“數據被證實好比下一代計算機應用的‘因特爾內核’。在本書中，各業界領袖描述瞭他們的項目如何通過新的方式來駕馭數據的力量。對於任何對未來關於數據和問題解決感興趣的讀者來說，本書是必讀的佳作。”
——Tim O’Reilly, O’Reilly Media公司創始人兼CEO
探索數據的範圍可以多麼廣泛，其工作可以多麼美麗！通過這部個人故事集閤，在這個領域的39個最佳數據實踐者闡釋瞭他們如何為各種項目開發簡單優雅的解決方案，包括從火星著陸探測器到Radiohead視頻的製作……在本書中，你將：
探索海量在綫數據集時麵臨的內在機遇和挑戰
學習如何使用地圖和數據“混搭”方式對都市犯罪趨勢進行可視化
發現“眾包”和透明如何改進藥物研究現狀
理解當新的數據和之前存在的數據交疊時如何嚮用戶發送警告
學習處理DNA數據的大規模基礎設施
具體描述
讀後感
一直认为o'really出的书都带有很重的哲学色彩，适合菜鸟和大神阅读，这本“菊花”版的也不例外。 诚如副标所题“背后的故事”，该书根据数据的”提取-处理-可视化“松散的排列思路，选取了20个”优雅的数据解决方案“。作为数据挖掘的新生信徒，关注该书的初衷来源于对个人数...
評分总的来说，这本书有点老旧了，只能用来借鉴，2010年的书籍，放在现在依然能够得到一部分人的认可，说明了一些问题：表现形式在变化，但内在的分析逻辑没有变化，大家依然遵循着简单，高效的做事逻辑，在分析当下的数据。 目前数据维度更高，数据错综复杂，不再是所谓的业务和领...
評分总的来说，这本书有点老旧了，只能用来借鉴，2010年的书籍，放在现在依然能够得到一部分人的认可，说明了一些问题：表现形式在变化，但内在的分析逻辑没有变化，大家依然遵循着简单，高效的做事逻辑，在分析当下的数据。 目前数据维度更高，数据错综复杂，不再是所谓的业务和领...
評分一直认为o'really出的书都带有很重的哲学色彩，适合菜鸟和大神阅读，这本“菊花”版的也不例外。 诚如副标所题“背后的故事”，该书根据数据的”提取-处理-可视化“松散的排列思路，选取了20个”优雅的数据解决方案“。作为数据挖掘的新生信徒，关注该书的初衷来源于对个人数...
評分总的来说，这本书有点老旧了，只能用来借鉴，2010年的书籍，放在现在依然能够得到一部分人的认可，说明了一些问题：表现形式在变化，但内在的分析逻辑没有变化，大家依然遵循着简单，高效的做事逻辑，在分析当下的数据。 目前数据维度更高，数据错综复杂，不再是所谓的业务和领...
用戶評價
看目錄可視化數據之類應該是很吸引我的，但是作者一直浮在錶麵講案例，而且案例也沒說齣點普適的道理，幾乎沒什麼乾貨，實在不值得一讀。
评分似乎有些內容過於技術，但很適閤作為一本理解數據和數據處理的入門書～
评分用淺顯的例子道齣瞭不少深刻的道理，隻是中文翻譯中有若乾明顯不妥之處
评分矮馬
评分看目錄可視化數據之類應該是很吸引我的，但是作者一直浮在錶麵講案例，而且案例也沒說齣點普適的道理，幾乎沒什麼乾貨，實在不值得一讀。
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