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出版者:Wiley

作者:Frank J. Ohlhorst

出品人:

页数:160

译者:

出版时间:2012-11-28

价格:USD 49.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781118147597

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
计算机
英文版
统计学习
机器学习
计算语言学
计算机科学
编程
大数据
数据分析
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机器学习
数据挖掘
Hadoop
Spark
Python
统计学
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具体描述

Unique insights to implement big data analytics and reap big returns to your bottom line Focusing on the business and financial value of big data analytics, respected technology journalist Frank J. Ohlhorst shares his insights on the newly emerging field of big data analytics in Big Data Analytics . This breakthrough book demonstrates the importance of analytics, defines the processes, highlights the tangible and intangible values and discusses how you can turn a business liability into actionable material that can be used to redefine markets, improve profits and identify new business opportunities. Reveals big data analytics as the next wave for businesses looking for competitive advantage Takes an in-depth look at the financial value of big data analytics Offers tools and best practices for working with big data Once the domain of large on-line retailers such as eBay and Amazon, big data is now accessible by businesses of all sizes and across industries. From how to mine the data your company collects, to the data that is available on the outside, Big Data Analytics shows how you can leverage big data into a key component in your business's growth strategy.

探寻信息洪流中的智慧：一部关于深度数据挖掘与决策优化的专著书名：[此处可替换为另一部完全不相关的书籍名称，例如：《古罗马建筑艺术的演变与象征意义》] --- 书籍简介本书并非聚焦于当下热门的“大数据分析”技术栈，而是深入挖掘了人类认知、复杂系统建模以及跨学科知识融合的底层逻辑，旨在为读者构建一套严谨、深刻且具有前瞻性的思维框架，用以理解和应对信息爆炸时代中那些超越单纯数据处理范畴的挑战。第一部分：知识的边界与认知的重构本书的第一部分首先将目光投向了人类知识体系的结构性问题。我们并未讨论如何清洗数据或构建机器学习模型，而是探讨了“知识”本身是如何被定义、组织和传承的。第一章：符号学的陷阱与语义的迷失本章批判性地审视了信息时代对“数据”和“信息”的浅层理解。我们追溯了符号学理论，从索绪尔的能指与所指，到皮尔斯的符号三元结构，探讨了当数据量激增时，人类如何丧失对符号深层含义的把握。我们着重分析了“元数据陷阱”——过度依赖描述性标签和分类系统，反而阻碍了对事物本质的深入洞察。书中包含对十七世纪哲学中知识分类法的回顾，以反思当代信息架构的局限性。我们通过分析不同文化背景下对同一概念的表述差异，阐述了脱离语境的数据分析是何等脆弱。第二章：复杂性科学的哲学基石：涌现与不可预测性本章完全避开了计算复杂性理论，转而探讨了经典物理学与生命科学中对复杂系统的描述。我们深入研究了普里高津的耗散结构理论，以及对自组织现象的观察。核心论点在于，任何由海量元素构成的系统，其宏观行为往往表现出涌现性（Emergence），这种涌现是无法通过线性外推个体行为而预测的。本书探讨了“混沌理论”中的敏感依赖性，并将其应用于社会结构和历史进程的分析中，强调了对“黑天鹅事件”的结构性理解，而非事后归因。此部分大量引用了控制论的早期文献，讨论了反馈回路在系统稳定与失稳过程中的作用。第三章：决策的非理性维度：心理学与经济学的交汇点本节聚焦于人类决策的内在机制，挑战了完全理性的经济人假设。我们详尽梳理了卡尼曼和特沃斯基的展望理论（Prospect Theory）的原始框架，并将其置于更宏大的历史背景中。我们探讨了叙事在驱动人类集体决策中的核心地位——人们更愿意相信一个连贯的故事，而非一组冰冷的数据点。书中专门设立了一节，分析了认知偏差在机构权力结构中的固化过程，以及这些偏差如何系统性地扭曲了对“真实情况”的评估。第二部分：超越量化：跨学科的知识整合模型本书的第二部分致力于构建一套整合历史学、艺术史和环境科学的分析框架，以应对全球尺度上的长期性问题。第四章：空间叙事学：地理环境与文明形态的耦合本章将地理学视为一种强大的、非数字化的“数据集”。我们研究了不同地质构造和气候模式如何塑造了早期社会的法律、宗教和经济结构。例如，通过分析美索不达米亚灌溉系统的兴衰史，我们揭示了基础设施的维护与社会凝聚力之间的深层关联。本书借鉴了年鉴学派的历史分析方法，强调气候、地形和时间尺度对人类事件的决定性影响，这些因素往往被纯粹的技术分析所忽略。第五章：美学范式与结构对称：从古典到现代的模式识别本章探索了美学原则如何作为一种普世的模式识别工具。我们分析了从古希腊神庙的黄金比例，到巴赫赋格曲的对位法，再到现代主义建筑的简约性。这些艺术形式体现了人类对秩序、和谐与张力的基本需求。本书认为，对艺术作品中“结构性张力”的敏感度，是评估任何复杂设计（无论是物理的还是社会的）质量的关键指标，这种敏感度是超越统计相关性的洞察力。第六章：长期主义的伦理困境与代际责任本书的收尾部分转向了对未来时间维度的伦理承诺。我们探讨了传统伦理学中关于“时间折扣率”的讨论，并批评了短期主义决策对生态和文化遗产的侵蚀。本章通过分析生态学中的“承载力”概念，引入了对“社会承载力”的思考，即一个社会在不牺牲后代福祉的前提下，能够维持的复杂度和消费水平的边界。我们着重讨论了如何在资源有限的背景下，设计出具有韧性（Resilience）而非仅仅是效率（Efficiency）的社会系统。总结本书《[此处为另一书名]》提供了一份详尽的路线图，引导读者跳出对实时数据流的沉迷，转而关注那些恒久不变的规律：人类心智的局限、自然系统的涌现、以及知识的结构化挑战。它是一部献给那些寻求深刻理解而非便捷答案的严肃学者的作品。本书的价值在于其对深层结构、历史脉络以及跨学科对话的强调，而非任何具体的技术应用指南。阅读本书，是进行一次智力上的艰苦跋涉，目标是获取一种更为坚实、更具人文关怀的洞察力。