數據分析變革 大數據時代精準決策之道 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 比爾·弗蘭剋斯（Bill Franks） 著，張建輝，車皓陽，劉靜如，範歡動 譯

圖書標籤:

• 數據分析
• 大數據
• 決策分析
• 商業智能
• 數據挖掘
• 精準營銷
• 數據科學
• 管理學
• 商業策略
• 數據可視化

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115399229

版次：1

商品编码：11745727

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：224

正文语种：中文

內容簡介

能夠快速適應不斷變化的市場環境的能力是獲得成功的關鍵。本書旨在將數據分析嵌入運營流程，幫助讀者將從數據（包括大數據和小數據）分析中獲得的業務洞察與日常運營緊密集成在一起。
本書確切地講述瞭使分析運營化到底意味著哪些變革，並告訴讀者如何建立團隊、創建文化、升級分析方法論並利用技術，使企業嚮更好、更快、更有效決策的運營型分析演變。本書提供瞭一個在所有類型的業務流程中嵌入分析流程的可擴展框架。在這本書中，讀者將瞭解如何梳理頭緒，掃清障礙，積極利用當前主流趨勢和流程，確保能夠持續超過競爭對手。

作者簡介

Bill Franks 現任天睿公司首席分析官，他不僅在大數據和分析領域發展趨勢方麵為企業提供深刻見解，同時幫助客戶理解如何使用大數據及分析來改進業務。他擅長將復雜的分析用通俗的語言闡述以便企業用戶更容易理解。Bill Franks是《駕馭大數據》一書的作者，該書是Tom Peters 2014年排行榜“必讀”書籍之一。他同時也是國際分析研究院的教員。

內頁插圖

目錄

第一部分　變革已然開始
第1章　瞭解運營型分析 3
1．1　定義運營型分析 3
1．1．1　什麼是運營型分析 4
1．1．2　運營型分析的獨特之處 5
1．1．3　使運營型分析獨樹一幟的基石 7
1．2　歡迎來到分析3．0 8
1．2．1　分析1．0：傳統分析 9
1．2．2　分析2．0：大數據分析 10
1．2．3　分析3．0：麵嚮效果最大化的統一分析 13
1．2．4　采用分析3．0的運營型分析 14
1．3　分析是如何改變業務的 16
1．3．1　分析是目標，不是副産品 16
1．3．2　分析性産品正在打破行業界限 18
1．3．3　運營型分析將是顛覆性的 20
1．4　全麵看待運營型分析 21
1．4．1　數據質量及時效性依然重要 21
1．4．2　運營型分析會壓製創新性？ 23
1．4．3　運營型分析的很多概念並非全新 24
1．5　小結 24
第2章　更多數據……巨多數據……大數據！ 27
2．1　穿越炒作的迷霧 27
2．1．1　大數據的定義是什麼？管它呢！ 28
2．1．2　從正確的角度齣發 29
2．1．3　大數據有泡沫嗎 31
2．2　為大數據做好準備 33
2．2．1　大數據浪潮已經到來 33
2．2．2　新信息使大數據變得更強大 34
2．2．3　找新問題提問 36
2．2．4　數據留存不再是兩元決策 38
2．2．5　物聯網時代即將到來 40
2．3　縱觀全局看待大數據 41
2．3．1　與其說是大數據，還不如說是差異化數據 41
2．3．2　大數據必須具有多維可擴展性 42
2．3．3　實現大數據價值的最大化 44
2．3．4　迴到未來 46
2．3．5　大數據正在經曆成熟度麯綫 47
2．3．6　大數據是全球現象 49
2．4　小結 50
第3章　運營型分析實戰 53
3．1　改進客戶體驗 53
3．1．1　齣現神奇時刻 54
3．1．2　為客戶提供透明度 56
3．1．3　升級客戶服務 57
3．1．4　提升在綫體驗 58
3．2　時間是最重要的 59
3．2．1　分析過程中的安全性 59
3．2．2　價值一億美元的一毫秒 60
3．3　使我們更安全 62
3．3．1　避免不良事件 62
3．3．2　確保産品新鮮度 63
3．3．3　政府也能進行運營化分析 63
3．4　提升運營效率 64
3．4．1　最大化獲取能量 65
3．4．2　優化電力産生 65
3．4．3　增加燃料效率 66
3．4．4　改進呼叫中心績效 66
3．5　改善我們未來的生活 67
3．5．1　解放我們的時間 67
3．5．2　幫助我們保持健康 68
3．6　尋找數據中的意外價值 69
3．6．1　利用地理位置數據完成交通狀況更新 70
3．6．2　利用傳感器來提高農作物産量 70
3．6．3　利用閤規數據提高銷售 71
3．6．4　也能創建戰略性分析 71
3．7　小結 73
第二部分　奠定基礎
第4章　想要預算？先製訂商業計劃 77
4．1　設定優先級 77
4．1．1　從業務問題開始，而不是數據或技術 77
4．1．2　關注迴報而非成本 79
4．1．3　瞄準造成差異的因素，而非漸進式的改進 79
4．2　選擇閤適的決策標準 81
4．2．1　描繪更廣闊的前景 82
4．2．2　數據洞察時間 83
4．2．3　實施能力 84
4．2．4　分析價值與技術價值 86
4．3　需要考慮的商業計劃框架 87
4．3．1　什麼是運營型分析的總體成本 87
4．3．2　考慮所有長期的成本 89
4．3．3　成本中最容易忽略的部分 91
4．3．4　有關改變方程式的問題 92
4．3．5　可擴展性不隻關係到存儲和處理 92
4．4　商業計劃的取勝技巧 93
4．4．1　不要強推一項商業計劃 93
4．4．2　想要成功，從小做起 94
4．4．3　接受一些不確定性 96
4．4．4　有很多選項，要明智選擇 97
4．4．5　解釋為什麼這麼做是正確的 97
4．5　小結 99
第5章　建立分析平颱 101
5．1　規劃 102
5．1．1　使分析運營化不是一個技術問題 102
5．1．2　增加組件，而非替換組件 103
5．1．3　不同的平颱，不同的優勢 104
5．1．4　今天就做正確的事 105
5．2　著手構建 106
5．2．1　歡迎進入基於結構的計算 107
5．2．2　統一分析環境的支柱 108
5．2．3　額外的配套技術 118
5．3　使用 120
5．3．1　任何分析，任何數據，任何時間 120
5．3．2　終端用戶不會關注數據存儲在哪裏 121
5．3．3　雲方式如何 122
5．4　小結 123
第6章　監管和隱私 125
6．1　設定監管階段 125
6．1．1　《1984》的啓示 126
6．1．2　安全許可模式 126
6．1．3　閤作夥伴的重要性 128
6．1．4　監管物聯網 129
6．2　決定在哪裏進行分析 130
6．2．1　永不說不 131
6．2．2　挑選最好的工作方式 132
6．2．3　緻力於正確的組閤 133
6．3　監管運營型分析 134
6．3．1　不同的需求 134
6．3．2　監測運營型分析 136
6．3．3　探索平颱與探索環境 137
6．3．4　數據洞察時間與執行時間 138
6．4　隱私 139
6．4．1　大數據成瞭老大哥？ 140
6．4．2　設定隱私規範 143
6．4．3　不閤邏輯的隱私條例 144
6．4．4　隱私政策的未來 145
6．5　小結 146
第三部分　分析運營化
第7章　數據分析 151
7．1　創建運營型分析流程 151
7．1．1　分析過程的一緻性 151
7．1．2　從批量分析到運營型分析 153
7．1．3　什麼是運營型分析 154
7．2　拓展到新分析原則 155
7．2．1　分析原則的定義 155
7．2．2　多原則分析案例 157
7．2．3　多原則分析的具體步驟 159
7．3　集中分析力量 160
7．3．1　提對問題，作好假設 160
7．3．2　下注吧！ 162
7．3．3　不要冒失地判斷 163
7．4　比較分析方法 164
7．4．1　探索性分析與驗證性分析 164
7．4．2　研發與盲目刺探 166
7．4．3　強化運營規模的流程 167
7．5　過去的教訓 168
7．5．1　統計方法仍然有價值 169
7．5．2　不要小看采樣 170
7．5．3　不要將分析復雜化 171
7．5．4　運營型分析必須提供解決方案 172
7．6　小結 173
第8章　分析機構 175
8．1　重大轉型已然發生 175
8．2　人員任用 177
8．2．1　誰是專業分析人員 177
8．2．2　舊派與新派的意見相閤 178
8．2．3　解決人纔危機 179
8．2．4　所不包 183
8．2．5　使人員留存最大化 184
8．3　組織管理 185
8．3．1　標準組織架構是什麼 185
8．3．2　組織架構建議 186
8．3．3　演進到混閤架構模式 187
8．3．4　真的需要首席分析官嗎 188
8．3．5　首席數據官的職責 190
8．3．6　跨職能團隊 190
8．4　成功 191
8．4．1　明智地利用外部資源 191
8．4．2　堅持到底，直至成功 192
8．4．3　有效管理期望行為 194
8．4．4　變成顧問、導師和教練 195
8．4．5　裁判思維 196
8．4．6　激勵不當，代價沉重 197
8．5　小結 198

第9章　分析文化氛圍 201
9．1　逐步灌輸正確的思維方式 201
9．1．1　從跳蚤身上學習 202
9．1．2　自上而下擁抱分析 203
9．1．3　認可分析人員的價值 204
9．1．4　推動行為模式的轉變 204
9．1．5　剋服阻力與抵觸情緒 205
9．2　推行注重實效的政策 208
9．2．1　小轉變，大效果 208
9．2．2　IT角色從服務變為支撐 210
9．2．3　保證規劃的正確性 211
9．3　推進成功 212
9．3．1　尋找齣乎意料的價值 212
9．3．2　找到早期采納者和行動派 213
9．3．3　營銷活動準備 215
9．4　容忍與處理失敗 217
9．4．1　能測試的想法壞也壞不到哪兒 217
9．4．2　不要太介意失敗 218
9．4．3　不要漠然接受失敗 219
9．5　小結 221
結語：加入變革吧！ 223

前言/序言

洞悉未來之鑰：深度學習與人工智能的融閤圖景 本書聚焦於當代科技浪潮中最具顛覆性的兩大領域——深度學習（Deep Learning）與人工智能（Artificial Intelligence）——的底層邏輯、前沿應用及其對未來社會結構産生的深遠影響。 在信息爆炸與算力飛躍的雙重驅動下，人工智能已不再是科幻小說中的概念，而是滲透到我們生活方方麵麵的核心生産力。然而，驅動這場變革的真正引擎，正是近年來突飛猛進的深度學習技術。本書旨在為讀者構建一個清晰、係統且富有洞察力的知識框架，理解這些復雜技術如何從理論走嚮實踐，並重新定義人與機器的關係。 第一部分：深度學習的基石與演化 本書伊始，將深入淺齣地剖析深度學習的理論基礎，而非停留在錶麵概念的堆砌。我們將追溯人工神經網絡（ANN）的發展脈絡，重點闡述深度學習模型相較於傳統機器學習方法的本質優勢——即自動特徵提取能力。 1. 神經網絡的精妙結構： 我們將詳細解析多層感知機（MLP）的運作原理，逐步過渡到激活函數（如ReLU、Sigmoid的局限性與改進）的選擇，以及反嚮傳播算法（Backpropagation）的數學本質和優化過程。理解梯度下降及其變體（如SGD, Adam, RMSProp）的細微差彆，是掌握模型訓練效率的關鍵。 2. 視覺革命的引擎——捲積神經網絡（CNN）： 本部分將以圖像識彆領域的裏程碑事件為切入點，詳盡解讀捲積層、池化層和全連接層的協同作用。不僅僅是介紹LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等經典架構，更重要的是闡述其設計哲學——如何通過局部連接和權值共享，高效處理高維度的空間數據，並討論空洞捲積（Dilated Convolution）和注意力機製（Attention Mechanism）在提升模型魯棒性方麵的作用。 3. 序列數據的掌控者——循環神經網絡（RNN）及其變體： 針對語音識彆、自然語言處理等時間序列任務，本書將深入探討RNN的內部結構，尤其關注其在處理長期依賴問題上的睏境。隨後，將重點剖析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）是如何通過精巧的“門控”機製，有效緩解梯度消失問題，成為序列建模的黃金標準。 4. 生成模型的崛起： 從早期的變分自編碼器（VAE）到當前的主流——生成對抗網絡（GANs），我們將詳細解析生成模型背後的博弈論思想。書中將涵蓋WGAN、CycleGAN等先進變體，並探討它們在藝術創作、數據增強和模擬仿真等領域的實際應用案例，揭示模型如何學習數據的內在分布。 第二部分：人工智能前沿應用與範式轉移 在奠定瞭深度學習的基礎後，本書將視角轉嚮人工智能更廣闊的應用領域，展示技術如何轉化為解決現實世界復雜問題的強大工具。 5. 自然語言處理（NLP）的飛躍： 傳統的詞嚮量（Word2Vec, GloVe）到上下文相關的錶徵是NLP發展的重要轉摺點。我們將集中篇幅討論Transformer架構及其帶來的顛覆性影響，深入解析自注意力機製（Self-Attention）如何取代RNN/LSTM成為處理文本序列的主流範式。隨後，將探討基於Transformer的大型語言模型（LLMs），如預訓練、微調（Fine-tuning）的流程，以及它們在摘要生成、機器翻譯、代碼輔助編寫等方麵的能力邊界與潛在風險。 6. 強化學習（RL）的決策智能： 強化學習是實現通用人工智能（AGI）的關鍵路徑之一。本書將清晰區分模型基方法（如Policy Gradients）和值函數方法（如Q-Learning, DQN）。我們將剖析如何在復雜、高維度的環境中（如機器人控製、復雜遊戲博弈）設計奬勵函數和狀態空間，並重點介紹Actor-Critic架構在提升學習效率上的優勢。 7. 跨模態學習與具身智能： 未來的人工智能將不再局限於單一數據類型。本書將探討如何通過多模態學習，融閤視覺、文本、聽覺信息，構建更接近人類認知的智能體。同時，我們將探討“具身智能”（Embodied AI）的概念，即智能體如何通過與物理世界的交互來學習和進化，這對於機器人學和自動化至關重要。 第三部分：倫理、挑戰與未來的研究方嚮 技術的發展總是伴隨著深刻的社會反思與技術瓶頸。本書的最後一部分將探討深度學習和人工智能領域當前麵臨的重大挑戰，引導讀者以批判性的視角審視這一技術浪潮。 8. 可解釋性、公平性與魯棒性（XAI）： 深度學習的“黑箱”特性是其實際部署的一大障礙。我們將介紹LIME、SHAP等模型解釋技術，探討如何量化模型的決策依據。此外，對訓練數據偏差導緻的算法偏見、模型的對抗性攻擊脆弱性（Adversarial Attacks）等問題，本書將進行深入的案例分析和應對策略探討，強調構建負責任的AI的重要性。 9. 算力依賴與綠色計算的睏境： 訓練超大型模型所需的天文數字般的計算資源，不僅帶來瞭經濟上的門檻，也引發瞭對能源消耗的擔憂。我們將討論模型壓縮技術（如剪枝、量化）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）的原理，探索在保持性能的同時，實現模型輕量化和低功耗部署的有效途徑。 10. 通用人工智能的漫長徵途： 最後，本書將對當前的研究局限性進行總結，探討從當前的“窄域AI”（Narrow AI）邁嚮更具適應性和泛化能力的“通用AI”（AGI）所需要的範式突破，包括對因果推理、常識獲取以及更高效學習機製（如少樣本學習）的探索。 本書適閤對象： 緻力於深入理解現代人工智能核心算法的工程師與研究人員。 希望係統掌握深度學習技術棧，將其應用於産業實踐的決策者與技術領導者。 對人工智能發展前沿、技術倫理與未來趨勢抱有濃厚興趣的學術界人士與高階學習者。 通過本書，讀者將不僅掌握“如何訓練”模型，更重要的是理解“為何如此設計”模型，從而在瞬息萬變的技術前沿中，確立前瞻性的視野與紮實的技術根基。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名，讓我覺得它不僅僅是一本關於數據分析的技術手冊，更像是一本關於如何在這個瞬息萬變的大數據時代，提升個人和組織決策能力的心法。我一直在思考，為什麼有些企業能夠迅速崛起，而有些卻步履維艱，除瞭市場機遇和管理能力，數據分析的運用是否起到瞭至關重要的作用？這本書的題目暗示瞭一種“變革”，這讓我非常感興趣。我希望它能解釋清楚，當大數據成為常態，傳統的決策方式將會如何被顛覆，新的決策模式又會是怎樣的形態。我特彆關注“精準決策”這一點，因為在商業世界中，一步之差可能就是天壤之彆。我希望這本書能夠提供一些具體的框架、工具或者思維模型，來幫助我們如何從紛繁復雜的數據中，抽絲剝繭，找到那些能夠指導我們做齣更明智、更有效的決策的綫索。如果它還能探討一下，在大數據分析中可能存在的誤區和挑戰，以及如何規避這些風險，那就更好瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就充滿瞭力量和前瞻性，像是打開瞭通往智慧大門的鑰匙。我一直對數據這個概念感到既好奇又有些畏懼，總覺得它是個深不可測的寶藏，又像是一個難以馴服的野獸。這本書的題目——“數據分析變革，大數據時代精準決策之道”，一下子就抓住瞭我的痛點。我常常在工作中遇到各種棘手的問題，需要做齣艱難的決定，但往往憑著直覺或者經驗，事後又會懷疑自己是否錯失瞭更好的選擇。如果這本書真的能教會我如何利用數據來擺脫這種不確定感，如何讓決策更加“精準”，那簡直太棒瞭。我特彆期待它能提供一些具體的、可操作的方法論，而不是空泛的理論。比如，它會不會講解一些常用的數據分析工具，或者介紹一些經典的分析模型？我希望能瞭解到，在海量的數據麵前，我們應該如何下手，如何提煉齣有價值的信息，並將這些信息轉化為切實的商業洞察。畢竟，在這個信息爆炸的時代，誰能掌握數據，誰就能掌握先機，誰就能在激烈的競爭中立於不敗之地。我渴望的是那種能夠立竿見影，學瞭就能用的知識，讓我在工作中能夠更加自信，做齣更明智的判斷。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名——《數據分析變革，大數據時代精準決策之道》，總讓我聯想到一種運籌帷幄、決勝韆裏的感覺。想象一下，能夠通過對海量數據的深入洞察，提前預判市場趨勢，洞悉用戶需求，從而製定齣滴水不漏的商業策略，這本身就是一種極具魅力的能力。我一直認為，在這個信息過載的時代，真正的挑戰不在於信息多寡，而在於如何從海量的信息中篩選齣真正有價值的內容，並將其轉化為可執行的行動。這本書如果能提供一套係統性的方法論，教會我如何“變革”傳統決策模式，擁抱大數據帶來的機遇，實現“精準決策”，那將是多麼令人興奮的事情。我尤其好奇，它會如何闡述“變革”的內涵，是技術層麵的革新，還是思維模式的轉變？而“精準決策”又該如何量化和衡量？我希望能從中學習到如何將抽象的數據轉化為具體的、可衡量的商業價值，從而在不確定的市場環境中，找到一條清晰的、通往成功的路徑。

评分☆☆☆☆☆

《數據分析變革，大數據時代精準決策之道》，這名字聽起來就充滿瞭現代感和專業性，仿佛是為當下這個數據驅動的時代量身定做的。我一直覺得，在這個信息爆炸的年代，很多時候我們都感覺自己在“瞎子摸象”，對事物的認知是片麵的，而數據分析，似乎是連接這些碎片化信息，構建完整認知圖譜的橋梁。這本書的題目明確指齣瞭“變革”和“精準決策”，這正是我迫切想要瞭解的。我希望能在這本書中找到答案，瞭解大數據分析究竟是如何“變革”我們的思維方式和決策模式的。我尤其關心“精準”二字，它意味著更少地依賴直覺和經驗，更多地依靠事實和證據。我希望這本書能提供一些實操性的指導，比如如何選擇閤適的數據分析工具，如何構建分析模型，以及如何將分析結果轉化為可執行的商業策略。更重要的是，我希望它能教會我如何識彆數據中的潛在價值，以及如何避免被錯誤的數據或分析方法所誤導，從而做齣真正“精準”的決策。

评分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的書名時，第一反應就是它可能是一本非常務實的指南。雖然“變革”和“之道”聽起來有些宏大，但“大數據時代精準決策”這幾個字，無疑指嚮瞭它解決實際問題的目標。我平時的工作雖然不直接從事數據分析，但也會接觸到大量的報告和圖錶，很多時候都感覺霧裏看花，不明白這些數字背後到底意味著什麼。這本書如果能幫助我理解數據的本質，學會解讀數據背後的故事，甚至能讓我自己動手去挖掘一些數據中的奧秘，那將是一次巨大的飛躍。我希望它能涵蓋從數據收集、清洗、整理到分析、可視化的整個流程，並且能夠用通俗易懂的語言來解釋復雜的概念。我特彆想知道，在麵對海量數據時，如何纔能避免被淹沒，如何找到真正關鍵的指標，又如何在眾多乾擾因素中，提煉齣能夠指導決策的核心要素。如果它還能分享一些成功的案例，分析一下彆人是如何通過數據分析實現業務增長的，那無疑會更具說服力，也能激發我更多的思考和實踐的動力。

评分☆☆☆☆☆

大数据的东西太多，不是评价

评分☆☆☆☆☆

很不错的书

评分☆☆☆☆☆

好书，不错！好书，不错！

评分☆☆☆☆☆

很不错的书

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

开阔视野 很好

评分☆☆☆☆☆

可能是由于本人在京东购买图书的时间每每总处于优惠活动高峰期（当然我相信绝大部分书友可能都是在这一时段下手的。。。呵呵呵），加上京东在新浪微博等处的网络宣传活动做得非常成功，也吸引了更多的购书、藏书的爱书之人，因此在收获包裹这一过程上我等待的有点久（具体原因是由于在订单中存在有部分商品需要从外地调货过来的情况——想想就觉得会很麻烦，但爱书的心切还是让我毅然决然。。。），我想可能各个城市的京东库房在活动期间一定是忙得不可开交，也完全能够理解，以及快递公司的派件员们的辛苦，十分感谢！大概上我等了有一个星期左右的时间，由于经常买书的缘故，位于我所居住的那个区域的派件小哥都认识我了，这不免让我有点小尴尬。小哥跟我说以后在网上买书可以多下些单，因为对于他们而言，每成功派送一个派件就可以多拿一块钱。当时我觉得心中很五味陈杂，这恐怕也是我一直选择在京东购物的一个小原因，不知道其他的快递公司是否也有这样的规定，所以我也尽量做到能够在满足我所需的购物优惠政策下尽可能的将订单分配到最多，并且也可以享受到更多的优惠福利。每次在小哥那里取件的时候都觉得蛮自豪的，嘿嘿。。。 下面讲一下商品本身的部分。 首先，京东发货的包裹质量向来都是较高的，我曾经也像很多人一样货比三家的在同类大型专业图书网购商城购买过，比较后发现京东的包装是相对认真负责的，订单商品较少时选择以双层塑料包装的形式，虽然没有像其他商家会使用较小型的瓦楞纸箱，但包装是做的相当用心的；商品较多时采用纸箱包装也一定花费了相当的工夫，充分体现了京东商城的服务品质。且包裹内的订单存根详细准确。 其次，由于我是一个十分爱惜书籍的人，对图书的质量也比较在乎，本着藏书的心态大过读书，我对商品本身的质量要求还是比较高的。具体到商品个体上，但凡是出版商提供外塑料包装膜的书籍几乎不存在破损毁坏的情况，因为在运送包裹的过程里难免不发生磕磕碰碰的情况，有时会有塑料膜开裂的现象，但书体本身是完好无损的，拆开后也没有发现有其他质量上的问题，新品成色很高。而凡是不提供外塑料包装膜的书籍质量依旧能保持很好的水平，这一点我觉得很难得，封面磨损少、几乎无划痕污渍破烂变形等情况；内页也少有折痕凹损的情况。每次拆包裹的时候那种满意欣喜的情绪真是不言而喻。

评分☆☆☆☆☆

参考资料。业内经典。快递给力。值得推荐。