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音乐制作自学手册-Studio One操作入门教程音乐制作软件创作教程教学书籍音乐混音后期制作剪辑编曲伴奏制作图解书自学零基础书籍详细信息

ISBN：9787115539120
作者：暂无作者
出版社：暂无出版社
出版时间：暂无出版时间
页数：暂无页数
价格：76.92
纸张：胶版纸
装帧：平装
开本：16开
语言：未知
丛书：暂无丛书
TAG：暂无
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更新时间：2025-01-09 23:34:13

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精彩短评：

作者：aaron 发布时间：2013-09-02 17:37:57
1：千万不要买中国人写的关于国外人或物的书。2：据说，很多内容都是摘抄自网络。3：开篇还算有一些跟霍金相关的东西，到最后却莫名其妙绕道世界末日去了，就因为霍金说了句关于末日的预言？
作者：~skyyy~ 发布时间：2023-11-27 22:37:22
不错的的入门教程，介绍了MAC版的界面和基本操作。
作者：Lisa 发布时间：2014-04-10 06:52:55
赞
作者：旮旯停云发布时间：2019-05-25 02:01:58
装帧精美，文字清晰。就是注释，译文不够深度
作者：吴某某吴发布时间：2021-03-10 21:34:29
蛮好用的入门书，尤其是有案例，很方便。
作者：油菜发灰房发布时间：2021-08-07 11:04:57
西方理论硬往老子身上套，还把孔子说得好像个小学生一样，这样好吗？这样不好

深度书评：

打分2星以上者。绝对肤浅。
作者：人生如寄发布时间：2015-11-18 15:48:13
我看书鲜有买来不看，更无看一半不看完的，而越看越失望，甚至看到愤慨的。只此林语堂的《苏东坡传》。看完一半，如蝇在食,不吐不快。
主角苏轼是我喜欢的文人，在其于词的豪放，为人的洒脱。作者林语堂也是盛名之下的文学作家。加之《苏东坡传》被炒作成20世纪四大传纪。于此三者促成我买此书。
看完半本，我想，若地下有知，其余三大传作者：写《李鸿章传》的梁启超、写《朱元璋传》的吴晗，以及写《张居正大传》朱东润，肯定有如《天龙八部》里的萧峰对慕容复般不屑：“我萧某大好男儿，竟和你这种人齐名。” （注：江湖有“北乔峰，南慕容”之称）。
林语堂的大名估计很少国人没听过。其与辜鸿铭同是写英文书而扬名的民国作家，辜鸿铭各方面当然高出其，主写国学类文章，而林语堂只工文学，不可同日而言。倒是梁实秋与林语堂名气差不多，梁主要翻译国外作品，也创作散文，质量很高。林语堂则是翻译国内作品，并英文创作小说介绍中国文化。
这本书就是英文写的，中文出自专门翻译林作品的张振玉。这是问题之一，林语堂主是写给洋人看，故如“四川面积大体如德国”、“张居正后期如希特勒”“高XX英尺”这类的句子使得读起来破坏本该古典温雅的作品性质。其次是翻译者水平不敢恭维，文句过于欧式且生硬，词汇量严重匮乏。
这都不是最重要的。应为这些都只是皮毛。
真正重要的是林语堂只是文学作家，但这本书他却过多篇幅的去论史，太过深入的去论政治，却又肤浅不堪。各种对于政治的幼稚臆测与观点让人不忍淬读。而让人愤怒的是，里面为衬托苏轼之高大，把整个王安石集团全直接写卑鄙小人和走狗为称，极尽摸黑之能事。当时新旧两派之争激烈自古未有，但无论或敌或友对王安石的人品都是赞不绝口的，其也是惟一不坐轿子不纳妾，死后无任何遗产的宰相啊。而林语堂拿王安石几乎不换衣服不修边幅之类来诠释为卑贱小人的特征，甚至拿其吃菜从来只夹最近那盘菜等等来攻击他是大伪。其盛名之下有如此论断就让人匪夷所思了。。
林语堂极力想把苏轼描写成千古一人，写成一个完人，但也太过于“一将功成万骨枯”吧。且苏轼且能算作完人和千古一人？
要论文章：“唐宋八大家”里就有六大牛人与他同时代，还都有交往，且论文章比之他的两位上司———欧阳修和王安石的各方面（特别是深度）都是要差些的。
论史学：（从政者最重要的学问，考试最后最关键的皇帝问策就是关于历史政治，而苏轼一生跌宕都在仕途。），他写的《荀卿论》《范增论》《贾谊论》可以看到他非常不成熟的政治思维，满满全是书生意气（若有觉得我评论有失偏颇，可看下这3篇文章）。比之他的上司————同时代写《资治通鉴》的司马光，就是云泥之别了。
而若论社会真正公认的学问————儒学，或者说哲学或经学：同时代的程颐和程颢两兄弟为宋明理学的奠基者以及之后时代的理学权威，可称一代大儒。而苏轼这方面可以说几乎无著作。
论书法：同时代的“宋四大家”里的黄庭坚和米蒂书法历代评价都是要高过苏轼的。虽然并列，大体相当于现今娱乐圈演而优则唱，文名过盛而加之其名。（他的书法我个人不太喜欢，个人觉得还不如欧阳修。）
另苏轼喜欢玄学甚至还炼丹，但是同时代的邵雍却是神一样的存在。。
至于他喜欢禅，北宋是禅学的顶峰，相比那么多大家，他只算个业余爱好者而已了。。。。
苏轼的真正强项在文学，虽古文散文类被同时代的其它五大家所冲淡，但是其豪放词却真是独开千古，唯辛弃疾可伯仲。当然其好友秦观的婉约词也是当时一绝。。
总体说来，苏东坡生活在一个牛人辈出的时代！（满地的牛人，这也是王安石的悲哀啊。。。）
但是林语堂却偏偏要把把同时代的这些牛人都淡化掉来抬高他。最不能容忍的就是把那些与其有政见不同或有过节之人都描写得龌龊不堪，这就让人不止怀疑林语堂的心胸更要怀疑到他的拿手好戏——写作手法问题了。抬高一个人应该是用更牛的人来烘托渲染吧。。
林语堂的学问确实不在经史哲学，如同苏东坡之才在文学，而《苏东坡传》作为历史传记本就是历史正统书籍，且又涉及到当时那场历史之大变（王安石变法，新旧派十年争斗）卷入百年难遇的政治漩涡，无疑林语堂的文学在这波诡云谲的局面里只能如民间评书般，说个场面与热闹而已，不可见任何真知灼见。
这些倒也罢了，文人论政，总是流于浅薄。（此处文人指专修文学类之学者。）
但是最紧要的却是林语堂的拿手好戏——文学，出了问题。。读了半本，我只看到了一个用浮躁生硬的文字写的流于形式的苏轼，一个只有皮毛的苏轼，关于他的描写大多是一些历史记录以及他家里的鸡毛蒜皮和他的诗文摘抄的堆积，且条理不清流于混乱。
古典韵味本就应文章里的近代特征词汇与外国特征词汇过多而消失殆尽，但苏东坡的风骨风韵风流却也压根没着力描述。作者急于向洋人表述一个大杂烩或者说大百科全书似的神奇人物，但却流于表面，如同没有灵魂的空壳而已。坑坑洼洼26万字，却根本没有到其内心，也无法让人去感同他的情感。让人如看一个旁人的故旧之事，且还让看着觉得其面目不清，性格混沌，情感迷离。。。
好吧，终于舒服点了。。。。
或许哪天我会接着看完，毕竟涉及到政治以及其他人的也大体告一段落，后面的估计不至于让人愤慨。。
哀丫，我居然还一同还买了本林语堂的且是精装本，幸好，那本是纯文学，希望能读完。。。
《决战大数据》-养数据解决问题
作者：Annie 发布时间：2020-08-29 18:23:12
写在前面
跟《数据的本质》同一个作者，基于同样的原因一口气翻完了这本书，私以为从实际应用上而言，这本书对于实践中遇到的问题和解决的思路与套路更结构化一些。能够把事情做到出彩的人，往往是能够提出好的问题并且能够讲好故事的人。所谓功夫在身外，好的数据分析的应用更需要降低学习成本，提升数据分析的运营效率，腿部、腰部、脑部，在不同的逻辑框架层次中着力，
win the war not the battle
。
一、从数据化运营到运营数据
1. 用兵法的思维看数据：
道：分析师对人和事物基本规律的诠释；数据分析不应该从数据开始，而是要从对世界、产品、商业行为最基本的认知着手。
计：使用合适的计谋，利用商业智能形成的不对等信息形成战略优势，造就优胜的“势态”。
胜：找到取胜的要领，数据分析上要做到快速精准、高规模可复用、产品化应用等。
2. 数据应用的三个阶段：
用数据、养数据、从看数据到用数据。
3. 数据产品化关键：
数据分析也要讲究用户体验，用产品化理念来管理数据团队，数据分析框架是给到数据产品养分的关键点；把分析的理念和框架变成数据产品，本质上是一个
数据泛化
的过程。
//好的数据报告......必须要知道以下5个问题//
1）这是什么问题？
2）这是谁的问题？
3）这个问题现在必须马上解决吗？
4）这个问题我们能解决吗？
5）我们有足够的数据来解决吗？
首先，报告的前3页一定吸引人，让人有继续阅读的欲望；
其次，当别人看到一页数据，心里在猜测背后的各种原因时，下一页的的报告要能够解决他们的疑问。
产品化的数据分析团队必须先要学会问“问题是什么”并以此作为切入点。
4.让用户喜欢数据，就会让团队喜欢自己。
5. 数据应用内三板斧-用数据：混、通、嗮。
混:数据打通，前期后后逻辑要严密，数据与数据要跟业务联系得上。混在商业场景中，把数据与商业场景打通，将数据产品作为载体。和业务方混在一起，和用户混在一起，贴近业务和用户才能培养出敏锐的商业意识。
通：打通数据和商业的链接，让数据真实反映商业引导决策；同时建立合理的数据使用体系，打通部门与部门间的数据交叉。
“晒”即是要学会如何数据可视化，把数据以最适当的方式晒出来，让更多的人使用。对于用户要一般宣传理念，以便教授技巧，让用户知道怎么使用数据、怎么用好数据，知道数据的价值。呈现有价值的数据，让数据证明（衡量）业务、优化业务、发现业务机会、创造商业价值。
6.
数据应用外三板斧-养数据：
存、管、用。
存：数据收集，学会用数据产品来解决获取及使用数据的问题。
管：数据治理
用：数据赋能，在数据的分列和重组上做到颠覆性创新。
通过内外三板斧形成数据化运营闭环，看数据有没有，细不细，全不全，稳不稳，快不快。
7. 用数据找机会，养有实效的数据，锻造数据力和思考力的合力。
8. 数据十戒：见下。
//数据十诫//
1.一切从定义问题开始，问题问好了，答案就在里面。
2.在万物皆数据的年代，要以“假设数据都能获取”为前提去思考问题。
3.数据助力企业的“四部曲”:描述现况、深入诊断、预测趋势、指挥行动。
4.“快＋准”的数据，让我们可以从已知规律中寻找价值
5.“广＋乱”的数据，给予我们从发现中获取颠覆过去规律的能力。
6.大数据不是独奏，而是不断连接无处不在的数据。
7.数据技术就是加速和积累（数据、分析、服务）的能力。
8.大数据生态的连接需要建立标准与规范。
9.大数据是诸多小数据的组合。
10.数据是一种信仰。
9.
应对数据运营的困境：
用数据的人不知道数据从哪里来，做数据的人不知道数据如何使用。想用的人不敢用，担心数据的真实性；做的人不知道怎么用，因为数据的复杂性……数据量越来越大，越来越无效使用。
10. 相比数据的断层，对数据分析而言，人的断层是数据分析更严重的问题。
11.
数据化思考：
问题就是答案，问好问题，关注思考的角度，形成数据化思考方式。
12.
关于数据价值的思考：
1）能否清晰清楚的识别用户的身份？
2）能否搞清楚所收集的数据对你的价值是什么？
3）收集数据时的场景是什么？
4）数据的五大价值：
a.识别与串联：让似是而非的行为数据串联起来；
数据收集的价值包含两个维度：是否能衡量这个数据对企业产生的价值(企业价值--实现企业资源的合理分配）；是否能衡量这个数据对客户的价值--如何帮助企业为客户提供更好的服务（客户价值-实现客户体验的提升）；
角色不同，对数据的看法不同，所以在衡量价值时需要考虑到受众和给与者两个不同的立面给与不同的看法。
b.描述价值
将用户的行为、现状串联起来，勾勒出用户的行为画像，进行场景还原。判断用户的需求，通过对需求进行刺激，以促进消费行为。描述数据最好的一种方式就是分析数据的框架。
数据盲点
物理盲点：应该收集但却没有收集到的数据
逻辑盲点：应该关联分析出，但是没有被分析出的数据
人为制造的盲点：通过混淆、偷换概念得到的没有实际意义的数据
c.时间价值
数据是有保质期的，看行业的趋势数据要看三年，天气预报的数据有效性则止于当下。用数据来进行业务分析，一定要关注原始数据的时间：数据所处的时间段长短，数据所处的时间点都是数据的时间属性中所需要关注的。
d.预测价值
数据价值的关键是数据前置，根据前置数据来进行趋势预测，从而顺应趋势来进行决策。在以往的数据模型中，有太多的条件假设是固定不变的，但是用于商业活动的数据预测，一定要假设一切都在改变，要关注新的数据收集源头，注入新的信息，尤其是拐点信息。
e.产生数据的价值
先开枪后瞄准:在没有数据的时候，在探索中发现有参考价值的数据并最终发现目标作出决策。
这并不符合常理，常理讲的是有的放矢。但大数据的情况是面对海量的数据、有用的，无用的，重复的，缺失的，要从中找到有价值的信息。
所谓开枪，就是在一堆海量数据中盲选，而瞄准是在海量数据中盲选出有价值的数据。
在没有数据的时候，在探索中寻找有参考价值的数据，最后发现目标，作出决策。
二. 养活数据
“
兵无常势，水无常形，能因敌变化而取胜者，谓之神。
1. 养活数据，让更多人用好数据：
分析--》推荐--》反馈--》再推荐；以解决问题出发，建立多样化的自循环方式：
1）“活”做数据收集，不仅收集自己用户的数据，还要把别人的数据也收集过来综合分析，抓住相关性；
2）“活”看数据指标，不仅局限于自己已有的数据框架，而且需要结合用户需求的不同场景来灵活应用收集到的“活”数据，激活数据并用场景来验证----我们的数据为用户体验改善了什么；我们的数据为企业解决了什么问题/开创了什么机会。
2. 组装数据仪表盘：
1）开启上帝视角，做到执行合一。
2）做好数据分类，通过不同的角度思考数据的价值。
以是否可再生为标准；
以所处的存储层次为标准--基础层必须要做到统一；
以数据业务归属为标准；
以是否为隐私为标准;
3）把数据放进“框”中；
公司当前的投入产出比；
与竞争对手的博弈；
考虑时间因素；
4）用框架来做决策：从小角度切入；
首先，确定有什么问题，从解决问题的角度出发去收集数据；
其次，把收集的数据整理好，放入一个“数据框架”内；
再次，看框架与做决策的关系；
最后，根据决策行动，检查行动是否达到目的；
三、数据未来与跨界思考
//小趋势//
应用无线化；
信息数据化；
交易无纸化；
人类智能化；
决策实时化；
线下线上化；
1.大数据的趋势是运用集体智慧去优化个体的意愿，这种互动是一种新的生活方式。
2. 好的问题里潜藏了答案：先反复解题，厘清选择逻辑；搞清楚已知和未知；在不确定中做判断；
3. 量化数据大小与决策好坏的关系，利用趋势为未来把脉。
4. 还原是深入洞察的根本；开扩思维，负面信息也是决策的关键。
5. 让数据透过产品说话；
//小故事与小思维//
1、小偷思维
多数人只会想通过哪些事情获得成功，而小偷会想如何避免失败。从另外一个角度想问题，或许会有不同的答案。
2、关掉多任务窗口
唯有专注才能更高效能地处理事务，在职场上总有各种琐碎的事情打乱节奏，那就要学习关掉多任务，集中精力做更重要最核心的事情，避免时间再琐碎的工作中流失。
3、积累个人大数据
再聪明的人成功也没有捷径，车品觉会每天定时阅读各类专业文章，给这些文章打标签，搭建和完善个人的数据库。日积月累培养自己的数据思维，并且在关键时刻可以找到所需要的数据。这应该是自己从今天就可以开始学习的好习惯。
1）从数据收集的角度：选择有效的数据源，并区分重要性进行积累，实现知识量和思维方式上的突破；
2）打通运营数据--》数据化运营--欲奴应数据的循环闭环，学会借势；
4、忘掉必杀技，在迂回中寻找落点
不断地去提问，而不是直接给答案。
写在后面
跳出数据，学会问问题，学会讲故事，学会从不同的角度接待去探索价值，学会更新和迭代分析框架……在逻辑中找到有趣点，通养然后应用。
以上，谢谢你阅读到最后一个字。