大数据导论 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:

作者:周苏

出品人:

页数:265

译者:

出版时间:2016-9-1

价格:0

装帧:平装

isbn号码:9787302440734

丛书系列:

图书标签:

大数据
技术类
2018
吧
大数据
数据分析
数据挖掘
机器学习
云计算
Hadoop
Spark
数据科学
商业智能
Python

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具体描述

《大数据导论》是为高等院校相关专业“大数据基础”“大数据导论”等课程全新设计编写，具有丰富实践特色的主教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员参考和作为继续教育的教材。

《数字时代的知识图谱：信息组织与检索的艺术》（一本关于信息结构、知识建模与智能检索的深度专著） --- 内容提要在信息爆炸的今天，数据本身不再是稀缺资源，如何有效地组织、理解和利用海量信息，已成为驱动社会进步和个人决策的核心能力。《数字时代的知识图谱：信息组织与检索的艺术》并非关注大规模数据的存储、计算或分析技术，而是聚焦于信息形态的结构化、语义化与高效获取这一至关重要的环节。本书系统地探讨了从古典信息组织理论到前沿知识建模技术之间的演进脉络。它深入剖析了信息资源的内在逻辑结构，阐释了如何将无序的文档、记录和事实转化为可计算、可推理的知识体系。全书以“组织—表示—检索”三位一体的框架展开，旨在为信息科学家、图书馆学家、语义网研究者以及所有致力于构建清晰、可导航信息环境的专业人士提供一套严谨的理论基础与实用的方法论。 --- 第一部分：信息组织的基石与演进本部分追溯了信息组织领域的百年积淀，强调了结构化思维在信息管理中的根本地位。第一章：信息形态的本质与分类本章首先厘画了“数据”、“信息”与“知识”之间的边界与转化路径。重点讨论了不同类型信息载体的固有结构特性（如文本、多媒体、结构化记录），并引入了“信息熵与组织成本”的概念，解释了为何必须投入资源进行预先的结构化工作。探讨了从卡片目录到数字资源的演变中，信息组织哲学的核心坚持与变化。第二章：传统分类法与本体论的起源深入剖析了杜威十进制分类法（DDC）、美国国会图书馆分类法（LCC）等经典分类体系的设计哲学。关键在于理解这些体系如何通过层级、并列、交叉等关系来模拟人类对世界的认知结构。随后，将视角转向知识表示的先驱——本体论（Ontology）的早期形态，探讨了如何通过受控词表（Controlled Vocabularies）、同义词典（Thesauri）和主题标目（Subject Headings）来规范语言，为后续的语义互操作性奠定基础。第三章：元数据的生命周期与质量控制元数据（Metadata）是连接物理资源与数字描述的桥梁。本章详细介绍了描述性元数据（如Dublin Core）、结构性元数据和管理性元数据的核心要素。重点论述了元数据的互操作性标准（如MARC21、PREMIS），并提出了评估元数据质量的量化指标，包括准确性、一致性、完整性和时效性。特别强调了元数据治理在长期数字保存中的关键作用。 --- 第二部分：知识表示与建模的前沿本部分从传统结构走向现代语义网络，聚焦于如何将客观世界的关系和约束编码进机器可读的格式中。第四章：语义网的三层结构与核心技术本章是本书的技术核心之一，系统阐述了语义网的三层体系架构：URI、RDF和OWL。统一资源标识符（URI）：作为知识实体身份的唯一性保障。资源描述框架（RDF）：如何利用主谓宾三元组（Triples）将信息转化为图结构，是构建知识网络的基本语法。网络本体语言（OWL）：重点讲解了OWL如何引入逻辑推理能力。深入解析了类（Class）、属性（Property）、个体（Individual）以及各类逻辑限制（如基数限制、等价性）在定义复杂领域知识时的应用。第五章：知识图谱的构建范式与工程实践知识图谱（Knowledge Graph, KG）被视为当代知识组织的高级形态。本章区别于大数据背景下的“关联分析”，更侧重于“知识工程”的视角。知识获取：对比了信息抽取（IE）中的命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取的方法论。知识融合与对齐：探讨了如何处理实体消歧（Entity Resolution）和本体映射（Ontology Mapping）的难题，以确保来自不同源头的知识实体能被正确地统一标识。知识表示的嵌入技术：简要介绍了知识嵌入（Knowledge Embedding）如何将图结构映射到低维向量空间，以服务于推理和链接预测。第六章：推理引擎与约束满足一个有效的知识库不仅需要存储信息，还需要能够回答隐含的问题。本章探讨了基于描述逻辑（Description Logic）的推理机制，包括一致性检查、可达性查询和子类/超类推理。详细分析了DLP（Description Logic Programs）在实现可扩展推理中的应用，以及如何利用规则语言（如SWRL）扩展本体的表达能力。 --- 第三部分：高级检索与用户交互本部分关注如何利用前述构建的结构化知识，实现更精准、更智能的信息检索体验。第七章：从关键词到语义搜索对比了传统的基于词频（TF-IDF）的向量空间模型与基于语义查询（SPARQL）的检索范式。重点分析了SPARQL查询语言的结构，以及如何利用图模式匹配（Graph Pattern Matching）来执行复杂的、多跳（Multi-hop）的关系查询。探讨了实体链接（Entity Linking）在将用户输入的模糊查询映射到知识库中精确实体上的作用。第八章：问答系统中的知识应用问答（Question Answering, QA）是知识组织能力的最终体现。本章将QA系统分解为：查询理解、知识定位和答案生成三个阶段。重点阐述了基于知识图谱的问答（KB-QA）的实现路径，包括如何将自然语言问题转化为结构化的查询语句，以及如何利用图遍历算法快速定位答案路径。第九章：用户界面与可视化导航知识的呈现方式直接影响其可用性。本章探讨了如何设计直观的界面来展示复杂的知识结构。内容涵盖图形化用户界面（GUI）中的节点-边可视化技术，以及如何利用交互式过滤和钻取（Drill-down）功能，使用户能够在庞大的知识网络中进行有效的探索性搜索。 --- 结语《数字时代的知识图谱：信息组织与检索的艺术》旨在为构建清晰、互联、可推理的数字知识环境提供坚实的理论支撑和工程指导。它倡导回归信息科学的本质——结构化思考与精准表达——并将其与现代语义技术相结合，确保人类的知识资产能够跨越技术代际的鸿沟，持续发挥其最大价值。

作者简介

目录信息

第1章数据与大数据时代
1.1什么是大数据
1.1.1天文学——信息爆炸的起源
1.1.2大数据的定义
1.1.3用3V描述大数据特征
1.1.4广义的大数据
1.2大数据变革思维
1.3大数据的结构类型
1.4大数据的发展
1.4.1硬件性价比提高与软件技术进步
1.4.2云计算的普及
1.4.3大数据作为BI的进化形式
1.4.4从交易数据分析到交互数据分析
第2章大数据的可视化
2.1数据与可视化
2.1.1数据的可变性
2.1.2数据的不确定性
2.1.3数据所依存的背景信息
2.1.4打造最好的可视化效果
2.2数据与图形
2.2.1数据与走势
2.2.2视觉信息的科学解释
2.2.3图片和分享的力量
2.3公共数据集
2.4实时可视化
2.5挑战图像的多变性
2.6数据可视化的运用
2.6.1可视化对认知的帮助
2.6.27个数据类型
2.6.37个基本任务
2.6.4数据可视化的挑战
第3章大数据的商业规则
3.1大数据的跨界年度
3.2谷歌的大数据行动
3.3亚马逊的大数据行动
3.4将信息变成一种竞争优势
3.4.1数据价格下降，数据需求上升
3.4.2大数据应用程序的兴起
3.4.3实时响应，大数据用户的新要求
3.4.4企业构建大数据战略
3.5大数据营销
3.5.1像媒体公司一样思考
3.5.2营销面对新的机遇与挑战
3.5.3自动化营销
3.5.4为营销创建高容量和高价值的内容
3.5.5内容营销
3.5.6内容创作与众包
3.5.7用投资回报率评价营销效果
第4章大数据时代的思维变革
4.1大数据时代的大挑战
4.2转变之一：样本=总体
4.2.1小数据时代的随机采样
4.2.2大数据与乔布斯的癌症治疗
4.2.3全数据模式：样本=总体
4.3转变之二：接受数据的混杂性
4.3.1允许不精确
4.3.2大数据的简单算法与小数据的复杂算法
4.3.3纷繁的数据越多越好
4.3.4混杂性是标准途径
4.3.5新的数据库设计
4.3.65%的数字数据与95%的非结构化数据
4.4转变之三：数据的相关关系
4.4.1关联物，预测的关键
4.4.2“是什么”，而不是“为什么”
4.4.3通过因果关系了解世界
4.4.4通过相关关系了解世界
第5章大数据促进医疗与健康
5.1大数据与循证医学
5.2大数据带来的医疗新突破
5.2.1量化自我，关注个人健康
5.2.2可穿戴的个人健康设备
5.2.3大数据时代的医疗信息
5.2.4CellMiner——对抗癌症的新工具
5.3医疗信息数字化
5.4搜索：超级大数据的最佳伙伴
5.5数据决策的成功崛起
5.5.1数据辅助诊断
5.5.2你考虑过……了吗
5.5.3大数据分析使数据决策崛起
第6章大数据激发创造力
6.1大数据帮助改善设计
6.1.1少而精是设计的核心
6.1.2与玩家共同设计游戏
6.1.3以人为本的汽车设计理念
6.1.4寻找最佳音响效果
6.1.5建筑，数据取代直觉
6.2大数据操作回路
6.2.1信号与噪声
6.2.2大数据反馈回路
6.2.3最小数据规模
6.2.4大数据应用程序的优势与作用
6.3大数据资产的崛起
6.3.1大数据催生崭新的应用程序
6.3.2寻找大数据“空白”，提取最大价值
第7章大数据预测分析
7.1什么是预测分析
7.1.1预测分析的作用
7.1.2行业应用举例
7.2数据情感和情感数据
7.2.1从博客观察集体情感
7.2.2预测分析博客中的情绪
7.2.3影响情绪的重要因素——金钱
7.3数据具有内在预测性
7.4情感的因果关系
7.4.1焦虑指数与标普500指数
7.4.2验证情感和被验证的情感
7.4.3情绪指标影响金融市场
第8章大数据促进学习
8.1打造网络教育体系
8.1.1典型的网络教育形式
8.1.2未来的教育：线上线下结合
8.1.3跟踪教学效果
8.1.4形成学习能力
8.2机器学习及其研究
8.2.1什么是人工智能
8.2.2什么是机器学习
8.2.3基本结构
8.2.4研究领域
8.3机器学习的分类
8.3.1基于学习策略的分类
8.3.2基于所获取知识的表示形式分类
8.3.3按应用领域分类
8.3.4按学习形式分类
第9章大数据在云端
9.1云端大数据
9.1.1什么是云计算
9.1.2云计算的服务形式
9.1.3云计算与大数据
9.1.4云基础设施
9.2计算虚拟化
9.3大数据存储
9.3.1传统存储系统时代
9.3.2大数据时代的新挑战
9.3.3分布式存储
9.3.4云存储
9.3.5大数据存储的其他需求
9.4网络虚拟化
9.4.1网卡虚拟化
9.4.2虚拟交换机
9.4.3接入层的虚拟化
9.4.4覆盖网络虚拟化
9.4.5软件定义的网络
9.4.6对大数据处理的意义
9.5数据即服务
9.5.1数据应用
9.5.2数据清理
9.5.3数据保密
9.6云的挑战
第10章支撑大数据的技术
10.1开源技术的商业支援
10.2大数据的技术架构
10.3什么是Hadoop
10.3.1什么是分布式系统
10.3.2Hadoop的由来
10.3.3Hadoop的优势
10.3.4Hadoop的发行版本
10.4大数据的数据处理基础
10.4.1Hadoop与NoSQL
10.4.2NoSQL与RDBMS的主要区别
10.4.3NewSQL
10.5相关的大数据技术
10.5.1神经网络
10.5.2自然语言处理
10.5.3语义检索
10.5.4链接挖掘
10.5.5A／B测试
第11章数据科学与数据科学家
11.1什么是数据科学
11.2数据分析生命周期模型
11.3数据科学家
11.3.1大数据生态系统中的关键角色
11.3.2数据科学家所需的技能
11.3.3数据科学家所需的素质
11.3.4数据科学家的学习内容
11.4数据科学的重要技能
11.4.1数据科学技能和熟练程度
11.4.2重要数据科学技能
11.4.3因职业角色而异的十大技能
11.4.4职业角色的重要技能
第12章大数据的未来
12.1消费者的隐私权
12.2连接开放数据
12.2.1LOD运动
12.2.2对政府公开的影响
12.2.3利用开放数据的创业型公司
12.3数据市场的兴起
12.3.1Factual
12.3.2WindowsAzureMarketplace
12.3.3Infochimps
12.3.4PublicDataSetsOnAWS
12.3.5不同的商业模式
12.4将原创数据变为增值数据
12.5大数据未来展望
12.5.1大数据存储和管理
12.5.2传统IT系统到大数据系统的过渡
12.5.3大数据分析
12.5.4大数据安全
12.5.5数据科学
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我在阅读过程中，对书中关于数据可视化这一章节的讲解，印象尤为深刻。作者并非仅仅介绍了市面上常见的可视化工具，而是从“如何有效地讲故事”的角度出发，阐述了数据可视化的核心目标：将复杂的数据转化为直观、易懂的图形。他深入分析了不同可视化图表的适用场景，例如，何时适合使用柱状图来比较分类数据，何时适合使用折线图来展示趋势变化，以及如何利用地图可视化来呈现地理空间信息。更重要的是，他强调了可视化设计中的“少即是多”原则，以及如何避免信息过载和误导。这让我意识到，优秀的数据可视化不仅仅是技术的运用，更是一种沟通的艺术。

评分☆☆☆☆☆

书中关于数据治理和数据安全部分的论述，可以说是让我眼前一亮。在此之前，我对于大数据的认知多停留在“如何收集和分析”，但这本书让我认识到，如果没有健全的数据治理体系，再海量的数据也可能成为“垃圾”。作者详细阐述了数据质量、元数据管理、数据生命周期管理等概念，并强调了数据治理在确保数据可信度、可用性以及合规性方面的重要性。同时，在数据安全方面，他并未流于表面，而是深入剖析了数据泄露的风险、隐私保护的挑战，以及当前主流的数据加密、访问控制等技术手段。这让我意识到，在大数据浪潮中，数据安全和隐私保护是与技术发展并行的、不可忽视的关键议题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名叫做《大数据导论》，但我在阅读过程中，确实能感受到它并不仅仅停留在“导论”的层面，而是以一种相当深入且富有洞察力的方式，勾勒出了大数据时代的宏大图景。初次翻开，我本以为会是一本充斥着枯燥术语和抽象概念的入门读物，但事实并非如此。作者以一种非常叙事化的手法，将大数据从一个模糊的、遥不可及的概念，逐步拆解成一系列清晰、可理解的组成部分。我尤其欣赏作者在开篇部分，对于“大数据”这一概念的溯源和演变，并没有直接给出定义，而是通过回溯信息爆炸的历程，从互联网的崛起、移动设备的普及、物联网的兴起等一系列关键节点，让我们切身感受到数据量是如何指数级增长的，以及这种增长带来的颠覆性影响。这种“由表及里”的叙事方式，极大地降低了阅读门槛，让我这个对技术细节并非特别精通的读者，也能迅速抓住核心脉络。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的过程中，我反复被作者对大数据应用场景的描绘所吸引。他并没有将大数据局限于IT行业，而是将其触角延伸到了金融、医疗、零售、交通、甚至文化创意等各个领域。让我印象最深刻的是关于智慧城市建设的部分，作者通过生动的案例，展示了如何利用交通数据优化信号灯配时，如何利用人口流动数据规划公共服务设施，如何利用能源消耗数据实现节能减排。这些案例不仅仅是冰冷的描述，而是充满了实际操作的可行性和想象空间，让我看到了大数据技术如何真正地改善人们的生活，提升社会运行效率。尤其是其中关于精准医疗的讨论，如何通过分析海量基因数据和临床记录，为患者提供个性化的治疗方案，这让我对未来的医疗健康充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的一点，是它没有回避大数据技术本身带来的挑战和复杂性。作者在介绍各种大数据处理框架和工具时，并没有简单地罗列它们的功能，而是深入探讨了这些工具出现的背景，它们各自解决了什么特定的痛点，以及它们之间是如何相互配合、协同工作的。例如，在介绍Hadoop生态系统时，我不仅了解了HDFS和MapReduce的基本原理，更重要的是，我理解了为什么它会成为当时处理海量数据的基石，以及它在分布式计算领域所扮演的关键角色。随后，作者又顺理成章地引出了Spark，并详细对比了Spark在性能、灵活性等方面相较于MapReduce的优势，这让我对技术迭代和演进的逻辑有了更深刻的认识。这种对技术演进历程的梳理，帮助我理解了大数据技术并非一蹴而就，而是经历了一个不断发展和完善的过程。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在关于数据挖掘和商业智能的章节中，提供了非常实用的分析方法论。作者并没有仅仅停留在概念的介绍，而是通过一系列案例，深入浅出地讲解了如何从海量数据中发现有价值的信息。例如，在分析用户行为数据以提升用户体验时，他介绍了聚类分析、关联规则挖掘等方法，并解释了如何利用这些方法找出用户的潜在需求和偏好。在商业决策方面，他阐述了如何通过大数据分析来优化营销策略、预测销售趋势、乃至识别潜在的欺诈行为。这种“理论与实践相结合”的讲解方式，让我觉得这本书不仅具有学术价值，更具备很强的指导意义，可以帮助我更好地理解和应用数据分析的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书在探讨人工智能与大数据的关系时，展现出了相当的前瞻性。作者将大数据视为人工智能的“燃料”，强调了海量、高质量的数据对于训练强大AI模型的至关重要性。他详细解析了机器学习、深度学习等AI核心技术如何依赖于大数据进行模式识别和预测，并以自动驾驶、语音识别、图像识别等实际应用为例，生动地阐释了大数据在推动AI发展中的核心驱动作用。我特别欣赏作者在描述这些技术时，并没有过度渲染神秘感，而是将其置于大数据生态系统之中，让我们更清晰地看到AI的落地和发展，离不开海量数据的支撑和滋养，这种宏观视角让我对AI的未来发展有了更理性的认识。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本书《大数据导论》给我带来的冲击远超其书名所暗示的“入门”范畴。它以一种严谨又不失趣味的方式，带我深入了解了大数据技术的方方面面，从其诞生、发展，到其在各个领域的应用，再到其面临的挑战与未来趋势。作者的叙事结构清晰，逻辑严谨，语言生动，使得原本可能晦涩的技术概念变得易于理解。它不仅为我构建了一个关于大数据世界的全面认知框架，更激发了我对这个充满无限可能领域的浓厚兴趣。我相信，即使是已经在大数据领域有一定经验的读者，也能在这本书中找到新的启发和思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书最令我惊喜的是，它在探讨大数据技术的同时，并没有忽视其背后的伦理和社会影响。作者花了不少篇幅讨论了算法偏见、数据垄断、以及大数据对就业市场可能带来的冲击。例如，在谈论招聘算法时，他揭示了即使是看似中立的算法，也可能因为训练数据的偏差而产生歧视性结果。这种对技术“副作用”的坦诚讨论，让我觉得这本书更加立体和负责任。它不只是在推崇技术的优越性，更是在引导读者思考技术发展可能带来的负面效应，以及我们应该如何应对这些挑战。这种审慎的态度，对于一个正在快速发展的领域来说，尤为可贵。

评分☆☆☆☆☆

令我意外的是，作者在书中对于大数据人才的培养和职业发展方向，也有着独到的见解。他不仅仅列举了数据科学家、数据分析师等常见的职业名称，而是深入分析了不同岗位所需的技能组合，以及这些技能是如何在大数据生态系统中协同作用的。他强调了技术能力、统计学知识、领域知识以及沟通能力等多元化技能的重要性，并为希望进入大数据领域的读者提供了切实可行的学习路径和职业规划建议。这对于我这样一个对大数据领域感兴趣但又不知从何入门的人来说，无疑是一份宝贵的指南，让我对未来的学习和职业发展有了更清晰的方向感。

评分☆☆☆☆☆