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『簡體書』数据不说谎:大数据之下的世界

書城自編碼: 3016968
分類:簡體書→大陸圖書→管理一般管理學
作者: 城市数据团
國際書號(ISBN): 9787302466291
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2017-06-01
版次: 1

書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 100.1

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編輯推薦:
对于任何一个拥有一台智能手机的人来说,数据已经和空气、水、食物一样,成为了生活的一部分。
数据的价值在哪里,数据能做什么,数据是如何影响我们的生活的?
为了回答上述三个问题,本书精选了20多篇小文章,从工作、生活、娱乐等多方面立体展示了城市数据在城市生活中的应用。本书内容可能会让你恍然大悟,脑洞大开,值得你一读。为了更好展示数据的图示效果,本书采用了全彩印刷,阅读体验更上一层楼。我们希望让普通市民能够在轻松愉快地阅读中了解城市数据、热爱城市生活;也希望数据爱好者和城市研究者能够提供更多接地气的研究成果。本书,可能会给你不一样的启发哦。
內容簡介:
这是一本让你脑洞大开的图书,让你尝试从大数据角度来解读这个世界,你会发现,有些问题,和你的直觉完全不一样。本书内容分为三部分:*部分可概括为脑洞大开,以*、旅游、餐馆取名等不同的角度切入,说明数据可以用于做许多有趣的事情。第二部分数据与工作,包括了做公务员、二三线城市的衰落、创业等若干热门话题。第三部分数据与生活,包括用数据帮助理解生活现象、用数据挖掘生活中的趣味、以及用数字看房市三个专题。
關於作者:
城市数据团的媒体平台包括微信公众号城市数据团和知乎账号团支书。2015年2月以来,我们持续发表原创数据研究,希望能让更多普通人热爱数据,并用数据重新认识我们身边的世界。截止2016年底,我们的文章在互联网上累计传播数千万次,拥有20万订阅读者。其中,《逃离你终将衰落的家乡》、《人口疏解,让城市更拥堵》、《*改变了哪些城市》、《上海的房子都被谁买走了》等均有百万级别阅读量。
目錄
第1章 数据,另一种视角  0011.1数据之下的中国  003
1.1.12015年,中国人是怎么花钱的  003
1.1.2游遍全国,我们的假期够吗  017
1.1.3淘宝改变了哪些城市  025
1.2数据之下的城市  35
1.2.1人口疏解,让城市更拥堵  035
1.2.2在上海上班,地铁和开车哪个快  048
1.2.3上海餐馆取名大法  056

第2章 数据之于工作  0672.1学习就业指南  069
2.1.1好好学习,是另一种童年  069
2.1.2应该去哪里买书呢  077
2.1.3月薪多少才配坐高铁  086
2.1.4哪些公务员最辛苦  095
2.1.5奔赴大城市,还是回家乡  103数据不说谎: 大数据之下的世界目录 2.2在创业的风口上  112
2.2.1一个估值10亿美元的养猪O2O项目  112
2.2.2大鹏猪肉,为红烧而生  121
2.2.3如何在上海开一家靠谱的餐馆  130
2.2.4快捷连锁酒店选址的空间陷阱  140

第3章 数据之于生活  1533.1理性生活: 那些你所不知道的事  155
3.1.1你的消费水平给上海拖后腿了吗  156
3.1.2如何面对注定平庸的人生  165
3.1.3下雨天外卖会变多吗  175
3.1.4双12规避假折扣指南  183
3.1.5上海的水源安全吗  189
3.1.6控制人口开给上海的一剂毒药  198
3.2感性生活: 八卦新玩法  212
3.2.1高颜值的人都在哪儿  212
3.2.2中国正在二次元化吗  221
3.2.3如何像白富美一样生活  232
3.2.4长三角城市那些不得不说的八卦  242
3.2.5上海哪所高校的吃货最幸福  249
3.3生活之重: 生为房奴  259
3.3.1上海的房子都被谁买走了  259
3.3.2上海购房攻略  268
3.3.3遥不可及的学区梦  278
3.3.4房地产泡沫有多大  287

附录1:我们是怎么学会玩城市数据的?  297
附录2:城市数据团工作方法简介  305
內容試閱
前言: 我们在用数据做什么

在这本书的最开始,我想要提出这样一个问题:
谁最了解你?
是自己?
是配偶恋人?
是父母子女?
是同学同事朋友?
毫无疑问,以上几种人都是我们生命中重要的存在。
但是,跟它比起来,以上几种人对我们的了解恐怕都不够全面和客观。
没错,这个东西就是手机,与我们形影不离的手机。
看看你手机上的那一大堆APP
微博和朋友圈知道,你今天心情好不好。
支付宝知道,你买了什么东西、花了多少钱。
微信和QQ知道,你都有哪些朋友,你跟哪些朋友的交流更密切。
豆瓣知乎每日头条知道,你都喜欢浏览哪些帖子和新闻。
虾米和酷狗知道,你喜欢听什么歌。
优酷和B站知道,你喜欢看什么视频。
饿了么和美团知道,你喜欢什么菜系和口味。
输入法知道,你喜欢骂什么脏话。

就算你什么APP也没装,只要你有一台手机,它就知道你什么时候工作、什么时候休息,知道你去了哪里、待了多久。
在手机面前,我们简直无所遁形。手机所知道的你,可能比你所知道的自己,更为真实。
而这些,都是我们自己告诉手机的。我们的每一次浏览、点赞、评论、下单、聊天,都以数据的形式被记录、被沉淀,最终塑造出了我们自己。
所以,请不要被大数据、开放数据、数据挖掘、深度学习、神经网络、云计算、DMP等奇奇怪怪的词汇所吓倒。我们每个人每天的生活起居、衣食住行,都在生产数据,并享受着数据给我们带来的便利服务。
事实上,数据已经和我们的视觉听觉触觉一样,成为了帮助我们去了解自己、了解他人、了解事物的重要方法。
与其它信息源相比,数据更有可能提供全面和客观的信息,从而帮助我们更快速和高效地了解问题、解决问题。
例如,你妈妈催你去相亲,并提供了100位相亲者的资料。显然,你不可能一个个把他们约出来见面,一个个去了解和评价他们你甚至都不可能仔细读完这100份资料。
我们通常的做法是,设立一些限制条件,对年龄、身高、学历、收入等进行筛选,再逐份阅读符合条件的相亲者的资料,直到将相亲对象数量减少到个位数。如此,我们的相亲效率就大大提高了。
然而,在享受数据给我们带来的高效便利的同时,我们还必须意识到:数据分析只能提供结果,不能提供结论;数据之所以能做许多事情,是因为使用数据的人做了很多的思考。
例如,2013年,Amazon Studios和Netflix,美国的两家传媒公司,都对自己网站上客户的视频浏览行为进行了分析。接受分析的浏览行为包括客户看了什么视频、什么时候看的、在何处暂停、在何处跳过、在何处反复观看、给视频的评分等。
根据数据分析的结果,两家公司一致认为观众会对政治主题感兴趣,但在视频的体裁、制作等方面则有着完全不同的认知。而后,Amazon Studios推出了由四位议员作为主角的情景喜剧,Netflix则推出只有一个议员主角的电视连续剧。前一部作品名为《Alpha House》,观众反映平平;后一部作品则是风靡一时、获奖无数的《House of Cards纸牌屋》。
所以,即使在一个大数据炙手可热、喧嚣尘上的时代,人仍然是主体,人的智慧才让数据具有了价值。
我们,城市数据团的小伙伴们,就是这样一群人:利用数据去了解城市的发展、挖掘城市生活中有趣的故事。对我们而言,数据是帮助我们认识城市的工具、帮助我们在城市里更好地生活的工具,而通过数据发现的东西才是价值和乐趣所在。我们乐意将这些发现共享。
本书由城市数据团这个活跃在互联网上的大数据团队完成。如果您看完本书以后,能够增加一些对这个数据时代的了解、愿意去热爱数据和使用数据,将是对我们莫大的鼓励。

城市数据团
2017年3月


1.2 数据之下的城市
如果说上一节里我们是从宏观的角度来看待中国的经济发展,那么这一节里,我们将把目光从全国聚焦到一个具体的城市上海。
当我们的范围缩小了,我们就能发现更多的、关于这座城市的细节。
本节共三篇文章,包括《人口疏解,让城市更拥堵》《在上海上班,地铁和开车哪个快》《魔都餐馆取名大法》,分别着眼于上海城市发展和市民生活的不同方面,提出了一些可能是有悖于常识的论断。
这是一个信息爆炸的时代,信息的真与假,对与错,往往很难判断。真理到底掌握在多数人手里,还是少数人手里呢?数据并不总是能给出正解,但至少能让我们更加接近正解。
1.2.1 人口疏解,让城市更拥堵
话说上世纪末的某一天,位于人民广场的上海市政府忽然提出了一个问题:市中心的人怎么越来越多啊?感觉好拥挤好堵车。伐开心。哪能办?
说时迟那时快,座下有某专家近前言道:既然市中心的车太多了,人也太多了,那大家就不要都挤在一起嘛,明明郊区风景优美人烟稀少环境宜人,把市民们都迁去那里。这样一来,市中心人少了,自然就不拥堵了嘛。
市政府听闻大喜,于是做了一个愉快的决定:市民朋友们,你们不要在市中心待着了,都去郊区那里幸福地生活吧!
于是,一系列的人口疏解的政策出台了,其中主要包括以下几项:
1,严格限制市中心的居住用地出让和住宅建设;
2,对市中心进行大规模旧城改造,把旧区居民拆离市中心;
3,在近远郊各处兴建大型居住社区,以承接新增人口与市中心迁出人口。
4,在郊区建设独立新城,增加就业岗位。
疏解效果如何?
看图便知。下图是上海市五普到六普各个街镇的人口数量变化(绿色表示人口减少,红橙黄色表示人口增加)。

图1?33上海2000-2010年常住人口数量变化
我们不得不钦佩上海市政府强大的执行能力。在全市人口高速增长了近30%的巨大压力下(从2000年的1800万增长到2010年的2300万),城市近郊区及新城人口大部分都有飞速增长的情况下,市中心(除了浦东以外的内环线内)的人口数量竟然硬是被降了下来。我们不能不说这是可以载入史册的人口疏解的大胜利。
是的,人口疏解成功了,那么拥堵缓解成果如何?
请看报道《全国50城市上班族通勤调查》。该报道提到:2014年上海以平均通勤距离18.82公里居全国第二(北京以19.2公里居首,优势有限请帝都加油保持),平均耗时51分钟。从2006年到2014年,上海人均通勤时间分别增长了42%。全市道路交通平均车速下降了13%。见下图:

图1?34上海平均车速与人均通勤时间变化2006-2014
说好的不堵车呢?不是说人口疏解了就不拥堵了吗?
事实上,要理解人口疏解与交通拥堵的关系,我们需要回到概念的本质来探讨。交通拥堵是什么?它是:在某个时间段内,在一定空间范围里,由于交通供给无法满足出行需求所产生的一种现象。
因此,我们可以从相关关系上进行简单的归纳:出行需求量=出行次数*出行距离,拥堵程度与出行需求量和交通供给有紧密的相关关系。在某个时间和空间内,拥堵程度(出行次数*出行距离)交通供给。也就是说,拥堵程度与出行次数和出行距离是正相关的;而与交通供给是负相关的。
而在这三个指标中:出行次数,一般与城市总出行人口和人口结构有关;交通供给,一般与城市的交通基础设施投入及管理水平有关,而这两个指标与人口疏解的关系不大。那么人口疏解是否能解决拥堵问题的关键就在于:人口疏解政策是会让出行距离变得更长,还是更短呢?
在理想(田园城市开始)当中,伟大的城市规划者们总是希望把人们从市中心搬迁至郊区,然后在那里建立起一个自给自足的新城,规模不大,出门方便,有工作有房子有配套有环境,人们在那里安居乐业,没事打死也不来市区。在这样的理想模式下,出行距离当然会下降。整个城市的拥堵程度当然会缓解。
但是,现实呢?
以上海引以为傲的轨交系统来看吧。我们选取上海轨道交通某工作日早高峰客流的数据制作出下图。

图1?35上海早高峰轨交线路客流
可以看到,工作日早高峰时段(早7点至9点),除2号线外,其余所有轨道交通线路,在通往市中心的方向上均呈现明显的高拥堵单向客流(颜色越红,流量越大)。其中1号线、3号线、9号线、11号线都显示出了相当严重的客流不均衡度。
那这些拥挤的客流都是去哪呢?
我们通过轨道交通刷卡数据,整理出下图(轨道交通出行的OD分布图)。

图1?36上海早高峰轨交OD图
通过分析OD分布规律,可以得出每两个站点之间的关联度,相互来往人数越多(在图中表现为颜色越红),表明关联度越高。从上图可以看到,无论是市区的站点、还是郊区的站点,其相互关联度最强的指向只有一个,那就是市中心;也就是说,无论人们在哪个站点挤上了地铁,他们大部分的出行目的地只有一个,那就是市中心。
以宝山区为例,我们再深入看一下。根据轨交刷卡数据,区内工作日早高峰内搭乘地铁平均流出19万人(根据轨道交通分担比,我们估算宝山区竟有100万人每天外出通勤)。而根据全市所有站点的OD分布,宝山区市民最主要出行目的地依次为黄埔、徐汇、浦东,三者之和共计54%,市中心八区和浦东区之和更是达到81%。如下图所示:

图1?37宝山轨道交通流出人口去向1

图1?38宝山轨道交通流出人口去向2
相类似的,9号线沿线的松江,在早高峰也呈现同样的特征。松江区市民的出行目的地中,市中心八区和浦东区之和占到71%。

图1?39松江轨道交通流出人口去向
早高峰那么多人出行去市中心,都是去干嘛呢?为什么不在政府规划好的新城(宝山和松江都有新城)里安居乐业,过着出门方便,有工作有房子有配套有环境,没事打死也不来市区的幸福生活呢?
答案很简单。他们要去市区上班。

 

 

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