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黄宏程 著

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• 大数据
• 数据挖掘
• Hadoop
• 数据分析
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• 算法
• 数据科学
• 机器学习

店铺： 泰州新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121293443

商品编码：24358241839

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-07-01

内容介绍
基本信息

书名：	大数据之美-挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销
作者：	黄宏程	开本：
YJ：	49	页数：
现价：	见1；CY=CY部	出版时间	2016-08
书号：	9787121293443	印刷时间：
出版社：	电子工业出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 黄宏程：重庆邮电大学副教授，主要从事复杂网络与信息处理、大数据技术等方向的研究与应用，近年来，作为项目负责人或主研人员，参加多项国家自然科学基金和省部级重点科研项目10余项，2012、2013年度中国人民解放军科学技术进步奖获得者。发表论文20余篇，其中SCI/EI检索10余篇次，申请国家发明专利8项，授权5项。 精彩导读 目录

目  录
D1章　大数据概述 1
1.1  大数据的概念 1
1.1.1  什么是大数据 1
1.1.2  大数据的产生和来源 2
1.1.3  大数据的技术 3
1.1.4  大数据的特征 8
1.1.5  数据、信息与知识 10
1.2  大数据的价值与挑战 10
1.2.1  大数据的潜在价值 11
1.2.2  大数据对业务的挑战 12
1.2.3  大数据对技术架构的挑战 13
1.2.4  大数据对管理策略的挑战 14
1.3  大数据与相关领域的关系 16
1.3.1  大数据与统计分析 16
1.3.2  大数据与数据挖掘 16
1.3.3  大数据与云计算 17
1.4  大数据发展状况 20
参考文献 23
D2章　大数据挖掘技术 24
2.1  数据挖掘与过程 24
2.1.1  数据挖掘的七大功能 24
2.1.2  数据挖掘的实质 25
2.2  数据挖掘过程 26
2.2.1  定义挖掘目标 27
2.2.2  数据取样 28
2.2.3  数据探索 30
2.2.4  数据预处理 32
2.2.5  数据模式发现 37
2.2.6  模型评价 40
2.3  常用算法 47
2.3.1  决策树 48
2.3.2  回归 50
2.3.3  关联规则 54
2.3.4  聚类 59
2.3.5  贝叶斯分类方法 66
2.3.6  神经网络 69
2.3.7  支持向量机（SVM） 73
2.3.8  假设检验 77
2.3.9  遗传算法 81
参考文献 84
D3章　大规模存储与处理技术 86
3.1  Hadoop概述 86
3.1.1  什么是Hadoop 86
3.1.2  Hadoop发展简史 88
3.1.3  Hadoop的优势 90
3.1.4  Hadoop的子项目 90
3.2  HDFS 92
3.2.1  HDFS的设计目标 93
3.2.2  HDFS文件系统的原型GFS 93
3.2.3  HDFS文件的基本结构 95
3.2.4  HDFS的文件读/写操作 97
3.2.5  HDFS的存储过程 101
3.3  MapReduce编程框架 105
3.3.1  MapReduce的发展历史 105
3.3.2  MapReduce的基本工作过程 107
3.3.3  MapReduce的特点 110
3.4  建立Hadoop开发环境 111
3.4.1  相关准备工作 111
3.4.2  JDK的安装配置 113
3.4.3  SSH无钥登录 113
3.4.4  安装、配置Hadoop环境变量 115
3.5  大数据处理系统分类 118
3.5.1  批量数据处理系统 118
3.5.2  流式数据处理系统 119
3.5.3  交互式数据处理 122
3.5.4  图数据处理系统 124
3.6  大数据查询和分析技术：SQL on Hadoop 126
3.6.1  数据库简介 126
3.6.2  图数据库 128
3.6.3  Hive：基本的Hadoop分析 130
3.6.4  实时互动的SQL：Impala和Drill 134
3.7  以通信业务分析为例的大数据的技术环境部署 136
3.7.1  应用架构规划与设计 136
3.7.2  技术环境部署与配置 137
D4章　大数据应用的总体架构和关键技术 148
4.1  大数据的业务分析 148
4.2  大数据的总架体构模型 152
4.3  大数据GJ分析 161
4.3.1  数据仓库与联机分析处理技术 162
4.3.2  大数据分析与传统分析 167
4.3.3  非结构化复杂数据分析 168
4.3.4  实时预测分析 177
4.4  可视化分析 181
4.4.1  可视化技术 181

4.4.2  可视化工具 192
参考文献 195
D5章　运营商数据分析 196
5.1  案例背景 196
5.1.1  大数据运营已为大势所趋 196
5.1.2  采取大数据运营的原因 196
5.1.3  大数据分析如何提升电信行业绩效 197
5.1.4  大数据的社会价值 199
5.2  挖掘目标的提出 200
5.3  案例分析 201
5.3.1  体系架构 201
5.3.2  Hadoop集群抽取模块 202
5.3.3  数据处理模块 208
5.3.4  数据分发 211
5.4  MapReduce操作 218
5.5  结果分析 221
D6章　互联网电影推荐系统 223
6.1  背景描述 223
6.2  业务目标 224
6.3  业务需求 225
6.4  协同过滤推荐系统建模 225
6.4.1  推荐系统概述 225
6.4.2  基于对立用户的协同过滤模型 227
6.5  项目处理过程 229
6.5.1  项目数据 229
6.5.2  数据预处理 230
6.5.3  Hadoop并行算法 242
6.6  总结 250

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《数据炼金术：解锁商业洞察与精准营销的智能时代》 在这个信息爆炸的时代，数据如同取之不尽的矿藏，蕴藏着巨大的商业价值。然而，海量的数据本身并不能直接转化为利润，它需要被科学地挖掘、提炼和转化，才能闪耀出耀眼的光芒。本书——《数据炼金术》，正是您踏入这场精彩纷呈的数据挖掘与商业洞察之旅的指南，它将带领您穿越纷繁复杂的数据海洋，解锁隐藏在背后的商业真相，赋能您的营销策略，实现前所未有的精准与高效。 一、 洞察本质：为何数据挖掘至关重要？ 我们生活在一个被数据包围的时代。从用户的每一次点击、每一次购买，到设备的运行状态、市场的波动趋势，无时无刻不在产生海量的数据。这些数据，若能被有效利用，便是企业决策的金钥匙，是竞争优势的源泉。 理解客户，触达内心： 过去，我们依赖经验和直觉来揣度客户的需求，这种方式效率低下且充满不确定性。而数据挖掘，通过分析客户的行为模式、偏好、消费习惯，能够构建出更加立体、精准的用户画像。这使得企业能够预判客户的下一步行动，在恰当的时间，以恰当的方式，提供最符合其期望的产品或服务，从而极大地提升客户满意度和忠诚度。 优化运营，降本增效： 数据不仅能描绘客户，更能洞悉企业的运营流程。通过对生产、销售、物流、供应链等环节的数据进行深入分析，可以发现瓶颈、识别风险、预测故障，从而优化资源配置，削减不必要的开支，提升整体运营效率。例如，通过预测性维护，可以在设备发生故障前及时进行维修，避免停产损失；通过精准的库存管理，可以减少积压和缺货现象。 驱动创新，引领未来： 市场瞬息万变，唯有持续创新才能保持领先。数据挖掘能够揭示尚未被满足的市场需求、识别新兴的行业趋势、评估新产品或服务的市场潜力。基于数据驱动的决策，可以帮助企业规避盲目投资的风险，将有限的资源投入到最具潜力的创新方向，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。 精准营销，告别“撒网式”： 传统的营销模式往往是“广撒网”，将营销信息推送给所有潜在客户，效果参差不齐，成本高昂。数据挖掘则能实现“点对点”的精准触达。通过识别最有可能对特定产品或服务感兴趣的客户群体，并根据其特征定制个性化的营销信息和推广渠道，可以显著提高营销转化率，实现投入产出比的最大化。 二、 掌握工具：数据挖掘的核心方法论 数据挖掘并非天马行空的想象，它建立在严谨的科学方法和强大的技术工具之上。《数据炼金术》将系统地介绍数据挖掘的核心方法论，让您能够掌握解锁数据价值的“钥匙”。 数据预处理：让数据“纯净”而“可用”： 原始数据往往充斥着噪声、缺失值、异常值，甚至存在重复和不一致。数据预处理是数据挖掘过程中至关重要的一步，它决定了后续分析的质量。本书将详细讲解如何进行数据清洗、数据集成、数据转换（如标准化、归一化）、数据约简（如特征选择、降维）等技术，确保数据的准确性、完整性和一致性，为建模打下坚实基础。 探索性数据分析（EDA）：在数据中“发现故事”： 在深入建模之前，我们需要与数据进行“对话”，通过可视化和统计分析来理解数据的内在规律和潜在关系。EDA是发现数据模式、识别变量间相关性、检验假设的有效手段。本书将引导您掌握如何利用各种图表（如散点图、柱状图、箱线图、热力图）和统计指标（如均值、方差、相关系数）来探索数据，从而形成初步的洞察，指导后续的建模方向。 机器学习算法：模型的“智能引擎”： 机器学习是数据挖掘的核心驱动力，它赋予计算机从数据中学习并做出预测或决策的能力。本书将精选一系列在商业应用中最具代表性和实用性的机器学习算法，并深入剖析其原理、适用场景及优缺点。 分类算法： 如何预测客户是否会流失？如何识别欺诈交易？我们将在分类算法（如逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、集成学习方法如随机森林和梯度提升）的海洋中探索，掌握预测离散结果的奥秘。 回归算法： 如何预测房屋价格？如何预测产品销量？本书将介绍回归算法（如线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归），教会您如何预测连续数值。 聚类算法： 如何将相似的客户分组？如何识别市场中的细分群体？我们将深入研究聚类算法（如K-Means、DBSCAN、层次聚类），实现无监督学习下的数据分割。 关联规则挖掘： 发现“啤酒与尿布”的经典案例，本书将讲解关联规则挖掘（如Apriori算法），帮助您发现商品之间的潜在购买关系，为交叉销售和商品陈列提供策略。 降维算法： 在高维数据中提取关键信息，降低模型复杂度，提升效率。本书将介绍主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术。 模型评估与优化：确保模型的“可靠性”与“高性能”： 构建模型并非终点，如何评价模型的表现，并对其进行优化，使其在实际应用中发挥最大价值，同样至关重要。本书将详细讲解各种模型评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC、均方误差），并介绍交叉验证、网格搜索、随机搜索等超参数调优技术，确保模型的泛化能力和预测精度。 三、 实践应用：将数据洞察转化为商业价值 理论知识的掌握最终需要落实到实践。《数据炼金术》强调理论与实践的紧密结合，通过大量的真实案例分析和应用场景解析，帮助您将数据挖掘的成果转化为可衡量的商业价值。 精准营销的艺术： 客户细分与画像构建： 如何基于客户的购买历史、浏览行为、人口统计学信息，将客户划分为不同的细分群体，并为每个群体构建精细的画像，理解他们的核心需求与痛点。 个性化推荐系统： 从电商平台的“猜你喜欢”到内容平台的“为你推荐”，掌握构建个性化推荐系统的核心技术，提升用户粘性和转化率。 客户流失预测与挽留： 识别具有高流失风险的客户，并提前采取干预措施，降低客户流失率。 营销活动效果评估与优化： 如何量化营销活动的效果，并通过数据分析来优化营销策略，提升ROI。 社交媒体营销洞察： 分析社交媒体上的用户反馈、话题趋势，指导内容创作和营销方向。 商业智能与决策支持： 销售预测与库存优化： 基于历史销售数据、市场趋势、季节性因素等，准确预测未来销量，优化库存管理，减少资金占用。 欺诈检测与风险控制： 在金融、保险、电商等领域，利用数据挖掘技术识别潜在的欺诈行为，降低损失。 市场趋势分析与新产品开发： 洞察市场需求变化，识别潜在的商机，指导新产品的研发与上市。 运营效率提升： 分析生产、物流、服务等环节的数据，发现效率瓶颈，优化流程，降低成本。 用户体验优化： 分析用户在产品或服务中的行为数据，发现用户痛点，改进产品设计，提升用户满意度。 四、 展望未来：迎接智能时代的数据挑战与机遇 随着人工智能、云计算、物联网等技术的飞速发展，数据量将呈爆炸式增长，数据挖掘的应用场景也将更加广泛和深入。《数据炼金术》也将引领您思考未来的发展趋势。 实时数据处理与流式分析： 如何应对海量实时产生的数据，并从中提取即时价值？ 深度学习在数据挖掘中的应用： 探索深度学习模型如何解决传统方法难以逾越的复杂问题。 数据隐私与伦理的考量： 在充分利用数据价值的同时，如何保障用户隐私，并遵守相关的伦理规范。 自动化机器学习（AutoML）： 降低数据挖掘的门槛，让更多非专业人士也能参与到数据价值的挖掘中来。 《数据炼金术：解锁商业洞察与精准营销的智能时代》 不仅仅是一本技术书籍，更是一本指引商业决策、赋能营销创新的战略宝典。无论您是企业决策者、市场营销人员、数据分析师，还是对数据驱动的商业模式充满好奇的学习者，本书都将是您在这场激动人心的“数据炼金”之旅中不可或缺的伙伴。让我们一起，用数据点亮商业智慧，用洞察驱动精准营销，共同迎接智能时代的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对技术类书籍的阅读经验相对有限，更多的是在学习和了解一些基础概念。然而，这次看到《大数据之美-挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销》这本书，我的好奇心被极大地激发了。书名中“Hadoop”这个词，我虽然有所耳闻，但对其内部机制和工作流程一直感到模糊。我希望这本书能够用一种清晰易懂的方式，为我揭示Hadoop的“架构”之美，解释它是如何实现分布式存储和计算的，以及它的核心组件（如MapReduce、HDFS）是如何协同工作的。我更看重的是它能否将这些技术概念与“挖掘”和“发现”联系起来。我想要了解，通过Hadoop，我们究竟能够“挖掘”出什么样的数据，又如何通过这些被挖掘出来的数据，来“更精准地发现业务与营销”的规律。这本书的“大数据之美”这个开头，似乎预示着它并非一本枯燥的技术手册，而是试图展现大数据技术背后所蕴含的逻辑之美和应用之美。我期待它能用生动的语言和形象的比喻，将复杂的分布式系统和数据处理流程阐述得深入浅出，让我这个非技术背景的读者也能有所收获，并从中窥见大数据技术在现代商业中的巨大能量。

评分☆☆☆☆☆

我是一位市场营销从业者，一直以来都在寻找能提升我工作效率和决策精准度的方法。市面上关于营销的书籍不少，但大多停留在策略和创意层面，很少能深入到数据分析的底层技术。这本书的书名《大数据之美-挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销》恰好击中了我的痛点。我非常好奇，这本书是如何将“挖掘”大数据与“发现业务与营销”精准地联系起来的。我希望能从中学习到，如何利用Hadoop这样的强大工具，去分析海量的用户行为数据、交易数据、社交媒体数据等，从而更深入地理解目标客户的需求、偏好以及他们的购买路径。我尤其期待书中能够提供一些具体的案例，展示大数据分析如何在营销活动的规划、执行和效果评估中发挥作用。比如，如何通过用户画像来制定更具针对性的广告投放策略，如何利用预测模型来优化产品推荐，或者如何通过A/B测试来不断迭代和改进营销活动。这本书的“更精准地发现业务与营销”这个副标题，让我看到了它能够为我带来的实际价值，不再是模糊的行业趋势，而是切实可行的落地方法。我希望这本书能够帮助我摆脱凭经验和直觉做营销的时代，而是用数据说话，让每一次营销投入都获得最大的回报。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目《大数据之美-挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销》给我的第一印象是，它并非一本单纯的技术堆砌的书籍，而是试图将技术与商业应用紧密结合。我一直对如何利用技术来驱动业务增长充满好奇，而“挖掘”和“更精准地发现业务与营销”这两个短语，正好触及了我最感兴趣的领域。我非常想了解，这本书是如何将Hadoop这个强大的大数据处理框架，应用于实际的业务场景中。我期待它能详细讲解Hadoop的“架构”设计，例如它的分布式文件系统HDFS和资源管理框架YARN是如何协同工作的，以及MapReduce模型如何处理大规模数据。更重要的是，我希望书中能够提供一些具体的案例，展示如何利用Hadoop来分析用户行为、市场趋势、销售数据等，从而帮助企业做出更明智的业务决策，优化营销策略，甚至发现新的商业机会。我特别欣赏“大数据之美”这个开头，这暗示着作者可能不仅仅是在介绍技术，而是在探讨如何从数据中发现规律、洞察和价值，并将这些转化为一种艺术。我希望这本书能够给我带来一种耳目一新的阅读体验，让我能够理解大数据技术是如何成为现代商业竞争中不可或缺的驱动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《大数据之美-挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销》一下子就吸引了我，尤其是“大数据之美”这个说法，总觉得隐藏着一种对复杂事物独特视角下的欣赏。作为一名对新兴技术和商业洞察力都颇为感兴趣的读者，我非常期待这本书能够提供一种全新的视角来理解大数据。我尤其想知道，这本书是如何将“挖掘”这一动词与“大数据”结合，进而引申到“更精准地发现业务与营销”的。它是否会提供一些实用的方法论，指导读者如何从海量、异构的数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为可操作的业务洞察？“Hadoop”和“架构”这两个词汇，让我对书中可能涉及的技术深度产生了浓厚的兴趣。我希望它不仅能够介绍Hadoop的基本原理，更能深入分析其在构建强大数据处理平台中的作用，包括其分布式存储、并行计算模型是如何支撑海量数据的处理和分析的。我设想，这本书或许会通过一系列精心设计的案例，展示大数据技术如何在实际业务场景中，例如个性化推荐、风险控制、市场趋势预测等方面，帮助企业实现更精准的决策和更有效的运营。我渴望从这本书中获得一种“拨开迷雾见晴空”的感觉，能够更清晰地看到大数据为业务增长带来的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就颇具匠心，一种深邃的蓝色基调，点缀着抽象的数据流和节点，隐约勾勒出复杂而有序的计算网络。光是看到这个封面，我就能联想到它所承载的知识的广度与深度。我一直对大数据这个概念感到既着迷又有些畏惧，总觉得它离我的日常工作有些遥远，但又知道它蕴含着巨大的潜力。这本书的书名“大数据之美——挖掘·Hadoop·架构”更是直接点明了核心，尤其是“挖掘”二字，让我充满了期待。我希望它能带领我从一个宏观的概念，逐步深入到如何实际地去“挖掘”数据中的价值，而不仅仅是停留在理论层面。Hadoop这个词汇更是让人眼前一亮，它在业界的地位无需多言，相信这本书会对它进行详尽的解读，从其分布式存储、计算的原理，到实际的应用场景，都希望能有精彩的阐述。而“架构”二字，则暗示了其系统性的讲解，或许会涉及Hadoop生态系统中各个组件（如HDFS、MapReduce、YARN等）如何协同工作，构建起强大的数据处理能力。我尤其想了解的是，这本书是如何将如此庞杂的技术内容，以一种“美”的方式呈现出来，是通俗易懂的比喻，还是精巧的图示，亦或是严谨的案例分析？我迫切地想翻开它，看看它是否能为我解开大数据世界的神秘面纱，让我也能掌握这项足以改变行业格局的技能。