[按需印刷]Splunk大数据分析 计算机与互联网 书箱|3769964 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美 Peter Zadrozny，Ra 著，唐宏 陈健 译

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111464297

商品编码：27068713901

丛书名： 大数据技术丛书

出版时间：2014-05-01

页数：1

书[0名0]：	Splunk[0大0]数据分析[按需印刷]|3769964
图书定价：	69元
图书作者：	(美)Peter Zadrozny;Raghu Kodali
出版社：	[1机1] 械工业出版社
出版日期：	2014/5/1 0:00:00
ISBN号：	9787111464297
开本：	16开
页数：	1
版次：	1-1

目录

《Splunk[0大0]数据分析》 译者序 致谢 [0第0]1章 [0大0]数据和Splunk / 1 1.1 什么是[0大0]数据 / 1 1.2 非传统的数据处理技术 / 5 1.3 Splunk是什么 / 6 1.4 关于本书 / 7 [0第0]2章 将数据导入Splunk / 9 2.1 数据的多样性 / 9 2.2 Splunk如何处理多样化的数据 / 10 2.2.1 文件和目录 / 11 2.2.2 数据生成器 / 16 2.2.3 生成样本数据 / 17 2.2.4 网络资源 / 21 2.2.5 Windows数据 / 21 2.2.6 其他资源 / 21 2.3 应用程序和附加组件 / 21 2.4 转发器 / 26 2.5 小结 / 27 [0第0]3章 处理和分析数据 / 28 3.1 了解组合访问日志数据 / 28 3.2 搜索和分析索引数据 / 29 3.3 报表 / 35 3.3.1 使用多的浏览器 / 35 3.3.2 排[0名0]前五的IP地址 / 37 3.3.3 浏览量来源多的网站 / 38 3.3.4 有多少404事件 / 40 3.3.5 有多少事件包含购买行为 / 42 3.3.6 列出购买的[0商0][0品0] / 42 3.4 排序 / 44 3.5 过滤 / 45 3.6 添加和[0评0]估字段 / 47 3.7 聚合 / 48 3.8 小结 / 54 [0第0]4章 结果的可视化 / 55 4.1 数据可视化 / 55 4.2 Splunk是怎样处理可视化的 / 55 4.3 chart / 60 4.3.1 制作每一个主 [1机1] 的GET和 [P1O1S] T事件数量的图表 / 61 4.3.2 制作每一个产[0品0]类别的购买数和浏览数的图表 / 62 4.3.3 哪个产[0品0]种类受HTTP 404错误的影响 / 63 4.3.4 MyGizmoStore.com的购买趋势 / 64 4.3.5 事务持续时间 / 66 4.4 timechart / 67 4.4.1 高购买数量的产[0品0] / 67 4.4.2 页面浏览率和购买量 / 68 4.5 使用Google Maps应用程序来可视化 / 69 4.6 Globe / 71 4.7 仪表盘 / 72 4.8 小结 / 80 [0第0]5章 定义警报 / 81 5.1 什么是警报 / 81 5.2 Splunk如何提供警报 / 81 5.2.1 基于[0商0][0品0]销售量的警报 / 82 5.2.2 登录失败的警报 / 84 5.2.3 日志文件中关键性错误的警报 / 87 5.3 小结 / 88 [0第0]6章 网站监测 / 90 6.1 监测网站 / 90 6.2 IT运作 / 91 6.2.1 主 [1机1] 访问量 / 91 6.2.2 无内部访问的主 [1机1] 访问量 / 91 6.2.3 HTTP请求成功的流量 / 93 6.2.4 HTTP请求未成功的流量 / 93 6.2.5 返回HTTP错误状态码多的页面 / 94 6.3 业务 / 96 6.3.1 区域用户统计 / 96 6.3.2 跳出率 / 97 6.3.3 [0独0]立访问者数量 / 98 6.4 小结 / 103 [0第0]7章 使用日志文件创建高级分析 / 104 7.1 传统的分析方[0法0] / 104 7.2 范式变更 / 105 7.3 语义日志 / 106 7.4 日志佳实践 / 113 7.5 小结 / 115 [0第0]8章 航班准点率项目 / 116 小结 / 118 [0第0]9章 将航班数据导入Splunk / 119 9.1 处理CSV文件 / 119 9.1.1 航班数据 / 119 9.1.2 下载数据 / 120 9.1.3 了解航班数据 / 121 9.1.4 关于时间戳 / 123 9.1.5 将字段映射成一个时间戳 / 124 9.1.6 对所有航班数据建立索引 / 131 9.2 从关系数据库中索引数据 / 132 9.2.1 定义一个新的数据库连接 / 132 9.2.2 数据库监测 / 133 9.3 小结 / 136 [0第0]10章 分析航空公司、 [1机1] 场、航班和延迟 / 137 10.1 分析航空公司 / 137 10.1.1 计算航空公司的总数 / 138 10.1.2 可视化结果 / 139 10.2 分析 [1机1] 场 / 143 10.3 分析航班 / 146 10.4 分析延迟 / 151 10.4.1 各航空公司航班延迟情况 / 151 10.4.2 各 [1机1] 场航班延迟的原因 / 152 10.4.3 冬天与夏天的航班延迟情况 / 155 10.5 创建和使用宏命令 / 157 10.6 报告加速 / 158 10.7 加速统计 / 161 10.8 小结 / 166 [0第0]11章 分析一个特定航班的历年数据 / 167 11.1 航空公司[0名0]称 / 167 11.1.1 字段查找自动化 / 172 11.1.2 从搜索中创建查找表 / 173 11.2 United flight 871航班 / 174 11.3 小结 / 178 [0第0]12章 分析推文 / 179 12.1 开发样本流 / 180 12.2 将推文加载到Splunk中 / 183 12.3 Twitter / 185 12.4 流行的单词 / 188 12.5 实时的Twitter趋势 / 191 12.6 小结 / 196 [0第0]13章 分析Foursquare签到信息 / 197 13.1 签到信息格式 / 198 13.2 时区注意事项 / 202 13.3 装载签到数据 / 203 13.4 分析签到信息 / 205 13.4.1 星期日早午餐搜索 / 205 13.4.2 Google地图和热门地点 / 209 13.4.3 地点的签到模式 / 211 13.4.4 地点的签到数量 / 212 13.4.5 分析性别活动 / 214 13.5 小结 / 217 [0第0]14章 情感分析 / 218 14.1 意见、观点、信仰、信念 / 218 14.2 [0商0]业用途 / 219 14.3 情感分析的技术性工作 / 220 14.4 情感分析应用程序 / 222 14.4.1 全局性的命令 / 223 14.4.2 挖掘情感 / 224 14.4.3 语言的处理 / 226 14.4.4 训练数据和测试数据 / 227 14.5 世界情绪指数项目 / 231 14.5.1 收集RSS摘要 / 232 14.5.2 将新闻标题索引到Splunk中 / 234 14.5.3 定义情感语料库 / 237 14.5.4 对结果进行可视化 / 240 14.6 小结 / 242 [0第0]15章 远程数据收集 / 243 15.1 转发器 / 243 15.1.1 流行的拓扑结构 / 244 15.1.2 安装转发器 / 246 15.2 部署服务器 / 248 15.2.1 配置部署服务器 / 250 15.2.2 配置转发器 / 251 15.3 部署监控 / 252 15.4 小结 / 253 [0第0]16章 可扩展性和高可用性 / 254 16.1 扩展Splunk / 254 16.2 聚类 / 259 16.3 小结 / 264 附录A Splunk的性能 / 265 附录B 有用的Splunk应用程序 / 281

深入探索数字世界的无限可能：一本关于数据洞察、驱动创新与赋能未来的指南 在这个信息爆炸的时代，数据已然成为驱动社会发展、企业决策和个人洞察的关键力量。从物联网设备产生的海量实时流，到社交媒体上的用户交互，再到企业内部复杂的业务流程日志，数据无处不在，蕴藏着无限的价值。然而，如何有效地收集、处理、分析和利用这些庞杂的数据，将其转化为可操作的洞察，从而做出更明智的决策，实现业务的优化与创新，已成为摆在所有组织面前的重大挑战。 本书正是为了回应这一时代需求而诞生的。它并非一本聚焦于某个特定技术工具的说明手册，而是一部关于如何构建强大数据分析能力，从而在复杂多变的数字环境中驾驭信息、发现机遇、应对挑战的系统性指南。我们将一同踏上一段深度探索数据世界之旅，理解其本质，掌握其规律，并最终学会如何驾驭这股力量，为个人和组织带来变革性的影响。 第一部分：理解数据的价值与挑战 在深入技术细节之前，我们首先需要建立对数据的深刻认知。本部分将从宏观视角出发，探讨数据在当今社会扮演的关键角色，分析其为何能成为驱动创新的核心引擎。您将了解到，数据不仅仅是冰冷的数字和字符，它们是业务活动的痕迹，是用户行为的映射，是市场趋势的预警，更是未来发展的指南针。 然而，数据的价值并非唾手可得。伴随而来的是一系列严峻的挑战。我们将深入剖析数据爆炸式增长所带来的管理难题，包括数据的采集、存储、清洗、整合等各个环节的复杂性。您将理解，数据孤岛、数据质量不高、数据安全和隐私保护等问题，是如何阻碍数据价值的充分释放，并可能带来严重的风险。此外，我们还将讨论数据分析过程中的思维误区和潜在陷阱，帮助读者建立科学、严谨的数据分析方法论。 第二部分：构建智能数据分析体系：从基础到进阶 掌握了对数据的基本认知和理解了面临的挑战后，我们将开始构建一套行之有效的智能数据分析体系。本部分将循序渐进地介绍数据分析的核心流程和关键技术。 数据采集与整合： 我们将探讨如何从不同的数据源（如数据库、日志文件、API、第三方数据服务等）高效地收集数据，并如何进行数据的清洗、转换和整合，确保数据的准确性、一致性和可用性。您将了解到数据管道（Data Pipeline）的设计理念和实现方法，以及如何处理结构化、半结构化和非结构化数据。 数据存储与管理： 数据的有效存储是后续分析的基础。我们将介绍不同类型的数据存储解决方案，包括关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库（Data Warehouse）、数据湖（Data Lake）等，并分析它们各自的优缺点及适用场景。理解如何根据业务需求选择合适的存储架构，对于构建可扩展、高性能的数据平台至关重要。 数据探索与可视化： 在掌握大量数据后，如何快速地发现数据中的模式、趋势和异常点？本部分将重点介绍数据探索（Data Exploration）的技术和工具，以及如何利用各种可视化手段，如图表、仪表盘等，将复杂的数据转化为直观易懂的信息。通过生动的数据可视化，我们能够更快速地洞察数据背后的故事，发现潜在的关联，并有效地与他人沟通分析结果。 数据分析方法与模型： 这是本书的核心内容之一。我们将深入讲解各种经典和现代的数据分析方法。这包括： 描述性分析： 理解数据的现状，回答“发生了什么？”的问题，如统计指标、分布分析等。 诊断性分析： 探究数据背后的原因，回答“为什么会发生？”的问题，如关联分析、根源分析等。 预测性分析： 基于历史数据预测未来趋势，回答“未来会发生什么？”的问题，如时间序列分析、回归模型、分类模型等。 规范性分析： 根据数据分析结果提出行动建议，回答“我们应该做什么？”的问题，如优化模型、推荐系统等。 我们将介绍机器学习、深度学习等先进技术在数据分析中的应用，并结合实际案例，讲解如何选择合适的模型、训练模型、评估模型效果，以及如何部署和应用模型。 第三部分：赋能业务创新与决策优化 数据分析的最终目的是为了驱动业务的改进和创新。本部分将聚焦于如何将数据分析的成果转化为实际的商业价值。 场景驱动的应用： 我们将通过多个不同行业的真实案例，展示数据分析在各个业务场景中的应用。例如： 市场营销： 用户画像构建、精准营销、客户细分、流失预测、社交媒体分析等。 产品研发： 用户行为分析、产品功能优化、A/B测试、用户体验提升等。 运营管理： 供应链优化、风险控制、欺诈检测、异常检测、性能监控等。 金融服务： 信用评分、风险评估、交易监控、个性化推荐等。 医疗健康： 疾病预测、药物研发、个性化治疗、医疗资源优化等。 构建数据驱动的文化： 技术固然重要，但数据分析的成功离不开组织内部的文化支撑。我们将探讨如何建立一种以数据为中心的决策文化，鼓励员工使用数据进行思考和决策，以及如何培养数据素养和分析能力。 数据伦理与责任： 随着数据应用的深入，数据伦理和隐私保护的重要性日益凸显。本部分将讨论数据使用中的道德准则、法律法规要求，以及如何平衡数据利用与用户隐私保护。一个负责任的数据分析实践，不仅是合规的要求，更是赢得用户信任和维护企业声誉的关键。 本书的特色与价值： 本书最大的特色在于其系统性、实践性和前瞻性。我们力求以清晰的逻辑、易懂的语言，将复杂的数据分析理论与实际应用相结合。书中不仅会介绍核心的概念和方法，更会穿插大量的案例分析和实践建议，帮助读者在学习过程中，能够更好地理解和应用所学知识。 深度与广度兼备： 既涵盖了数据分析的基础理论，也深入探讨了前沿技术在实际中的应用。 注重实践： 通过丰富的案例，展示数据分析的实际价值，引导读者解决真实世界的问题。 启发式学习： 鼓励读者独立思考，将所学知识融会贯通，构建自己的数据分析框架。 面向未来： 关注数据分析领域的发展趋势，帮助读者为迎接未来的挑战做好准备。 无论您是刚刚接触数据分析领域的初学者，还是希望深化对数据价值认识的业务人员，亦或是渴望掌握先进分析技术的技术专家，本书都将是您不可多得的参考。让我们一同开启这段关于数据洞察、驱动创新与赋能未来的精彩旅程，发掘数字世界中隐藏的无限可能，用数据点亮未来的道路。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是它真的是为实际工作量身打造的！我之前在工作中经常会遇到各种各样的数据问题，日志分析、性能监控、用户行为追踪等等，每次都觉得数据像大海一样，而我却像个无头苍蝇。Splunk的出现就像是为我点亮了一盏灯，这本书则是我手中的指南针。书中对Splunk的安装部署、配置管理讲解得非常详细，即便我是第一次接触Splunk，也能一步步跟着操作。最让我惊喜的是，它并没有仅仅停留在理论层面，而是提供了大量贴近实际业务场景的案例，从服务器性能分析到应用日志排查，再到营销活动效果追踪，几乎涵盖了我工作中会遇到的绝大多数问题。书中对SPL（Splunk Search Processing Language）的讲解也十分到位，从基础命令到高级函数，再到如何写出高效的查询语句，都讲得条理清晰。我特别喜欢书中关于可视化部分的内容，如何利用Splunk的仪表盘和报告来直观地展示数据，将复杂的数据转化为易于理解的洞察，这对于向管理层汇报工作非常有帮助。这本书真的是一本难得的实战宝典，强烈推荐给所有需要处理大量数据的技术人员。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大改变，是让我对“大数据”这个概念有了更具象、更可操作的理解。以往，我总是觉得大数据听起来很高大上，但实际落地却非常困难，涉及到各种复杂的工具和技术，让人望而却步。然而，通过这本书，我发现Splunk提供了一个相对统一、易于上手的平台，能够帮助我们有效地管理和分析海量数据。书中从Splunk的架构设计讲起，解释了为什么它能够处理如此庞大的数据量，这一点让我对Splunk的底层技术有了初步的认识。更重要的是，书中通过大量的实例，展示了如何利用Splunk来解决实际业务问题，比如如何通过分析用户行为数据来优化产品设计，如何通过监控系统日志来提前发现潜在的故障，以及如何通过分析销售数据来预测市场趋势。这些案例都非常贴合实际，让我能够清晰地看到Splunk在实际工作中的应用价值。此外，书中还介绍了Splunk的一些高级特性，比如如何利用机器学习算法来发现数据中的异常模式，以及如何构建复杂的分析模型，这些内容让我对Splunk的潜力和可能性有了更深的认识。这本书让我觉得，大数据分析不再遥不可及，而是可以通过Splunk这样的工具来实现的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有着一定Splunk使用经验的读者，我一直想找到一本能够帮助我进阶的书籍，这本书恰好满足了我的需求。我之前主要停留在基本的搜索和报表制作层面，对于Splunk更深层次的功能，比如数据模型、事件关联、机器学习等，了解不多。这本书在讲解这些高级主题时，条理非常清晰，而且给出了非常详细的操作步骤和示例。我特别喜欢书中关于数据模型设计的部分，它帮助我理解了如何构建一个高效、灵活的数据模型，从而能够更方便地进行复杂的数据分析。书中还详细讲解了Splunk的事件关联功能，这对于排查复杂故障和安全事件非常有帮助，可以帮助我快速定位问题的根源。最让我印象深刻的是，书中还引入了Splunk的机器学习应用，比如异常检测、预测分析等，这让我看到了Splunk在更智能化的数据分析方面的巨大潜力。我尝试着跟着书中的例子进行实践，发现这些高级功能确实能够大大提升我的工作效率和分析能力。对于那些想要从Splunk入门者进阶到高级用户的读者来说，这本书绝对是不可多得的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书我真是太期待了！我一直对大数据分析领域非常感兴趣，也关注了Splunk很长一段时间了。市面上关于大数据技术的书不少，但能真正深入浅出、实操性强的并不多。我一直觉得Splunk是这个领域里一个非常重要且强大的工具，但入门门槛好像有点高，之前尝试过一些网上的教程，总是感觉碎片化，找不到一个系统的学习路径。看到这本书的出现，尤其是它强调“按需印刷”，感觉非常贴心，不用担心买不到或者版本过时的问题。我特别希望这本书能够从最基础的概念讲起，比如Splunk是什么，它解决的核心问题是什么，然后逐步深入到数据采集、索引、搜索、可视化，再到更高级的应用，比如故障排查、安全监控、业务洞察等等。我希望它能提供丰富的案例，最好是能涵盖不同行业和场景的实际应用，这样我才能更好地理解Splunk在实际工作中的价值。另外，我对于Splunk的扩展性和与其他系统的集成也非常感兴趣，比如如何与其他数据源对接，如何利用API进行二次开发等，这些内容如果能包含在书中，那就太完美了。总之，我抱着非常高的期望，希望这本书能成为我学习Splunk的指路明灯。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对数据可视化和仪表盘设计充满热情的设计师，而这本书则为我打开了一个全新的视角。我一直认为，再好的数据，如果不能以直观、易懂的方式呈现出来，其价值也会大打折扣。Splunk作为一款强大的数据分析平台，其可视化功能给我留下了深刻的印象。这本书中关于如何构建引人入胜的Splunk仪表盘的章节，简直是为我量身定制的。它不仅仅是列出了一些基础的图表类型，而是深入讲解了如何根据不同的分析目的选择合适的图表，如何进行数据字段的映射，以及如何通过巧妙的布局和配色来提升仪表盘的可读性和信息传达效率。书中提供的各种案例，让我看到了Splunk仪表盘在不同场景下的应用，比如实时监控的动态仪表盘，趋势分析的静态报表，以及用户画像的交互式可视化。我特别喜欢书中关于如何利用Splunk的搜索语言来驱动仪表盘，从而实现数据的动态更新和交互式探索。这本书让我意识到，Splunk不仅仅是一个数据分析工具，更是一个强大的可视化平台，能够帮助我们将冰冷的数据转化为有故事、有洞察力的信息。