google Cloud Dataflow

Chapter 07 　趋势
第一节　NoHadoop/ Beyond Hadoop
第二节　Google Knowledge Graph
第三节　Open Data
第四节　Block Chain
第五节　Industry 4.0

附录A 　R语言在计算应用上的优势与特色
附录B 　运用R语言进行股价分析
 

评分☆☆☆☆☆

这本《Big Data：大数据的概念与演算法》带给我最大的启示，就是认识到数据背后的巨大商业价值。书里列举了许多跨国企业如何利用大数据进行市场营销、客户关系管理以及产品创新，这让我对这个领域的潜力有了更直观的认识。作者在讲解概念时，常常会穿插一些生动的案例，比如如何通过分析用户在网站上的浏览和点击行为，来精准推送广告，从而提高转化率。这种“让数据说话”的思路，对于任何一个希望在竞争激烈的市场中脱颖而出的企业来说，都至关重要。书中也对一些基础的算法进行了介绍，例如协同过滤推荐算法，它能够根据用户的历史行为，为用户推荐可能感兴趣的商品或内容，这在电商和社交媒体领域应用非常广泛。虽然我对算法的理解还比较浅，但作者的讲解让我明白了这些算法的逻辑和目的。总的来说，这本书是一本很好的“大数据商业应用指南”，它不仅普及了大数据相关的基本概念，更重要的是，它展示了大数据如何为企业带来实实在在的效益，让我对这个领域产生了浓厚的兴趣，并且开始思考如何在我的工作中运用这些理念。

评分☆☆☆☆☆

我对《Big Data：大数据的概念与演算法》这本书的印象，最深刻的莫过于它对于“数据驱动”这个理念的阐释。书里反复强调，在当今时代，我们不能仅仅依靠直觉或者过去的经验来做决策，而是要从海量的数据中提取有价值的信息，然后基于这些信息来制定策略。这不仅仅是技术上的问题，更是一种思维方式的转变。我特别喜欢书里关于“数据生命周期”的讲解，从数据的收集、存储、处理、分析到可视化，每一个环节都阐述得很清楚。让我意识到，一个完整的大数据项目，需要关注的不仅仅是算法本身，而是整个流程的顺畅和高效。书中也提及了一些经典的算法，例如用于分类的决策树和支持向量机，以及用于预测的回归分析，这些算法的介绍虽然不深入，但足以让你了解到它们各自解决问题的思路和适用场景。对我而言，这本书更像是一本“大数据思维启蒙读物”，它让我认识到数据的重要性，并且初步了解了实现这一切的技术基础。它不是一本教你如何写代码的书，而是一本让你理解“为什么要做大数据”和“大致是怎么做的”的书。

评分☆☆☆☆☆

这本书我是在诚品书店闲逛时偶然翻到的，当时被“Big Data”这个词吸引了，觉得跟我们现在生活息息相关。翻了几页，发现它讲得蛮深入浅出的，很多概念用实际例子来解释，比如怎么从海量数据中挖掘出消费者的购物习惯，或是如何分析社交媒体上的舆情。我本身对数据分析不是非常专业，但这本书让我对大数据有了更宏观的认识，了解了它的潜力和挑战。书中的图表和流程图也很多，辅助理解，这一点我觉得很贴心。最让我印象深刻的是，它不仅仅是介绍概念，还涉及到一些基础的算法，比如聚类分析和关联规则挖掘，虽然我一开始看得有点吃力，但作者的讲解很细致，让我慢慢理清了思路。感觉这本书适合想要入门大数据领域，但又不想一开始就被复杂的数学公式吓跑的读者。它就像一个入门向导，指引你了解这个充满机遇的领域，并且为进一步深入学习打下基础。当然，如果期待的是可以直接上手操作的实战秘籍，那可能需要再找其他的书籍搭配阅读，但这本作为概念和理论的奠基，我觉得是相当不错的选择。

评分☆☆☆☆☆

我是一个在传统行业工作的小主管，最近公司开始讨论要導入大数据分析，所以我才主动去书店找相关的书籍。《Big Data：大数据的概念与演算法》这本书，我觉得对我们这种对大数据完全没概念的人来说，是很有帮助的。它没有一开始就抛出很难懂的术语，而是从“大数据到底是什么”这个最根本的问题开始讲起，然后一步一步介绍它在各个领域的应用。书里面讲到一些例子，像是利用消费者行为数据来优化产品策略，或者通过分析市场趋势来预测销售额，这些都跟我的工作息息相关，让我很有代入感。虽然书中也提到了算法，但感觉是为了说明概念而服务的，并没有把重点放在算法的数学推导上，这一点让我感觉很轻松，不用担心看不懂。总的来说，这本书让我对大数据的基本概念、重要性以及一些基础的分析方法有了初步的认识，感觉像是进入了一个新世界的大门。虽然离真正能够操作和应用还有很长的路要走，但至少现在我知道了大概是怎么回事，不至于在会议上被一些专有名词搞得晕头转向。

评分☆☆☆☆☆

我当初买这本《Big Data：大数据的概念与演算法》纯粹是出于好奇，想知道我们每天产生海量的数据到底有什么用，又该怎么处理。看完之后，最大的感受就是，大数据真的无处不在！书里举了很多例子，从电商平台的个性化推荐，到交通流量的预测，再到医疗领域疾病的早期预警，都让我惊叹不已。作者在讲解概念的同时，也非常注重算法的介绍，让我这个对算法知之甚少的人，也能大概了解背后是如何运作的。比如，书里对机器学习的一些基本算法做了详细的解释，虽然不是手把手教学，但它能让你明白，数据是如何被“学习”和“预测”的。让我特别喜欢的是，书中并没有一味地强调技术的复杂性，而是更多地从实际应用的角度出发，让你看到大数据在解决现实问题中的巨大价值。虽然我无法完全消化书中的所有算法细节，但它拓宽了我的视野，让我对这个时代的技术发展有了更深的理解。总的来说，这本书提供了一个很好的视角，让你能够跳出个人的小圈子，去审视大数据这个宏大的命题，并且认识到它对社会和我们生活可能产生的深远影响。