本书作者为涂子沛，作者在这部著作之前的另一部著作《大数据》，我在今年三月份就有幸拜读了这本书。

本书秉承着涂子沛先生的一贯著述风格，行文流畅，论证有理有据，甚是佩服。

个人觉得，这本书是《大数据》的延伸和拓展。

作者从大数据的角度，将美国历史分割为：历史小数据（初数时代、内战时代、镀金时代、进步时代、抽样时代）、崛起大数据（开放时代、大数据时代、智慧城市）。较前一本书来说，论述更有力，自成系统。在《大数据》基础上进行了延伸和拓展，算是升级版吧！
—— 见【书单】2017-03-2017-05书单及阅读情况汇总

以下内容摘要转自：20170202《数据之巅》-jianshu/im天行

缘起

•2015年之前可能就知道这本书，而且2016年上还是2015年上还听过作者的一次线上讲课。
•2017-01-25开始看，一个番茄钟30页左右，全书370页，共需要12个左右番茄钟。
•2017-02-02全书读完。

内容

Part1 小数据之历史 27/372

chap1 初数时代：奠基共和 29/372

• 克服民主的劣势：用数据分权

• 1787年7月16日，大州和小州之间终于达成妥协。◦众议院的席位按人口比例在各州分配，体现了民主原则。

  • 参议院的议席每州两台，平均分配，体现了共和精神。
  • 任何一项法案，都必须在参、众两院同时以多数通过才能生效。

• 统计学的三大重要命题

  • 1、对一个国家来说，统计什么，不统计什么，是个政治问题。
  • 2、要统计一件东西，必须要有清晰的边界。
  • 3、如何提高数据的真实性。

• 亚拉巴马悖论： 指总议席增加反而导致某些州的议席减少。

• 十进制在亚里士多德时代就被发明了，但美国是全世界第一个在货币体系中普及十进制的国家。几年后，法国也跟进。
• 1831年，法国历史学家 托克维尔 《论美国的民主》
• 其实，在整个19世纪，几乎一切数学和统计学的重大发明和进步都起源于欧州。
• 商秧提出“强国知十三数”。现代意义上的人口普查在中国直到1900年才出现。（ 但没有普查成功 ）

chap2 内战时代：终结奴隶制的灯塔 65/372

• 1860年，是第八次认可普查年，也是大选年。林肯当总统，联邦正式解体，1861年3月，南方7个州宣布独立。萨姆特要塞，南北战争爆发。
• 既然全国的青壮年兵力都集中在北方，那南方为什么敢主动挑起战火呢？答案是棉花。
• 谢尔曼是南北战争中的一代名将，也是北方阵营中除林肯总统、格兰特司令外的第3号人物。
• 谢尔曼声明： “如果被提名，我不会接受；如果被选上，我不会就职”
• 政治家必须直面和解决一个个具体的社会问题。
• 林肯解放的只是黑奴经济上的自由权，而关于黑奴的政治权利，只字未提。
• 美国共和党强调经济自由，民主党注重政治平等。

chap3 爆发：镀金时代的三重崛起 107/372

• 在镀金时代的30多年间，美国的数据文化相继完成了思维、组织和技术的三重崛起。
• 这三重崛起的起点，是1869年。国会人口普查委员会的主席加菲尔德
• 人类的政治史，说到底，就是各种利益不断调整的斗争史。
• 人口重心：
• 因为加菲尔德前10年没有破解当时的利益格局，等到后来当上总统后，重用了之前觉得不错的沃克同志，让统计工作有了革命性变化。然后沃克由于政治事件中，被迫辞职，去MIT当了16年的第3任校长，后来他的工作被Herman Hollerith给做成了。
• 1883年，美国国会通过了《彭德尔顿法》，规定政治和行政两相分开。
• 霍尔瑞斯的自己创办的公司，就是IBM的前身。（1911年，霍尔瑞斯的公司与其它公司合并，成立了CTR，请了大名鼎鼎的托马斯.沃森当职业经理人，1924年，CTR更名为IBM。）
• 检视人类的创新史，有一点可以肯定，市场的需求才是真正的创新动力， 当需求成为越来越迫切的现实，重大的技术突破就一定会产生。
• 136/372
• 劳工统计局：只提供事实和数据，不提供对事实的理论解释，也不介入政策的制定。
• 1894年，美国的工业总产值超过英国，跃居世界第一位，成为世界上最庞大的经济体。
• 农业统计局、普查局和劳工统计局，堪称美国统计领域的三驾马车。
• 隐私观念的成熟，数据安全管理制度的完善
• 中国在数据可视化方面的先驱人物，是地理学家陈正祥，他的著作《大学生活四十年》需要看一看。

chap4 量化：进步时代的数据大潮 161/372

• 通过对数学的学习，也唯有通过对数学的学习，我们才能对什么是真正的科学获得真实、深入的理解。—奥古斯特.孔德
• 镀金时代虽然见证了经济的迅猛发展、城市的急剧膨胀，但同时也是一个问题丛生、动荡不安的时代，这也是称为“镀金”的原因，即光鲜的外表下掩盖着重生危机和大量矛盾。
• 正因为进步主义者的杰出贡献，从19世纪90年代到20世纪20年代，这前后30多年被后人称为“进步时代”。
• 匹兹堡调查
• 成本收益分析方法
• 大众因为恐惧、无知，常常做出和理性分析结果完全不同的决定。换句话说，民主的质量依赖于大众的理性思考水平。
• 道伊调查福特公司的平托汽车情况，来进行人生命价值的量化。（本章到目前所讲的内容。）

chap5 抽样时代：统计革命的福祉 203/372

• 直到20世纪30年代，抽样的科学性才成为学术界的共识。
• 1939年1月，等到盖洛普的调查全部完成，《乱世佳人》电影才开机拍摄。拍摄方在重大问题决策上，几乎全部听取了盖洛普的意见。
• 换句话说，由于调查行为的介入，被调查现象的本身将遭受扭曲。民意调查是不是存在这种“副作用”呢？
• 戴明（物理学博士）是盖洛普（数学博士）的朋友，盖洛普曾经就如何抽样、如何设计问题，不断向他征询意见。
• 我认识到，优秀的人才并不少见，公司最需要的，是能够不断学习、永远进步的人。—戴明回忆起在西电工作时拿到耶鲁的博士项目通知书要不要去读时，后来回忆这段时说的。
• 1947年，在麦克阿瑟的邀请下，戴明搭乘军用飞机抵达日本。戴明的主要任务，就是利用抽样的技术，帮助日本开展战后的第一次人口普查。
• 1950年，在日本科学与工程联盟的邀请下，戴明又来到日本。
• 石川一郎
• 美国人针对戴明的拍了一部记录片 《日本行，为什么我们不行》

Part2 大数据的崛起 239/372

chap6 开放时代：内开放的历程 241/372

• 开放，主要是指信息的自由流动，广义的开放，还包括人、财、物的自由流动。
• LEHD系统的真正强大这处，还在于其数据分析的粒度，经可以按地区，邮编，选区，学区，人口普查的片区等各层级单位对数据进行层层下钻。

• OnTheMap 美国的网站，可以查阅数据

  • 人工合成数据（开放数据使用、同时保护数据隐私的重要方法）的两种方式：◦完全合成数据
  • 部分合成数据

• 内开放3.0：用数据推动创新 270/372

  • data.gov（奥在台时推动的）
  • 数据开放 不等于 数据公开

chap7 大数据时代：通往计算型的智能社 281/372

• 数据最早来源于测量。
• 普适计算 认为：计算机发明以后，要经历三个阶段。
• 数据挖掘已经不是大数据的前沿和热点，取而代之的是机器学习。
• 通过计算来解决社会问题，正变得越来越普遍。
• 3D打印：通过逐层叠加、不断增加材料的方式、一次性完成生产过程，所以被称为“加式制造”。
• 例如，中，印，韩等国不允许谷歌在自己国家为其地图收集数据，这也意味着，谷歌的无人驾驶汽车未来根本不可能进入这些国家，因为没有数据！*
• 算法是运用数学和统计学的方法和技巧，解决某一类问题的特定步骤，其核心是建立模型。但建模首先需要的就是数据。
• 下一代人机交互界面的核心技术是自然语言处理、语音识别、声音合成等，即实现文本和声音这两种数据之间的转换。

chap8 智慧城市：正在拍打世界的浪潮 329/372

• 2008年11月，IBM提出“smart city”这个概念。

  • 政策配套
  • 市场参与
  • 技术支持

• 中国已经有了不少电子商务的平台，但还没有一个城市生活、公共服务的平台。—神州数码郭为。

• SeeClickFix.com是个公益网站，Nextdoor.com是个商业网站。◦本质都是让大众来发现并解决城市生活的问题；（众包技术）

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• 作者认为：物联网（普适计算）、云、大数据是智慧城市的三大核心技术。

结语：把握后发优势：把科技符号变成文化符号 361/372

• 人类知识的唯一来源，是对过去经验的记录和整理。

后记：蝴蝶振翅 367/372

• 2013年5月，接到中信银行信用卡中心的大数据方面的培训。
• 纵观世界名国的历史，我相信有一条真理颠扑不破，那就是学习改变命运。
• 作者意识到要追求工作中的使命感，又要保持个人生活的平衡，我还需要修炼–很多人都需要。
• 2014年3月18日，写完。

收获

• 2017-01-30看了2个番茄钟
• chap5讲的是盖洛普和戴明的故事。

• chap4讲的是道伊调查福特公司的平托汽车情况，来进行人生命价值的量化，以及不保局的和其它机构的成本收益分析方法，最重要的概念就是量化。

• 2017-02-02看了2个番茄钟◦两个番茄钟大多数时间给了chap3，美帝的各种数据技术，而国内的一片空白。

• chap2只是进行了补充阅读。

• Part2与Part1方面有点不太搭，但也是能看一看的。

• 章节独立性比较强，但连贯起来有点欠缺。
• 全书以数据文化和科技在美国的发展为主线，讲了不少历史知识。