<本書特點>

你知道自己一天產生多少資料量嗎？
    全球各大企業早已在想辦法，拼命搜集各種無意義資料，想從當中找出有意義的資金，BIG DATA時代已經到來！
    想要了解大數據的原理和祕密嗎？
    想要找到未來發展的趨勢與潮流嗎？
    趕緊來讀此書，不懂資訊的你也能一窺巨量資料的美！
大數據，並非遙不可及

<本書內容>

大數據浪潮，已洶湧磅礡！
    什麼是巨量資料？初次面對BIG DATA的人往往不知所措。
    但是一旦發現，熟知巨量資料工具及操作後，一億筆資料和一千億筆資料，只是108及1011這兩個數字中，11-8=3這麼小的差距而已！
    BIG DATA只不過是巨量資料愈來愈接近預測值的過程！
    這往往就是成功預測的最佳典範，更是企業從中找出金山銀山的具體實踐。
    資料量愈來愈大，對大數據愈來愈熟悉，已經是現在最有前途的一新興行業！

本書透過具體事件及案例，描述Big Data時代的特徵及對社會各方面的影響，由淺入深、由面到點，具體分析巨量資料的特性和技術趨勢。
 更重要的是，本書深入分析巨量資料帶給人類思維模式、科學研究方法和社會發展的衝擊，確認Big Data已經重新界定人類在宇宙中的位置，導致具有意義的資訊哲學思想問世。
 關於世界事物的相關性和同構性等本體論和認識論等問題，及資料發展模式，在本書中都有全面性探討。事實上，學術界、業界已經開始探討Big Data相關的種種原理，所以我們的視野應探索關於資料處理一些簡單的理論，這也正是Big Data給新時代奠定的重要基礎！
 最後，關於大數據浪潮在應用方面的案例，本書從智慧檢索到資料擷取都列舉相關的企業實例，足以了解大數據的奧秘！

<作者簡介>

李德偉
2008—2010 年先後在美國辛辛那提大學、史丹佛大學擔任高級訪問學者。在中國相關調控部門（中國國家經委、中國國家計委、財政部和工商總局）任職。國內外出版著作十多部，發表論文二百多篇。

顧煜
2012年獲西南財經大學會計學專業博士學位。長期從事會計、財務、物流成本和市場訊息監測評價研發工作，在中國省部級以上核心期刊發表研究論文六十餘篇，十餘篇論文被SCI、EI 檢索。

王海平
工學博士，北京大學應用經濟學和北京師範大學公共管理雙科博士後。先後主持中國湖南省社科基金重點專案和國家發改委課題，在國內外刊物發表學術論文三十餘篇，出版《政府經濟管理》等著作。

徐立
1998—2000 年赴美國進修，並在史丹佛大學國際戰略與合作研究中心（CISAC）作高級訪問學者。參與電信市話體制研究、低軌衛星通訊政策研究、中國加值電信業務對外開放對策和相關政策的研究，以及中國電信業體制改革研究。在國內外發表數十篇文章和研究報告。

<本書大綱>

序
作者簡介

上 篇 Big Data浪潮興起──畢達哥拉斯的回歸
Chapter 1 Big Data的衝擊
1.1 Big Data前夜的資料探索
1.1.1 Big Data概念
1.1.2 賭博中的科學
1.1.3 阿基米德與國王的對弈
1.1.4 神秘的「亞洲社會」與中國成長之謎
1.1.5 以Big Data 名義的答卷
1.2 技術革命開創了Big Data時代
1.2.1 資訊技術是推動進步的新動力
1.2.2 Google 與Hadoop
1.2.3 史丹佛再次捷足先登
1.2.4 大數據呼嘯而來
1.3 Big Data改變世界
1.3.1 炙手可熱的資料分析師
1.3.2 「阿里巴巴」與電子商務時代
1.3.3 歐巴馬──資料助選的「世界先生」
1.3.4 財富觀念的變化：資料即財富
1.3.5 大數據：美國軍隊在行動
1.3.6 資本張開了血腥的大口
1.3.7 巨量資料市場趨勢預測
1.4 巨量資料引爆思維革命

Chapter 2 大衝擊下的冷靜思考，Big Data的魅力來自何方
2.1 巨量資料與資料探索
2.2 巨量資料的特點
2.3 巨量資料技術
2.4 巨量資料的界線

中 篇 理性反思：黑格爾：頂天立地的時代
Chapter 3 巨量資料的數理哲學原理
3.1 巨量資料導致思維與決策方式的改變
3.2 探尋資料是人類本質的認識活動
3.2.1 與生俱來的資料愛好
3.2.2 預測一切的活地球模擬器
3.3 同構關係──巨量資料的數理哲學基礎
3.3.1 資訊傳遞與同構關係
3.3.2 世界本源之爭的終結

Chapter 4 巨量資料的認識論原理
4.1 可行性與可靠性，絕對性與相對性
4.1.1 我思故我在
4.1.2 黑天鵝事件
4.1.3 絕對真理與相對真理
4.2 理性的局限與對數學的信仰
4.2.1 理性的局限
4.2.2 畢達哥拉斯的複歸
4.3 人類的認識發展史就是對資料的認識史
4.3.1 數與人類同在
4.3.2 人類歷史上的資訊革命

Chapter 5 人工智慧與巨量資料在科學認識中的作用
5.1 個體思維與社會性思維中的同構性、雲端運算的思維模型

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