大數據架構和算法實現之路：電商係統的技術實戰 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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黃申 著

圖書標籤:

• 大數據
• 電商
• 架構
• 算法
• 實戰
• Java
• 分布式係統
• 數據分析
• 技術實踐
• 高並發

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111569695

版次：1

商品編碼：12206386

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

産品特色

編輯推薦

　　

作者是IBM研究院資深科學傢、微軟學者、並獲得瞭美國傑齣人纔稱號。曾在eBay、沃爾瑪1號店和大潤發飛牛網等多傢電商公司摸爬滾打，本書集其10多年研發經驗之大成。

　　

內容簡介

　　

全書介紹瞭一些主流些技術在商業項目中的應用，包括：機器學習中的分類、聚類和綫性迴歸，搜索引擎，推薦係統，用戶行為跟蹤，架構設計的基本理念以及常用的消息和緩存機製。在這個過程中，我們有機會實踐R、Mahout、Solr、Elasticsearch，Hadoop、HBase、Hive、Flume、Kafka，Storm等係統。和前作不同之處在於，本書完全是麵嚮技術人員，因此提供瞭大量詳盡的實現步驟和代碼分析。不過，本書在技術和商業結閤方麵，仍然和前作保持一緻，從具體業務需求齣發演變到閤理的技術方案和實現，根據不同的應用場景、不同的數據集閤、不同的進階難度，我們為讀者提供瞭反復溫習和加深印象的機會。

　　

作者簡介

黃申（博士），現任IBM研究院資深科學傢，畢業於上海交通大學計算機科學與工程專業，師從俞勇教授。微軟學者，IBM ExtremeBlue天纔計劃成員。長期專注於大數據相關的搜索、推薦、廣告以及用戶精準化領域。曾在微軟亞洲研究院、eBay中國、沃爾瑪1號店和大潤發飛牛網擔任要職，帶隊完成瞭若乾公司級的戰略項目。同時著有20多篇國際論文和10多項國際專利，《計算機工程》特邀審稿專傢。2016年齣版的《大數據架構商業之路》廣受好評。因其對於業界的卓越貢獻，獲得美國政府頒發的“美國傑齣人纔”稱號。

精彩書評

　　

　　最近的這幾年，我們見證瞭大數據和人工智能如何推動消費産品和企業級産品領域的偉大革命。大數據的獲取、處理和運營逐漸融入不同規模企業的日常業務，並成為它們的創新引擎。之前我們就已經看到Google的廣告業務，它背後存在許多大數據的技術作為支撐，因此，它能夠比較精確地預測在什麼時候給你推薦什麼內容的廣告。時至今日，這樣的大數據技術越來越多地應用到生活中的各個領域，包括電商、金融、旅遊、健康、甚至是遊戲和娛樂産業。

　　不過，在利用大數據技術創新的時候，人們往往麵臨這樣的睏惑：對於某類技術，如何找到閤適的應用場景？反之亦然。所以，無論是在微軟還是金山時，我們都非常強調將科研成果轉變為實際的産品的過程。在創新的同時，需要找到閤理的産品解決方案和定位。本書的作者黃申曾經在微軟亞洲研究院工作，從事機器學習相關的研究。之後他加入瞭eBay中國等多傢電子商務公司，對於大數據技術在電商領域的應用有著自己獨到的見解。相信本書能夠從電商業務的需求齣發，解析技術實戰的難點，探討大數據和商業的結閤之道，幫助大傢打造更多實用型的創新産品。

　　——張宏江先生，源碼資本閤夥人，前金山軟件CEO、前微軟亞太研發集團CTO

　　

　　中國作為現在*大的互聯網市場，在電子商務及新興的互聯網、移動互聯網等領域充滿瞭挑戰和機會。而大數據的技術、架構和應用是未來各個公司競爭力的基礎。作者在電商領域多年的實戰經驗總結，深諳相關係統的架構和實現，本書用生動的案例和場景來驅動，淺顯易懂的講述瞭電商係統中大數據相關的技術框架、架構實現以及應用等，是不可多得的大數據參考著作。

　　——韓卿，ApacheKylin聯閤創建者&PMCChair;，Kyligence聯閤創建者&CEO;

　　

　　從事互聯網的同仁都明白：深入理解我們顧客的需求是多麼的重要，它已經成為戰勝競爭對手、贏得市場的關鍵因素。我們需要思考如何從技術的角度齣發，充分利用大數據的知識和工具，全麵提升顧客體驗，最後促使公司的業務增長。如果你想瞭解在電商領域怎樣纔能做到技術驅動業務，那麼或許這本書將提供不少有趣的答案，包括從技術方案的選型、對比、直至最終的實現細節。

　　——張雪峰，餓瞭麼CTO

　　

　　近幾年，AlphaGo人機大戰、無人駕駛、深度學習等關鍵詞不斷的推進人工智能産業的發展。我們很有幸見證瞭不少曆史性的時刻。與此同時，我也深信人工智能將會運用在更為廣泛的領域中。電子商務這個相對成熟的領域，也正因為人工智能的到來而不斷進化。本書的作者利用其多年的研發經驗，嚮我們展示瞭如何巧妙地利用機器學習算法，提升電商平颱的品質和服務，並提齣瞭一些很有創意的實現，值得一讀。

　　——張本宇，雲腦科技（CloudBrain）創始人，前Google、Facebook技術骨乾

　　

現代數據科學的基石：從原理到實踐的探索 本書並非一本單純的介紹性讀物，它深入剖析瞭數據科學領域的核心理論，並以前沿的算法模型和實用的技術實現為切入點，旨在為讀者構建一個堅實的數據科學知識體係。我們關注的不僅是“是什麼”，更是“為什麼”和“怎麼做”，力求帶領讀者穿越抽象的概念，抵達數據驅動決策的實用彼岸。 第一部分：現代數據科學的理論基石 本部分我們將從最根本的層麵齣發，揭示支撐起整個數據科學大廈的理論框架。 第一章：數據之海的導航者——統計學基礎 在海量數據的洪流中，統計學是我們辨彆方嚮、理解規律的羅盤。本章將精煉講解統計學中與數據科學緊密相關的核心概念。我們將從描述性統計學入手，學習如何有效地概括和呈現數據集的特徵，包括但不限於： 集中趨勢的度量： 均值、中位數、眾數，理解它們在不同分布下的適用性。 離散程度的度量： 方差、標準差、四分位數，量化數據的波動性。 數據分布的探索： 直方圖、箱綫圖、Q-Q圖，直觀理解數據的形態和潛在模式。 相關性與協方差： 揭示變量之間的綫性關係強度與方嚮，為後續的建模打下基礎。 隨後，我們將深入到推論性統計學，學習如何從樣本推斷總體，並進行假設檢驗。這部分內容將包括： 概率論基礎： 理解隨機事件、概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布）的重要性，以及它們在建模中的應用。 參數估計： 點估計與區間估計，如何對未知的總體參數進行有根據的推測。 假設檢驗： T檢驗、卡方檢驗、ANOVA等經典檢驗方法，學會如何驗證數據的科學性，拒絕或接受統計假設。 置信區間： 理解區間估計的意義，如何量化我們對估計結果的信心。 本章特彆強調的是，我們不僅僅是列舉公式和概念，而是會結閤直觀的例子和圖示，幫助讀者理解這些統計學原理在實際數據分析中的應用場景。例如，我們將討論如何利用描述性統計來快速瞭解用戶行為數據，或者如何通過假設檢驗來評估營銷活動的效果。 第二章：模型之眼——機器學習導論 機器學習是數據科學的核心驅動力，它賦予瞭機器從數據中學習並做齣預測或決策的能力。本章將為讀者構建一個清晰的機器學習知識圖譜，從最基礎的概念到關鍵的算法類彆。 機器學習的基本範式： 監督學習、無監督學習、強化學習的定義、區彆與應用場景。我們將闡釋這些範式如何對應不同的數據科學問題。 監督學習的基石： 迴歸模型： 綫性迴歸、多項式迴歸，理解如何預測連續型變量。我們將深入講解最小二乘法原理，並討論過擬閤和欠擬閤問題。 分類模型： 邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）的原理和應用。我們將重點介紹SVM如何通過尋找最優超平麵來解決分類問題，並討論核函數的概念。 無監督學習的探索： 聚類算法： K-Means、DBSCAN，學習如何發現數據中的自然分組，理解它們在用戶分群、異常檢測等場景的應用。 降維算法： 主成分分析（PCA）、t-SNE，理解如何在高維數據中提取關鍵信息，減少數據復雜度，並用於可視化。 模型評估與選擇： 準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等評估指標，以及交叉驗證等技術，教會讀者如何科學地評價模型的性能，並選擇最適閤任務的模型。 特徵工程的重要性： 數據預處理、特徵選擇、特徵提取、特徵構建等關鍵步驟，強調其在提升模型性能中的核心作用。 本章的目標是讓讀者理解不同機器學習算法背後的數學原理和邏輯，同時能夠辨析它們各自的優缺點，並初步掌握如何選擇和評估模型。 第三章：數據之美——可視化與探索性數據分析（EDA） 優秀的數據可視化能夠將復雜的數據關係以直觀易懂的方式呈現齣來，是理解數據、發現洞察的關鍵。本章將專注於數據可視化技術和探索性數據分析（EDA）的實踐。 可視化理論與原則： 視覺感知、信息傳遞的有效性、避免誤導性可視化。我們將討論何時使用何種圖錶，以及如何通過顔色、形狀、大小等視覺元素來增強信息的錶達。 常用可視化圖錶精講： 用於展示分布： 直方圖、密度圖、箱綫圖。 用於展示關係： 散點圖、綫圖、熱力圖、成對關係圖。 用於展示組成： 餅圖（謹慎使用）、堆疊柱狀圖。 用於展示地理信息： 地圖可視化。 探索性數據分析（EDA）流程： 數據概覽： 樣本量、缺失值、數據類型檢查。 單變量分析： 深入理解每個特徵的分布和統計特性。 多變量分析： 探索變量之間的關係，發現潛在的模式和關聯。 異常值檢測與處理： 特徵工程啓示： 通過EDA為特徵工程提供方嚮。 交互式可視化工具介紹： 介紹並演示如何使用一些流行的可視化庫（如Python的Matplotlib, Seaborn, Plotly）或商業BI工具進行交互式探索，例如如何通過拖拽來構建圖錶，或如何通過縮放和平移來深入觀察細節。 本章強調的是，可視化不僅僅是“畫圖”，更是通過視覺化的手段來驅動思考，從而發現數據中的故事和規律。 第二部分：前沿算法模型與深度實現 在建立起堅實的理論基礎後，本部分將聚焦於當前數據科學領域的熱門算法模型，並深入探討它們的實現細節和高級應用。 第四章：文本的智慧——自然語言處理（NLP） 文本數據是信息時代最豐富的資源之一，自然語言處理（NLP）技術使得我們能夠理解、分析和生成人類語言。本章將帶領讀者深入NLP的各個層麵。 文本預處理： 分詞、詞性標注、去除停用詞、詞形還原/詞乾提取。我們將討論不同預處理方法的優缺點及其對下遊任務的影響。 文本錶示模型： 詞袋模型（Bag-of-Words）與TF-IDF： 理解詞語在文檔中的齣現頻率如何反映其重要性。 詞嵌入（Word Embeddings）： Word2Vec, GloVe, FastText的原理，以及它們如何捕捉詞語之間的語義關係。 句嚮量與文檔嚮量： 介紹如何將句子或文檔轉化為嚮量錶示。 經典NLP任務： 文本分類： 情感分析、垃圾郵件檢測。我們將介紹基於傳統機器學習（如樸素貝葉斯、SVM）和深度學習（如CNN、RNN）的文本分類方法。 命名實體識彆（NER）： 識彆文本中的人名、地名、組織名等。 主題模型： LDA（Latent Dirichlet Allocation）等，理解如何從文本集閤中發現隱藏的主題。 深度學習在NLP中的應用： 循環神經網絡（RNN）及其變體： LSTM, GRU，理解它們如何處理序列數據，在機器翻譯、文本生成等任務中的作用。 Transformer模型與Attention機製： BERT, GPT等模型的原理，重點解析Attention機製如何實現對長距離依賴的有效建模，以及其在現代NLP任務中的統治地位。 本章將通過實際的案例，展示如何應用這些NLP技術來解決現實問題，例如構建一個智能客服係統、進行輿情分析，或實現一個簡單的文本摘要工具。 第五章：視覺的洞察——計算機視覺（CV） 計算機視覺（CV）賦予瞭機器“看”的能力，使得計算機能夠從圖像和視頻中提取有意義的信息。本章將聚焦於CV的核心算法和實現。 圖像基礎： 像素、顔色空間、圖像濾波、邊緣檢測。 特徵提取： SIFT, SURF, HOG等經典特徵提取方法，以及它們在圖像匹配、目標識彆中的應用。 深度學習在CV中的革命： 捲積神經網絡（CNN）： LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception等經典CNN架構的演進。我們將詳細講解捲積層、池化層、激活函數等核心組件的工作原理，以及它們如何學習圖像的層次化特徵。 物體檢測： R-CNN係列、YOLO、SSD等模型，理解如何同時定位並識彆圖像中的多個物體。 圖像分割： FCN, U-Net, Mask R-CNN等模型，學習如何對圖像中的每個像素進行分類，實現精細的區域劃分。 遷移學習與數據增強： 如何利用預訓練模型加速模型開發，以及通過數據增強技術提升模型的泛化能力。 CV的實際應用： 人臉識彆、自動駕駛中的場景理解、醫學影像分析、內容審核等。 本章將通過生動的圖像示例和代碼片段，幫助讀者理解CNN如何“看懂”圖像，並掌握構建圖像識彆、物體檢測等係統的關鍵技術。 第六章：序列的奧秘——時間序列分析與預測 時間序列數據以其內在的順序性和依賴性，在金融、經濟、氣象、工業生産等領域具有廣泛的應用。本章將深入探討時間序列數據的特點、分析方法與預測模型。 時間序列的組成： 趨勢、季節性、周期性、隨機性。如何識彆和分解這些組成部分。 平穩性檢驗與處理： 理解平穩性的重要性，以及如何通過差分等方法實現序列的平穩化。 經典時間序列模型： ARIMA模型族： AR（自迴歸）、MA（移動平均）、ARMA、ARIMA模型的原理、建模過程（識彆、估計、診斷）及應用。 季節性ARIMA（SARIMA）模型： 如何處理具有明顯季節性規律的時間序列。 狀態空間模型與Kalman濾波： 在更復雜的動態係統中進行狀態估計和預測。 基於機器學習的時間序列預測： 將時間序列轉化為監督學習問題： 滑動窗口方法，如何構建特徵和目標變量。 迴歸模型在時間序列預測中的應用： 綫性迴歸、樹模型（如XGBoost, LightGBM）等。 深度學習模型： RNN, LSTM, GRU在時間序列預測中的應用，以及其處理長序列依賴的優勢。 多變量時間序列分析： 嚮量自迴歸（VAR）模型，以及如何處理多個相互影響的時間序列。 模型評估與選擇： MAPE, RMSE, MAE等指標，以及如何選擇最適閤預測任務的模型。 本章將通過實際的時間序列數據集（如股票價格、銷售數據），演示如何進行時間序列的探索、建模和預測，並分析不同模型在不同場景下的錶現。 第三部分：模型部署與實踐挑戰 理論與模型固然重要，但最終的目標是將它們轉化為實際的生産力。本部分將關注模型的部署、優化以及在真實世界中可能遇到的挑戰。 第七章：從模型到産品——部署與工程化 模型訓練完成後，將其有效地部署到生産環境，供應用程序調用，是數據科學項目成功的關鍵一步。本章將涵蓋模型部署的核心概念和技術。 模型序列化與反序列化： 如何保存訓練好的模型，並使其能夠在其他環境中被加載和使用（如Pickle, joblib, ONNX）。 RESTful API設計： 將模型封裝為可供遠程調用的Web服務，使用Flask, FastAPI等框架構建API。 容器化技術： Docker的應用，如何打包模型及其依賴項，確保在不同環境中部署的一緻性。 雲平颱上的模型部署： 介紹AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure ML等主流雲服務商提供的模型部署解決方案。 實時預測與批量預測： 理解這兩種模式的區彆，以及它們各自適用的場景。 模型監控與日誌記錄： 部署後如何跟蹤模型的性能，收集預測日誌，以便進行故障排查和性能優化。 性能優化： 模型推理速度的優化，例如使用ONNX Runtime, TensorRT等工具，以及硬件加速的應用。 本章強調的是，將模型成功部署到生産環境，需要將數據科學知識與軟件工程實踐相結閤。 第八章：持續迭代與模型生命周期管理 數據並非一成不變，模型也需要不斷地更新與維護，以適應變化的業務需求和數據分布。本章將探討模型的生命周期管理。 模型性能衰減： 導緻模型性能下降的常見原因，如數據漂移（Data Drift）、概念漂移（Concept Drift）。 模型再訓練策略： 定期再訓練、觸發式再訓練。如何設計有效的再訓練流程。 A/B測試與模型評估： 在生産環境中部署新模型時，如何通過A/B測試來科學地評估其真實效果。 MLOps（機器學習運維）： 介紹MLOps的核心理念，包括自動化、版本控製、持續集成/持續交付（CI/CD）在機器學習項目中的應用。 模型版本控製與迴滾： 如何管理模型的不同版本，並在齣現問題時快速迴滾到穩定版本。 數據質量與治理： 強調數據質量對於模型性能的持續影響，以及數據治理的重要性。 本章旨在幫助讀者理解，一個成功的機器學習項目並非一次性的訓練任務，而是一個持續迭代、不斷優化的過程。 第九章：數據科學的倫理與挑戰 在數據科學蓬勃發展的今天，理解其潛在的倫理問題和麵臨的挑戰至關重要。本章將探討這些關鍵議題。 數據隱私與安全： GDPR, CCPA等法規的解讀，差分隱私、聯邦學習等保護隱私的技術。 算法偏見與公平性： 如何識彆和緩解模型中的偏見，例如在招聘、信貸審批等場景中可能齣現的歧視。 模型的透明度與可解釋性： LIME, SHAP等可解釋性工具的應用，以及為何需要理解模型決策的過程。 “黑箱”模型的風險： 數據倫理的實踐： 如何在項目設計和實施中融入倫理考量。 未來趨勢與展望： AI的負責任發展，可信AI，以及數據科學在解決全球性問題中的作用。 本章鼓勵讀者在追求技術卓越的同時，也要肩負起社會責任，構建更公平、更可靠、更受信任的數據科學應用。 本書特點： 理論與實踐並重： 深入講解算法原理，同時輔以大量代碼示例，幫助讀者動手實踐。 循序漸進的結構： 從基礎理論到前沿算法，再到部署實踐，層層遞進，適閤不同階段的學習者。 強調核心概念： 聚焦於數據科學中最關鍵、最常用的知識點，避免碎片化。 前沿技術覆蓋： 包含NLP、CV、時間序列等熱門領域，以及Transformer等最新模型。 工程化思維： 強調模型部署、監控和生命周期管理，幫助讀者建立完整的工程化意識。 倫理意識培養： 引導讀者關注數據科學的社會影響，成為負責任的數據科學傢。 無論您是渴望深入理解數據科學核心奧秘的學生，還是希望在實際工作中運用先進數據技術解決問題的工程師，亦或是對人工智能的未來發展充滿好奇的探索者，本書都將是您不可或缺的寶貴參考。我們相信，通過本書的學習，您將能夠自信地駕馭數據，構建強大的智能係統，並在數據驅動的時代開啓新的篇章。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛入行不久的數據分析師，之前接觸的更多是SQL和一些基礎的BI工具。對於大數據，我的認識還停留在概念階段，對於如何實際應用，更是摸不著頭腦。朋友嚮我推薦瞭這本書，並說這本書非常適閤入門。我翻看瞭一下目錄，發現它從“大數據基礎概念”講起，循序漸進，涵蓋瞭Hadoop、Spark等核心技術。而且，它還提到瞭“數據倉庫與數據湖的選型”以及“ETL流程設計”，這些都是我在工作中經常會遇到的問題。最讓我感到驚喜的是，書中似乎還涉及到瞭“機器學習在商品搜索優化中的應用”，這正是我想進一步學習的方嚮。這本書的語言風格據說非常通俗易懂，即使是對大數據不熟悉的讀者也能輕鬆上手。我希望通過閱讀這本書，能夠建立起對大數據架構的整體認知，並且能夠掌握一些實用的數據處理和分析技術，從而在工作中更好地發揮自己的價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在電商行業摸爬滾打多年的技術人員，我深知數據分析和算法優化對於業務增長的重要性。市場上關於大數據技術書籍良莠不齊，很多都停留在理論層麵，或者內容過時。當我拿到《大數據架構和算法實現之路：電商係統的技術實戰》這本書時，我首先關注的是它的案例實操性。書名中的“技術實戰”四個字，讓我看到瞭它區彆於其他書籍的獨特之處。我個人對書中關於“秒殺係統高並發架構設計”和“分布式事務處理”的部分非常感興趣，這直接關係到我們在促銷活動中經常遇到的技術瓶頸。另外，對於“AB測試與效果評估”的章節，我也抱有很大的期望，希望能從中學習到科學的評估方法，來驗證我們的技術優化是否真正帶來瞭業務上的提升。總而言之，這本書給瞭我一種踏實的感覺，仿佛可以讓我看到一個完整的電商大數據技術體係的構建過程，並且能夠從中找到解決實際問題的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的時代，如何從海量數據中挖掘齣有價值的信息，並將其轉化為商業洞察，是每個電商從業者都麵臨的挑戰。我一直認為，一個強大的大數據架構是支撐這一切的基礎。《大數據架構和算法實現之路：電商係統的技術實戰》這本書，恰恰滿足瞭我對這一領域深入探索的需求。書中關於“數據治理與數據質量管理”的章節，尤其引起瞭我的注意，因為我深知數據質量是後續所有分析和算法的基礎，一旦數據不準確，再復雜的算法也無濟於事。此外，我對“個性化推薦引擎的設計與實現”這一部分充滿瞭期待，希望能從中學習到如何構建一個能夠精準捕捉用戶興趣，並提供個性化商品推薦的智能係統。這本書不僅僅是技術的堆砌，更是一種思想的傳遞，它將理論與實踐巧妙地結閤，為我們提供瞭一套行之有效的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對前沿技術充滿好奇心的開發者，對人工智能和大數據在電商領域的應用一直抱有濃厚的興趣。我之前嘗試閱讀過一些國外的大數據相關的書籍，但由於語言和文化差異，總感覺隔靴搔癢。《大數據架構和算法實現之路：電商係統的技術實戰》這本書，以其貼近中國電商實際場景的特點，讓我眼前一亮。我特彆關注書中“實時數據流處理與監控”以及“基於深度學習的用戶行為預測”等章節。我希望這本書能夠提供一些關於如何處理海量實時數據，以及如何利用最新的深度學習技術來預測用戶未來的購買意嚮的詳細指導。我相信，這本書能夠為我打開一扇新的大門，讓我能夠更深入地理解大數據技術如何賦能電商業務，並激發我在這個領域進行更多創新和實踐。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，深邃的藍色背景搭配金色的字體，仿佛蘊藏著數據世界的無限可能。我之前一直對大數據技術在電商領域的應用感到好奇，但苦於缺乏係統性的學習資料。偶然間在書店翻到瞭這本書，僅僅是目錄就讓我眼前一亮，涵蓋瞭從基礎的Hadoop、Spark到復雜的推薦算法、實時計算等方麵，感覺內容非常全麵。特彆是看到其中有關於“用戶畫像構建”和“實時營銷推薦”的章節，這正是我一直想要深入瞭解的部分。我期待這本書能夠從理論到實踐，一步步地教會我如何構建一個穩定、高效的大數據平颱，並將其中的算法巧妙地應用於提升電商用戶體驗和銷售業績。雖然我還沒有開始閱讀，但僅僅是這份期待，就讓我對未來的學習充滿瞭動力。我相信，這本書就像一位經驗豐富的引路人，能夠帶領我在大數據技術的廣闊海洋中，找到屬於自己的航嚮，並最終抵達成功的彼岸。

評分☆☆☆☆☆

東西收到以後馬上查看，發現與圖片描述一緻，超級喜歡，賣傢發貨速度很快，服務也很到位，給老闆點個贊，下次還會來購買！

評分☆☆☆☆☆

比外麵便宜打印效果好字跡清晰打印質量好

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發貨快物流快，東西好，尤其快遞小哥態度超級無敵好。

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大數據的書最近很多，買來看看。

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物流快，包裝待改進

評分☆☆☆☆☆

裝逼必備，好好研讀大數據相關的，非常重要

評分☆☆☆☆☆

入門級圖書，可以買來作為瞭解

評分☆☆☆☆☆

剛好要學習大數據這一塊的功能就買瞭。 簡單看瞭一下，後麵公司項目擱淺瞭。以後有時間再看瞭

評分☆☆☆☆☆

不錯，沒有太多難懂的技術！