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内容简介
从大数据对于现代社会的冲击和影响、调查数据在社会决策中的地位演变、大数据崛起的过程以及所带来的社会影响和意义、数据融合的机制和力量、数据融合和共生的意义以及在现实社会中的应用、全数据模式及其社会意义和价值6个方面来进行系统性的研究。探讨大数据和调查数据在现实社会中的妙用，便于人们全面认识各种类型数据的基本特征以及数据融合的作用和力量，提高人们对于数据利用的能力。
编辑推荐
《全数据时代的炼金师》是北京大学顾佳峰副教授基于其丰富的数据研究与教学实践撰写的一部力作。本书并非一本单纯的技术手册,而是从理念,思维到实践的深度整合,旨在探讨如何将海量,原始,看似无用的'数据矿石',通过系统性的方法提炼成具有高价值的'知识黄金'。在当前这个数据爆炸但洞察稀缺的时代,本书的核心价值在于它成功架起了数据技术与商业决策,社会洞察之间的桥梁。作者巧妙地将古典炼金术的哲学隐喻与现代数据分析流程相结合,提出了一套完整的数据价值转化框架,涵盖了数据感知,数据清洗,模型构建,模式解读直至决策支持的完整链条。其论述不仅逻辑清晰,更充满了人文与社会学的关怀,强调数据工作者的伦理责任与批判性思维,这在当下尤显珍贵。对于希望超越工具层面,真正理解数据科学内核与价值的读者而言,这本书提供了难得的深度与广度。
适合谁读
适合
- 希望建立系统性数据思维,而非仅学习编程技巧的初学者
- 企业管理者,业务分析师,需利用数据驱动决策但缺乏方法框架
- 社会科学研究者,寻求将定量数据分析与定性研究相结合
- 对数据伦理,数据与社会关系有深入探究兴趣的读者
不适合
- 仅寻求速成,步骤化数据挖掘或机器学习代码实操指南的读者
- 期待大量复杂数学公式推导与前沿算法详解的理论研究者
阅读建议
- 建议先通读前两章,理解'数据炼金术'的整体隐喻与框架,再根据兴趣选取后续章节
- 阅读时可结合自身工作或研究领域,思考书中提出的数据价值转化流程如何应用
- 关注每章末尾的思考题,有助于深化对核心概念的理解与实际联想
出版社简介
人民邮电出版社
中国 · 成立于 1953 年
人民邮电出版社以科技、计算机与信息通信类图书见长，并由此延伸至摄影、艺术、软件学习与励志成长等门类，形成较为多元的出版方向。库内图书既涵盖《重构与模式（修订版）》《华为交换机学习指南（第二版）》等计算机与通信技术读物，也收录《小王子（中英法彩绘典藏纪念版）》《了不起的盖茨比》《假如给我三天光明》等双语典藏类作品；《北京十年：1980-1990》与《鬼刀 WLOP个人插画作品集》则体现其在摄影与艺术领域的布局。作者资源包括安东尼·圣埃克苏佩里、海伦·凯勒、Joshua Kerievsky、王达、张兆增与WLOP等。
目录
- 版权信息
- 其他
- 内容提要
- 序一
- 序二
- 第一章 大数据的冲击
- 第一节 数据的起源与发展
- 第二节 科技的力量
- 第三节 大变革的时代
- 小结
- 第二章 调查与数据
- 第一节 人口的学问
- 第二节 学术与调查
- 第三节 商业与调查
- 小结
- 第三章 大数据与炼金术
- 第一节 公共大数据
- 第二节 大数据与大范式
- 第三节 大数据探微
- 小结
- 第四章 数据炼金策略
- 第一节 三大基本策略
- 第二节 策略与反应
- 第三节 策略与应用
- 小结
- 第五章 数据炼金实践
- 第一节 数据与决策
- 第二节 数据仪表板
- 第三节 数据生态圈
- 小结
- 第六章 全数据时代的炼金配方
- 第一节 突破“数据孤岛”
- 第二节 全数据模型
- 第三节 全数据红利
- 小结
- 参考文献
- 后记
常见问题
这本书需要很强的编程或数学基础吗？
不需要。本书重点在于思维框架,方法论与案例解读,而非具体编程实现或数学推导。具备基本的数据概念即可阅读,适合跨学科背景的读者。
书中的案例是否过时？
本书案例侧重于阐释方法论与思维过程,其核心原理具有持久性。作者选取的案例多具有典型性,用以说明数据从采集,处理到产生洞察的完整逻辑,时效性并非首要考量。
这本书与常见的数据分析入门教材有何不同？
主要区别在于视角与深度。本书超越了工具和技术的罗列,更侧重于数据价值转化的完整哲学,流程与责任,融合了管理,伦理与社会视角,旨在培养读者的数据战略思维而不仅仅是操作技能。
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读者评论
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作者简介
顾佳峰
作者
顾佳峰是一位中文财经与管理类图书作者，公开资料有限，其国籍、生卒年及教育背景暂未见于可靠来源。目前库内收录其作品四种，题材横跨家庭财富管理、数据调查与分析方法、大数据思维以及企业管理实践。其中《中高净值家庭财富管理报告》关注特定人群的资产配置与财富规划，《大数据时代的调查师》与《全数据时代的炼金师》则围绕数据采集、调查方法与数据价值的挖掘展开，而《达观天下：跟尹衍梁学管理》以管理案例与企业家实践为切入点。整体来看，顾佳峰的写作注重将财经、计算机与管理的交叉议题转化为可读性较强的实务内容，面向对数据与财富管理感兴趣的普通读者和从业者。
