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 電子書 下載 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

店鋪： 東颱新華書店圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121293443

商品編碼：23779333295

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：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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《大數據之美：挖掘·Hadoop·架構·更精準地發現業務與營銷》 探尋數據驅動的商業洞察與營銷新紀元 在這個信息爆炸的時代，數據不再是冰冷的數字，而是蘊藏著無限商業價值的寶藏。如何從海量、異構、高速增長的數據洪流中提煉齣有價值的洞察，驅動業務創新、優化營銷策略、提升企業競爭力，已成為決定企業生死存亡的關鍵。本書《大數據之美：挖掘·Hadoop·架構·更精準地發現業務與營銷》正是應運而生，它並非一本簡單的技術手冊，而是一本深刻解讀大數據時代商業變革的指南，一本幫助讀者理解並掌握如何利用大數據實現精準業務決策與營銷的實戰寶典。 本書將帶領您踏上一段激動人心的旅程，從宏觀的商業價值視角齣發，逐步深入到實現這些價值的技術基石，最終落腳於如何將大數據轉化為看得見的商業成果。我們不僅僅關注“是什麼”，更著重於“為什麼”和“怎麼做”，旨在幫助讀者構建一套完整的、係統的大數據思維框架，並提供可落地的方法論。 第一部分：大數據的商業圖景與價值重塑 在信息技術的浪潮中，企業所麵臨的商業環境正在發生顛覆性的變化。傳統依賴經驗、直覺的決策模式已難以適應瞬息萬變的全球市場。大數據，以其前所未有的體量、多樣性和實時性，為企業提供瞭重新認識客戶、優化運營、拓展市場、創新産品和服務的絕佳機會。 本部分將深入剖析大數據對不同行業、不同業務場景産生的深遠影響。您將瞭解到： 大數據賦能的商業模式創新： 從“産品為中心”到“客戶為中心”，大數據如何幫助企業構建個性化、場景化的服務體係，實現從“賣東西”到“賣服務”的轉變。例如，在零售業，通過分析消費者的購買曆史、瀏覽行為、社交媒體互動，企業可以精準推薦商品，優化庫存管理，甚至預測未來的消費趨勢，從而實現精準營銷和個性化推薦。在金融領域，大數據分析客戶的信用記錄、交易行為、甚至社交網絡信息，能夠更準確地評估風險，防範欺詐，並提供更定製化的金融産品和服務。 數據驅動的決策與運營優化： 數據不再僅僅是記錄，而是成為企業運營的“指揮棒”。本部分將探討如何利用數據分析來優化供應鏈管理，降低運營成本，提升效率。例如，通過對物流數據的實時監控和分析，企業可以優化配送路綫，減少運輸時間和成本；通過分析生産綫上的傳感器數據，可以預測設備故障，提前進行維護，避免生産中斷。 深度洞察客戶行為，實現精準營銷： 營銷的本質是連接企業與客戶，而大數據為這種連接提供瞭前所未有的精準度。我們將揭示如何利用大數據技術，構建全麵的客戶畫像，理解客戶的潛在需求、購買意願、生命周期價值，從而實現從“廣撒網”到“點對點”的營銷轉型。這包括但不限於： 客戶細分與畫像構建： 如何整閤來自不同渠道（綫上交易、綫下門店、社交媒體、客戶服務等）的數據，構建多維度、動態更新的客戶畫像，識彆高價值客戶、潛在流失客戶等。 行為分析與意圖預測： 通過分析用戶的瀏覽、點擊、搜索、停留等行為，預測用戶的購買意圖、對特定産品的興趣度，從而在用戶最有可能購買的時刻觸達他們。 個性化推薦與內容營銷： 基於客戶畫像和行為分析，為用戶量身定製産品推薦、營銷內容、互動方式，提升用戶體驗和轉化率。 營銷效果評估與歸因分析： 如何利用大數據科學衡量不同營銷活動的效果，分析不同觸點的貢獻，優化營銷預算分配，實現營銷投資迴報的最大化。 第二部分：Hadoop生態係統——構建海量數據處理的堅實基石 理解瞭大數據商業價值的宏大藍圖，接下來的挑戰是如何實際處理如此龐大的數據。本書將深入淺齣地介紹Hadoop這一開源的大數據處理框架，它不僅是大數據時代的標誌性技術，更是支撐企業實現數據價值的關鍵基礎設施。 本部分將重點解析Hadoop的核心組件及其在實際應用中的作用： Hadoop分布式文件係統（HDFS）： 介紹HDFS的設計理念、架構原理，以及它如何實現海量數據的可靠存儲和高吞吐量訪問。您將瞭解HDFS如何剋服單點故障，保證數據的可用性和持久性，為上層應用提供基礎的數據存儲能力。 MapReduce編程模型： 深入講解MapReduce的計算模型，通過簡單的示例演示如何利用MapReduce並行處理大規模數據集。您將理解其“分而治之”的思想，以及如何將其應用於數據清洗、轉換、聚閤等常見的分析任務。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）： 闡述YARN作為Hadoop集群資源管理的“操作係統”的作用，它如何協調不同應用程序對集群資源的申請和分配，提高資源利用率，並支持更多樣化的計算框架。 Hadoop生態係統中的重要組件： 除瞭HDFS和MapReduce，還將介紹Hadoop生態係統中其他至關重要的工具，如： Hive： 如何利用SQL語言在HDFS上進行數據查詢和分析，降低數據分析的門檻。 HBase： 瞭解NoSQL數據庫HBase的特點，及其在實時數據訪問和大規模錶處理中的應用。 Spark： 介紹內存計算框架Spark的優勢，它如何以更快的速度處理數據，並支持批處理、流處理、機器學習等多種計算範式。 Sqoop、Flume、Kafka： 講解這些工具在數據采集、傳輸和集成方麵的作用，如何將來自不同源頭的數據高效地導入Hadoop集群。 通過對Hadoop生態係統的詳細解讀，您將建立起對大規模數據存儲與計算的基本認知，為後續深入的數據挖掘和分析奠定堅實的技術基礎。 第三部分：架構設計與實戰部署——構建高效靈活的大數據平颱 僅僅擁有技術工具是不足以充分發揮大數據價值的，關鍵在於如何設計和部署一個高效、穩定、可擴展的大數據平颱。本部分將聚焦於大數據平颱的架構設計原則、關鍵考慮因素以及實際部署中的常見挑戰與解決方案。 您將學習到： 大數據平颱的整體架構模型： 介紹不同的大數據平颱架構風格，如批處理架構、實時處理架構、Lambda架構、Kappa架構等，並分析它們各自的適用場景和優缺點。 數據湖與數據倉庫的協同： 探討如何在統一的平颱上管理結構化、半結構化和非結構化數據，實現數據湖的靈活性與數據倉庫的治理能力相結閤。 數據治理與數據質量保障： 強調數據治理在大數據應用中的重要性，包括元數據管理、數據血緣追蹤、數據安全與隱私保護、數據質量監控等，確保數據的可靠性和可用性。 平颱選型與技術棧組閤： 基於具體的業務需求和技術條件，如何選擇閤適的開源或商業大數據技術組件，構建最優的技術棧。 平颱部署與運維實踐： 講解大數據平颱的部署流程，包括集群規劃、硬件選型、軟件安裝配置，以及日常的監控、告警、故障排除、性能調優等運維經驗。 雲原生大數據平颱的優勢： 探討將大數據平颱部署在雲上（如AWS、Azure、GCP）所帶來的彈性伸縮、按需付費、托管服務等優勢。 本部分強調“落地”，將理論知識與實際應用相結閤，幫助讀者理解如何將復雜的大數據技術轉化為可執行的係統工程。 第四部分：數據挖掘與業務洞察——從數據中發現隱藏的規律 擁有瞭強大的數據處理平颱和豐富的工具，真正的價值挖掘始於數據挖掘。本部分將帶領您深入瞭解常用的數據挖掘技術，並重點關注如何將其應用於解決實際的業務問題。 您將學習到： 數據預處理與特徵工程： 強調數據預處理（缺失值處理、異常值檢測、數據標準化等）和特徵工程（特徵選擇、特徵提取、特徵構建）在提升模型性能中的關鍵作用。 核心數據挖掘算法： 分類與預測： 介紹決策樹、支持嚮量機（SVM）、邏輯迴歸、隨機森林、梯度提升樹（GBDT）等算法，以及它們在用戶流失預測、信用評分、銷售預測等場景的應用。 聚類分析： 講解K-Means、DBSCAN等聚類算法，如何發現隱藏的用戶群體、産品類彆，為市場細分和精準營銷提供依據。 關聯規則挖掘： 深入理解Apriori、FP-growth等算法，如何在海量交易數據中發現“啤酒與尿布”式的購物籃關聯，指導商品陳列、捆綁銷售和交叉推薦。 異常檢測： 學習如何識彆數據中的異常模式，如欺詐交易、係統故障、網絡攻擊等，保障業務安全。 文本挖掘與情感分析： 介紹如何處理和分析非結構化文本數據（如用戶評論、社交媒體帖子），提取有價值的信息，瞭解用戶情緒和口碑。 模型評估與選擇： 講解常用的模型評估指標（準確率、召迴率、F1值、AUC等），以及如何根據業務目標選擇最閤適的模型。 數據可視化與洞察呈現： 強調將挖掘結果以直觀、易懂的可視化圖錶形式呈現，如何通過故事化的方式將數據洞察轉化為業務行動。 第五部分：精準營銷與業務落地——將數據轉化為商業成果 本書的終極目標是將大數據技術和數據挖掘能力轉化為實實在在的商業價值。本部分將重點探討如何利用大數據進行精準營銷，並最終實現業務的增長。 您將深入瞭解： 精準營銷策略的製定與實施： 客戶生命周期管理（CLM）： 如何利用大數據跟蹤客戶在整個生命周期中的行為，並針對不同階段製定個性化的營銷和維係策略。 渠道優化與協同： 如何分析不同營銷渠道（綫上廣告、社交媒體、電子郵件、短信、綫下活動等）的投入産齣比，實現多渠道的協同作戰。 A/B測試與實驗設計： 如何科學地設計和執行A/B測試，驗證不同營銷方案的效果，持續優化營銷活動。 實時營銷與智能化推薦： 如何利用實時數據流，在用戶行為發生時立即觸發相應的營銷活動，實現“錦上添花”或“雪中送炭”。 大數據在業務增長中的應用： 産品創新與迭代： 通過分析用戶反饋、使用數據，發現産品潛在的改進空間或市場需求，驅動産品創新。 風險管理與反欺詐： 利用大數據模型，更精準地識彆和預測潛在的業務風險，如信用風險、操作風險、閤規風險，並開發相應的防範措施。 客戶服務優化： 分析客戶服務數據（如通話記錄、工單處理情況），識彆服務瓶頸，提升客戶滿意度。 運營效率提升： 深入分析運營數據，識彆效率低下環節，優化流程，降低成本。 構建數據驅動的組織文化： 強調數據意識在企業內部的普及，如何打破部門壁壘，促進數據共享，鼓勵基於數據的決策，最終實現全員數據驅動。 《大數據之美：挖掘·Hadoop·架構·更精準地發現業務與營銷》不僅是一本知識的集閤，更是一份引領您在數據時代乘風破浪的航海圖。它將幫助您深刻理解大數據帶來的機遇與挑戰，掌握實現這些機遇的核心技術，並最終將數據轉化為驅動業務增長的強大引擎，在競爭激烈的商業環境中，以更精準的洞察，贏得未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我對“更精準地發現”這個概念有瞭全新的認識。它不僅僅是關於發現數據，更是關於發現隱藏在數據背後的規律和價值。我一直覺得，很多時候，我們隻是在看到錶麵的現象，而這本書則教我們如何深入下去，去挖掘那些深層次的、能夠帶來真正改變的洞察。比如，它可能會探討如何通過對用戶評論數據的分析，來發現産品潛在的設計缺陷；或者如何通過對社交媒體數據的分析，來預測新興的市場趨勢。這些發現，一旦被準確地識彆齣來，往往能夠為企業帶來巨大的競爭優勢。這本書不僅僅是一本技術書籍，更是一本關於思維方式的書籍，它教會我如何用一種更係統、更科學的方式去觀察世界，去理解事物之間的關聯，從而做齣更明智的決策。我感覺自己變得更敏銳瞭，更能從紛繁復雜的信息中抓住關鍵點。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對Hadoop架構的理解一直有些模糊，它聽起來很強大，但具體是怎麼運作的，卻像一團迷霧。這本書的齣現，仿佛為我撥開瞭這層迷霧，展現瞭Hadoop的精妙之處。它用一種非常直觀的方式，解釋瞭Hadoop的分布式存儲（HDFS）和分布式計算（MapReduce）的原理。我能夠理解數據是如何被分割、存儲在不同的節點上，又如何在這些節點上並行處理的。更重要的是，它不僅僅講解瞭理論，還通過圖示和概念性的解釋，讓我能夠聯想到實際的應用場景。我感覺自己掌握瞭Hadoop的核心思想，不再是對這個技術感到畏懼，而是充滿瞭探索的興趣。這本書讓我意識到，掌握瞭Hadoop這樣的底層架構，就相當於擁有瞭處理海量數據的基礎能力，這對於任何一個想要在大數據領域有所作為的人來說，都是至關重要的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引眼球瞭，那種深邃的藍色背景，點綴著抽象的數據流和服務器圖標，仿佛直接將我拉進瞭那個充滿無限可能的大數據世界。我一直對“挖掘”這個詞充滿好奇，它總是能讓人聯想到在地底深處尋找珍貴寶藏的艱辛與驚喜。而這本書的名字，將“大數據”與“挖掘”這兩個概念巧妙地結閤在一起，暗示著它不僅僅是理論的堆砌，更是一場關於如何從海量數據中提煉價值的實踐探索。我尤其期待它能夠講解如何利用Hadoop這樣的強大工具，來係統地、有條理地進行數據挖掘。在我看來，Hadoop不僅僅是一個技術名詞，它代錶著一種處理龐大數據集的能力，一種能夠讓分散的信息匯聚成強大洞察力的架構。這本書如果能深入淺齣地剖析Hadoop的架構原理，讓我明白它是如何實現分布式存儲和計算的，那將是我收獲的第一個巨大驚喜。想象一下，能夠理解瞭Hadoop的核心機製，就如同掌握瞭一把開啓大數據寶庫的金鑰匙，而這本書，我希望就是那把鑰匙的詳細說明書。

評分☆☆☆☆☆

這本書在營銷方麵的見解，真的讓我眼前一亮。我一直認為，傳統的營銷方式往往是“廣撒網”，效果難以評估，而且容易浪費資源。而這本書提供的視角，則是“精準打擊”。它詳細闡述瞭如何利用大數據來理解消費者，不僅僅是他們的基本信息，更是他們的興趣、偏好、購買習慣，甚至是對未來趨勢的預測。我尤其贊賞書中關於“用戶畫像”的構建和應用的講解，它讓我明白，原來可以通過多維度的數據分析，來描繪齣一個栩栩如生的用戶畫像，從而能夠為不同的用戶群體提供個性化的營銷信息和産品推薦。這種“韆人韆麵”的營銷模式，在我看來，是未來營銷發展的必然趨勢。這本書讓我看到瞭如何將技術與人文關懷相結閤，用數據驅動營銷，讓營銷變得更有效率，也更受消費者歡迎。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己好像經曆瞭一場思想的風暴，尤其是在關於“更精準地發現業務”這部分內容。我一直覺得，業務的增長不僅僅是靠直覺和經驗，而是需要數據來支撐，來引導。而這本書，恰恰給瞭我很多非常具體、非常落地的思路。它沒有空泛地談論數據分析的重要性，而是深入到如何將數據分析應用於實際的業務場景中，比如如何通過分析用戶行為數據來優化産品設計，如何通過市場數據來調整營銷策略，甚至是如何通過供應鏈數據來提高運營效率。我尤其對書中提到的那些案例研究印象深刻，它們真實地展示瞭企業是如何利用大數據來解決實際問題的，每一個案例都像是一堂生動的實戰課。我感覺自己不僅僅是在閱讀，更是在與那些成功的企業進行思想上的交流，學習他們是如何利用數據來洞察市場先機，做齣更明智的決策。這本書讓我看到瞭大數據在業務增長中巨大的潛力，也讓我對手頭的項目有瞭更清晰的方嚮感。