导读：云计算与数字化转型是相辅相成的关系。作者：阿里云智能-全球技术服务部来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01

导读：对美国互联网巨头的文化思考。作者：苏金树，中国计算机学会互联网专委会主任，国防科技大学教授来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01

数字化时代的运维挑战为了实现运维价值，需要解决运维面临的一些复杂性因素问题，总结起来有8点，如图1-5所示。▲图1-5

等集权系统，由于缺乏定期的维护升级，已经成为扩大权限的突破点。集权类系统一旦被突破，整个内部的应用和系统基本全部突破，可以实现以点打面，掌握对其所属管辖范围内的所有主机控制权。NO.7

导读：《华为数字化转型之道》读后感。作者：木羊同学来源：大数据DT（ID：hzdashuju）企业数字化转型大家应该都有所耳闻，这是当前行业非常热门的话题。为什么大家都关注这个话题呢？很简单，因为数字化不是添头，而是必需品。在企业数字化转型中谈得最多的是一个预言，未来能够活下来的企业，绝大多数都将是数字化企业。简单来说，数字化就是一道门，你被关在门外面，那未来很可能就会被淘汰。不过，话说回来，同样是谈数字化，不同行业谈的角度却不同。我是做技术的，最开始是从技术的角度看待企业数字化转型，最关心的是用到了哪些新的技术，说的多的都是人工智能、大数据、云计算、5G等等，以及这些技术通过什么方式组织起来发挥作用。然而，我们也不应该忘记，并不是所有行业都十分关心技术。相信有过这方面经验的同学都知道，我们去做项目推介，在说到一些技术细节的时候，我们觉得这正是展现真正的技术的地方，对方高层却很容易流露出不耐烦的表情。我苦恼过这个问题，现在想想觉得技术当然很重要，但对于非技术出身的高层来说，我们看重的这些都是“术”，而他们想要听到的却是“道”，是理念，是方法，是实践中可能踩的坑以及出坑的办法，是从更高的视角来重新审视这些技术。“道”需要高深的修为，我是不敢妄谈的。最近读了《华为数字化转型之道》，这本书视角很高，而且字里行间看得出来也曾在现实的泥坑中奋力挣扎许久，所以，企业数字化转型中可能遇到的许多问题谈得很透彻。下面是几点读后感。01

导读：常看大数据DT的同学都说我们是「宝藏号」，那是因为我们有一项传统艺能，就是跟出版社合作，从全新正版技术类图书中摘编干货内容，为大家提供最优质的第一手学习资源。在Web

导读：合法合规、谨慎小心地应用爬虫技术。作者：孟洁

AIoT分布式协同生态尚未成熟，但发展潜力巨大微软、IBM、阿里巴巴、腾讯、华为、京东等企业近年来都积极在智能物联网领域布局。2017年，谷歌逐步推出TensorFlow

导读：大消费企业包括医药保健、食品饮料、品牌服装、旅游、零售、新型IT技术、家电、汽车、地产等。新消费是新的消费方式的升级。在新一轮消费升级的过程中，旅游、高端白酒、乳品、葡萄酒、平板电视等子行业龙头及以5G、互联网有线电视为代表的新一代通信产品，不断推出创新性消费概念，使人们的消费多样化。作者：吴超

导读：本文对工业应用的机器人的基本结构和智能特征做介绍。作者：蒋明炜来源：大数据DT（ID：hzdashuju）智能机器人是智能产品的典型代表。智能机器人至少要具备以下三个要素：一是感知要素，用来认识周围环境状态；二是运动要素，对外界做出反应性动作；三是思考要素，根据感知要素所得到的信息，思考采用什么样的动作。人们通常把机器人划分为三代。第一代是可编程机器人，这种机器人一般可以根据操作人员所编的程序，完成一些简单的重复性操作。这一代机器人是从20世纪60年代后半叶开始投入使用的，目前在工业界已得到广泛应用。第二代是感知机器人，又叫作自适应机器人，它是在第一代机器人的基础上发展起来的，具有不同程度的感知周围环境的能力。第三代机器人具有识别、推理、规划和学习等智能机制，它可以把感知和行动智能化地结合起来，因此能在非特定的环境下作业，被称为智能机器人。智能机器人与工业机器人的根本区别在于，智能机器人具有感知、识别、判断及规划功能，因此机器的智能又可分为两个层次，一是具有感知、识别、理解和判断功能，二是具有总结经验和学习的功能。智能机器人由于用途不同，系统结构和功能也千差万别，这里仅就工业应用的机器人的基本结构和智能特征做介绍。图2.3是智能机器人的基本构成。▲图2.3

Framework等。关于各种框架之间的异同，读者可参考Kairouz等人2019年发表的综述。一些成熟的技术公司和较小的初创公司也正在开发利用联邦学习技术的商业数据平台。02

导读：如果未来的数字社会属于元宇宙，那么我们需要什么来支撑如此庞大的数字世界？作者：成生辉来源：大数据DT（ID：hzdashuju）元宇宙是指与物理世界分离的平行数字世界，由人创造并以数字形式对其进行操作。每个进入元界的人都会形成一个数据文件，随着社会活动的产生，数据会不断增长，从而形成一个大数据网络。可以肯定的是，元宇宙一旦开发应用，将产生海量数据，给现实世界带来巨大的数据处理压力。因此，大数据处理技术是顺利实现元宇宙的关键技术之一。01

导读：流量红利见顶，“反垄断”等相关政策落地，互联网公司拿用户当韭菜的“流量思维”玩不转了。回归真正的用户思维，培养超级用户才是发展之道。作者：易涛来源：大数据DT（ID：hzdashuju）用户和流量是两个常见词汇，之前我们基本将这两个词等同起来，但随着营销不断进化，我们越来越发现，用户和流量之间有着明显的区别。01

私有云一体机版综上所述，云计算厂商在私有云领域都在尝试基于一个统一架构和平台，提供适合不同场景和行业的私有云解决方案。随着企业客户的需求更加明确，这一趋势还会进一步演化。03

导读：据说面对这个经典的条件概率问题，80%的人凭直觉做出了错误的选择，然而他们却坚信自己才是对的。作者：徐晟来源：大数据DT（ID：hzdashuju）三门问题，又称蒙提霍尔问题，出自20世纪美国电视节目《让我们做笔交易》中主持人蒙提霍尔提出的一个问题。这个节目有一个紧张刺激的大奖选择环节：参赛者要在三扇关着的门前做出选择。门后分别藏着一辆汽车和两只山羊，如果参赛者打开了藏有汽车的门，就可以立即赢走汽车。整个流程是这样的：首先，参赛者选择一扇门。随后，蒙提霍尔会打开剩余两扇门中的一扇，展示门后的山羊。在排除了一个错误选项后，参赛者有权选择是否换门，一旦确定换门或放弃了换门机会，被选择的门就会被打开，答案揭晓。在整个过程中，引起民众热议和讨论的就是主持人的这个问题—参赛者是否应该选择换门？改用统计学的问法：换门是否会增加赢走大奖的概率？有人认为，既然已经打开了一扇门，那么剩下两扇门中是山羊和汽车，两者出现的概率是一样的，与节目之前的流程没有任何关系。无论怎么选择，选对的概率都是二分之一。当时持有这种观点的人不在少数，其中不乏来自数学或科学研究机构的专家和学者。不过这个推论是错的，因为主持人开门的动作并不是一个随机事件。由于主持人提前确认过门后的信息，因此他的开门事件符合条件概率。所谓条件概率，可以理解为它是某些特定条件下的概率。在三门问题中，这个“特定条件”是由主持人造成的，他开门的动作人为地产生了影响最终结果的信息。如果你能理解这点，那么让我们重新从参赛者最初的选择开始推演：如果参赛者一开始选中汽车，这个概率是1/3，那么他选择换门后，赢得大奖的概率是0。如果他一开始选中山羊，这个概率是2/3，那么在排除了另一扇有山羊的门后，只要选择换门，他赢车的概率就是1。因此，无论如何他都该选择换门，因为换门后他有2/3的概率赢走汽车。关于到底是1/2还是2/3，在当时引发了民众的激烈讨论。其中的关键就是，主持人是知道门后的信息的，他一定会有意地打开背后有山羊的那扇门。在这种情况下，换门后赢得汽车的概率就不是对半开。如果主持人随机打开一扇门，碰巧看到了山羊，那么这时选择换门赢车的概率才是1/2。这个故事还有类似的案例。法国数学家贝特朗在他关于概率的书中提到了贝特朗盒悖论。他设想有3个盒子，一个盒子中有两枚金币，另一个盒子有两枚银币，还有一个盒子中有一枚金币、一枚银币。随机抽取一个盒子，可以知道这个盒子中有两枚相同硬币的概率是2/3。但是如果我们从这个盒子里拿出一枚硬币，看后确认是金币，那么这个盒子只可能是以下两种情况之一：要么有两枚金币，要么是一枚金币和一枚银币。既然任何一个盒子被选中的概率都是相同的，那么似乎看上去，我们拿到有相同硬币的盒子的概率从2/3下降到了1/2。如果我们一开始拿出的是银币，那么也可以做出同样的推导。原本盒子里有两枚相同硬币的概率是2/3，为何一打开盒子就改变了它的概率呢？这是因为当我们拿出金币时，其实已经确认了一些事情—知道了它是来自哪两个盒子，但这个信息是额外获得的。如果要得出盒子中两枚相同硬币的概率，就必须把取出的金币是来自哪个盒子的概率也考虑进去。从有两枚金币的盒子中拿出金币，和从有一枚金币和一枚银币的盒子中拿出金币的概率是不同的。前者随便怎么拿都能拿出金币，后者拿出金币的概率只有1/2。我们不能忽略这个额外信息背后隐藏着的条件概率。概率关注的是未知事件发生的可能性，一旦某个事件被确认过，它就不再是未知的。面对黑盒时，我们不能确定的是两枚硬币的分布情况。而当我们拿出其中一枚硬币查看时，已经人为地把一枚不确定的硬币变成了确定状态，此时概率的“前提条件”就变了，一些未知的事件变成了已知。概率问题之所以有时反直觉，是因为它要根据不同的前提或假设做出不同的推算。我们必须认识到，获取信息的方式和信息本身同样重要。一旦我们使用了一些非随机的方式去干预或影响本该随机发生的事件，概率也就会随之发生变化。关于作者：徐晟，某商业银行IT技术主管，毕业于上海交通大学，从事IT技术领域工作十余年，对科技发展、人工智能有自己独到的见解，专注于智能运维（AIOps）、数据可视化、容量管理等方面工作。本文摘编自《大话机器智能：一书看透AI的底层运行逻辑》，经出版方授权发布。（ISBN：9787111696193）《大话机器智能：一书看透AI的底层运行逻辑》点击上图了解及购买转载请联系微信：DoctorData推荐语：AI是什么？机器如何拥有“智能”？“智能”如何起作用？本书以通俗易懂的方式，勾勒人工智能的全貌，展现AI的底层运行逻辑，即AI是如何工作的。划重点👇干货直达👇这几本霸榜的新书，是时候囤了从消费互联网到产业互联网：数字化转型浪潮正在带来这些变革理解数字化转型：3个阶段、2个分类和3类价值元宇宙的定义和

导读：每隔一段时间，数据叔就会感叹“时代不同了”。科技进步带来的变革，说不定在哪天就让你进入一个新时代，而你自己却又察觉不到。2022，数字化转型、元宇宙、Web3.0、Java

大无限特征终于有人把大数定律讲明白了一图看懂华为数字化转型规划的“三阶十二步法”，值得收藏！更多精彩👇在公众号对话框输入以下关键词查看更多优质内容！读书

数字化转型的价值数字化转型的价值按照业务创新转型方向和价值空间，可分为生产运营优化、产品及服务创新和全新业务创新三类，并可以按这三类来明确数字化转型过程中不断跃升的价值，如图1-2所示。▲图1-2

导读：基于对元宇宙的多维度分析，这里不妨对这个概念（或者叫理念）做一个明确的定义。作者：周掌柜来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01

导读：在一些情况下，概率是由频率推导而来的，要得到可信的概率，就要大量重复地试验。而且，重复试验的次数越多，结论就越让人信服。那么，为何人们直觉上更愿意相信从大数据中得到的统计结果，而不是从小数据中得到的经验呢？作者：徐晟来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01

作者：华为企业架构与变革管理部来源：大数据DT（ID：hzdashuju）经过这些年的实践，华为初步总结出了如图3-29所示的数字化转型规划“三阶十二步法”。图3-29中，粗线连接的方框所标注的活动是数字化转型规划工作的主线，有些步骤是可选的。如果规划工作的时间允许，建议把这些步骤都走一遍。因为这样规划出来的项目会更具实操性，更能被变革项目组承接和落地。▲图3-29

导读：在互联网行业，每隔一段时间就会有一批新的产品模式崛起。而随着互联网产品的升级，用户的生活方式也随之改变，这种改变又给产品带来进一步的提升，最终产生了用户和互联网产品之间互相影响的现象。然而无论产品的形式如何变化，不变的是，每款产品都有其生长周期，每个生长周期都有其特点。本文将详细介绍产品生长周期曲线和用户生命周期曲线。作者：汪雪飞来源：大数据DT（ID：hzdashuju）用户运营在关注用户拉新的环节时，除了衡量拉新的成本，还需要关注两条周期曲线——产品生长周期曲线和用户生命周期曲线，如图1所示。▲图1

导读：元宇宙产业进化趋势是很多人关心的，本文通过产业大逻辑研究做一个趋势性的大胆预判。作者：周掌柜来源：大数据DT（ID：hzdashuju）总体上看，我们可以把元宇宙产业应用分为三种情况。这三种情况是产业分析和预判的简单逻辑。第一种，独立构建系统元宇宙商业模式的公司，Meta、腾讯、Roblox这种都属于超大型元宇宙实践。第二种，在设备端、应用端或者经济系统方面小切口推动元宇宙创业的厂家，这种情况和上述超大型元宇宙实践的指向基本一致。第三种，元宇宙内容构建，包括类似App的智能应用、内容建造和内容创造。从产业的热度和发展上看，进化必然随着产业进步展开，涉及先有鸡还是先有蛋的问题，也涉及增量和盘活存量的逻辑，同时量变和质变的关系也不容忽视。以下三个阶段的发展就是基于以上三种情况预测出来的。01

看客户数字化转型将向客户和伙伴延伸，规划团队需要在描绘数字化转型愿景的过程中了解客户的如下几类信息。企业客户群体的变化。企业与客户做生意的方式会随着客户类型的不同而有所区别。比如，面向To

导读：头部互联网公司的元宇宙布局。作者：成生辉来源：大数据DT（ID：hzdashuju）图1.17用雷达图展示了目前五个头部科技巨头公司对元宇宙的布局情况。布局分成数字金融、穿戴设备（包括AR/VR及传感器等）、Adtech（主要做内容及营销）、去中心化平台、软件技术（包括云计算、空间计算及AI等技术）和芯片六个方向。▲图1.17

少儿编程越来越火了。2020年教育部发布相关文件，提出逐步将编程纳入中小学课程。2022年起，全国一线城市初高中将加入编程必修课。▲图源：教育部官网2022年清华大学强基计划招生简章提出：信奥赛获得全国二等奖及以上，可破格录取（高考成绩需达到各省份一本最低录取线）。▲图源：清华大学的官网那么，少儿编程是只有中国孩子在卷吗？不是的。国际上，少儿编程早已风靡。比如美国前总统奥巴马于2012年12月就公开呼吁学生学写程序；2014年新加坡资讯局也推行编码乐计划，让孩子从小学4、5年级接触程序编程教学；日本，韩国以色列等国家，都将编程纳入学生课程。随着人工智能技术的爆炸性成长，编程学习逐渐低龄化也就成为趋势。那么，如果想让孩子学编程，既培养兴趣又培养能力，有哪些书可以读呢？今天数据叔就来推荐一波。而且618来了，正是囤书好时机，文末也发个专属优惠码。1少儿计算思维养成记作者：包若宁

Technology，IT），都在积极探索和实践，一方面在于落地场景的价值论证，另一方面在于技术创新，以更好地应对场景挑战。作者：胡典钢来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01

我们最终的用户。所以，我们设计数字化转型战略的时候，一定要以如何为最终消费者提供更好的产品与服务为出发点。“新客全域营销”“用户运营管理”“会员运营管理”等都是以消费者为中心的一些运营手段。2.

导读：随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的发展，人工智能技术呈现爆发式增长，成为国际竞争的战略制高点，深刻影响着人类社会的政治、经济、文化、法律等。同时人工智能技术也将深刻改变制造业的核心竞争力，成为新一轮产业变革的核心驱动力，并将催生出新的研发模式、新产品、新业态、新的生产方式、新的服务模式。人工智能技术与智能制造的深度融合必将成为制造业转型升级并向高质量发展的新引擎，因此受到各国政府的高度重视，各国也出台了一系列国家战略和规划。作者：蒋明炜来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01

Radoff）总结了构建元宇宙的七层要素并列出了各要素所涵盖的各个行业（见图1.13）。作者：成生辉来源：大数据DT（ID：hzdashuju）▲图1.13

作者：华为企业架构与变革管理部来源：大数据DT（ID：hzdashuju）2016年年底，华为的数字化转型规划团队，基于对愿景的系统诠释，整合出了如图3-19所示的架构蓝图，共分为5层。▲图3-19

导读：不得不承认，“元宇宙”这个概念的提出和传播，与文学作品及科幻电影对未来世界的畅想是分不开的。或者说，“元宇宙”思维在文学作品中存在很多年了。而且文学作品对虚拟世界的畅想大大超前于虚拟现实技术的创新实践。对于元宇宙的认知，我们虽然不能完全照搬科幻电影或文学作品中的展现，而将其作为想象力的参考却很有必要。作者：周掌柜来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01

的设计作品集和其他设计作品集没有本质的区别。基于业务目标，确定设计目标，梳理现有的情况，找到问题或者机会点，然后提出针对性的策略，呈现设计方案，上线验证结果。▲

作者：用友平台与数据智能团队来源：大数据DT（ID：hzdashuju）数据治理、数据管理、数据管控三者的确有重叠的地方，容易混为一谈，这就造成了在实际使用中人们经常将这三个词混着用、随机用的现象。关于数据治理与数据管理的区别的讨论有很多。有人认为数据治理是包含在数据管理中的，数据管理的范围更广，例如DAMA-DMBOK一书就明确提出数据管理包含数据治理；也有人认为数据治理高于数据管理，是企业的顶层策略。以上观点各有道理，这里笔者用一个“金字塔”模型来描述数据治理、数据管理、数据管控之间的关系，如图3-1所示。▲图3-1

导读：元宇宙到底是什么？有哪些公认的核心属性？作者：成生辉来源：大数据DT（ID：hzdashuju）2021年Roblox凭借元宇宙概念在纽交所上市，Facebook宣布成立元宇宙公司，并更名为Meta，元宇宙已成为全球众多科技巨头的最新目标。发展元宇宙也是

导读：详解1套方法、4类场景、3个平台能力。作者：华为企业架构与变革管理部来源：大数据DT（ID：hzdashuju）2016年，华为公司数字化转型变革规划汇报通过，一系列的变革项目由变革指导委员会（Executive

导读：工业物联网感知层作为物理世界与数字世界的桥梁，是数据的第一入口。现实情况下，由于感知层数据来源非常多样，来自各种多源异构设备和系统，因此如何从这些设备和系统中获取数据，是工业物联网面临的第一道门槛。在工业领域，感知即通常所说的工业数据采集。作者：胡典钢来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01

边缘计算系统中边、端协同逻辑架构KubeEdge作为运行在边缘节点的管理程序，负责管理在边缘节点上应用负载的资源、运行状态和故障等。在一些的边缘计算系统中，KubeEdge为EdgeX

大智能领域的应用政策扶持+资本入局，隐私计算将成重大科技趋势！边缘计算，是在炒概念吗？智能驾驶大数据前沿研究进展与典型应用更多精彩👇在公众号对话框输入以下关键词查看更多优质内容！读书

导读：知识图谱工程实践仅仅是迈向智能的第一步。丰富的结构化知识很有用，但是如何将这些符号化的知识融合应用到计算框架中仍然是一大挑战。通过与各类自然语言处理算法或模型结合，由知识驱动的显式事实知识和隐式语言表征，集成语言知识，才能发挥认知智能的威力，推动常识理解和推理能力的进步。下面我们将介绍知识图谱如何提升智能水平。作者：王楠

Gartner2020年10月，Gartner（全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司之一）发布了2021年需要深挖的9项重要战略科技趋势，其中一项包含隐私增强计算（Privacy-Enhancing

导读：边缘计算概念刚出来的时候，很多人的第一反应是“这是哪个行业组织或者公司为了拉动市场需求而创造出来的新词汇吧？”边缘计算究竟是什么？为什么会有边缘计算？它是一个全新的概念吗？谁在担任边缘计算的角色？最近的畅销书《工业物联网：平台架构、关键技术与应用实践》对这些问题进行了详细解答，下面让我们通过这本书的内容来详细看一看。作者：胡典钢来源：大数据DT（ID：hzdashuju）关于边缘计算，边缘计算产业联盟对其定义为：在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。OpenStack基金会对边缘计算的定义是：为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务。边缘计算的目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽。云计算近几年得到普及，云计算的价值和商业模式也逐步被公众接受。边缘计算是相对云计算而言的，它将云计算的计算、存储、和网络能力下沉到靠近数据源头的地方。虽然有些领域把边缘计算称为分布式云计算或第四代数据中心，但工业领域的人并不认同这种叫法。对工业领域而言，边缘计算的应用是自然而然的事情，很多工业现场应用系统天生就涉及数据即时处理，只是以前受限于硬件的处理能力，他们反对将边缘计算定义成一个纯互联网词汇和概念。什么是靠近数据源头呢？这个范围就比较宽泛了，比如在工厂车间现场靠近传感器数据采集的地方，利用工业网关或工控机就近提供数据分析处理能力，这属于边缘计算；整个工厂的数据上传到云平台之前，数据在工厂内本地服务器上被预处理，该本地服务器属于边缘计算。为了获得高性能低延迟的服务，例如为支撑无人驾驶、虚拟现实和远程医疗等应用场景，移动运营商纷纷部署多接入边缘计算（Multi-Access

导读：随着嵌入式系统、导航系统、传感器技术、网络及通信技术等方面的共同发展，以及人们对于未来交通工具的盼望，智能驾驶技术逐渐成为越来越多学术界与工业界研究人员的关注热点。作者：韩锐

导读：我们在数据处理时，要小心各种陷阱！人们习惯使用统计数据来简化事物描述，但错误的统计方法不仅不能反映事实，还会让数据变得毫无意义。作者：徐晟来源：大数据DT（ID：hzdashuju）有人曾统计了某家互联网公司的季度财报。结果显示，该公司员工平均月薪是其他同行的3～4倍。消息一出，立即引起人们热议。虽然后来这家公司出来辟谣，表明公开的酬金成本包括员工培训、福利开支、缴纳税金、商业保险、年终奖，但这并没能让大众信服。人们关心的问题是：统计平均工资的方法是否合理？如果把一个普通员工和世界首富的工资放在一块取平均值，那么可以想象，普通人的工资几乎可以忽略不计。在一个企业中，20%的人占据了80%的工资总额。高收入的人比例偏少，但对平均工资的影响很大。平均工资仅仅是经济领域的一个例子。生活中，我们会接触到各式各样的数据，它们以不同的形态展现。在处理一组数据时，平均值可以很好地代表这组数据的平均水平，但由于削峰填谷，它也势必会损失一部分信息，只能反映总体特征的一个方面。想要掌握数据的全貌，就要了解数据的属性和性质。对于一组数据，我们首先要知道大部分数值落在哪里？也就是说，我们通常选择数据的“中间位置”，即反映数据集中趋势的统计量，来表示数据的中心。这里的度量方法有平均数、中位数、众数等。01

导读：工业物联网的发展和智能制造、工业4.0、OT与IT融合以及企业数字化转型密切相关，本文重点介绍工业物联网的发展背景。作者：胡典钢来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01

Circuit）。随着多方安全计算问题的提出，投入到多方安全计算研究的学者越来越多。除了混淆电路之外，秘密共享）、同态加密等技术也开始被用来解决多方安全计算问题，隐私计算技术也逐步发展了起来。02

导读：任何原始格式的数据载入DataFrame后，都可以使用类似DataFrame.to_csv()的方法输出到相应格式的文件或者目标系统里。本文将介绍一些常用的数据输出目标格式。作者：李庆辉来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01

近来，各行各业对数字化转型有了更深刻的感受和更加迫切的需求。传统企业为了在未来的激烈竞争中继续占据一席之地不断加码对数字化的投入。在数智化时代，传统企业的业务如何进行“数字飞跃”呢？作为千行百业中的一员，又该如何应对自身数字化转型这个大命题呢？下面这些书会给你答案。1数字化转型的道与术以平台思维为核心支撑企业战略可持续发展作者：钟华（花名：古谦）推荐语：钟华（花名：古谦）新作！十余年数字化实战经验再升华！开创性提出数字化转型中平台思维的十大要素。来自实践，并能指导实践。系统化介绍数字化转型的思路与方法，以及产业互联网平台的建设思路，为各种业务模式的数字化转型提供高价值参考。2数字化转型：企业破局的34个锦囊作者：加里·奥布莱恩

最近在知乎上发现一个热门话题——有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？3万多人关注了该问题，被浏览251W+次。市面上很多数据分析类的书籍，90%的内容都可以在互联网上搜到。相比较，一些聚焦各行业的数据分析类书籍，还更有用。数据分析有一套很有名的书——机械工业出版社华章分社出版的“数据分析与决策技术丛书”，内容聚焦不同行业，例如广告行业、金融行业、电商行业等，结合业务案例背景，注重实战，由国内大厂的技术专家出品，可借鉴学习性极强。当然还有一些经久不衰的，陪伴了几代数分人的外版书。本文就给大家总结推荐一些数据分析类好书。1深入浅出Pandas利用Python进行数据处理与分析作者：李庆辉推荐语：《Python编程：从入门到实践》《零基础学Python》《利用Python进行数据分析》学习伴侣，用好Python必备。内容简介：这本书全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。2电商流量数据化运营作者：宋天龙推荐语：知名专家宋天龙新作，流量运营教科书，低成本、大批量、高质量流量引入，含大量案例、数据源和代码。内容简介：这是一本系统讲解数据如何在营销与运营的全流程中发挥驱动作用和辅助决策价值的著作。是知名数据分析专家宋天龙的厚积薄发之作，得到了行业里多位专家的一致好评和推荐。3Python数据分析与挖掘实战（第2版）作者：张良均

导读：我们把关于信息处理的理论称为信息论，它是20世纪40年代从通信实践中发展并总结出来的一门学科，专门研究有关信息处理和可靠传输的一般规律。这一理论对计算机技术的发展具有重要意义。为了更好地阐述这一理论，让我们先来讨论几个大家耳熟能详的词：数据、信息、知识。作者：徐晟来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01