大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黃宏程 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據挖掘
• Hadoop
• 數據分析
• 商業智能
• 營銷
• 架構
• 算法
• 數據科學
• 機器學習

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121293443

商品编码：24115082523

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-07-01

內容介紹
基本信息

書名：	大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷
作者：	黃宏程	開本：
YJ：	49	頁數：
現價：	見1；CY=CY部	齣版時間	2016-08
書號：	9787121293443	印刷時間：
齣版社：	電子工業齣版社	版次：
商品類型：	正版圖書	印次：

內容提要 作者簡介 黃宏程：重慶郵電大學副教授，主要從事復雜網絡與信息處理、大數據技術等方嚮的研究與應用，近年來，作為項目負責人或主研人員，參加多項國傢自然科學基金和省部級重點科研項目10餘項，2012、2013年度中國人民解放軍科學技術進步奬獲得者。發錶論文20餘篇，其中SCI/EI檢索10餘篇次，申請國傢發明專利8項，授權5項。 精彩導讀 目錄

目  錄
D1章　大數據概述 1
1.1  大數據的概念 1
1.1.1  什麼是大數據 1
1.1.2  大數據的産生和來源 2
1.1.3  大數據的技術 3
1.1.4  大數據的特徵 8
1.1.5  數據、信息與知識 10
1.2  大數據的價值與挑戰 10
1.2.1  大數據的潛在價值 11
1.2.2  大數據對業務的挑戰 12
1.2.3  大數據對技術架構的挑戰 13
1.2.4  大數據對管理策略的挑戰 14
1.3  大數據與相關領域的關係 16
1.3.1  大數據與統計分析 16
1.3.2  大數據與數據挖掘 16
1.3.3  大數據與雲計算 17
1.4  大數據發展狀況 20
參考文獻 23
D2章　大數據挖掘技術 24
2.1  數據挖掘與過程 24
2.1.1  數據挖掘的七大功能 24
2.1.2  數據挖掘的實質 25
2.2  數據挖掘過程 26
2.2.1  定義挖掘目標 27
2.2.2  數據取樣 28
2.2.3  數據探索 30
2.2.4  數據預處理 32
2.2.5  數據模式發現 37
2.2.6  模型評價 40
2.3  常用算法 47
2.3.1  決策樹 48
2.3.2  迴歸 50
2.3.3  關聯規則 54
2.3.4  聚類 59
2.3.5  貝葉斯分類方法 66
2.3.6  神經網絡 69
2.3.7  支持嚮量機（SVM） 73
2.3.8  假設檢驗 77
2.3.9  遺傳算法 81
參考文獻 84
D3章　大規模存儲與處理技術 86
3.1  Hadoop概述 86
3.1.1  什麼是Hadoop 86
3.1.2  Hadoop發展簡史 88
3.1.3  Hadoop的優勢 90
3.1.4  Hadoop的子項目 90
3.2  HDFS 92
3.2.1  HDFS的設計目標 93
3.2.2  HDFS文件係統的原型GFS 93
3.2.3  HDFS文件的基本結構 95
3.2.4  HDFS的文件讀/寫操作 97
3.2.5  HDFS的存儲過程 101
3.3  MapReduce編程框架 105
3.3.1  MapReduce的發展曆史 105
3.3.2  MapReduce的基本工作過程 107
3.3.3  MapReduce的特點 110
3.4  建立Hadoop開發環境 111
3.4.1  相關準備工作 111
3.4.2  JDK的安裝配置 113
3.4.3  SSH無鑰登錄 113
3.4.4  安裝、配置Hadoop環境變量 115
3.5  大數據處理係統分類 118
3.5.1  批量數據處理係統 118
3.5.2  流式數據處理係統 119
3.5.3  交互式數據處理 122
3.5.4  圖數據處理係統 124
3.6  大數據查詢和分析技術：SQL on Hadoop 126
3.6.1  數據庫簡介 126
3.6.2  圖數據庫 128
3.6.3  Hive：基本的Hadoop分析 130
3.6.4  實時互動的SQL：Impala和Drill 134
3.7  以通信業務分析為例的大數據的技術環境部署 136
3.7.1  應用架構規劃與設計 136
3.7.2  技術環境部署與配置 137
D4章　大數據應用的總體架構和關鍵技術 148
4.1  大數據的業務分析 148
4.2  大數據的總架體構模型 152
4.3  大數據GJ分析 161
4.3.1  數據倉庫與聯機分析處理技術 162
4.3.2  大數據分析與傳統分析 167
4.3.3  非結構化復雜數據分析 168
4.3.4  實時預測分析 177
4.4  可視化分析 181
4.4.1  可視化技術 181

4.4.2  可視化工具 192
參考文獻 195
D5章　運營商數據分析 196
5.1  案例背景 196
5.1.1  大數據運營已為大勢所趨 196
5.1.2  采取大數據運營的原因 196
5.1.3  大數據分析如何提升電信行業績效 197
5.1.4  大數據的社會價值 199
5.2  挖掘目標的提齣 200
5.3  案例分析 201
5.3.1  體係架構 201
5.3.2  Hadoop集群抽取模塊 202
5.3.3  數據處理模塊 208
5.3.4  數據分發 211
5.4  MapReduce操作 218
5.5  結果分析 221
D6章　互聯網電影推薦係統 223
6.1  背景描述 223
6.2  業務目標 224
6.3  業務需求 225
6.4  協同過濾推薦係統建模 225
6.4.1  推薦係統概述 225
6.4.2  基於對立用戶的協同過濾模型 227
6.5  項目處理過程 229
6.5.1  項目數據 229
6.5.2  數據預處理 230
6.5.3  Hadoop並行算法 242
6.6  總結 250

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《數據煉金術：從海量信息中提煉商業洞察的藝術與實踐》 在這個信息爆炸的時代，數據早已不再是簡單的數字和記錄，它們是隱藏著巨大價值的礦藏，是引領商業決策、驅動創新增長的石油。然而，如何從滾滾而來的海量數據中，精準地挖掘齣那些足以改變遊戲規則的商業洞察，如何將冰冷的數字轉化為炙手可熱的市場先機，這已經成為現代企業麵臨的重大挑戰，也是商業競爭的關鍵所在。《數據煉金術》正是這樣一本旨在揭示數據價值、傳授數據挖掘藝術與實踐的著作，它將帶領讀者踏上一場深刻而實用的旅程，學習如何成為一名卓越的“數據煉金術士”。 本書並非一本純粹的技術手冊，更非理論的堆砌。它深入淺齣地剖析瞭數據背後的商業邏輯，強調技術手段的根本目的在於服務於商業價值的實現。我們相信，任何脫離商業場景的技術都是空中樓閣，任何忽略數據潛力的戰略都是紙上談兵。《數據煉金術》將以一種全新的視角，探討如何將復雜的數據分析過程與具體的業務目標緊密結閤，從而實現“更精準地發現業務與營銷”的終極追求。 第一部分：煉金的基石——理解數據的本質與價值 在正式踏上數據挖掘之旅之前，我們必須首先理解數據的本質以及它所蘊含的巨大潛力。這一部分將從宏觀層麵，為你構建一個清晰的數據認知框架。 數據的“前世今生”： 我們將追溯數據的起源，探討不同類型數據的生成機製、存儲方式及其演變過程。從結構化數據到半結構化數據，再到非結構化數據，理解它們的特性對於後續的挖掘工作至關重要。你將瞭解，你的業務數據不僅僅是孤立的記錄，它們彼此關聯，共同編織著一張反映客戶行為、市場趨勢、運營效率的龐大網絡。 數據中的“金礦”： 什麼是數據價值？我們如何衡量數據的價值？本書將闡釋數據價值的多個維度，包括但不限於：提升客戶體驗、優化運營效率、降低運營成本、預測市場趨勢、識彆潛在風險、驅動産品創新等。你將學會如何從業務需求齣發，識彆齣真正有價值的數據源，並理解不同類型的數據可能為你的業務帶來的獨特價值。 數據的“淨化”之道： “垃圾進，垃圾齣。”這是數據分析領域的一句至理名言。在本章中，我們將詳細探討數據清洗、預處理和轉換的重要性。缺失值如何處理？異常值如何識彆與修正？不同格式的數據如何統一？格式化、標準化、歸一化等關鍵技術將得到深入講解，確保你挖掘齣的“黃金”是純淨無瑕的。 數據隱私與倫理的邊界： 在追求數據價值的同時，我們必須時刻警惕數據隱私的保護和閤規性問題。本書將引導你思考如何在使用數據的過程中，遵守相關法律法規，保護用戶隱私，並建立負責任的數據使用規範，確保企業的可持續發展。 第二部分：煉金的利器——掌握數據挖掘的核心技術 擁有瞭堅實的理論基礎，接下來我們將聚焦於實現數據價值的核心技術——數據挖掘。這一部分將為你揭示那些能夠化腐朽為神奇的數據挖掘算法和方法。 描述性分析：描繪現狀的“全景圖” 統計學基礎： 核心的統計概念，如均值、中位數、方差、標準差、相關性等，將以最直觀的方式呈現，幫助你理解數據的基本分布和特徵。 數據可視化： 圖錶並非隻是裝飾。我們將深入講解如何運用散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、箱綫圖等，將抽象的數據轉化為易於理解的視覺語言，從而快速洞察數據中的模式和異常。 診斷性分析：探究“何以至此” 關聯規則挖掘： “啤酒與尿布”的故事並非偶然。我們將學習如何發現數據項之間的關聯性，例如，哪些商品經常被一起購買？哪些行為模式常常同時齣現？這些洞察對於商品推薦、庫存管理、捆綁銷售等營銷策略至關重要。 異常檢測： 識彆不尋常的數據點，例如欺詐交易、係統故障、異常的客戶行為等。掌握異常檢測技術，能夠幫助企業及時發現問題，避免損失，並抓住潛在的機遇。 預測性分析：預見“未來趨勢” 迴歸分析： 如何預測未來的銷售額？如何估計某個變量會如何影響另一個變量？迴歸分析將幫助你建立變量之間的定量關係，從而進行精準的預測。 時間序列分析： 針對具有時間順序的數據，如股票價格、氣象數據、網站訪問量等，我們將學習如何識彆其周期性、趨勢性，並進行未來值的預測。 分類與聚類： 分類： 預測一個數據點屬於哪個預定義的類彆，例如，判斷一封郵件是否為垃圾郵件，或者一個客戶是否會流失。我們將介紹決策樹、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯等經典分類算法。 聚類： 將相似的數據點分組，而無需預先定義類彆。這對於客戶細分、市場分區、異常行為檢測等場景具有重要意義。我們將探討K-Means、層次聚類等常用方法。 指示性分析：啓示“何為最佳” 優化算法： 如何在有限的資源下實現利潤最大化？如何規劃最優的物流路綫？指示性分析將幫助你找到最佳的解決方案，從而指導企業做齣更明智的決策。 推薦係統： 從Netflix到亞馬遜，推薦係統已經深入人心。本書將解析推薦係統的原理，包括基於內容的推薦、協同過濾等，教你如何為用戶提供個性化的內容或商品推薦。 第三部分：煉金的實踐——將數據洞察轉化為商業價值 技術是手段，商業價值纔是目的。《數據煉金術》最獨特的價值在於，它將教你如何將抽象的數據挖掘結果，轉化為實實在在的商業行動和可衡量的成果。 業務場景驅動的數據挖掘： 市場營銷的“精準靶嚮”： 如何利用數據分析識彆高價值客戶群體？如何設計個性化的營銷活動？如何評估營銷效果？我們將結閤客戶畫像、行為分析、預測模型，教你如何實現“韆人韆麵”的精準營銷，提升轉化率和客戶忠誠度。 銷售預測與增長策略： 基於曆史銷售數據、市場趨勢、宏觀經濟指標等，構建精準的銷售預測模型，從而優化庫存管理、生産計劃，並製定有效的銷售增長策略。 運營效率的“智能優化”： 如何通過數據分析發現生産流程中的瓶頸？如何優化供應鏈管理？如何預測設備故障，減少停機時間？我們將探討如何利用數據驅動運營決策，實現降本增效。 産品創新的“智慧引擎”： 用戶需求是什麼？市場還有哪些未被滿足的痛點？通過分析用戶反饋、社交媒體評論、競品數據，發掘産品創新的靈感，並指導産品迭代方嚮。 風險控製的“火眼金睛”： 如何識彆潛在的金融風險？如何預防網絡欺詐？如何評估信用風險？我們將學習如何利用數據分析工具，建立有效的風險預警和監控機製。 數據驅動的決策流程： 從問題到洞察再到行動： 建立一套係統性的流程，從明確業務問題開始，到選擇閤適的數據和方法，再到挖掘齣有價值的洞察，最終轉化為可執行的行動計劃。 溝通與協作： 數據分析結果的有效傳達至關重要。本書將指導你如何將復雜的技術性結論，轉化為業務方能夠理解和接受的語言，促進跨部門的有效溝通與協作。 持續迭代與優化： 數據是流動的，業務是發展的。我們將強調建立一個持續監控、評估和優化的機製，確保數據分析成果能夠不斷適應變化，持續為企業創造價值。 結論：擁抱數據，成就非凡 《數據煉金術》不是讓你成為一名冰冷的技術專傢，而是希望賦能你成為一個更懂業務、更具戰略眼光的數據驅動者。它將幫助你打破數據孤島，整閤分散的信息，從中提煉齣具有 actionable insights 的智慧。無論你是企業決策者、産品經理、市場營銷人員，還是技術從業者，本書都將為你提供一套切實可行的方法論和工具箱，讓你在日益激烈的商業競爭中，擁有更精準的“火眼金睛”，發現隱藏的機遇，化解潛在的風險，最終成就卓越的商業績效。 讓我們一起踏上這場激動人心的“數據煉金”之旅，將海量信息轉化為企業的核心競爭力！

评分☆☆☆☆☆

“更精準地發現業務與營銷”這個副標題讓我覺得這本書不僅僅是關於技術，更側重於應用。我一直覺得大數據最核心的價值在於它能夠幫助我們更深入地理解用戶、市場和業務。這本書如果能從大數據挖掘的角度，講解如何從海量數據中提煉齣有價值的信息，那就太有意義瞭。比如，如何利用Hadoop進行用戶畫像的構建，分析用戶的行為習慣，從而進行更精準的營銷推送？又或者，如何通過數據分析來預測市場趨勢，優化産品策略，提升業務效率？我希望這本書能夠提供一些實用的方法論和技術指導，讓我能夠更好地將大數據技術應用到實際的業務場景中。例如，關於數據預處理、特徵工程、模型選擇和評估等環節，希望能有詳細的闡述。另外，如果書中能介紹一些常見的算法在Hadoop上的實現，比如協同過濾、聚類分析、分類模型等，並說明如何優化它們的性能，那就更好瞭。我希望通過這本書，我能夠掌握一些切實可行的大數據分析技能，從而在我的工作中，能夠更有效地利用數據來驅動決策，實現業務的增長和營銷的優化。

评分☆☆☆☆☆

我一直關注著數據驅動的商業模式，這本書的名字“大數據之美——挖掘·Hadoop·架構”以及副標題“更精準地發現業務與營銷”，讓我對它充滿瞭期待。我非常好奇，大數據究竟能“美”在哪裏？它能如何通過Hadoop這樣的強大工具，幫助企業從海量數據中挖掘齣不為人知的商業洞察，進而指導更精準的業務決策和營銷活動？我希望能在這本書裏找到答案。我特彆希望能夠瞭解，如何在Hadoop生態係統中，實現從數據采集、存儲、處理到分析的完整流程。例如，HDFS的存儲原理、MapReduce的計算模型、Hive的數據倉庫構建，以及Spark的快速迭代計算，這些技術是如何協同工作的？更重要的是，這本書能否提供一些實際案例，展示大數據在不同行業的應用，比如金融、零售、醫療等領域，它們是如何利用大數據技術來提升效率、降低成本、創造新的商業價值的？我希望這本書不僅能教授技術，更能啓迪思維，讓我看到大數據的真正“美”所在，並能從中學習到如何更好地運用這些技術來解決實際的商業問題。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名，特彆是“大數據之美”，讓我覺得它可能不僅僅是一本純粹的技術手冊，而是會帶著讀者去體會大數據在實際應用中的魅力。我一直對Hadoop的底層架構和工作原理感到好奇，例如它的分布式存儲機製是如何保證數據的高可用性和容錯性的，它的計算模型又如何能夠高效地處理PB級彆的數據。如果這本書能深入淺齣地講解Hadoop的各個核心組件，比如HDFS、MapReduce、YARN等，並且能夠詳細闡述它們之間的協作關係，那就太棒瞭。除此之外，“挖掘”和“更精準地發現業務與營銷”這兩個關鍵詞，讓我對這本書的應用層麵也充滿瞭期待。我希望它能不僅僅停留在技術的層麵，更能將技術與實際的商業應用緊密結閤起來。比如，它能否通過一些具體的案例，展示如何利用Hadoop進行用戶畫像的構建，如何進行市場細分，如何通過數據分析來製定更有效的營銷策略，以及如何通過數據挖掘來發現潛在的商業機會。我希望這本書能帶給我一種“知其然，更知其所以然”的感受，讓我能夠真正理解大數據在驅動業務發展和營銷創新方麵的巨大潛力。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名很吸引人，“大數據之美——挖掘·Hadoop·架構”，光聽著就覺得內容會很深入，很技術。我一直對Hadoop的架構設計很感興趣，想知道它到底是怎麼實現的分布式存儲和計算的，它的NameNode和DataNode之間是如何協同工作的？還有MapReduce模型，雖然概念聽過，但具體到實現細節，尤其是在大數據量下的性能優化，我總覺得有些模糊。這本書從“架構”這個角度切入，應該能很好地解答我這些疑問。我希望它能詳細講解Hadoop的各個組件，比如HDFS的容錯機製，YARN的資源調度原理，以及MapReduce的設計理念和工作流程。我特彆想瞭解Hadoop在實際應用中，是如何處理海量數據的，比如數據傾斜問題、數據壓縮技術、並行度設置等等。如果能結閤一些實際的案例，說明在不同的業務場景下，Hadoop架構的部署和調優策略，那就更棒瞭。畢竟，理論知識固然重要，但實際操作中的經驗和技巧纔是最寶貴的。我期待這本書能帶我進入Hadoop的深層世界，理解其背後的設計哲學，並且能夠舉一反三，應用到我自己的工作和學習中。

评分☆☆☆☆☆

作為一個對數據分析和商業智能領域充滿好奇的人，這本書的標題“大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷”立刻吸引瞭我的注意。我一直認為，數據本身並沒有價值，隻有通過有效的挖掘和分析，纔能從中提煉齣有用的信息，進而轉化為商業價值。這本書既然提到瞭“挖掘”和“更精準地發現業務與營銷”，我猜想它應該會深入講解如何利用大數據技術來解決實際的商業問題。我特彆想知道，它將如何通過Hadoop這個強大的分布式計算框架，來實現高效的數據挖掘和分析。例如，在用戶行為分析、市場趨勢預測、風險控製等方麵，Hadoop能夠發揮怎樣的作用？書中是否會提供一些具體的算法和模型，以及如何在Hadoop環境下進行部署和優化？此外，副標題中的“更精準地發現業務與營銷”也讓我非常感興趣，我希望這本書能為我提供一些關於如何利用大數據來製定更具針對性的營銷策略、優化産品設計、提升客戶體驗的思路和方法。