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王宏志 著

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• Python
• R语言
• Hadoop
• Spark
• 数据可视化
• 商业分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111569435

版次：1

商品编码：12221026

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据科学与工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：443

内容简介

本书介绍了大数据分析的多种模型、所涉及的算法和技术、实现大数据分析系统所需的工具以及大数据分析的具体应用。本书共16章。第1章为绪论，就大数据、大数据分析等概念进行了阐释，并对本书内容进行了概述；第2~7章介绍了关联分析模型、分类分析模型、聚类分析模型、结构分析模型和文本分析模型；第8章介绍大数据分析的数据预处理问题；第9章介绍降维方法；第10章介绍了数据仓库的概念、内涵、组成、体系结构和建立方法，还介绍了分布式数据仓库系统和内存数据仓库系统。第11章介绍大数据分析算法中的回归算法、关联规则挖掘算法、分类算法以及聚类算法的实现。第12~14章介绍了三种用于实现大数据分析算法的平台，即并行计算平台、流式计算平台和大图分析平台。第15章和第16章介绍两类大数据分析的具体应用，分别讲述了社会网络分析和推荐系统。本书可作为高等院校大数据相关专业的教学用书，也可以作为从事大数据相关工作的工程技术人员的参考用书。

作者简介

王宏志，博士，博士生导师，哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院副教授，中国计算机学会高级会员，YOCSEF黑龙江省分论坛AC。2008年7月在哈尔滨工业大学计算机软件与理论学科获得博士学位，博士论文获得“中国计算机学博士论文”和“哈尔滨工业大学博士论文”。研究方向包括XML数据管理、图数据管理、数据质量、信息集成等。先后被评为“微软学者”、“中国数据库工程师”和“IBM博士英才”。曾先后担任全国数据库会议等多个学术会议的程序委员会委员和IEEE TKDE等多个重要国际期刊的审稿人。

目录

序
前言
教学建议
第1章　绪论 1
1.1　什么是大数据 1
1.2　哪里有大数据 3
1.3　什么是大数据分析 4
1.4　大数据分析的过程、技术与难点 5
1.5　全书概览 8
小结 10
习题 10
第2章　大数据分析模型 11
2.1　大数据分析模型建立方法 11
2.2　基本统计量 13
2.2.1　全表统计量 14
2.2.2　皮尔森相关系数 15
2.3　推断统计 16
2.3.1　参数估计 16
2.3.2　假设检验 20
2.3.3　假设检验的阿里云实现 23
小结 28
习题 28
第3章　关联分析模型 30
3.1　回归分析 31
3.1.1　回归分析概述 31
3.1.2　回归模型的拓展 35
3.1.3　回归的阿里云实现 43
3.2　关联规则分析 52
3.3　相关分析 54
小结 57
习题 58
第4章　分类分析模型 60
4.1　分类分析的定义 60
4.2　判别分析的原理和方法 61
4.2.1　距离判别法 61
4.2.2　Fisher判别法 64
4.2.3　贝叶斯判别法 67
4.3　基于机器学习分类的模型 71
4.3.1　支持向量机 72
4.3.2　逻辑回归 74
4.3.3　决策树与回归树 75
4.3.4　k近邻 78
4.3.5　随机森林 78
4.3.6　朴素贝叶斯 81
4.4　分类分析实例 82
4.4.1　二分类实例 82
4.4.2　多分类实例 94
小结 101
习题 102
第5章　聚类分析模型 105
5.1　聚类分析的定义 105
5.1.1　基于距离的亲疏关系度量 105
5.1.2　基于相似系数的相似性度量 108
5.1.3　个体与类以及类间的亲疏关系度量 110
5.1.4　变量的选择与处理 111
5.2　聚类分析的分类 111
5.3　聚类有效性的评价 112
5.4　聚类分析方法概述 112
5.5　聚类分析的应用 113
5.6　聚类分析的阿里云实现 114
小结 119
习题 119
第6章　结构分析模型 122
6.1　最短路径 122
6.2　链接排名 123
6.3　结构计数 125
6.4　结构聚类 126
6.5　社团发现 128
6.5.1　社团的定义 128
6.5.2　社团的分类 128
6.5.3　社团的用途 128
6.5.4　社团的数学定义 128
6.5.5　基于阿里云的社团发现 130
小结 132
习题 133
第7章　文本分析模型 135
7.1　文本分析模型概述 135
7.2　文本分析方法概述 136
7.2.1　SplitWord 136
7.2.2　词频统计 137
7.2.3　TFIDF 138
7.2.4　PLDA 140
7.2.5　Word2Vec 147
小结 148
习题 149
第8章　大数据分析的数据预处理 150
8.1　数据抽样和过滤 150
8.1.1　数据抽样 150
8.1.2　数据过滤 154
8.1.3　基于阿里云的抽样和过滤实现 154
8.2　数据标准化与归一化 157
8.3　数据清洗 159
8.3.1　数据质量概述 159
8.3.2　缺失值填充 160
8.3.3　实体识别与真值发现 162
8.3.4　错误发现与修复 169
小结 171
习题 171
第9章　降维 173
9.1　特征工程 173
9.1.1　特征工程概述 173
9.1.2　特征变换 175
9.1.3　特征选择 178
9.1.4　特征重要性评估 183
9.2　主成分分析 191
9.2.1　什么是主成分分析 191
9.2.2　主成分分析的计算过程 192
9.2.3　基于阿里云的主成分分析 194
9.2.4　主成分的表现度量 195
9.3　因子分析 196
9.3.1　因子分析概述 196
9.3.2　因子分析的主要分析指标 196
9.3.3　因子分析的计算方法 197
9.4　压缩感知 203
9.4.1　什么是压缩感知 203
9.4.2　压缩感知的具体模型 204
9.5　面向神经网络的降维 205
9.5.1　面向神经网络的降维方法概述 205
9.5.2　如何利用神经网络降维 206
9.6　基于特征散列的维度缩减 207
9.6.1　特征散列方法概述 207
9.6.2　特征散列算法 207
9.7　基于Lasso算法的降维 208
9.7.1　Lasso方法简介 208
9.7.2　Lasso方法 209
9.7.3　Lasso算法的适用情景 211
小结 211
习题 212
第10章　面向大数据的数据仓库系统 214
10.1　数据仓库概述 214
10.1.1　数据仓库的基本概念 214
10.1.2　数据仓库的内涵 215
10.1.3　数据仓库的基本组成 215
10.1.4　数据仓库系统的体系结构 216
10.1.5　数据仓库的建立 217
10.2　分布式数据仓库系统 221
10.2.1　基于Hadoop的数据仓库系统 221
10.2.2　Shark：基于Spark的数据仓库系统 227
10.2.3　Mesa 228
10.3　内存数据仓库系统 231
10.3.1　SAP HANA 231
10.3.2　HyPer 234
10.4　阿里云数据仓库简介 236
小结 238
习题 239
第11章　大数据分析算法 240
11.1　大数据分析算法概述 240
11.2　回归算法 242
11.3　关联规则挖掘算法 248
11.4　分类算法 255
11.4.1　二分类算法 256
11.4.2　多分类算法 273
11.5　聚类算法 283
11.5.1　kmeans算法 283
11.5.2　CLARANS算法 291
小结 293
习题 293
第12章　大数据计算平台 295
12.1　Spark 295
12.1.1　Spark简介 295
12.1.2　基于Spark的大数据分析实例 296
12.2　Hyracks 299
12.2.1　Hyracks简介 299
12.2.2　基于Hyracks的大数据分析实例 299
12.3　DPark

前言/序言

本书的缘起与成书过程大数据经过分析能够产生高价值，这无疑已在大数据火爆的今天成为共识，从而使得大数据分析在“大数据+”涉及的领域（如工业、医疗、农业、教育等）有了广泛的应用。大数据分析的相关知识不仅是大数据行业的从业人员应该必备的，也是和大数据相关的各行各业的从业者需要了解的。
然而，人们对大数据分析的解读有多个不同方面。从“分析”的角度解读，大数据分析可以看作统计分析的延伸；从 “数据”的角度解读，大数据分析可以看作数据管理与挖掘的扩展；从“大”的角度解读，大数据分析可以看作数据密集高性能计算的具体化。
而大数据分析的有效实施也需要多个方面的知识。从分析的角度来讲，需要统计学、数据分析、机器学习等方面的知识；从数据处理的角度来讲，需要数据库、数据挖掘等方面的知识；从计算平台的角度来讲，需要并行系统和并行计算的知识。
上述多样化造成了目前大数据分析的教材和参考书的多样化：有些书重点介绍统计学或者机器学习知识，突出“分析”；有些书重点介绍实现平台和技术，突出“大”；有些书重点介绍数据挖掘知识及其应用，突出“数据”。笔者认为，这三类知识对大数据分析都是必不可少的，于是试图编写一本教材来融合这三类知识，给读者展示一个相对广阔的大数据分析图景。
也正是因为解读的角度和所需知识的多样化，本书的成书过程也比较曲折。在成书的过程中，笔者对大数据分析的认识也在不断加深，因而在编写过程中几次变换结构和体例。由于笔者主要从事数据相关工作，所以起初以大数据分析算法和相关技术为主，对数据分析模型方面的知识只是一笔带过。在和业内人士的交流中发现，对于很多读者来说，了解分析模型可能更重要，因为很多分析算法和大数据分析所需的技术都有平台实现，分析模型却需要了解业务的人来建立，于是笔者增加了较多数据分析模型方面的内容。而后通过和阿里云的合作，笔者又进一步了解了大数据分析的需求，于是增加了数据预处理等内容，并基于阿里云的技术和平台对书中的一些内容做了实现。这就是本书现在的版本。
本书的内容本书力求系统地介绍大数据分析过程中的模型、技术、实现平台和应用。考虑到不同部分的侧重不同，故采取了不同的写作方法，尽可能使本书的内容适合更多的读者阅读。
模型部分主要突出了大数据分析模型的描述方法。通过这一部分的学习，读者可以在不考虑实现的情况下，针对应用需求建立大数据分析模型，即使不了解实现平台和具体技术，读者也可以独立学习这部分内容。在实践中，可以将分析模型表达为R语言，甚至像阿里云提供的可视化工具中那样分析流程，即使不掌握算法等方面的技术，同样可以进行大数据分析。
当然，如果对大数据分析相关技术有深入了解，会更加快速有效地进行分析，因而技术部分介绍了大数据分析所涉及的技术，重点在于解决大数据分析的效率和可扩展性问题。
“工欲善其事，必先利其器”，有了好的开发平台，就可以有效地实现相关的技术，因而实现平台部分介绍了多种开发大数据分析系统的实现平台。
最后两章针对“推荐系统”和“社交网络”这两个大数据分析的典型应用涉及的一些模型和技术进行了介绍，也是前面内容在应用中的具体体现。
“大数据”是一个比较宽泛的概念，本书围绕着分析过程进行讲解，突出大数据的特点，与大数据算法、大数据系统、大数据程序的编程实现、机器学习、统计学等书籍具有互补性，读者可以相互参考。
为方便读者的学习，笔者总结了一些大数据分析常用系统和工具的安装与配置方法，读者可登录华章网站（www.hzbook.com）在本书网页中下载文档。
本书没讲什么由于大数据分析涉及的内容过于宽泛，尽管笔者试图从多个角度介绍大数据分析，但是限于本书的写作周期和篇幅，有一些读者关心的内容并没有包括在本书之中，比如：
数据流分析算法神经网络/深度学习大数据可视化大图分析算法大数据分析技术在医疗、社会安全、教育、工业等多个领域的应用一方面，读者可以阅读相关的书籍了解这些领域的内容；另一方面，笔者也正在筹划，期望能够在本书的再版中列入上述内容。
致使用本书的教师本书涉及多方面内容，对于教学而言，本书适用于多门课程的教学，除了直接用于“大数据分析”或者“数据科学”课程的教学之外，还可以作为“数理统计”“数据挖掘”“机器学习”等课程的补充教材。
针对不同专业的教学，教师可以选择不同的内容。针对计算机科学专业的本科生或者研究生，可以全面讲授本书的内容，但深度和侧重点上可以有所差别。针对培养数据科学家的“数据科学”专业的学生，如果培养方案中没有计算机系统和算法相关的课程，可以重点讲授第1～7章的内容，第8～11章可以着重讲解技术的选用而不是原理，第15～16章着重讲解背景和模型，其中的算法部分可以略去。针对培养工程师的技术类课程或者培训，可以重点讲授第8～14章，第1～7章中对模型的介绍可以略去，仅通过例子
序当前，一场科技革命浪潮正席卷全球，这一次，IT技术是主角之一。云计算、大数据、人工智能、物联网，这些新技术正加速走向应用。很快，它们将渗透至我们生产、生活中的每个角落，并将深刻改变我们的世界。
在这些新技术当中，云计算作为基础设施，将全面支撑各类新技术、新应用。我认为：云计算，特别是公共云，将成为这场科技革命的承载平台，全面支撑各类技术创新、应用创新和模式创新。
作为一种普惠的公共计算资源与服务，云计算与传统IT计算资源相比有以下几个方面的优势：一是硬件的集约化；二是人才的集约化；三是安全的集约化；四是服务的普惠化。
公共云计算的快速发展将带动云计算产业进入一个新的阶段，我们可以称之为“云计算2.0时代”，云计算对行业演进发展的支撑作用将更加凸显。
云计算是“数据在线”的主要承载。“在线”是我们这个时代最重要的本能，它让互联网变成了最具渗透力的基础设施，数据变成了最具共享性的生产资料，计算变成了随时随地的公共服务。云计算不仅承载数据本身，同时也承载数据应用所需的计算资源。
云计算是“智能”与“智慧”的重要支撑。智慧有两大支撑，即网络与大数据。包括互联网、移动互联网、物联网在内的各种网络，负责搜集和共享数据；大数据作为“原材料”，是各类智慧应用的基础。云计算是支撑网络和大数据的平台，所以，几乎所有智慧应用都离不开云计算。
云计算是企业享受平等IT应用与创新环境的有力保障。当前，企业创新，特别是小微企业和创业企业的创新面临IT技术和IT成本方面的壁垒。云计算的出现打破了这一壁垒，IT成为唾手可得的基础性资源，企业无须把重点放在IT支撑与实现上，可以更加聚焦于擅长的领域进行创新，这对提升全行业的信息化水平以及激发创新创业热情将起到至关重要的作用。
除了发挥基础设施平台的支撑作用外，2.0时代的云计算，特别是公共云计算对产业的影响将从量变到质变。我认为，公共云将全面重塑整个ICT生态，向下定义数据中心、IT设备，甚至是CPU等核心器件，向上定义软件与应用，横向承载数据与安全，纵向支撑人工智能的技术演进与应用创新。
对我国来说，发展云计算产业的战略意义重大。我认为，云计算已不仅仅是“IT基础设施”，它将像电网、移动通信网、互联网、交通网络一样，成为“国家基础设施”，全面服务国家多项重大战略的实施与落地。
云计算是网络强国建设的重要基石。发展云计算产业，有利于我国实现IT全产业链的自主可控，提高信息安全保障水平，并推动大数据、人工智能的发展。
云计算是提升国家治理能力的重要工具。随着大数据、人工智能、物联网等技术应用到智慧城市、智慧政务建设中，国家及各城市的治理水平和服务能力大幅提升，这背后，云计算平台功不可没。
云计算将全面推动国家产业转型升级。云计算将支撑“中国制造2025”“互联网+”战略，全面推动“两化”深度融合。同时，云计算也为创新创业提供了优质土壤，在“双创”领域，云计算已真正成为基础设施。
在DT时代，我认为计算及计算的能力是衡量一个国家科技实力和创新能力的重要标准。只有掌握计算能力，才具备全面支撑创新的基础，才有能力挖掘数据的价值，才能在重塑ICT生态过程中掌握主导权。
接下来的几年，云计算将成为全球科技和产业竞争的焦点。目前，我国的云计算产业具备和发达国家抗衡的能力，而我们对数据的认知、驾驭能力及对资源的利用开发和人力也是与发达国家等同的。因此，我们正处在一个“黄金窗口期”。
我一直认为，支撑技术进步和产业发展的最主要力量是人才，未来世界各国在云计算、大数据、AI等领域的竞争，在某种程度上会转变为人才之争。因此，加强专业人才培养将是推动云计算、大数据产业发展的重要抓手。
由于是新兴产业，我国云计算、大数据领域的人才相对短缺。作为中国最大的云计算服务企业，阿里云希望能在云计算、大数据领域的人才培养方面做出努力，将我们在云计算、大数据领域的实践经验贡献到高校的教育中，为高校的课程建设提供支持。
与传统IT基础技术理论相比，云计算和大数据更偏向应用，而这方面恰恰是阿里云的优势。因此，我们与高校合作，优势互补，将计算机科学的理论和阿里云的产业实践融合起来，让大家从实战的角度认识、掌握云计算和大数据。
我们希望通过这套教材，把阿里云一些经过检验的经验与成果分享给全社会，让众多计算机相关专业学生、技术开发者及所有对云计算、大数据感兴趣的企业和个人，可以与我们一起推动中国云计算、大数据产业的健康快速发展！
胡晓明阿里云总裁

《海量数据洞察：从零开始的实用指南》 引言：信息的洪流与价值的涌现 我们正身处一个信息爆炸的时代，每一秒钟，海量的数据以前所未有的速度被生成、收集、存储。从社交媒体上的每一次互动，到物联网设备捕捉的每一次传感，再到科学研究中产生的海量实验数据，这些数据构成了我们理解世界、驱动决策的基石。然而，仅仅拥有数据并非终点，真正的价值在于如何从中提炼出有意义的洞察。本书《海量数据洞察：从零开始的实用指南》便是为渴望驾驭这股信息洪流，从中发现并创造价值的读者而精心打造。 本书不涉及“大数据分析原理与实践”这一特定书名的内容。相反，我们将视角聚焦于如何建立一套系统性的思维框架，掌握从原始数据到 actionable insights 的完整流程，并辅以在实际应用中至关重要的各类技能与工具。我们旨在为读者提供一套放之四海而皆准的实用指南，无论您是刚刚踏入数据领域的新手，还是希望深化实践理解的专业人士，都能从中获益。 第一部分：数据思维与问题定义——洞察的起点 任何成功的洞察都源于清晰的问题定义。在着手分析之前，深入理解业务目标、探索潜在的数据价值、识别需要解决的关键问题，是至关重要的第一步。 数据驱动思维的建立： 我们将首先探讨什么是真正意义上的“数据驱动”，以及如何将这种思维模式融入日常工作和决策过程。这不仅仅是关于使用数据，更是关于如何构建一个以数据为核心的反馈循环，不断优化流程和策略。我们将讨论如何培养对数据的敏锐度，学会提出正确的问题，并质疑数据的来源和质量。 业务场景与数据需求的对接： 数据分析的最终目的是为业务服务。因此，理解业务场景，识别业务痛点，并将这些痛点转化为可执行的数据分析任务，是成功的关键。本书将详细阐述如何与业务部门进行有效沟通，理解他们的需求，并将其转化为清晰的数据分析目标。例如，对于一个电商平台，问题可能从“如何提高用户转化率”细化到“哪些用户群体对特定产品表现出更高的购买意愿”，或者“哪些营销渠道带来的用户生命周期价值更高”。 问题分解与假设构建： 复杂的问题需要被分解成更小、更易于管理的部分。我们将学习如何将宏观的业务问题分解成一系列可量化、可验证的分析任务，并在此基础上构建初步的分析假设。例如，如果目标是“提升用户满意度”，可以分解为“分析用户投诉原因”、“识别影响用户复购率的关键因素”、“评估新功能的用户接受度”等。假设的构建则能为后续的数据探索和模型建立提供方向，如“用户对产品X的不满主要集中在使用体验上”，或者“价格敏感度较高的用户更有可能转向竞品”。 数据伦理与合规性考量： 在数据日益普及的今天，数据伦理和隐私保护变得尤为重要。本书将强调在数据收集、处理和分析过程中，必须遵守相关的法律法规和道德规范，确保数据的安全和合规使用。我们将讨论匿名化、去标识化等技术手段，以及如何建立负责任的数据治理框架。 第二部分：数据获取、清洗与预处理——价值实现的基石 原始数据往往是嘈杂、不完整且格式不一的。将原始数据转化为可用于分析的“干净”数据，是保证分析结果准确性和可靠性的前提。 多样化的数据源探索： 我们将介绍不同类型的数据来源，包括数据库（关系型数据库如MySQL, PostgreSQL；NoSQL数据库如MongoDB），文件存储（CSV, JSON, XML），API接口，以及网络爬虫等。读者将学习如何根据分析需求，选择合适的工具和技术来获取所需数据。 数据清洗的核心技术： 数据清洗是数据准备过程中最耗时但最关键的环节。本书将详细讲解一系列数据清洗技术，包括： 缺失值处理： 识别缺失值的模式，并运用删除、填充（均值、中位数、众数、插值法、预测模型填充）等方法进行处理。 异常值检测与处理： 理解异常值的产生原因，并采用统计学方法（如Z-score, IQR）或可视化手段（如箱线图）进行识别，以及相应的处理策略（删除、截断、转换）。 数据格式统一与标准化： 解决日期格式不一致、文本编码错误、单位混杂等问题，将数据转化为统一、可比的格式。 重复数据识别与去重： 找出并移除数据集中不必要的重复记录，确保数据的一致性。 数据转换与特征工程： 在此阶段，我们将学习如何对数据进行转换，以更好地适应后续的分析模型，并创造新的、更有信息量的特征。 特征缩放： 如标准化（Standardization）和归一化（Normalization），使不同尺度的特征具有可比性，对某些算法（如梯度下降）至关重要。 编码类别特征： 将非数值型的类别特征（如文本标签）转换为数值型，以便模型处理，如独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）。 特征创建： 基于现有特征组合、提取或派生出新的特征，以捕捉更深层次的模式。例如，从日期中提取星期几、月份，或从文本中提取关键词、情感得分。 降维技术概述： 简要介绍主成分分析（PCA）等降维技术，用于处理高维数据，去除冗余信息，提高模型效率。 第三部分：探索性数据分析（EDA）——发现隐藏的模式 探索性数据分析（EDA）是数据分析流程中的关键侦察阶段，其核心在于通过可视化和统计摘要，对数据进行深入的了解，发现潜在的模式、关系、异常和趋势。 数据可视化基础： 可视化是EDA的灵魂。本书将重点介绍如何运用各种图表来揭示数据中的信息： 描述性统计图表： 直方图（Histograms）用于展示数值型变量的分布；箱线图（Box Plots）用于展示数据的四分位数、中位数和异常值；散点图（Scatter Plots）用于展示两个数值型变量之间的关系；条形图（Bar Charts）和饼图（Pie Charts）用于展示类别型数据的分布。 关系型图表： 相关矩阵图（Correlation Heatmaps）直观展示变量间的相关性；分组散点图（Grouped Scatter Plots）展示不同类别下变量间的关系。 时间序列可视化： 折线图（Line Plots）用于展示数据随时间的变化趋势。 统计摘要与分布分析： 除了可视化，我们将学习如何运用统计学概念来量化数据的特性，包括均值、中位数、标准差、方差、偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis）等，从而更深入地理解数据的分布特征。 变量间关系探索： 探索不同变量之间是否存在关联，是发现洞察的重要途径。我们将学习如何通过相关系数（如Pearson, Spearman）、卡方检验（Chi-squared test）等统计方法，以及散点图和热力图等可视化手段，来揭示变量间的线性或非线性关系，以及分类变量与数值变量间的关系。 模式识别与异常检测： EDA旨在发现数据中的规律性模式，同时也需要识别出那些不符合普遍规律的异常点。我们将学习如何通过观察图表和统计指标，识别数据中的“惊喜”或“风险”。 假设验证的初步探索： EDA的结果将为后续的假设检验和模型构建提供有力依据，甚至可以直接揭示一些初步的结论。 第四部分：建模与预测——从数据到预测 在对数据有了深入理解后，我们便可以运用各种建模技术，从数据中学习模式，并用于预测未来或分类新数据。 监督学习基础： 回归模型： 介绍线性回归、多项式回归等基础模型，用于预测连续型数值。我们将探讨模型的假设、评估指标（如R-squared, MSE, RMSE）以及模型选择。 分类模型： 介绍逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、K近邻（K-NN）等模型，用于预测离散型类别。我们将关注准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、ROC曲线等评估指标。 无监督学习基础： 聚类分析： 介绍K-Means、层次聚类等算法，用于发现数据中的自然分组，如用户细分。 降维技术： 再次提及PCA等技术，不仅用于预处理，也可作为一种无监督学习方法，用于特征提取和数据可视化。 模型评估与选择： 强调模型评估的重要性，以及如何选择最适合特定问题的模型。我们将讨论过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的概念，以及交叉验证（Cross-validation）等技术来提高模型的泛化能力。 模型解释性： 介绍一些简单的模型解释技术，帮助理解模型是如何做出预测的，增强对模型结果的信任度。 实际应用场景举例： 通过具体案例，如客户流失预测、销售额预测、信用评分模型等，来说明不同模型的应用。 第五部分：数据洞察的解读与沟通——价值的传递 最终，数据分析的价值体现在其能够驱动实际行动。因此，如何有效地解读分析结果，并将这些洞察清晰地传达给非技术背景的决策者，是至关重要的能力。 从数据到故事： 学习如何将枯燥的数据和复杂的分析过程，转化为引人入胜、易于理解的业务故事。 量化业务影响： 强调将分析结果与业务目标联系起来，量化洞察所带来的潜在收益或风险。例如，“通过识别高价值用户群体，优化营销策略，预计可带来X%的销售额增长。” 数据可视化在沟通中的作用： 再次强调精心设计的数据可视化，如何成为沟通的有力工具，让复杂的概念一目了然。 定制化沟通策略： 根据不同的受众（如高层管理者、产品经理、营销团队），调整沟通的方式和侧重点。 行动建议与决策支持： 最终目标是提供可操作的建议，支持业务决策，并推动实施。 结语：持续学习与实践的旅程 数据分析领域日新月异，技术和方法也在不断更新。本书提供了一个坚实的基础和实用的框架，但真正的精通来自于持续的学习、大量的实践和不断的反思。我们鼓励读者在掌握本书所传授的知识和技能后，积极投身到实际的数据分析项目中，勇于尝试新的工具和方法，并在实践中不断提升自己的数据洞察能力。 《海量数据洞察：从零开始的实用指南》致力于成为您在数据探索与价值挖掘之旅上，最可靠的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据科学充满好奇心，但又缺乏系统学习机会的跨界人士，《大数据分析原理与实践》这本书为我打开了一扇全新的大门。我一直对大数据背后的故事和潜在价值感到着迷，但总觉得隔靴搔痒。这本书的出现，就像一位经验丰富的向导，带领我一步步探索这个复杂而迷人的世界。我特别欣赏书中对数据分析流程的清晰划分，从业务理解、数据准备、模型选择、模型评估到模型部署，每一个环节都被细致地讲解。书中对于统计学原理和机器学习基础知识的介绍，也恰到好处，既不过于冗长，又能帮助读者理解后续的算法。我特别喜欢书中关于数据可视化工具和技巧的讲解，清晰、直观的图表能够极大地提升数据洞察力，这本书提供了很多实用的建议，让我能够更好地呈现我的分析结果。虽然我还没有深入到书中的每一个技术细节，但它已经为我建立了一个坚实的知识框架，让我知道在大数据分析的广阔天地里，哪些是我需要重点关注的领域，哪些是未来可以深入研究的方向。这本书让我不再对大数据感到畏惧，而是充满了探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是在一次偶然的机会下接触到《大数据分析原理与实践》的。当时我正在为公司的一个大数据项目寻找技术参考，朋友推荐了这本书。拿到书的那一刻，我对其厚度和内容广度感到一丝敬畏，生怕自己无法完全消化。然而，读起来之后，我的担忧立刻烟消云散。这本书的写作风格非常务实，它不仅仅停留在理论层面，更注重实际操作中的细节和难点。书中对数据采集、存储、清洗、转换、以及可视化等环节都进行了详尽的阐述，并且提供了大量代码示例和配置指南，对于初学者来说，这无疑是一份极其宝贵的“上手手册”。我印象最深的是关于数据挖掘算法的部分，例如分类、聚类、关联规则等，书中不仅解释了算法的数学原理，还结合了Python和R等常用工具，演示了如何实现和调优这些算法。这对于像我这样，理论基础相对薄弱，但又需要快速将技术应用于项目中的读者来说，简直是雪中送炭。更值得称赞的是，作者并没有回避大数据分析中常见的技术陷阱和挑战，而是直面问题，并给出解决方案。这本书极大地提升了我独立完成数据分析项目的信心，也让我对大数据这个领域有了更全面、更深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《大数据分析原理与实践》这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一门关于如何从海量数据中挖掘价值的艺术。我特别欣赏书中对于数据分析思维模式的培养。它不是简单地告诉读者“怎么做”，而是引导读者思考“为什么这么做”。书中对不同分析方法的适用场景、优缺点进行了深入的剖析，让我能够根据具体的问题选择最合适的技术。我印象深刻的是关于异常值检测和缺失值处理的部分，书中提供了多种思路和方法，并且解释了每种方法的理论依据和潜在风险，这对于保证分析结果的准确性和可靠性至关重要。此外，书中还强调了模型的可解释性，这一点在我看来是大数据分析中非常容易被忽视却又极其重要的一个环节。一本“黑箱”模型虽然可以带来惊人的预测效果，但却难以让业务方理解和信任。这本书则提供了多种提高模型可解释性的方法，让我能够更好地与业务部门沟通，共同推动数据驱动的决策。总而言之，这本书让我明白，大数据分析的精髓在于将复杂的技术转化为易于理解和应用的数据洞察，从而真正地赋能业务，创造价值。

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我是一位对技术趋势非常敏感的IT经理，经常需要评估和引入新的技术方案。在考察大数据分析相关的技术栈时，《大数据分析原理与实践》这本书成为了我不可或缺的参考。我重点关注了书中关于大数据架构设计的讨论，包括批处理、实时处理、流式计算等不同场景下的技术选型和实现思路。书中对开源大数据生态系统的梳理，例如Hadoop、Spark、Kafka、Hive等技术的定位和协同工作方式，都阐述得非常到位，这对于我理解整个大数据平台的搭建和维护至关重要。此外，书中对于数据治理、数据安全和隐私保护等方面的讨论，也让我深有启发。在实际应用中，这些非技术因素往往比单纯的技术能力更具挑战性。作者以一种宏观的视角，将大数据分析的技术原理与实际的商业应用场景相结合，为我提供了宝贵的决策依据。这本书帮助我更清晰地认识到，大数据分析的成功不仅仅依赖于先进的技术，更需要一套完善的管理体系和战略规划。这本书的价值，远超一本技术手册，更像是一份关于如何构建和驱动大数据分析能力的战略指南。

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初拿到《大数据分析原理与实践》这本书，我内心是充满期待的。作为一名在数据领域摸爬滚打了几年，却始终觉得自己在理论深度上有所欠缺的从业者，我渴望找到一本能够系统梳理大数据分析脉络，并与实际操作相结合的权威著作。读完后，这本书给我的感受可以用“豁然开朗”来形容。它并没有一味地堆砌晦涩难懂的算法公式，而是以一种循序渐进的方式，从大数据产生的背景、面临的挑战入手，逐步深入到各种分析方法的原理。特别是关于分布式计算模型、数据仓库与数据湖的演进、以及不同类型大数据处理框架（如Hadoop、Spark）的优劣分析，都阐述得非常清晰透彻。书中还穿插了大量的案例研究，这些案例不仅涵盖了电商、金融、医疗等多个行业，更重要的是，它展示了如何将抽象的理论应用到解决实际业务问题中。我尤其喜欢书中关于数据预处理和特征工程的部分，很多细节的处理技巧和思路，是我之前在实践中常常感到困惑的地方，而这本书恰恰给出了令人信服的解答。它让我明白，在大数据分析中，数据质量和数据准备的重要性丝毫不亚于模型本身。总而言之，这本书为我构建了一个扎实的大数据分析知识体系，也为我指明了未来深入学习的方向。

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内容不错，快递很快

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好

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发货特别快，内容还没看。感觉挺好的。

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学习的书购买和投入

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书很好，印刷精美。纸质很好

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速度快，服务好，继续加油！

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