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出版者:中国人民大学出版社

作者:邱南森 (Nathan Yau)

出品人:阅想时代

页数:277

译者:张伸

出版时间:2014-2-1

价格:CNY 89.00

装帧:平装

isbn号码:9787300186122

丛书系列:阅想·新知

图书标签:

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探寻数字宇宙的深层奥秘：一部关于信息、模式与认知的非凡旅程 图书名称： 《二进制的低语：信息时代的认知边界与未来图景》 作者： [此处可虚构一位知名学者或跨界思想家，例如：艾伦·维特根斯坦] 出版社： [此处可虚构一家具有人文底蕴的出版社，例如：启明文库] --- 图书简介： 在信息洪流席卷一切的时代，我们对“数据”的理解，往往停留在冰冷的数字、冗杂的报表，或是炫目的可视化图表之上。然而，当我们拨开这些表象，深入到构成我们现代文明基石的二进制代码深处时，会发现一个远比想象中更加迷人、更富哲学意味的宇宙。《二进制的低语：信息时代的认知边界与未来图景》并非一本关于统计学或编程技术的教科书，而是一场关于“信息本体论”的深刻思辨，一次对人类心智如何适应与重塑数字世界的史诗级探索。 本书的结构精巧，围绕着信息从生成、流动、感知到重构实在的完整生命周期展开，旨在引导读者超越对“大数据”的盲目崇拜，转而审视数据背后的逻辑结构、人类的局限性以及我们集体意识的演变。 第一部分：符号的起源与逻辑的幽灵 本部分追溯了信息概念的哲学根源，从莱布尼茨的通用语言的梦想，到香农信息论的诞生，但重点并非技术细节，而是这些理论如何重塑了我们对“知识”和“不确定性”的认知。 “熵的诗意”： 作者提出，信息论中的“熵”不仅仅是无序度的量度，更是世界本质的内在驱动力。我们通过创造和传递信息来对抗自然界的内在衰减。本章深入剖析了语言、数学符号与自然现象之间的同构性，探讨了为何某些信息结构（如斐波那契数列或DNA双螺旋）会天然地被我们的大脑视为“优美”或“正确”。这不是关于数据的形状，而是关于我们感知世界的基本架构。 从图灵机到认知疆界： 书中将图灵机模型视为一种普适的思维模型。作者探讨了计算的极限——哥德尔不完备性定理如何映射到现实世界的信息处理瓶颈。我们能计算什么？我们不能计算什么？这直接决定了人工智能的本质限制，以及人类心智在面对无限复杂性时的真正地位。此处的讨论充满了对笛卡尔式二元论在数字时代瓦解的深刻反思。 第二部分：流动中的真实：算法、黑箱与意义的漂移 在信息高速公路上，数据不再是静态的记录，而是不断被处理、筛选和重塑的动态实体。这一部分聚焦于算法作为现代社会“看不见的手”如何影响我们的决策和感知。 算法的伦理迷宫： 本章超越了对偏见数据的简单批判。作者关注的是算法决策过程本身的“不可解释性”（The Black Box Problem）如何侵蚀了人类对因果关系的传统理解。当一个决策（贷款审批、医疗诊断、社交推荐）由数百万个非线性互动点决定时，问“为什么”已经变得徒劳。我们被迫接受一种基于概率而非确定性的新实在观。书中通过对几个经典案例的深度解构，展示了当算法成为我们认知世界的过滤器时，我们是如何逐渐丧失对复杂系统宏观调控能力的。 数字记忆与遗忘的权力： 互联网创造了“永恒的记忆”，但这种记忆是选择性的、被编入索引的。本书探讨了数字遗忘权（The Right to Be Forgotten）的哲学意义：它关乎的不是隐私，而是个体能否在信息洪流中重塑自我叙事的能力。我们如何对抗被算法固化和存档的“过去的我”？作者引入了“数字考古学”的概念，即研究被搜索引擎和推荐系统有意或无意忽略的信息废墟。 第三部分：模式的觉醒：从数据噪声到涌现的智慧 这是全书最具前瞻性和思辨性的部分，探讨了当海量、低质量的信息累积到临界点时，新的、无法被线性预测的“涌现”现象如何产生。 复杂适应系统的低语： 作者借鉴了生态学和生物学中的复杂系统理论，来类比现代信息网络的行为。社交媒体的突发热点、金融市场的闪电崩盘、乃至集体意识的快速转向，都不是单个节点的理性行为，而是系统在特定压力下发生的“相变”。理解这些现象，需要我们放弃对线性因果链的执着，转而学习“看云识天气”般的直觉——一种高维度的模式识别能力。 元认知与信息饱和： 随着信息密度的指数级增长，人类心智正面临前所未有的“认知过载”。本书提出，未来的关键能力不再是获取信息或处理信息，而是筛选、抑制和遗忘信息的能力——即“元认知”的数字化。我们必须主动构建个人的“信息壁垒”和“认知防火墙”，以确保心智空间仍有余地进行慢思考、深度联想和创造性空白。 后人类的感官扩展： 最终，本书展望了人类与信息系统融合的未来。我们正经历一场生物学意义上的感官扩展——眼睛不再只看物理世界，大脑也同时处理着来自数字仪表盘的反馈。这种共生状态如何改变我们对美、对真理、对生命意义的理解？作者以一种兼具悲观的警惕与乐观的期待的口吻，描绘了一个全新的“感官生态系统”。 --- 《二进制的低语》的独特价值： 本书的叙事风格严谨而富有文学性，它拒绝提供简单的“解决方案”，而是致力于揭示隐藏在日常数字互动背后的深层结构性问题。它不教授如何更好地使用工具，而是邀请读者重新审视工具正在如何塑造我们。对于所有对哲学、认知科学、复杂系统理论，以及信息社会未来深感好奇的读者来说，这本书提供了一张导航图，引导我们穿越由0和1构筑的，却充满无限可能的知识深海。它挑战你对“理解”二字的全部假设，并引导你走向一个更加清醒、更具批判性的数字未来。

评分☆☆☆☆☆

对我而言是越往后看越失望的书。 最有趣的是书的开头，作者科普了很多数据展示的实际案例。如meshu，一个基于地理位置定制首饰的流程；Felton的annual report，将自己每年的数据分析展示做成年报；NASA的洋流图，美到窒息等等。但是最该认真讲的规则做法部分实在是没有干货。 ...  

评分☆☆☆☆☆

值得一读，但图书馆翻一翻就好了，没必要买 书中提到的一些案例~ [https://iwantdata.tumblr.com/] [http://thedoghousediaries.com/3586] [http://www.murphlab.com/2011/11/15/a-history-of-the-sky-for-one-year/] [https://notabilia.net/] [https://www.oecdbetterlifeind...  

评分☆☆☆☆☆

值得一读，但图书馆翻一翻就好了，没必要买 书中提到的一些案例~ [https://iwantdata.tumblr.com/] [http://thedoghousediaries.com/3586] [http://www.murphlab.com/2011/11/15/a-history-of-the-sky-for-one-year/] [https://notabilia.net/] [https://www.oecdbetterlifeind...  

评分☆☆☆☆☆

数据可视化高手的三大技能： 1. 讲故事的能力； 2. 统计学基础； 3. 设计巧思。 数据可视化就是拥有了完备的统计学和设计哲学基础后，将试图讲述的话题恰如其分展现出来的过程。 不要忘记合理判断和处理原始数据集，如果数据是不整洁的，之后所有的动作都是没有意义的。 不要忘...

评分☆☆☆☆☆

如果你像我一样对数据挖掘还只是充满好奇，还没有真正开始绘制自己的数据可视化图（或者只是停留在简单的利用excel自带的chart工具）那么这本书是一个非常好的开始指南。 首先，翔实且精美的数据图能够让你产生灵感－－这个图就是我想展示的。 其次，作者仔细的...  

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引人，那种淡淡的、有质感的蓝色背景，上面点缀着抽象但又充满流动感的线条，仿佛直接触碰到了数据最本质的美丽。拿到手里，厚实而又恰到好处的重量，翻开扉页，字里行间透露出一种沉静而又充满力量的气息。虽然我还没有深入阅读，只是初步浏览了目录和前言，但仅仅是书名“数据之美”，就足以让我充满期待。我一直觉得，数据并非冰冷的数字堆砌，它们背后蕴藏着无数的故事，连接着现实世界的各种现象。想象一下，那些曾经被隐藏在海量信息中的规律，那些肉眼无法察觉的模式，在这本书中会被如何一一揭示？我渴望了解作者是如何看待数据的“美”的，是几何的和谐？是逻辑的精妙？还是信息密度带来的冲击？这本书会不会像一把钥匙，打开我理解世界的新视角？我希望它不仅仅是理论的堆砌，更能通过生动的案例，让我感受到数据可视化带来的直观震撼，或是算法优雅的解决之道。我最期待的，是能够从这本书中学习到如何更敏锐地捕捉数据背后的洞察，从而在自己的工作或生活中做出更明智的决策。这本书就像一个未知的宝藏，我迫不及待地想要去探索其中的奥秘，去感受那份只属于数据独有的、令人心动的“美”。

评分☆☆☆☆☆

这本书中关于“数据挖掘中的模式识别”的讲解，我真的是越读越觉得有趣。我之前一直以为，数据挖掘就是简单地从海量数据中找出一些有用的信息，但这本书让我了解到，它其实是一个充满智慧和创造力的过程。作者用非常形象的比喻，将模式识别的过程比作“寻宝”。他详细地描述了如何利用各种“工具”，例如关联规则、聚类分析、分类算法等，在数据这座“矿山”中，一步一步地挖掘出有价值的“宝藏”——那些隐藏在数据中的规律和模式。我印象最深刻的是，他介绍了一种叫做“Apriori算法”的关联规则挖掘方法，并将其比作“大海捞针”中的“聪明方法”。他解释了这种算法如何通过迭代和剪枝，有效地减少了需要检查的候选规则数量，大大提高了挖掘效率。这种循序渐进、由粗到精的挖掘思路，让我觉得非常受用。我甚至联想到，在生活中，我们也常常会运用类似的“模式识别”思维，去理解他人，去解决问题。这本书让我看到了数据挖掘的科学性和艺术性，它不仅仅是冰冷的算法，更是对数据世界的一种探索和发现。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的某个章节，我突然被作者对于“数据噪音”的解读深深吸引。我一直以来都觉得，在数据的海洋中，那些看似杂乱无章、干扰判断的“噪音”，其实并非一无是处。作者在这部分内容中，用非常形象的比喻，将数据中的噪音比作自然界中的回声，它们虽然会短暂地模糊原始的声音，但仔细聆听，却能从中捕捉到环境的特征，甚至隐藏着某些未被直接观测到的信息。我惊叹于这种看待问题角度的独特性，完全颠覆了我过去将噪音简单视为需要剔除的“垃圾”的刻板印象。作者没有止步于理论阐述，他甚至提供了一些具体的方法论，用来分析和利用这些“噪音”的潜在价值。例如，通过对特定模式的噪音进行聚合分析，竟然可以揭示出某些潜藏的系统性误差，这对于优化模型、提升预测精度具有非常重要的意义。我甚至联想到了在艺术创作中，一些大师作品中看似随意的笔触，反而成为了作品的灵魂和辨识度所在。数据中的“噪音”或许也遵循着类似的哲学，它们是数据本身生命力的体现，是系统演化的痕迹。这本书让我开始重新审视那些被我忽视的角落，那些曾经让我感到困扰的“不完美”，现在在我眼中，或许都闪烁着独特的光芒，等待我去发掘。

评分☆☆☆☆☆

最近我读到这本书中关于“用户画像”的部分，感觉完全打开了一个新世界。一直以来，我对“用户画像”的理解都比较模糊，觉得它就是根据一些用户行为数据，给用户打个标签。但这本书彻底改变了我的看法。作者不仅仅是介绍如何去构建用户画像，更是深入探讨了“为什么”要构建用户画像，以及用户画像背后蕴含的深刻洞察。他将用户画像比作“为抽象的用户群体注入灵魂”，强调了画像不仅是数据的集合，更是对用户需求、动机、行为模式的深度理解和提炼。他通过非常生动的案例，展示了不同类型的用户画像是如何帮助企业做出更精准的营销策略、产品设计，甚至是服务优化。我尤其喜欢作者对于“画像的动态性”的强调。他指出，用户是不断变化的，因此用户画像也需要随着时间的推移和信息的更新而不断迭代。这种动态的视角，让我意识到，构建用户画像并非一次性工作，而是持续的、动态的过程。我甚至开始思考，在自己的工作领域，如何能够更深入地去理解“用户”，而不是仅仅停留在表面的数据统计。这本书给了我一个全新的思考框架，让我看到了数据在真正理解人和需求方面所能发挥的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书在关于“数据可视化”的章节里，对“欺骗性图表”的剖析，简直是教科书级别的。我之前总觉得，图表就是客观事实的呈现，然而作者通过一系列触目惊心的案例，让我彻底颠覆了这一认知。他详细地展示了如何通过操纵坐标轴的刻度、选择不恰当的图表类型、甚至利用颜色和形状的误导，来扭曲数据的真实含义，从而达到某种商业或政治目的。我印象最深刻的是一个关于市场份额的柱状图，乍一看似乎某个品牌的市场份额遥遥领先，但仔细观察坐标轴的起点，才发现它并非从零开始，而是从一个很高的数值开始，从而人为地放大了品牌之间的差距。作者不仅揭示了这些“欺骗”的手段，更重要的是，他提供了识别和防范这些误导性图表的方法。他强调了“了解数据背后的原始信息”、“保持批判性思维”、“多角度验证”的重要性。这本书让我明白了，数据可视化并非仅仅是“好看”，更重要的是“准确”和“真实”。它是一把双刃剑，既可以清晰地揭示真相，也可以巧妙地掩盖事实。读完这一章，我感觉自己仿佛拥有了一双“火眼金睛”，能够更敏锐地辨别信息中的真伪，不被表面的图表所迷惑。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的惊喜，是它能够将如此抽象的“数据”概念，讲述得如此生动和富有感染力。我一直觉得，数据离我们的生活很遥远，它是科学家、工程师们才接触的东西。然而，这本书通过大量贴近生活的案例，让我看到了数据在我们日常生活中无处不在的身影。从我们手机上的APP推荐，到交通信号灯的智能调度，再到天气预报的精准预测，背后都离不开数据的分析和应用。作者在描述这些案例时，并没有使用过于专业的术语，而是用一种娓娓道来的方式，将复杂的数据原理用通俗易懂的语言表达出来。他甚至会用一些幽默的语言，来化解技术名词带来的枯燥感。我记得有一段描述，是将“大数据”比作“一头正在成长的巨兽”，它既能带来便利，也需要我们去驯服和引导。这种形象的比喻，让我一下子就抓住了数据的本质，并且感受到了它巨大的潜力和影响力。这本书让我对数据产生了由衷的兴趣，并且开始意识到，理解数据，已经成为我们在这个时代必备的一项能力。它不再是遥不可及的科学，而是与我们每个人息息相关的“日常”。

评分☆☆☆☆☆

本书在阐述“相关性”与“因果性”的区别时，运用了一个非常巧妙且极具启发性的例子，让我对这两个概念有了全新的理解。我一直认为，如果两个事物之间存在高度的相关性，那么它们之间很可能就存在着某种因果关系。然而，作者通过一个生动的案例，彻底打断了我这种想当然的思维。他举例说，在一个研究中发现，冰淇淋的销量与溺水事故的数量之间存在着很强的正相关性。乍一看，这似乎让人觉得吃冰淇淋会导致溺水，但实际上，这两者都受到第三个因素——“天气炎热”的共同影响。炎热的天气既会导致人们购买更多的冰淇淋，也会导致更多的人去游泳，从而增加了溺水的风险。作者通过这个例子，清晰地揭示了“相关性不等于因果性”这一重要的统计学原理。他进一步解释说，很多时候，我们看到的表面相关性，可能只是由隐藏的“混淆变量”造成的。这本书的价值在于，它不仅指出了这个普遍存在的误区，更提供了区分相关性和因果性的方法和思路，例如通过实验设计、统计建模等方式来尝试建立更严谨的因果推断。读完这一章，我感觉自己在解读数据时，多了一层审慎和严谨，不再轻易地被表面的关联所迷惑。

评分☆☆☆☆☆

我被书中对于“数据伦理”的探讨深深震撼了。在当下这个数据爆炸的时代，我们享受着大数据带来的便利，却也常常忽略了隐藏在数据背后的人类尊严和隐私。作者在这部分内容中，用非常冷静而又犀利的笔触，剖析了数据滥用可能带来的各种风险，从个人隐私泄露到社会公平的侵蚀，无一不令人警醒。我印象最深刻的是，他引用了一个虚构的案例，描述了一个高度智能化的城市，所有居民的行为都被数据记录和分析，虽然带来了效率的提升，却也剥夺了人们最基本的自由和选择权。这种极端的例子，虽然可能离我们的现实还有距离，但却极大地激发了我对于数据伦理的思考。作者并没有止步于警示，他更提出了一些切实可行的数据伦理规范和原则，例如“数据最小化原则”、“知情同意原则”等等。他强调，在追求数据价值的同时，我们必须始终将人类的福祉和尊严放在首位。这本书让我深刻地认识到，数据并非冰冷的工具，它们承载着个体的信息和权利，因此在使用和处理数据时，我们必须怀有敬畏之心，肩负起应有的责任。

评分☆☆☆☆☆

这本书在介绍时间序列分析的某个复杂概念时，运用了一个我完全意想不到的比喻，让我茅塞顿开。我一直对时间序列数据感到有些畏惧，觉得它充满了随机性和难以捉摸的趋势，尤其是那些涉及季节性波动和周期性变化的模型，总是让我头晕脑胀。然而，作者在解释“差分”这个操作时，竟然将其比作“剥洋葱”。他详细地描述了如何一层一层地剥去洋葱的表皮，直到露出最核心、最本质的部分。这个比喻瞬间点亮了我心中的迷雾。通过“剥洋葱”，原来是可以不断地消除数据中的趋势和季节性成分，从而更容易地捕捉到隐藏在深层的数据关联。作者的讲解非常细致，他不仅解释了差分的原理，更重要的是，他通过图示和实际案例，生动地展示了每一步差分操作对数据特征的影响。我跟着他的步骤，仿佛真的在亲手“剥洋葱”，每剥开一层，都能清晰地看到数据的变化，感受到隐藏规律的逐渐显现。这种以退为进、由繁化简的分析思路，让我对时间序列分析产生了前所未有的信心。我之前认为这是高不可攀的领域，现在却觉得，只要掌握了正确的方法和视角，即使是复杂的数据，也能变得清晰可见。

评分☆☆☆☆☆

令我印象深刻的，是本书对于“异常值检测”这一主题的阐述。我一直觉得，在海量数据中识别出那些“与众不同”的点，就像在茫茫人海中寻找一个特定的人。这本书并没有简单地罗列几种常见的检测算法，而是从一个更哲学的高度，探讨了“异常”本身的定义和多重性。作者指出，一个值是否是异常，往往取决于我们所处的 context（语境）和分析的目标。他举例说明，在某些金融交易场景下，一个异常高的交易额可能是欺诈行为的信号，需要被重点关注；而在另一些科研实验中，一个极端的测量值，却可能恰恰是某种稀有现象的证据，是研究的突破口。这种对“异常”概念的辩证思考，让我认识到，数据分析并非一成不变的公式应用，而是需要结合实际情况，灵活运用各种工具和判断。更让我惊喜的是，作者介绍了一种基于“密度”的概念来识别异常值的方法。他用一种非常直观的图景来描绘，那些孤立在数据分布边缘的点，就像在人群中孤单站立的人，周围的“密度”非常低，因此被认为是异常。这种基于空间感和相对位置的解释，比单纯的数值阈值判断更加生动和易于理解。这本书让我明白了，识别异常值，不仅仅是找到“离群者”，更是理解数据分布和潜在规律的过程。

评分☆☆☆☆☆

设计类书籍，主要讲述对大数据挖掘的思路和平面表现形式，比较宏观，不涉及具体工具的使用，提到了一些常用软件。感觉是统计、编程和平面设计的复合型知识体系。

评分☆☆☆☆☆

他的图片和描述都不在一起，看起来很难受，因为要来回翻，后面他还聊到这个事情，感觉在打自己的脸

评分☆☆☆☆☆

讓我媽翻了下裡面的圖片，結果她說看不懂，囧～

评分☆☆☆☆☆

37 用来开拓思路和培养兴趣很棒，以及忽视这个中文书名吧……

评分☆☆☆☆☆

三星半。无论如何，这本书所探讨的成果仍然需要编程语言和统计知识作为基础。。。。。小白读了反而更没有钻研可视化的自信