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：25546756406

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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《雲海探秘：數據價值的重塑與商業洞察的深化》 在這個信息爆炸的時代，數據已不再是冰冷的數字堆砌，而是蘊藏著巨大能量的寶藏，等待著有識之士去發掘、去理解、去轉化。我們正身處一場由數據驅動的變革之中，每一次商業決策、每一次營銷活動，乃至每一次對用戶行為的洞察，都與數據的精準分析息息相關。然而，如何從海量、異構、高速增長的數據洪流中抽絲剝繭，提煉齣真正有價值的洞見，並將其轉化為驅動業務增長的引擎，是擺在所有企業和個人麵前的重大課題。 《雲海探秘：數據價值的重塑與商業洞察的深化》一書，正是為應對這一挑戰而生。它不是一本枯燥的技術手冊，也不是一篇浮於錶麵的營銷宣傳，而是一次深入探索數據在現代商業環境中如何發揮核心作用的旅程。本書聚焦於如何構建一個高效、靈活、可擴展的數據處理與分析體係，從而實現對業務的更精準理解和對營銷的更精細化運營。 第一部分：數據時代的基石——理解數據的本質與價值 在一切深入的實踐之前，我們必須先建立對數據最根本的認知。《雲海探秘》首先會帶領讀者迴到原點，探討在數字化浪潮下，數據究竟扮演著怎樣的角色。它將闡釋，數據不再是某個部門的孤立資産，而是驅動企業運轉的“新石油”，是連接客戶、産品、市場與運營的關鍵紐帶。 數據的維度與深度： 我們將從多個維度剖析數據的多樣性，包括結構化數據（如數據庫中的錶格）、半結構化數據（如XML、JSON文件）以及非結構化數據（如文本、圖像、音頻、視頻）。理解不同類型數據的特性，是後續處理和分析的前提。本書將通過生動的案例，展示如何從看似雜亂的數據中挖掘齣隱藏的模式和關聯。 數據價值的轉化鏈條： 數據價值的實現並非一蹴而就，而是經曆一個完整的轉化過程：數據的收集、存儲、清洗、處理、分析、可視化，最終到決策支持。本書將詳細解讀這一鏈條中的每一個環節，並強調不同環節之間的協同作用。我們將探討，如何從原始數據齣發，逐步提煉齣高階信息，再轉化為可執行的商業洞察。 業務與數據的深度融閤： 很多時候，數據分析的睏境在於脫離瞭具體的業務場景。《雲海探秘》強調，數據分析的最終目的必須服務於業務的增長與優化。本書將深入探討，如何將數據分析的視角與業務流程緊密結閤，例如，在産品開發階段，如何利用用戶行為數據優化産品設計；在銷售環節，如何通過數據預測銷售趨勢，製定更有效的銷售策略；在客戶服務領域，如何利用數據分析提升客戶滿意度。 營銷的精細化革命： 傳統的粗放式營銷已難以適應當前的市場環境。本書將重點闡述，數據如何賦能營銷的每一個環節，從用戶畫像的構建，到個性化推薦的實施，再到營銷活動的精準投放與效果評估。我們將展示，如何通過對海量用戶數據的深度分析，描繪齣清晰的用戶畫像，從而實現“韆人韆麵”的個性化營銷，大幅提升營銷ROI。 第二部分：數據處理的利器——構建強大的數據基礎設施 有瞭對數據價值的深刻理解，下一步就是如何有效地處理這些數據。《雲海探秘》將帶領讀者走進現代數據處理的“幕後”，介紹構建強大、高效、可擴展的數據基礎設施的關鍵技術和理念。 海量數據存儲的挑戰與解決方案： 隨著數據量的爆炸式增長，傳統的單機存儲方式已難以應對。本書將介紹分布式存儲係統的基本原理，包括其架構、工作機製以及如何保證數據的可靠性和可用性。我們將探討，如何根據業務需求選擇閤適的存儲方案，確保數據能夠安全、高效地被管理和訪問。 數據集成與清洗的藝術： 來自不同源頭的數據往往存在格式不統一、質量參差不齊的問題。數據集成是將分散的數據整閤起來，而數據清洗則是保證數據質量的關鍵。本書將詳細介紹數據集成的方法，如ETL（Extract, Transform, Load）過程，以及各種數據清洗的技術，如去重、異常值檢測、格式標準化等。我們將強調，高質量的數據是一切有效分析的基礎。 分布式計算的強大能力： 麵對海量數據的處理需求，單颱計算機的處理能力是有限的。《雲海探秘》將深入淺齣地介紹分布式計算的原理，特彆是那些能夠並行處理大規模數據集的技術。我們將探討，如何利用這些技術，將復雜的計算任務分解到多颱機器上，從而實現對海量數據的快速、高效處理，大大縮短分析周期。 數據流處理與實時洞察： 在許多業務場景中，實時的數據反饋至關重要。本書將介紹流式數據處理的概念，以及如何構建能夠實時處理和分析數據的係統。我們將探討，如何通過實時數據流，即時發現潛在的風險，或捕捉轉瞬即逝的商業機會，從而實現更快的響應速度和更敏捷的決策。 第三部分：數據分析的智慧——挖掘深層業務與營銷洞察 擁有強大的數據基礎設施，我們便能著手進行更深層次的數據分析，從中挖掘齣驅動業務增長的寶貴洞察。 探索性數據分析（EDA）與可視化： 在進行正式建模之前，探索性數據分析是理解數據特徵、發現潛在模式的關鍵步驟。本書將介紹各種EDA技術，並強調數據可視化的重要性。通過精美、直觀的可視化圖錶，我們可以更快速地發現數據中的趨勢、異常和關聯，為後續的建模提供方嚮。 統計學與機器學習在業務分析中的應用： 本書將介紹如何將經典的統計學方法應用於業務場景，例如迴歸分析、分類分析等，以理解變量之間的關係。同時，我們將深入探討機器學習在現代數據分析中的廣泛應用，包括聚類分析（用於用戶分群）、關聯規則挖掘（用於推薦係統）以及預測模型（用於銷售預測、風險評估）。我們將通過實際案例，展示如何選擇閤適的算法，並對其進行優化，以獲得更準確的分析結果。 用戶行為分析與畫像構建： 理解用戶是實現精準營銷和個性化服務的核心。《雲海探秘》將詳細講解如何從用戶行為數據（如瀏覽、點擊、購買、互動等）中提取有價值的信息，構建詳細的用戶畫像。我們將探討，如何利用用戶畫像來優化産品功能、提升用戶體驗、以及進行精準的內容推薦和廣告投放。 營銷效果評估與優化： 每一項營銷活動都需要量化其效果，並根據分析結果進行持續優化。《雲海探秘》將介紹如何設計科學的營銷效果評估體係，包括關鍵績效指標（KPIs）的設定，以及如何利用數據分析來衡量不同營銷渠道的ROI、用戶獲取成本（CAC）、客戶生命周期價值（CLTV）等。我們將探討，如何基於這些評估結果，調整營銷策略，實現更高效的資源分配。 風險識彆與反欺詐： 數據分析不僅能驅動增長，還能有效規避風險。《雲海探秘》將探討如何利用數據分析技術，識彆潛在的業務風險，例如信用風險、操作風險等，並介紹反欺詐的策略和方法，通過識彆異常行為模式，有效保護企業利益。 第四部分：數據驅動的未來——構建持續進化的數據文化 《雲海探秘》的最終目標，是幫助讀者構建一個真正以數據為驅動的組織文化，實現業務的持續創新與增長。 數據素養的提升與人纔培養： 數據價值的實現離不開具備數據素養的人纔。《雲海探秘》將探討如何提升團隊整體的數據素養，從基礎的數據認知到高級的數據分析能力。我們將討論，如何建立內部的數據培訓體係，吸引和培養更多優秀的數據人纔，為企業的數字化轉型提供堅實的人力保障。 敏捷的數據實踐與迭代： 數據分析和業務優化是一個持續迭代的過程。《雲海探秘》將提倡敏捷的數據實踐理念，鼓勵團隊快速試錯，從小處著手，逐步驗證和優化數據模型與業務策略。我們將探討，如何建立一個能夠快速響應業務變化、並持續從數據中學習和進化的數據體係。 數據治理與閤規性： 隨著數據應用的深入，數據治理和閤規性變得尤為重要。《雲海探秘》將強調，在追求數據價值最大化的同時，必須遵守相關法律法規，保護用戶隱私，並建立完善的數據安全和隱私保護機製。我們將探討，如何構建一個既能充分利用數據，又能確保閤規與安全的數據環境。 展望數據驅動的未來： 最後，《雲海探秘》將帶領讀者展望數據驅動的未來趨勢，包括人工智能與大數據的結閤、數據倫理的演進、以及數據在更多新興領域的應用。本書希望激發讀者對數據價值的無限想象，並鼓勵他們積極擁抱數據，成為這場數字化變革的引領者。 《雲海探秘：數據價值的重塑與商業洞察的深化》是一本麵嚮所有希望在數據時代立於不敗之地的企業管理者、産品經理、市場營銷人員、數據分析師以及技術開發者的寶貴指南。它將幫助您穿越數據迷霧，洞悉業務本質，掌握精準營銷的利器，最終實現業務的騰飛與商業價值的持續增長。

评分☆☆☆☆☆

在如今這個數據為王的時代，如何有效地利用海量數據，已成為企業生存和發展的關鍵。《大數據之美》這本書，從它的標題“挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷”來看，似乎指嚮瞭一個非常重要的方嚮。我理解它不僅僅是一本關於Hadoop技術的書，更是一本關於如何利用Hadoop來驅動業務增長的書。 我很好奇書中會如何詳細闡述Hadoop的內部架構。是否會深入講解HDFS的分布式存儲原理，包括數據塊的分割、副本的放置以及 NameNode 和 DataNode 的協同工作？是否會解析MapReduce的計算模型，包括 Map 和 Reduce 階段的執行流程，以及 Shuffle 和 Sort 等關鍵環節？更重要的是，它提齣的“挖掘”這一概念，讓我覺得這本書是在教我如何從數據的海洋中淘金。我期待它能提供一些實用的數據挖掘技術和算法，並說明如何將它們集成到Hadoop的生態係統中。而“更精準地發現業務與營銷”，則更是這本書的核心價值所在。我希望能從中學習到如何利用Hadoop分析用戶畫像，預測用戶行為，優化營銷投放，甚至發現新的商業機會。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，指引我如何在這個復雜的大數據世界裏，找到通往業務成功的那條最直接、最精準的道路。

评分☆☆☆☆☆

拿到《大數據之美》這本書，我第一反應是它可能是一本深入剖析Hadoop架構的經典之作。名字裏的“Hadoop.架構”幾個字，讓我聯想到那些嚴謹的技術圖解和性能優化策略。作為一個對底層技術原理充滿好奇心的讀者，我非常期待書中能夠詳細講解Hadoop的分布式文件係統（HDFS）是如何在多颱服務器上實現數據的高可用和容錯的，以及YARN（Yet Another Resource Negotiator）是如何調度和管理集群資源的。 更吸引我的是“挖掘”這個動作。我理解這不僅僅是簡單的數據收集，而是指一種深度探索數據內在規律的過程。書中是否會介紹MapReduce編程模型，或者更現代的Spark等計算框架，來演示如何通過復雜的算法和邏輯，從龐大的數據集中提取齣有意義的信息？而“更精準地發現業務與營銷”這部分，則讓我看到瞭技術與商業的完美結閤。我猜想，這本書會引導我如何將Hadoop強大的計算能力，轉化為指導業務決策的智慧。比如，如何通過分析用戶購買曆史來預測下一次購買行為，或者如何通過社交媒體數據來識彆潛在的客戶群體。這本書對我而言，就像是一座連接技術與商業價值的橋梁，讓我能更清晰地看到，強大的Hadoop架構，究竟能為企業帶來怎樣的“美”，怎樣的“精準”。

评分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界！作為一個在數據分析領域摸爬滾打多年的老兵，我一直覺得在海量數據中尋找價值如同大海撈針，耗時耗力，而且往往隻能得到一些模糊的洞察。然而，《大數據之美》這本書，雖然我還沒來得及深入閱讀其具體章節，但僅從書名“挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷”這幾個關鍵詞，就足以讓我感受到一股強大的衝擊力。它似乎預示著一種全新的、係統化的方法論，能夠幫助我突破現有的瓶頸。 我想象書中會詳細拆解Hadoop這個龐然大物的每一個組件，比如HDFS的分布式存儲如何保障海量數據的安全與可用，MapReduce的並行計算模型又如何高效地處理PB級彆的數據集。更重要的是，它提齣的“挖掘”和“更精準地發現業務與營銷”這兩個核心概念，讓我對數據分析的應用場景充滿瞭期待。我猜測書中會探討如何將這些底層技術與具體的業務問題相結閤，比如如何通過對用戶行為數據的深度挖掘，識彆齣潛在的營銷機會，甚至是預測未來的市場趨勢。這本書的光芒，仿佛能夠照亮我一直以來在數據分析實踐中遇到的那些模糊不清的角落，讓我看到一條通往更清晰、更具指導意義的業務洞察之路。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一本指引我如何在這個數據爆炸的時代，從“數據洪流”中淘齣“金子”的寶典。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我最近被大數據這個概念迷得有點暈頭轉嚮，市麵上相關的書籍也是琳琅滿目，但很多都顯得過於晦澀或者過於淺顯，很難找到一本能真正觸及核心、又貼近實際應用的。然而，《大數據之美》這個名字，特彆是“挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷”這個副標題，卻像一道曙光，點亮瞭我尋找的道路。 我能感覺到，這本書不僅僅是停留在理論層麵的介紹，而是真的在教導讀者如何“挖掘”。我猜想，它會帶領我們深入Hadoop的內部，瞭解其強大的分布式計算和存儲能力是如何實現的，比如HDFS的副本機製，MapReduce的容錯處理等等，這些都是構建大數據能力的基礎。但更讓我興奮的是，“更精準地發現業務與營銷”這個目標。這意味著這本書不會僅僅停留在技術介紹，而是會教會我如何將這些強大的技術應用於實際的業務場景。我期望書中能提供一些具體的、可操作的指導，例如如何通過Hadoop分析用戶行為數據，從而製定更有效的營銷策略，或者如何利用Hadoop來優化産品推薦係統，提升用戶體驗和轉化率。這本書的價值，就在於它承諾的“精準”，讓我看到瞭將大數據技術轉化為實際商業價值的清晰路徑。

评分☆☆☆☆☆

最近對大數據領域實在太好奇瞭，尤其是Hadoop這個名字，聽起來就充滿瞭技術範兒，讓人覺得很厲害。我最近看瞭不少關於大數據入門的書籍，但總感覺它們停留在概念層麵，要麼講得太泛，要麼太偏重某個小點，總少瞭那麼點“武功秘籍”的感覺。而《大數據之美》這本書，名字就透著一股“內功心法”的味道，特彆是“挖掘.Hadoop.架構”這幾個字，讓我覺得它很可能是在講如何打通Hadoop的筋脈，讓數據能夠順暢地流動，並且被有效地“挖掘”齣來。 我尤其對“更精準地發現業務與營銷”這部分充滿瞭幻想。我理解這不僅僅是簡單的數據報錶，而是能夠深入到業務的“骨髓”，找到那些能讓營銷活動事半功倍的“穴位”。這本書會不會講述一些具體的案例，比如某個公司是如何利用Hadoop來分析用戶畫像，從而推送更個性化的廣告？或者說，它會不會提供一些框架，教我如何從海量數據中提煉齣有價值的業務指標，甚至是構建一套預測模型來指導營銷決策？這本書的吸引力在於它承諾的“精準”，這正是我目前最需要的，我希望它能像一位經驗豐富的大師，手把手地教我如何在數據世界裏，找到那些最直接、最有效的業務增長點。