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
• 商業分析
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• 架構
• 數據科學
• 機器學習
• 數據分析
• 商業智能

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121293443

商品编码：24553290932

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：從海量信息中提煉價值的智慧》 在信息爆炸的時代，數據如同奔騰不息的河流，蘊藏著無數潛在的寶藏。然而，這股洪流也常常讓人望而卻步，淹沒在浩瀚的信息海洋中。如何從這看似混亂的數據中挖掘齣真正有價值的信息，如何將原始數據轉化為洞察力，進而驅動業務增長與營銷創新，已成為當今企業麵臨的核心挑戰。 《數據煉金術》一書，正是為應對這一挑戰而生。它並非僅僅羅列枯燥的技術細節，而是以一種更具智慧和前瞻性的視角，深入剖析瞭數據價值的生成機製，以及如何係統性地構建一個能夠持續從海量數據中提煉齣精準業務洞察與營銷策略的完整體係。本書將帶您穿越數據迷霧，抵達價值的彼岸。 第一部分：數據觀的重塑——認知升級是第一步 在信息時代，對數據的認知直接決定瞭企業能否在競爭中立於不敗之地。本書首先從根本上重塑您對“數據”的理解。我們不僅僅將數據視為冷冰冰的數字，而是將其視為企業最寶貴的資産，是洞察消費者行為、理解市場動態、優化運營效率、驅動戰略決策的生命綫。 從“量”到“質”的飛躍： 告彆對數據量的簡單追求，本書強調的是數據的質量、關聯性和洞察力。我們探討如何識彆和提取真正有價值的數據，以及如何將分散的數據點連接起來，形成有意義的整體。 數據驅動的思維模式： 這是一個全新的時代，一切決策都應建立在數據的支撐之上。本書將幫助您培養一種“數據驅動”的思維模式，讓您在麵對任何業務場景時，都能自然而然地思考“我需要什麼數據來支持這個決策？”，以及“這些數據告訴我什麼？”。 數據價值的層次： 數據價值並非單一維度。本書將深入淺齣地闡述數據價值的不同層次：從基礎的描述性數據（發生瞭什麼），到診斷性數據（為什麼發生），再到預測性數據（將要發生什麼），直至規範性數據（我們應該做什麼）。理解這些層次，是實現數據價值最大化的前提。 打破數據孤島： 現實中，數據往往分散在企業各個部門、各個係統中，形成“數據孤島”，阻礙瞭數據的流動和價值的發揮。本書將探討如何打破這些壁壘，構建一個統一的數據視圖，讓數據能夠自由流通，發揮其最大潛力。 第二部分：價值挖掘的引擎——技術與策略的雙輪驅動 當數據觀得到升華，我們便進入瞭價值挖掘的核心階段。這一部分，本書將重點介紹驅動數據價值挖掘的關鍵技術框架和策略方法，強調技術與業務策略的深度融閤。 數據采集與治理的藝術： 精準的數據采集是價值挖掘的基石。本書將詳細介紹各種數據采集技術，從實時流式數據到批量數據，從結構化到非結構化數據，並強調數據清洗、校驗、豐富等數據治理的必要性，確保數據的準確性和可用性。 數據存儲與管理的智慧： 海量數據的存儲與高效訪問是一個巨大的挑戰。本書將探討現代數據存儲技術，包括數據倉庫、數據湖等，以及它們在不同場景下的應用。更重要的是，它將引導您思考如何根據業務需求，設計最優的數據存儲和管理方案，實現數據的易於訪問和高效利用。 數據分析與洞察的精髓： 這是價值挖掘的核心環節。本書將超越簡單的統計分析，深入探討各種高級分析方法，包括但不限於： 探索性數據分析（EDA）： 如何通過可視化和初步統計，快速發現數據中的模式、趨勢和異常。 關聯規則挖掘： 發現數據項之間的隱含關係，例如“購買瞭A商品的用戶也經常購買B商品”。 聚類分析： 將相似的數據點分組，從而識彆不同的用戶群體、産品類彆或市場細分。 分類與預測模型： 利用機器學習算法，對數據進行分類（如判斷用戶是否會流失）或預測（如預測未來銷量）。 文本分析與情感挖掘： 從大量的文本數據（如用戶評論、社交媒體帖子）中提取關鍵信息和用戶情感。 可視化呈現的力量： 再精妙的分析，也需要清晰地呈現齣來纔能發揮作用。本書將強調數據可視化的重要性，介紹各種有效的可視化工具和方法，將復雜的分析結果轉化為直觀、易於理解的圖錶和報告，幫助業務人員快速抓住核心洞察。 構建數據驅動的業務流程： 數據挖掘的最終目的是服務於業務。本書將指導您如何將數據分析的結果無縫集成到現有的業務流程中，實現自動化決策和智能化優化，例如通過用戶畫像實現精準營銷，通過銷售數據優化庫存管理。 第三部分：業務價值的升華——精準發現與營銷新篇章 有瞭強大的數據挖掘能力，如何將其轉化為實實在在的業務價值，尤其是在業務發展和市場營銷方麵，是本書的重點關注。 深度理解客戶： 構建360度客戶畫像： 整閤來自不同渠道的客戶數據，構建全麵、立體的客戶畫像，深入瞭解客戶的人口統計學特徵、行為習慣、偏好、生命周期價值等。 客戶分群與個性化服務： 基於客戶畫像進行精準分群，為不同客戶群體提供個性化的産品推薦、內容推送和客戶關懷，顯著提升客戶滿意度和忠誠度。 預測客戶流失與轉化： 通過分析客戶行為數據，預測哪些客戶存在流失風險，並采取針對性的挽留措施；同時，識彆潛在的高價值客戶，製定有效的轉化策略。 洞察市場趨勢與競爭格局： 市場需求預測： 分析曆史銷售數據、行業報告、社交媒體趨勢等，預測未來市場需求的變化，為産品研發和市場推廣提供指引。 競品分析與策略製定： 監控競爭對手的産品、定價、營銷活動等，發掘其優勢與劣勢，為自身製定更具競爭力的策略。 發現新興市場與商機： 通過對海量數據的深度挖掘，發現尚未被充分滿足的市場需求或新的商業模式，搶占先機。 優化營銷策略與提升ROI： 渠道效果評估與優化： 精準衡量不同營銷渠道（如搜索引擎營銷、社交媒體營銷、內容營銷）的效果，識彆高ROI渠道，優化預算分配。 A/B測試與實驗設計： 運用數據科學的方法，設計和執行A/B測試，不斷優化營銷活動的各個環節（如廣告文案、落地頁設計、郵件主題），持續提升轉化率。 個性化內容與推薦引擎： 根據用戶的興趣和行為，實時推送個性化的産品信息、內容或優惠，極大地提升營銷的精準度和用戶體驗。 營銷自動化與智能化： 將數據分析能力融入營銷自動化平颱，實現更智能的客戶旅程管理、綫索評分和再營銷活動。 驅動産品創新與服務升級： 用戶反饋分析： 深入分析用戶對産品的評價、建議和使用行為，發現産品的痛點和改進方嚮，驅動産品迭代和創新。 新産品開發的數據支持： 基於市場趨勢、用戶需求和競爭分析，為新産品的概念設計、功能規劃和市場定位提供堅實的數據支持。 服務質量的持續改進： 分析客戶服務數據（如客服響應時間、問題解決率），識彆服務瓶頸，優化服務流程，提升整體服務水平。 結論： 《數據煉金術》不僅僅是一本技術指南，更是一種思維的啓迪，一種賦能的工具。它將帶領您走齣數據迷宮，掌握駕馭數據的強大能力，將海量信息轉化為驅動業務增長和營銷創新的核心動力。無論您是企業管理者、市場營銷專傢、數據分析師，還是對數據價值充滿好奇的探索者，本書都將是您在這個數據洪流時代，開啓價值發現之旅不可或缺的夥伴。準備好，用智慧的力量，從數據中煉化齣屬於您的黃金！

评分☆☆☆☆☆

我一直對底層技術架構的演進很感興趣，尤其是那些支撐起現代互聯網帝國基石的技術。Hadoop這個名字在我腦海裏已經響瞭很久瞭，它象徵著分布式計算的強大力量，是處理海量數據不可或缺的工具。這本書的副標題中明確提到瞭“Hadoop架構”，這讓我非常期待。我希望能在這本書中深入瞭解Hadoop的各個組件是如何協同工作的，比如HDFS如何存儲巨量數據，MapReduce又是如何進行並行計算的。我尤其想知道，在一個龐大的分布式係統中，如何保證數據的可靠性和一緻性，以及在麵對各種故障時，Hadoop是如何進行容錯和恢復的。這些底層的原理，往往是理解上層應用和算法的基礎。如果這本書能夠清晰地闡述這些概念，並輔以圖示和代碼示例，那將對我理解大數據技術棧的整體運作有極大的幫助。我希望它不是那種枯燥的技術手冊，而是能夠通過有趣的講解，讓我感受到Hadoop作為一種技術革新所帶來的震撼。

评分☆☆☆☆☆

我一直在思考，在大數據的浪潮中，如何將技術的力量真正轉化為商業價值。市麵上很多關於大數據的書籍，要麼過於偏重理論，要麼過於晦澀難懂，很難將理論與實踐相結閤。這本書的名字裏強調瞭“挖掘”，並且提到瞭“業務與營銷”，這讓我看到瞭它在解決實際問題上的潛力。我非常希望它能深入探討如何利用大數據分析來洞察用戶的行為模式、偏好以及潛在需求，從而製定齣更具針對性和個性化的營銷策略。比如，如何通過分析用戶的瀏覽曆史、購買記錄、社交媒體互動等數據，構建用戶畫像，實現精準營銷？又比如，在産品開發和優化過程中，如何通過用戶反饋數據來指導決策？我期待這本書能夠提供一些實操性的方法論和工具，讓讀者能夠學以緻用，真正理解大數據在提升業務效率、優化用戶體驗、驅動營收增長方麵的關鍵作用。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是彆齣心裁，那種深邃的藍色背景，點綴著無數閃爍的數據點，仿佛預示著一個全新的、充滿無限可能的數據宇宙。當我第一次拿到它的時候，就有一種莫名的吸引力，仿佛它不僅僅是一本書，更像是一張通往未知世界的地圖。我一直對那些隱藏在海量數據背後的規律和洞察充滿好奇，總覺得那裏藏著解決許多棘手問題的鑰匙。尤其是在如今這個信息爆炸的時代，如何有效地處理和分析這些數據，從中提煉齣有價值的信息，已經成為瞭一項至關重要的技能。我期待這本書能夠像它的名字一樣，展現大數據的“美”，那種由復雜走嚮清晰，由混沌到秩序的魅力。不知道它是否會帶領我領略到大數據在業務創新和營銷策略方麵的精妙應用，能否揭示那些“更精準地發現”的奧秘。我希望它能提供一些實實在在的案例，讓我能夠觸碰到大數據的脈搏，理解它如何驅動著商業世界的變革，又如何幫助企業做齣更明智的決策，從而獲得競爭優勢。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，技術最終是要服務於人的，而大數據最能體現這一點的，莫過於它在幫助我們“更精準地發現”方麵的能力。無論是發現消費者的真實需求，還是發現潛在的商業機會，亦或是發現科學研究的新方嚮，大數據都扮演著至關重要的角色。這本書的標題讓我産生瞭強烈的共鳴。我希望它能提供一些案例，展示大數據是如何幫助不同行業的企業，實現前所未有的精準度。比如，在金融領域，如何利用大數據進行風險評估和欺詐檢測？在醫療領域，如何利用大數據輔助疾病診斷和個性化治療？在零售領域，如何利用大數據優化庫存管理和商品推薦？如果這本書能從這些實際應用齣發，深入淺齣地講解大數據背後的原理和方法，並展示其在“更精準地發現”方麵所帶來的巨大價值，那麼它將是一本非常具有啓發性的讀物。

评分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的時代，我們每天都麵臨著海量的信息。如何從這些“汪洋大海”中撈取真正有用的“珍珠”，一直是睏擾我的難題。這本書的標題《大數據之美-挖掘》給瞭我一種豁然開朗的感覺。我希望它能揭示那些隱藏在數據背後的“美”，不是指數據本身的美，而是指數據分析所帶來的洞察和智慧之美。例如，當我們通過大數據分析發現瞭某個細分市場的巨大潛力，或者預測到瞭某種趨勢的齣現，這種“發現”本身就是一種美。我期待這本書能夠帶領我領略這種“挖掘”的過程，瞭解數據科學傢們是如何運用各種算法和模型，從看似雜亂無章的數據中提取齣有價值的模式和規律。我希望能從中學習到一些數據分析的技巧和方法，理解如何將這些技巧應用於實際的業務場景，從而做齣更明智的決策。