Taming The Big Data Tidal Wave

Taming The Big Data Tidal Wave pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:John Wiley & Sons
作者:Bill Franks
出品人:
页数:336
译者:
出版时间:2012-4-27
价格:GBP 39.99
装帧:Hardcover
isbn号码:9781118208786
丛书系列:
图书标签:
  • 数据挖掘
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具体描述

You receive an e-mail. It contains an offer for a complete personal computer system. It seems like the retailer read your mind since you were exploring computers on their web site just a few hours prior...As you drive to the store to buy the computer bundle, you get an offer for a discounted coffee from the coffee shop you are getting ready to drive past. It says that since you're in the area, you can get 10% off if you stop by in the next 20 minutes...As you drink your coffee, you receive an apology from the manufacturer of a product that you complained about yesterday on your Facebook page, as well as on the company's web site...Finally, once you get back home, you receive notice of a special armor upgrade available for purchase in your favorite online video game. It is just what is needed to get past some spots you've been struggling with...Sound crazy? Are these things that can only happen in the distant future? No. All of these scenarios are possible today! Big data. Advanced analytics. Big data analytics. It seems you can't escape such terms today. Everywhere you turn people are discussing, writing about, and promoting big data and advanced analytics. Well, you can now add this book to the discussion. What is real and what is hype? Such attention can lead one to the suspicion that perhaps the analysis of big data is something that is more hype than substance. While there has been a lot of hype over the past few years, the reality is that we are in a transformative era in terms of analytic capabilities and the leveraging of massive amounts of data. If you take the time to cut through the sometimes-over-zealous hype present in the media, you'll find something very real and very powerful underneath it. With big data, the hype is driven by genuine excitement and anticipation of the business and consumer benefits that analyzing it will yield over time. Big data is the next wave of new data sources that will drive the next wave of analytic innovation in business, government, and academia. These innovations have the potential to radically change how organizations view their business. The analysis that big data enables will lead to decisions that are more informed and, in some cases, different from what they are today. It will yield insights that many can only dream about today. As you'll see, there are many consistencies with the requirements to tame big data and what has always been needed to tame new data sources. However, the additional scale of big data necessitates utilizing the newest tools, technologies, methods, and processes. The old way of approaching analysis just won't work. It is time to evolve the world of advanced analytics to the next level. That's what this book is about. Taming the Big Data Tidal Wave isn't just the title of this book, but rather an activity that will determine which businesses win and which lose in the next decade. By preparing and taking the initiative, organizations can ride the big data tidal wave to success rather than being pummeled underneath the crushing surf. What do you need to know and how do you prepare in order to start taming big data and generating exciting new analytics from it? Sit back, get comfortable, and prepare to find out!

《算法与数据结构:解构计算的基石》 在这个信息爆炸的时代,数据以惊人的速度增长,如何有效地处理、分析和利用这些数据,成为了现代计算科学的核心挑战。从搜索引擎的精准匹配,到社交网络的个性化推荐,再到科学研究的复杂模拟,算法与数据结构无处不在,它们是构建这些强大系统的基石。 本书《算法与数据结构:解构计算的基石》并非一本关于如何管理海量数据的“潮汐”,而是深入探索那些驱动着数据处理能力底层原理的经典学科。它致力于为读者构建一个坚实的理论框架,理解那些让计算机在庞杂信息中穿梭自如的智慧之法。我们将从最基础的概念出发,逐步深入到各种高级算法和数据结构的精妙设计,揭示它们背后的数学原理和逻辑推理。 第一部分:算法的艺术——效率与优雅的追求 在计算机科学的世界里,算法是解决问题的步骤和指令集。一个好的算法不仅能准确地解决问题,更能以最高效的方式完成任务。效率,在算法领域,通常体现在时间复杂度和空间复杂度上。时间复杂度衡量算法执行所需的时间,而空间复杂度则衡量算法运行所需的内存空间。在处理日益增长的数据量时,微小的效率提升都能带来巨大的性能飞跃。 本书将首先介绍算法分析的基本工具——渐进符号(Big O, Omega, Theta)。我们将学习如何通过这些符号来描述算法的性能,并理解其在不同输入规模下的增长趋势。例如,对于排序问题,我们将会详细比较插入排序、冒选排序、冒泡排序等简单算法的时间复杂度,体会它们在面对大规模数据时的局限性。 接着,我们将进入更高级的算法设计范式。分治法(Divide and Conquer)是其中一种强大的技术,它将一个大问题分解为若干个规模更小的相同问题,然后分别解决这些小问题,最后将它们的解合并起来形成原问题的解。经典的快速排序(Quicksort)和归并排序(Mergesort)就是分治法的绝佳代表。我们会深入剖析它们的工作原理,理解它们如何通过递归和合并达到近乎线性的排序效率。 贪心算法(Greedy Algorithms)则是另一种直观而有效的策略。它在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致全局优化。我们会通过活动选择问题、背包问题等经典案例,来展示贪心算法的魅力,并探讨其适用条件——即局部最优选择能否导成全局最优解。 动态规划(Dynamic Programming)是解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的强大工具。它通过将问题分解为更小的子问题,并将子问题的解存储起来,避免重复计算,从而显著提高效率。从斐波那契数列的计算,到最长公共子序列、背包问题等,我们将一步步揭示动态规划的构建过程,理解其“自底向上”或“自顶向下”的求解思路。 此外,本书还将介绍回溯法(Backtracking)和分支限界法(Branch and Bound),这两种算法常用于解决搜索和优化问题,尤其是在状态空间庞大时。回溯法是一种通过探索所有可能的解决方案,并在发现不符合要求的解时及时“回溯”来避免无效搜索的策略。分支限界法则在回溯的基础上,引入了限界函数,能够有效地剪枝搜索空间,进一步提高求解效率。我们将通过八皇后问题、数独求解等例子,来生动地展示这两种算法的设计思想。 图算法是算法领域的一个重要分支,图数据结构在现实世界中无处不在,如社交网络、交通路线、网络连接等。我们将深入学习图的遍历算法,包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),理解它们在图的连通性判断、寻路等问题中的应用。最短路径算法,如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法,将帮助我们找到图中两点之间或所有点对之间的最短距离。最小生成树算法,如Prim算法和Kruskal算法,则为我们提供了构建连通性最优的图的解决方案。 第二部分:数据结构的奥秘——组织与访问的智慧 如果说算法是解决问题的“思维方式”,那么数据结构就是存储和组织这些数据的方式。选择合适的数据结构,能够极大地影响算法的效率和程序的性能。本书将详细阐述各种经典数据结构的内部机制,以及它们在不同场景下的优势与劣势。 我们将从最基本的数据结构开始:数组(Arrays)和链表(Linked Lists)。数组提供了随机访问的便利,但插入和删除操作效率较低。链表则在插入和删除方面表现出色,但访问元素需要线性遍历。我们将深入分析它们的内存布局、操作的复杂度,以及在构建更复杂数据结构时的基础作用。 栈(Stacks)和队列(Queues)是两种重要的线性数据结构,它们遵循“后进先出”(LIFO)和“先进先出”(FIFO)的原则,广泛应用于函数调用、表达式求值、任务调度等场景。我们将理解它们是如何通过数组或链表实现的,以及它们在实际应用中的具体案例。 哈希表(Hash Tables),又称散列表,是一种能够实现平均O(1)时间复杂度插入、删除和查找的数据结构。它通过哈希函数将键映射到数组索引,并通过冲突解决策略(如链地址法、开放寻址法)来处理不同键映射到相同索引的情况。我们将详细探讨各种哈希函数的优劣,以及不同的冲突解决技术,理解其在实现快速查找方面的高效性。 树(Trees)是另一类重要的非线性数据结构,它们具有层级化的组织结构。二叉树(Binary Trees)是基础,而二叉搜索树(Binary Search Trees, BST)则通过有序的结构实现了高效的查找。我们将深入学习BST的插入、删除、查找操作,并探讨其可能出现的性能退化问题。为了解决这些问题,我们引入了平衡二叉搜索树(Balanced Binary Search Trees),如AVL树和红黑树。它们通过自平衡机制,保证了树的高度保持对数级别,从而确保了O(log n)的查找、插入和删除性能。 堆(Heaps)是一种特殊的树形数据结构,通常用于实现优先队列。最大堆(Max Heap)和最小堆(Min Heap)分别保证了根节点是最大或最小的元素。我们将学习堆的构建、插入和删除操作,以及它们在优先队列、堆排序等应用中的关键作用。 图(Graphs)作为抽象数据类型,其表示方式多种多样,包括邻接矩阵(Adjacency Matrix)和邻接表(Adjacency List)。我们将分析它们的存储空间和操作效率的差异,并理解它们与图算法的密切配合。 Trie树(前缀树)是一种用于高效存储和检索字符串集合的树形数据结构。它在字符串匹配、自动补全等应用中表现出色,我们将深入理解其构建和查询原理。 第三部分:高级主题与实战应用 在掌握了基础算法和数据结构后,本书还将触及一些更高级的主题,以及它们在实际工程中的应用。 我们将探讨字符串匹配算法,如朴素匹配、KMP算法和Boyer-Moore算法,理解它们在文本搜索中的效率提升。 排序算法的深入比较,将不仅仅局限于时间复杂度,还会涉及稳定性、内存占用等因素,帮助读者根据具体场景选择最合适的排序方法。 算法设计中的一些通用模式,如分治、贪心、动态规划的组合应用,以及它们在解决复杂问题时的思维拓展。 并发与并行算法的初步介绍,在这个多核时代,理解如何设计能够充分利用多处理器资源的算法至关重要。 数据结构在分布式系统中的应用,如一致性哈希、Bloom Filter等,尽管本书不直接探讨“大数据潮汐”,但了解这些技术有助于理解现代大规模数据处理系统的基础。 此外,本书还将穿插大量的伪代码和实际编程示例(以一种通用的、易于理解的语言风格描述),让读者能够将理论知识转化为实践能力。我们将强调算法的复杂度分析,鼓励读者在分析和设计算法时,始终关注其效率。 《算法与数据结构:解构计算的基石》旨在成为一本全面、深入且易于理解的经典教材。它不回避理论的深度,也不忽视实践的价值。通过阅读本书,你将不仅仅是学会“如何用”这些工具,更能理解“为什么这样用”,从而培养出独立思考和解决复杂计算问题的能力。无论你是计算机科学的学生、软件工程师,还是对信息技术充满好奇的学习者,本书都将是你探索计算世界基石的得力助手,为你打开通往高效、优雅解决方案的大门。

作者简介

Bill Franks是Teradata公司全球合作伙伴计划的首席分析专家,他负责跟踪研究分析领域的前段趋势,帮助客户理解Teradata和其分析合作伙伴如何为客户创造价值。Bill还负责管理Teradata与SAS合作成立的业务分析创新中心,并专注于帮助客户获得创新分 析能力。此外,Bill负责制定Teradata公司在高级分析领域的战略与定位。

Bill是国际数据分析研究所的一名讲师,国际数据分析研究所 ( International Institute for Analytics ) 是由分析领域专家Tom Davenport成立的研究机构。Bill还是一名活跃的演讲人和博客作者,他的博客地址是:http://iianalytics.com/category/faculty-blogs/bill-franks。

Bill一直专注于如何将复杂的分析转化为业务人员可以理解的语言,并帮助企业更有效地使用这些分析成果。他曾服务于很多不同行业和公司规模的客户,其中有财富前100强的大型企业,也有小型的非盈利组织。

Bill拥有弗吉尼亚科技大学应用统计专业的学士学位,以及北卡罗来纳州立大学应用统计专业的硕士学位。

目录信息

读后感

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“大数据时代不以人的意志而来。对此,不仅要认知和熟悉,更要学会驾驭与运用。与一般大数据书籍不同,本书聚焦如何在分析中凝练数据价值、在运用中创造数据财富,发乎启迪,止乎‘驾驭’,对于人们在大数据的浪潮中畅享更多精彩大有裨益。”  

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“面对大数据带来的挑战和机遇,卓越的科技和商业领袖都认识到大数据分析技术和实践的优势。完成这种炼数成金的思想转变,领悟到洞察力的真正价值,将获得驱动业务发展的无穷能量。本书不仅涵盖驾驭大数据的最佳技术、方法和流程,而且介绍了如何培养优秀的分析师及创新文化,...

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“大数据浪潮催生了一个新的产业,也催生了一本又一本关于大数据的新书。这一本由业内的技术先驱和行业领导者之一Teradata的专家 Bill Franks 撰写的著作,从丰富的实战经验中萃取出大数据相关的若干关键的概念,并给予了精确而易懂的解读。它可以让大数据的客户、方案提供者、...  

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“信息技术的飞速发展,以及互联网企业商业模式的不断创新,使得全球数据量呈现出几何级数般的爆炸性增长,全球进入了大数据时代。红楼梦中‘任凭弱水三千,我只取一瓢饮’,在浩瀚的信息海洋中,谁能够更快速、更准确地获取有价值的信息并充分利用,谁就能在大数据时代立于不...  

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“面对大数据带来的挑战和机遇,卓越的科技和商业领袖都认识到大数据分析技术和实践的优势。完成这种炼数成金的思想转变,领悟到洞察力的真正价值,将获得驱动业务发展的无穷能量。本书不仅涵盖驾驭大数据的最佳技术、方法和流程,而且介绍了如何培养优秀的分析师及创新文化,...

用户评价

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坦白说,我通常对这类主题的书籍抱持着一种审慎的态度,因为很多作品往往在开篇展示出惊人的宏大叙事,但随后便在细节处理上力不从心,最终沦为泛泛而谈的“宣言”。然而,这本书完全颠覆了我的预期。它的深度是令人信服的,作者显然在这一领域有着深厚的实践积累,许多案例分析和技术细节的描述,都透露出一种“过来人”的洞察力。这些细节的打磨,让这本书的论述充满了重量感和可信度,而不是空洞的理论口号。它不像一些书籍那样追求短暂的“震惊效应”,而是致力于提供持久的价值和工具。我注意到,作者在讨论挑战和局限性时也毫不避讳,这种坦诚的态度反而增强了我对作者专业性的信任。读完之后,我毫不犹豫地将它推荐给了我的团队,因为它提供了一种可以直接应用于我们日常工作流程的、经过实战检验的思维模型。

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我花了整整一个周末的时间来沉浸式地阅读这本书,那种感觉就像是跟随一位经验丰富、知识渊博的向导,穿梭于一个复杂但又充满秩序的知识迷宫之中。作者的叙事风格非常流畅自然,完全没有那种学术著作常见的生硬和晦涩感。他擅长使用生动的比喻和贴近生活的案例来阐释那些看似深奥的概念,使得即便是初次接触这个领域的读者也能迅速抓住重点,建立起一个清晰的认知框架。我发现自己在阅读过程中,常常会忍不住停下来,仔细回味某些段落的精妙之处,甚至会起身去查阅一些相关的背景资料,这正说明了作者成功地激发了我的好奇心和求知欲。他不仅是在陈述事实,更是在引导读者进行深层次的思考和批判性分析,这才是真正优秀的技术类书籍所应该具备的特质。阅读体验酣畅淋漓,完全不像是在“学习”,更像是一场引人入胜的对话。

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这本书的装帧设计非常吸引人,封面的设计充满了现代感和科技元素,色彩的运用大胆而富有层次感,让人在书架上第一眼就会被它吸引。内页的排版也做得相当出色,字体选择清晰易读,行距和页边距的把握恰到好处,即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。装订的工艺看起来也很扎实,感觉可以经受住反复翻阅的考验,这点对于像我这样喜欢在书页上做笔记的读者来说非常重要。打开扉页,看到作者对这本书的初衷和期望的简短陈述,立刻就能感受到作者在内容打磨上的用心和对读者的尊重。整体而言,从拿到书的那一刻起,这本书就给人一种高品质的阅读体验的承诺,仿佛在告诉你,接下来的旅程将会是一场视觉和思想上的盛宴。我尤其欣赏它在细节上的处理,比如每章开头的引语,虽然简单,却往往能精准地概括该章节的核心精神,为接下来的深入阅读做了很好的铺垫。

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这本书最让我感到惊喜的,或许是它对于未来趋势的预判和前瞻性思考。它不仅仅是对现状的梳理和总结,更像是一张精心绘制的路线图,指引着我们如何在一个快速迭代的环境中保持领先地位。作者没有满足于停留在已经被广泛接受的成熟技术上,而是勇敢地探索了那些尚处于萌芽阶段,但极具颠覆潜力的新兴领域,并对其进行了深入浅出的解读。这种将“当下”与“未来”无缝对接的写作能力,是非常难得的。阅读这些章节时,我的内心充满了对技术进步的兴奋感和紧迫感,这促使我立刻开始思考我们团队在未来几年内的战略布局。总而言之,这本书的价值远远超出了其作为一本技术读物的范畴,它更像是一份为行业决策者准备的战略参考手册,提供了清晰的愿景和可执行的洞察力,是一笔非常值得的投入。

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这本书的结构安排堪称教科书级别的典范,逻辑推进层层递进,严密而不失灵活性。从基础概念的奠定,到中间复杂理论的剖析,再到最后实际应用和未来展望的展望,每一步都走得稳健而有力。作者似乎深谙读者的认知规律,总是能在关键的转折点设置“知识锚点”,确保读者不会在复杂的信息洪流中迷失方向。我特别欣赏它对不同观点的平衡处理,没有一味地推崇某一种技术路线或理论,而是客观地展现了各种方法论的优缺点和适用场景,这极大地提高了这本书的实用价值和客观性。对于那些需要将理论付诸实践的专业人士来说,这种详尽的对比分析简直是无价之宝。读完后,我感觉自己的知识体系不仅得到了极大的扩充,更重要的是,它帮助我理顺了许多原本模棱两可的认知节点,形成了一个更坚固、更全面的知识架构。

评分

很好的书,尤其是实战过的人来读更好

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非常细致得讨论数据分析师,data scientist的各项技能,有高度,也实在;国内啥时候能老老实实写本这样的书呀

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很好的书,尤其是实战过的人来读更好

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很好的书,尤其是实战过的人来读更好

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