具體描述
大數據應用已成為行業熱點和産業發展新增長點，數據科學與計算技術也是最新的前沿領域，其中，大數據計算分析提供瞭核心的技術支撐。本書從大數據計算係統的三個層次對數據模型、處理算法、計算模型與架構、開發技術標準等內容進行瞭綜閤性的介紹，重點闡述瞭各類數據分析算法和MapReduce，圖並行計算，交互式處理，流計算，內存計算等計算架構。本書適閤作為數據科學與大數據計算技術、計算機科學與技術、互聯網應用係統、物聯網工程等專業相關課程的教材。
著者簡介
湯羽
博士/教授，上海交通大學工學學士，重慶大學工學碩士，美國Bowie State University計算機科學碩士，美國The George Washington University計算機科學博士。現任電子科技大學信息與軟件工程學院專業首席教授、校學術委員會委員、學院教學指導委員會主任、Int.J.Computer and Management Sys.雜誌編輯、中國衛生信息學會電子健康檔案與區域衛生信息化專業委員會委員、教育部留學迴國科研啓動基金評審專傢、教育部學位與研究生教育質量評審專傢。曾任職美國雷神公司高級軟件架構師，長期從事大數據計算技術、雲計算架構，移動互應用等方麵的研究與開發工作，在國內外雜誌及國際會議上發錶論文30篇，獲軟件著作權2項。主講研究生課程《軟件架構模型與設計》、本科生課程《大數據計算技術》、《信息科學前沿講座》等。
圖書目錄
讀後感
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用戶評價
這本關於“數據之海的航行指南”的書，真是讓人茅塞頓開。我原本以為數據分析就是堆砌圖錶和復雜的公式，接觸瞭這本書後纔發現，它更像是一門關於洞察本質的藝術。作者並沒有沉溺於晦澀難懂的數學推導，而是花瞭大量篇幅來闡述如何構建一個清晰的分析思維框架。比如，書中對於“因果推斷”的探討，簡直是教科書級彆的精彩。它沒有簡單地告訴你相關性不等於因果性，而是深入剖析瞭在現實世界中，我們如何通過設計閤理的實驗或利用準實驗方法，盡可能地去捕捉那些隱藏在錶象之下的真實驅動力。書中舉例的那些商業案例，從供應鏈優化到用戶行為預測，都非常貼閤實際，讓人能立刻將理論知識與日常工作中的痛點聯係起來。特彆是關於數據治理和質量控製的那一章，對數據清洗的“藝術性”描述，讓我意識到數據質量是所有後續分析工作能否成功的基石，很多時候，我們把80%的時間花在瞭“淘金”而不是“煉金”上，這本書精準地指齣瞭這一點，並給齣瞭實用的操作建議，比如如何建立自動化的數據質量監控流水綫，而不是僅僅依賴人工審查，讀完後感覺思路一下子開闊瞭許多，對於處理大規模、多源異構數據的挑戰性任務，這本書提供的策略指導尤為寶貴，它強調的是一種係統性的、前瞻性的思維模式，而非僅僅是工具層麵的堆砌。
评分這本書對於理解“數據的倫理邊界與社會影響”的部分，簡直是一劑清醒劑。在這個數據驅動的時代，我們很容易陷入追求指標最大化的陷阱，而忽略瞭數據背後所代錶的每一個人。作者用一種近乎哲學思辨的筆觸，探討瞭算法偏見（Algorithmic Bias）的根源及其社會後果。書中列舉的幾個曆史案例，比如在信貸審批或招聘篩選中，無意間固化瞭曆史上的不公，這一點讓人深思。它不是空泛地談論“公平”，而是提供瞭一套量化評估模型，教導我們如何識彆和量化數據集中隱含的群體差異，以及如何在模型訓練過程中引入“反事實公平性”等概念進行乾預和修正。這種將人文關懷與嚴謹的量化技術相結閤的寫作風格，是極其罕見的。我感覺，這本書更像是為數據科學的實踐者們量身打造的一部“行為準則”，它提醒我們，技術能力越強，肩負的責任就越大。它強調的不僅僅是模型預測的準確率，更是決策過程的透明度和可解釋性（Explainability）。對可解釋性AI（XAI）的深度剖析，讓我明白瞭如何嚮非技術背景的利益相關者清晰地闡述“為什麼模型做齣瞭這個決定”，這在很多需要監管或高度信任的領域至關重要。
评分這本書在“可視化敘事”和“洞察傳達”上的論述，是我近期閱讀體驗中最為獨特的部分。很多時候，我們花費瞭大量時間進行復雜的計算，最終卻因為無法有效地嚮決策層傳達結果而功虧一簣。這本書的後半部分，幾乎可以看作是一本高級的“數據溝通學”教材。它沒有停留在設計漂亮的餅圖和柱狀圖的層麵，而是探討瞭如何利用視覺編碼（Visual Encoding）的心理學原理，引導觀眾的注意力，使其自動聚焦於核心的異常點或趨勢轉摺點。書中對“儀錶盤設計原則”的闡述，尤其強調瞭減少認知負荷的重要性，提齣瞭很多顛覆性的觀點，比如“當數據量大到一定程度，摘要信息比原始數據的展示更重要”。此外，它還詳細介紹瞭幾種非常前沿的交互式數據探索技術，如何通過動態過濾和鑽取（Drill-down）機製，讓非專業用戶也能在安全的環境下進行“受控的”數據探索，從而提升業務部門對分析結果的信任度和參與感。這種將數據分析的“後端硬核技術”與“前端溝通藝術”無縫銜接的編寫思路，使得這本書的受眾麵極廣，它不僅麵嚮技術專傢，更像是為所有需要通過數據驅動決策的管理者準備的一份強效溝通指南，讀完後，感覺自己不僅學會瞭如何“算對數”，更學會瞭如何“說清楚數”。
评分如果要用一個詞來形容這本書的特點，那就是“工具箱的全麵升級”。我之前接觸的很多技術書籍，要麼隻談理論，要麼隻聚焦於某一個特定工具的使用手冊，很難找到一本能將兩者完美結閤的。這本書的價值就在於它提供瞭一個跨越多個技術棧的集成視圖。它不是簡單地羅列瞭Python庫或SQL語句，而是深入分析瞭不同技術棧在解決特定類型問題時的性能權衡。比如，書中對流式處理（Stream Processing）與批處理（Batch Processing）的應用場景對比，非常細緻入微，它甚至分析瞭Kafka與Pulsar在不同網絡拓撲結構下的延遲差異。更重要的是，作者將這些技術選擇與具體的業務目標掛鈎，而不是單純地炫耀技術棧的先進性。例如，在討論時序數據分析時，它不僅展示瞭如何使用時間序列模型，還對比瞭使用傳統關係型數據庫進行歸檔與使用時間序列數據庫（如InfluxDB）在查詢性能上的巨大差異。這種基於實際業務場景、深入到底層架構考量的敘述方式，對於希望構建高可用、高性能數據平颱的工程師來說，無疑是一份寶貴的藍圖。它讓我對“如何選擇閤適的技術而不是盲目追求最新技術”有瞭更清晰的認識。
评分閱讀完這本《信息流動的魔術師》，我的內心是極其震撼的。它完全顛覆瞭我對傳統統計學在現代信息爆炸時代局限性的認知。這本書的視角非常宏大，它不隻是聚焦於如何從數據中得齣結論，而是深入探討瞭“數據生態係統”的構建與維護。最讓我印象深刻的是其中關於“實時反饋迴路”和“自適應模型”的章節。作者闡述瞭在一個快速變化的市場環境中，靜態的分析模型是多麼的脆弱。書中詳細描述瞭如何設計一套能夠自我學習、自我優化的算法架構，它不再是被動地對過去的數據進行總結，而是主動地參與到業務決策過程中，並根據決策的結果即時調整自身的參數和權重。這種主動性，這種“活”的數據處理方式，在其他技術書籍中很少能看到如此細緻的論述。此外，書中對分布式計算框架在處理海量非結構化數據時的性能瓶頸分析，也相當到位。它沒有停留在對Spark或Hadoop的簡單介紹，而是深入到瞭內核層麵，討論瞭數據分片、任務調度和容錯機製在實際超大規模計算中如何影響最終結果的準確性和時效性。對於任何一個身處高並發、大數據量環境中的架構師或高級工程師而言，這本書提供的深度見解絕對是物超所值，它不僅教你“做什麼”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”纔是最有效率和最健壯的。
评分比較詳細，每個知識點都有涉及。
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