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　　大數據，並非遙不可及<br />
　　序<br />
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作者簡介<br />
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<strong>上 篇 Big Data浪潮興起──畢達哥拉斯的回歸<br />
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Chapter 1 Big Data的衝擊</strong><br />
1.1 Big Data前夜的資料探索<br />
1.1.1 Big Data概念<br />
1.1.2 賭博中的科學<br />
1.1.3 阿基米德與國王的對弈<br />
1.1.4 神秘的「亞洲社會」與中國成長之謎<br />
1.1.5 以Big Data 名義的答卷<br />
1.2 技術革命開創了Big Data時代<br />
1.2.1 資訊技術是推動進步的新動力<br />
1.2.2 Google 與Hadoop<br />
&nbsp;1.2.3 史丹佛再次捷足先登<br />
1.2.4 大數據呼嘯而來<br />
1.3 Big Data改變世界<br />
1.3.1 炙手可熱的資料分析師<br />
1.3.2 「阿里巴巴」與電子商務時代<br />
1.3.3 歐巴馬──資料助選的「世界先生」<br />
1.3.4 財富觀念的變化：資料即財富<br />
1.3.5 大數據：美國軍隊在行動<br />
1.3.6 資本張開了血腥的大口<br />
1.3.7 巨量資料市場趨勢預測<br />
1.4 巨量資料引爆思維革命<br />
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<strong>Chapter 2 大衝擊下的冷靜思考，Big Data的魅力來自何方</strong><br />
2.1 巨量資料與資料探索<br />
2.2 巨量資料的特點<br />
2.3 巨量資料技術<br />
2.4 巨量資料的界線<br />
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<strong>中 篇 理性反思：黑格爾：頂天立地的時代<br />
<br />
Chapter 3 巨量資料的數理哲學原理</strong><br />
3.1 巨量資料導致思維與決策方式的改變<br />
3.2 探尋資料是人類本質的認識活動<br />
3.2.1 與生俱來的資料愛好<br />
3.2.2 預測一切的活地球模擬器<br />
3.3 同構關係──巨量資料的數理哲學基礎<br />
3.3.1 資訊傳遞與同構關係<br />
3.3.2 世界本源之爭的終結<br />
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<strong>Chapter 4 巨量資料的認識論原理</strong><br />
4.1 可行性與可靠性，絕對性與相對性<br />
4.1.1 我思故我在<br />
4.1.2 黑天鵝事件<br />
4.1.3 絕對真理與相對真理<br />
4.2 理性的局限與對數學的信仰<br />
4.2.1 理性的局限<br />
4.2.2 畢達哥拉斯的複歸<br />
4.3 人類的認識發展史就是對資料的認識史<br />
4.3.1 數與人類同在<br />
4.3.2 人類歷史上的資訊革命<br />
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<strong>Chapter 5 人工智慧與巨量資料在科學認識中的作用</strong><br />
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<br />
5.1.1 個體思維與社會思維<br />
5.1.2 人工智慧PK 人類智慧<br />
5.2 以網際網路為基礎的巨量資料是人類社會的整體思維模型<br />
5.3 案例：維基百科──人類共同認識的動態模型<br />
5.3.1 為什麼是維基<br />
5.3.2 維基的故事<br />
5.3.3 維基模式的秘密<br />
5.3.4 維基百科的啟示<br />
5.4 聰明機器人誕生──人工智慧的挑戰<br />
5.4.1 人機決戰──世紀之戰<br />
5.4.2 人工智慧能否超越人類智慧<br />
5.4.3 聰明機器人的挑戰<br />
5.4.4 最後的答案<br />
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<strong>Chapter 6 巨量資料分析的社會意義</strong><br />
6.1 巨量資料帶來的發展模式變化──摩爾定律的衍生<br />
6.2 資訊不對稱與Big Data時代的社會民主<br />
6.2.1 案例：部落格與微網誌──實現話語權平等的平台<br />
6.2.2 案例：超級社交王國── Facebook<br />
<br />
<strong>下 篇 實踐與案例：巨浪乘風化作春雨瑞雪</strong><br />
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<strong>Chapter 7 搜索與主動智能搜索</strong><br />
7.1 Google 搜尋引擎與主動智慧搜索的研究<br />
7.1.1 「創世紀」前的那些日子<br />
7.1.2 Google 搜尋引擎的誕生<br />
7.1.3 史丹佛精神<br />
7.1.4 從被動到主動的搜索<br />
7.2 主動智慧搜索設計方案<br />
7.2.1 主動的智能搜索<br />
7.2.2 實證案例：面向製造業的電子商務主動搜索平台<br />
<br />
<strong>Chapter 8 資料採擷與創新</strong><br />
8.1 Goonie 網路輿情監控分析系統<br />
8.2 銀行業網路信譽風險監控體系<br />
8.2.1 銀行業信譽風險管理的背景<br />
8.2.2 銀行通過監控系統降低信譽風險<br />
8.2.3 商業銀行信譽風險監控的方法與流程<br />
8.2.4 商業銀行信譽風險管理面臨的新形勢<br />
<br />
<strong>Chapter 9 企業信譽與市場滿意度調查</strong><br />
9.1 企業信譽與市場調查的目的與意義<br />
9.2 博弈模型<br />
9.3 理論依據<br />
9.3.1 經濟理論<br />
9.3.2 技術方法理論<br />
9.4 企業社會誠信的界定及調查研究截面的選取<br />
9.5 「企業社會誠信調查研究系統」構架及指標選擇<br />
9.6 企業社會誠信調查研究系統選擇<br />
9.6.1 企業內部誠信評價<br />
9.6.2 消費者誠信評價<br />
9.6.3 關聯者誠信評價<br />
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<strong>Chapter 10 中國市場經濟資訊評估系統<br />
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Chapter 11 從C3D虛擬社群到智慧城市</strong><br />
11.1 C3D 虛擬社群<br />
11.2 巨量資料技術催生智慧城市<br />
11.2.1 智慧城市系統結構及功能定位<br />
11.2.2 智慧城市具體功能<br />
11.3 智慧城市系統建設的重點專案<br />
11.3.1 智慧金融服務中心<br />
11.3.2 電子商務總部中心<br />
11.3.3 資料產品交易中心<br />
11.3.4 新興資料產業<br />
11.4 智慧城市系統建設的空間佈局<br />
11.4.1 佈局思路<br />
11.4.2 概念性規劃<br />
11.5 智慧城市系統建設的實施效果評估<br />
11.5.1 風險控制<br />
11.5.2 智慧城市指標體系<br />
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結語 巨量資料開發將推動世界社會經濟大發展<br />
A 巨量資料發展<br />
B 世界10 個最大的資料中心<br />
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