大數據思維與決策 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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[美]伊恩·艾瑞斯

人民郵電齣版社

宮相真

2014-9-1

212

CNY 45.00

平裝

9787115370655

圖書標籤: 大數據大數據思維與決策思維社會數據化互聯網新經濟經管讀書會

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发表于2025-03-12

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圖書描述

《大數據思維與決策》是大數據時代的奠基之作，耶魯大學計量經濟學傢伊恩·艾瑞斯早在20世紀末就洞察到大數據浪潮的到來。《大數據思維與決策》通過講述各個領域有關大數據分析與決策的經典案例，為讀者解答瞭一係列關係到現在與未來的問題，如為什麼榖歌和亞馬遜比你還瞭解你自己的喜好、醫生如何利用數據分析做齣正確診斷、教師是否要摒棄自身創造性為孩子提供有效的教育指導，以及政府、法院如何在推動信息公開的同時製定齣有益於未來的製度和法案等。希望讀者在閱讀後，可以迅速在信息變革中把握機遇，充分利用大數據分析做齣優質決策。

《大數據思維與決策》適閤企業管理者、投資者、政策製定者、高校相關專業老師與學生等一切想走在互聯網時代前列的人閱讀。

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著者簡介

伊恩•艾瑞斯（Ian Ayres）計量經濟學傢、律師，耶魯大學法學院和管理學院教授，stickK.com網站的創始人，《法律、經濟學和組織機構期刊》（Journal of Law, Economics, and Organization）編輯，曾著有11本書，發錶過100篇文章。他是《福布斯》雜誌的專欄作傢，著名公共廣播節目《Marketplace》的時事評論員，是《紐約時報》“魔鬼經濟學”博客的專欄作傢之一。

其著作《Insincere Promises: The Law of Misrepresented Intent》獲得瞭由美國藝術與科學學院頒發的Scribes圖書奬。他成就卓著、名聲斐然，曾受到《黃金時間實況》、《奧普拉脫口秀》、《早安美國》節目以及《時代周刊》《Vogue》等雜誌的采訪，可以說伊恩•艾瑞斯是那一代人裏成就最多、文章觀點被引用最多、名氣最大的法學教授。

圖書目錄

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用戶評價

評分☆☆☆☆☆

宏觀思維走嚮，不涉及具體技術問題。

評分☆☆☆☆☆

不知道是不是翻譯的問題，讀著讀著就有點不知所雲瞭呢

評分☆☆☆☆☆

富有實例的簡單科普

評分☆☆☆☆☆

這書隻講瞭老美的案例，完全無視騰訊、阿裏等，可能作者確實沒用過。大數據其實已無處不在瞭，網購、導航、共享單車、搜索引擎...大數據，雖然是這幾年纔火起來的概念，但其實古人早說過：參伍以變，錯綜其數。通其變，遂成天下之文；極其數，遂定天下之象。這不就是說的大數據嘛。

評分☆☆☆☆☆

書籍的專業性很強，看得不是很明白，但是看明白裏麵的案例。

讀後感

評分☆☆☆☆☆

作者的宗旨是数据分析永远不可能完全取代传统的专家、机构、学者们做决策的职能，但是可以与这些直觉、经验、观察结合起来，作为辅证支持。举几个有争议的例子比如第八章： Direct Instruction 一开始就是形象的描述了什么是指导教学法。指导教学法是完全按照指令来，但是...

評分☆☆☆☆☆

作者推荐阅读： Ray C. Fair, Predicting Presidential Elections and Other Things (2002). Steven Levitt and Stephen J. Dubner, Freakonomics: A Rogue Economist Explores the Hidden Side of Everything (2005). John Allen Paulos, Innumeracy: Mathem...

評分☆☆☆☆☆

First of all, 我老人家就是喜欢没事收集和tweek data，分析看看有没有什么trend的，虽然生活里面没有什么设计randomized trial验证假设的机会，但是这个概念实在非常贴近内心。Overall I like the book，虽然新信息不是很多，这个喜欢来自于自己的bias吧。喜欢本书的另外原...

評分☆☆☆☆☆

这本书的主标题是"Super (Number) Crunchers", 副标题是"Why Thinking-by-Numbers Is the New Way to Be Smart". 前者和我的专业相关，后者则是在赞美我的专业，所以我本着自我肯定和自我欣赏的目的读了这本书 : P 写到这里，有必要澄清，读这本书绝对无需数学分析或高等数学...

評分☆☆☆☆☆

作者是stevn levitt的朋友,也是好几本书的共同作者. 这本身和freakeconomic比起来,深入的讲到了(1)统计的方法(2)对社会的影响.如果你知道regression test , randomized test 和 neural network的话, 会有帮助理解那些分析的背景. 这本书也提供了很有趣的故事. 比如用regressio...

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