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： 泰州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：24358241839

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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《數據煉金術：解鎖商業洞察與精準營銷的智能時代》 在這個信息爆炸的時代，數據如同取之不盡的礦藏，蘊藏著巨大的商業價值。然而，海量的數據本身並不能直接轉化為利潤，它需要被科學地挖掘、提煉和轉化，纔能閃耀齣耀眼的光芒。本書——《數據煉金術》，正是您踏入這場精彩紛呈的數據挖掘與商業洞察之旅的指南，它將帶領您穿越紛繁復雜的數據海洋，解鎖隱藏在背後的商業真相，賦能您的營銷策略，實現前所未有的精準與高效。 一、 洞察本質：為何數據挖掘至關重要？ 我們生活在一個被數據包圍的時代。從用戶的每一次點擊、每一次購買，到設備的運行狀態、市場的波動趨勢，無時無刻不在産生海量的數據。這些數據，若能被有效利用，便是企業決策的金鑰匙，是競爭優勢的源泉。 理解客戶，觸達內心： 過去，我們依賴經驗和直覺來揣度客戶的需求，這種方式效率低下且充滿不確定性。而數據挖掘，通過分析客戶的行為模式、偏好、消費習慣，能夠構建齣更加立體、精準的用戶畫像。這使得企業能夠預判客戶的下一步行動，在恰當的時間，以恰當的方式，提供最符閤其期望的産品或服務，從而極大地提升客戶滿意度和忠誠度。 優化運營，降本增效： 數據不僅能描繪客戶，更能洞悉企業的運營流程。通過對生産、銷售、物流、供應鏈等環節的數據進行深入分析，可以發現瓶頸、識彆風險、預測故障，從而優化資源配置，削減不必要的開支，提升整體運營效率。例如，通過預測性維護，可以在設備發生故障前及時進行維修，避免停産損失；通過精準的庫存管理，可以減少積壓和缺貨現象。 驅動創新，引領未來： 市場瞬息萬變，唯有持續創新纔能保持領先。數據挖掘能夠揭示尚未被滿足的市場需求、識彆新興的行業趨勢、評估新産品或服務的市場潛力。基於數據驅動的決策，可以幫助企業規避盲目投資的風險，將有限的資源投入到最具潛力的創新方嚮，從而在激烈的市場競爭中脫穎而齣。 精準營銷，告彆“撒網式”： 傳統的營銷模式往往是“廣撒網”，將營銷信息推送給所有潛在客戶，效果參差不齊，成本高昂。數據挖掘則能實現“點對點”的精準觸達。通過識彆最有可能對特定産品或服務感興趣的客戶群體，並根據其特徵定製個性化的營銷信息和推廣渠道，可以顯著提高營銷轉化率，實現投入産齣比的最大化。 二、 掌握工具：數據挖掘的核心方法論 數據挖掘並非天馬行空的想象，它建立在嚴謹的科學方法和強大的技術工具之上。《數據煉金術》將係統地介紹數據挖掘的核心方法論，讓您能夠掌握解鎖數據價值的“鑰匙”。 數據預處理：讓數據“純淨”而“可用”： 原始數據往往充斥著噪聲、缺失值、異常值，甚至存在重復和不一緻。數據預處理是數據挖掘過程中至關重要的一步，它決定瞭後續分析的質量。本書將詳細講解如何進行數據清洗、數據集成、數據轉換（如標準化、歸一化）、數據約簡（如特徵選擇、降維）等技術，確保數據的準確性、完整性和一緻性，為建模打下堅實基礎。 探索性數據分析（EDA）：在數據中“發現故事”： 在深入建模之前，我們需要與數據進行“對話”，通過可視化和統計分析來理解數據的內在規律和潛在關係。EDA是發現數據模式、識彆變量間相關性、檢驗假設的有效手段。本書將引導您掌握如何利用各種圖錶（如散點圖、柱狀圖、箱綫圖、熱力圖）和統計指標（如均值、方差、相關係數）來探索數據，從而形成初步的洞察，指導後續的建模方嚮。 機器學習算法：模型的“智能引擎”： 機器學習是數據挖掘的核心驅動力，它賦予計算機從數據中學習並做齣預測或決策的能力。本書將精選一係列在商業應用中最具代錶性和實用性的機器學習算法，並深入剖析其原理、適用場景及優缺點。 分類算法： 如何預測客戶是否會流失？如何識彆欺詐交易？我們將在分類算法（如邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機、樸素貝葉斯、集成學習方法如隨機森林和梯度提升）的海洋中探索，掌握預測離散結果的奧秘。 迴歸算法： 如何預測房屋價格？如何預測産品銷量？本書將介紹迴歸算法（如綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸），教會您如何預測連續數值。 聚類算法： 如何將相似的客戶分組？如何識彆市場中的細分群體？我們將深入研究聚類算法（如K-Means、DBSCAN、層次聚類），實現無監督學習下的數據分割。 關聯規則挖掘： 發現“啤酒與尿布”的經典案例，本書將講解關聯規則挖掘（如Apriori算法），幫助您發現商品之間的潛在購買關係，為交叉銷售和商品陳列提供策略。 降維算法： 在高維數據中提取關鍵信息，降低模型復雜度，提升效率。本書將介紹主成分分析（PCA）、t-SNE等降維技術。 模型評估與優化：確保模型的“可靠性”與“高性能”： 構建模型並非終點，如何評價模型的錶現，並對其進行優化，使其在實際應用中發揮最大價值，同樣至關重要。本書將詳細講解各種模型評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC、均方誤差），並介紹交叉驗證、網格搜索、隨機搜索等超參數調優技術，確保模型的泛化能力和預測精度。 三、 實踐應用：將數據洞察轉化為商業價值 理論知識的掌握最終需要落實到實踐。《數據煉金術》強調理論與實踐的緊密結閤，通過大量的真實案例分析和應用場景解析，幫助您將數據挖掘的成果轉化為可衡量的商業價值。 精準營銷的藝術： 客戶細分與畫像構建： 如何基於客戶的購買曆史、瀏覽行為、人口統計學信息，將客戶劃分為不同的細分群體，並為每個群體構建精細的畫像，理解他們的核心需求與痛點。 個性化推薦係統： 從電商平颱的“猜你喜歡”到內容平颱的“為你推薦”，掌握構建個性化推薦係統的核心技術，提升用戶粘性和轉化率。 客戶流失預測與挽留： 識彆具有高流失風險的客戶，並提前采取乾預措施，降低客戶流失率。 營銷活動效果評估與優化： 如何量化營銷活動的效果，並通過數據分析來優化營銷策略，提升ROI。 社交媒體營銷洞察： 分析社交媒體上的用戶反饋、話題趨勢，指導內容創作和營銷方嚮。 商業智能與決策支持： 銷售預測與庫存優化： 基於曆史銷售數據、市場趨勢、季節性因素等，準確預測未來銷量，優化庫存管理，減少資金占用。 欺詐檢測與風險控製： 在金融、保險、電商等領域，利用數據挖掘技術識彆潛在的欺詐行為，降低損失。 市場趨勢分析與新産品開發： 洞察市場需求變化，識彆潛在的商機，指導新産品的研發與上市。 運營效率提升： 分析生産、物流、服務等環節的數據，發現效率瓶頸，優化流程，降低成本。 用戶體驗優化： 分析用戶在産品或服務中的行為數據，發現用戶痛點，改進産品設計，提升用戶滿意度。 四、 展望未來：迎接智能時代的數據挑戰與機遇 隨著人工智能、雲計算、物聯網等技術的飛速發展，數據量將呈爆炸式增長，數據挖掘的應用場景也將更加廣泛和深入。《數據煉金術》也將引領您思考未來的發展趨勢。 實時數據處理與流式分析： 如何應對海量實時産生的數據，並從中提取即時價值？ 深度學習在數據挖掘中的應用： 探索深度學習模型如何解決傳統方法難以逾越的復雜問題。 數據隱私與倫理的考量： 在充分利用數據價值的同時，如何保障用戶隱私，並遵守相關的倫理規範。 自動化機器學習（AutoML）： 降低數據挖掘的門檻，讓更多非專業人士也能參與到數據價值的挖掘中來。 《數據煉金術：解鎖商業洞察與精準營銷的智能時代》 不僅僅是一本技術書籍，更是一本指引商業決策、賦能營銷創新的戰略寶典。無論您是企業決策者、市場營銷人員、數據分析師，還是對數據驅動的商業模式充滿好奇的學習者，本書都將是您在這場激動人心的“數據煉金”之旅中不可或缺的夥伴。讓我們一起，用數據點亮商業智慧，用洞察驅動精準營銷，共同迎接智能時代的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就頗具匠心，一種深邃的藍色基調，點綴著抽象的數據流和節點，隱約勾勒齣復雜而有序的計算網絡。光是看到這個封麵，我就能聯想到它所承載的知識的廣度與深度。我一直對大數據這個概念感到既著迷又有些畏懼，總覺得它離我的日常工作有些遙遠，但又知道它蘊含著巨大的潛力。這本書的書名“大數據之美——挖掘·Hadoop·架構”更是直接點明瞭核心，尤其是“挖掘”二字，讓我充滿瞭期待。我希望它能帶領我從一個宏觀的概念，逐步深入到如何實際地去“挖掘”數據中的價值，而不僅僅是停留在理論層麵。Hadoop這個詞匯更是讓人眼前一亮，它在業界的地位無需多言，相信這本書會對它進行詳盡的解讀，從其分布式存儲、計算的原理，到實際的應用場景，都希望能有精彩的闡述。而“架構”二字，則暗示瞭其係統性的講解，或許會涉及Hadoop生態係統中各個組件（如HDFS、MapReduce、YARN等）如何協同工作，構建起強大的數據處理能力。我尤其想瞭解的是，這本書是如何將如此龐雜的技術內容，以一種“美”的方式呈現齣來，是通俗易懂的比喻，還是精巧的圖示，亦或是嚴謹的案例分析？我迫切地想翻開它，看看它是否能為我解開大數據世界的神秘麵紗，讓我也能掌握這項足以改變行業格局的技能。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對技術類書籍的閱讀經驗相對有限，更多的是在學習和瞭解一些基礎概念。然而，這次看到《大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷》這本書，我的好奇心被極大地激發瞭。書名中“Hadoop”這個詞，我雖然有所耳聞，但對其內部機製和工作流程一直感到模糊。我希望這本書能夠用一種清晰易懂的方式，為我揭示Hadoop的“架構”之美，解釋它是如何實現分布式存儲和計算的，以及它的核心組件（如MapReduce、HDFS）是如何協同工作的。我更看重的是它能否將這些技術概念與“挖掘”和“發現”聯係起來。我想要瞭解，通過Hadoop，我們究竟能夠“挖掘”齣什麼樣的數據，又如何通過這些被挖掘齣來的數據，來“更精準地發現業務與營銷”的規律。這本書的“大數據之美”這個開頭，似乎預示著它並非一本枯燥的技術手冊，而是試圖展現大數據技術背後所蘊含的邏輯之美和應用之美。我期待它能用生動的語言和形象的比喻，將復雜的分布式係統和數據處理流程闡述得深入淺齣，讓我這個非技術背景的讀者也能有所收獲，並從中窺見大數據技術在現代商業中的巨大能量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目《大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷》給我的第一印象是，它並非一本單純的技術堆砌的書籍，而是試圖將技術與商業應用緊密結閤。我一直對如何利用技術來驅動業務增長充滿好奇，而“挖掘”和“更精準地發現業務與營銷”這兩個短語，正好觸及瞭我最感興趣的領域。我非常想瞭解，這本書是如何將Hadoop這個強大的大數據處理框架，應用於實際的業務場景中。我期待它能詳細講解Hadoop的“架構”設計，例如它的分布式文件係統HDFS和資源管理框架YARN是如何協同工作的，以及MapReduce模型如何處理大規模數據。更重要的是，我希望書中能夠提供一些具體的案例，展示如何利用Hadoop來分析用戶行為、市場趨勢、銷售數據等，從而幫助企業做齣更明智的業務決策，優化營銷策略，甚至發現新的商業機會。我特彆欣賞“大數據之美”這個開頭，這暗示著作者可能不僅僅是在介紹技術，而是在探討如何從數據中發現規律、洞察和價值，並將這些轉化為一種藝術。我希望這本書能夠給我帶來一種耳目一新的閱讀體驗，讓我能夠理解大數據技術是如何成為現代商業競爭中不可或缺的驅動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷》一下子就吸引瞭我，尤其是“大數據之美”這個說法，總覺得隱藏著一種對復雜事物獨特視角下的欣賞。作為一名對新興技術和商業洞察力都頗為感興趣的讀者，我非常期待這本書能夠提供一種全新的視角來理解大數據。我尤其想知道，這本書是如何將“挖掘”這一動詞與“大數據”結閤，進而引申到“更精準地發現業務與營銷”的。它是否會提供一些實用的方法論，指導讀者如何從海量、異構的數據中提煉齣有價值的信息，並將其轉化為可操作的業務洞察？“Hadoop”和“架構”這兩個詞匯，讓我對書中可能涉及的技術深度産生瞭濃厚的興趣。我希望它不僅能夠介紹Hadoop的基本原理，更能深入分析其在構建強大數據處理平颱中的作用，包括其分布式存儲、並行計算模型是如何支撐海量數據的處理和分析的。我設想，這本書或許會通過一係列精心設計的案例，展示大數據技術如何在實際業務場景中，例如個性化推薦、風險控製、市場趨勢預測等方麵，幫助企業實現更精準的決策和更有效的運營。我渴望從這本書中獲得一種“撥開迷霧見晴空”的感覺，能夠更清晰地看到大數據為業務增長帶來的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

我是一位市場營銷從業者，一直以來都在尋找能提升我工作效率和決策精準度的方法。市麵上關於營銷的書籍不少，但大多停留在策略和創意層麵，很少能深入到數據分析的底層技術。這本書的書名《大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷》恰好擊中瞭我的痛點。我非常好奇，這本書是如何將“挖掘”大數據與“發現業務與營銷”精準地聯係起來的。我希望能從中學習到，如何利用Hadoop這樣的強大工具，去分析海量的用戶行為數據、交易數據、社交媒體數據等，從而更深入地理解目標客戶的需求、偏好以及他們的購買路徑。我尤其期待書中能夠提供一些具體的案例，展示大數據分析如何在營銷活動的規劃、執行和效果評估中發揮作用。比如，如何通過用戶畫像來製定更具針對性的廣告投放策略，如何利用預測模型來優化産品推薦，或者如何通過A/B測試來不斷迭代和改進營銷活動。這本書的“更精準地發現業務與營銷”這個副標題，讓我看到瞭它能夠為我帶來的實際價值，不再是模糊的行業趨勢，而是切實可行的落地方法。我希望這本書能夠幫助我擺脫憑經驗和直覺做營銷的時代，而是用數據說話，讓每一次營銷投入都獲得最大的迴報。