【包郵】Hadoop大數據挖掘從入門到進階實戰(視頻教學版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄧傑 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
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• 視頻教程
• 入門
• 進階
• 大數據分析
• 雲計算
• Java

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111600107

商品編碼：29055356564

書名：	Hadoop大數據挖掘從入門到進階實戰（視頻教學版）	叢書名：
條碼：	9787111600107	印次：	1-1
ISBN：	978-7-111-60010-7	書代號：	60010
作者：	鄧傑	譯者：
編輯：		版彆：	機械工業
單價：	99.00元	齣版日期：
字數：	500韆字	每包冊數：	庫存：
開本：	16	裝訂方式：	平
業務分類：	計算機

【大數據時代下的數據驅動決策藝術】 在信息爆炸的今天，數據已經成為驅動社會進步和商業發展的核心動力。我們身處一個前所未有的數據時代，海量的信息如同奔騰的河流，蘊藏著巨大的價值。然而，如何有效地駕馭這股洪流，從中提取有價值的洞察，並將其轉化為切實可行的決策，是每一個渴望在數字浪潮中立足的個人和組織所麵臨的嚴峻挑戰。 本書旨在為廣大讀者提供一條清晰、係統且實用的學習路徑，帶領大傢從數據分析的理論基礎齣發，深入探索各種先進的數據挖掘技術，並最終掌握將這些技術應用於解決實際業務問題的能力。我們不追求花哨的理論堆砌，而是聚焦於能夠真正解決問題、創造價值的實操方法。 第一部分：數據分析的基石——洞察與思維 在正式踏入技術領域之前，我們需要建立正確的數據觀和分析思維。這一部分將引導您理解數據的重要性，認識到數據不僅僅是冰冷的數字，更是反映現實世界現象、揭示潛在規律的窗口。我們將探討： 數據的本質與價值： 瞭解不同類型的數據（結構化、半結構化、非結構化）及其各自的特點和應用場景。認識到數據在商業決策、科學研究、社會治理等方麵的不可替代的作用。 數據驅動的思維模式： 如何從“憑經驗”轉嚮“憑數據”？學習如何提齣正確的問題，並將問題轉化為可驗證的數據假設。理解數據分析的邏輯流程，包括問題定義、數據收集、數據清洗、數據探索、模型構建、結果評估和結果溝通。 數據分析的倫理與責任： 在享受數據帶來的便利的同時，我們必須高度重視數據的隱私保護、數據安全和算法公平性。瞭解數據使用中的法律法規和道德規範，確保數據分析的健康發展。 商業理解與數據視角： 優秀的數據分析師不僅懂技術，更懂業務。我們將引導您學習如何站在業務的角度思考問題，理解不同行業和業務場景下的數據需求，從而提齣更有針對性的分析方案。 第二部分：數據處理的利器——清洗與準備 原始數據往往是雜亂、不完整且充滿噪聲的，直接進行分析將導緻錯誤的結果。因此，高效的數據清洗與準備是數據分析過程中至關重要的一環。本部分將深入講解： 數據收集策略： 從不同來源（數據庫、API、文件、爬蟲等）獲取數據的技術與方法。 數據清洗技術： 缺失值處理： 識彆缺失值的類型（完全隨機缺失、隨機缺失、非隨機缺失），並掌握刪除、插補（均值、中位數、眾數、迴歸插補、K近鄰插補）等多種處理方法。 異常值檢測與處理： 利用統計學方法（Z-score, IQR）、可視化圖錶（箱綫圖）以及更高級的算法（孤立森林）識彆異常點，並學習如何進行修正或刪除。 重復值處理： 識彆並刪除數據中的重復記錄，確保數據的唯一性。 數據格式統一： 處理日期、時間、文本、數值等格式不一緻的問題，確保數據在後續分析中的一緻性。 數據類型轉換： 根據分析需求，將文本類型轉換為數值類型，或將分類變量編碼為數值形式。 特徵工程基礎： 特徵創建： 從現有特徵中衍生齣新的、更有代錶性的特徵，例如從日期中提取星期幾、月份；從文本中提取關鍵詞。 特徵編碼： 將類彆型特徵轉化為模型可以理解的數值形式，如獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）。 特徵縮放： 對數值型特徵進行標準化（Standardization）或歸一化（Normalization），消除量綱差異，提高模型性能。 特徵選擇： 識彆並移除對模型預測貢獻不大的特徵，降低模型復雜度，防止過擬閤。 第三部分：數據探索與可視化——發現隱藏的模式 在數據準備好之後，我們需要通過探索性數據分析（EDA）來深入瞭解數據的特性，發現潛在的模式、關聯和趨勢。可視化是EDA的強大工具，能幫助我們直觀地理解數據。本部分將重點介紹： 描述性統計： 計算均值、中位數、方差、標準差、百分位數等統計量，全麵描述數據的分布特徵。 數據可視化原則： 學習如何選擇閤適的圖錶來錶達數據信息，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、直方圖、箱綫圖、熱力圖等。理解圖錶的清晰性、準確性和易讀性原則。 探索性數據分析（EDA）流程： 單變量分析： 探索單個變量的分布情況、中心趨勢和離散程度。 雙變量分析： 探索兩個變量之間的關係，如相關性、差異性。 多變量分析： 探索三個及以上變量之間的復雜關係。 數據可視化工具與實踐： 常用可視化庫介紹： 深入學習並實踐使用Python中的Matplotlib、Seaborn等庫進行靜態圖錶繪製。 交互式可視化： 探索Plotly、Bokeh等庫，製作能夠吸引用戶互動、探索更深層數據的動態可視化圖錶。 儀錶盤（Dashboard）構建： 學習如何整閤多個圖錶，構建具有業務洞察力的交互式儀錶盤，幫助業務人員快速理解數據。 模式與異常的識彆： 通過可視化和統計分析，主動發現數據中的聚類、趨勢、周期性、離群點等關鍵信息。 第四部分：機器學習模型——從預測到分類 機器學習是數據挖掘的核心技術之一，它使計算機能夠從數據中學習並做齣預測或決策。本部分將帶您走進經典的機器學習算法世界： 監督學習基礎： 迴歸算法： 綫性迴歸： 理解最基礎的綫性模型，掌握如何預測連續型變量。 多項式迴歸： 學習如何處理非綫性關係。 決策樹迴歸： 掌握基於樹結構的迴歸預測方法。 集成迴歸方法： 介紹隨機森林迴歸、梯度提升迴歸（如XGBoost、LightGBM）等更強大的集成模型。 分類算法： 邏輯迴歸： 理解如何用於二分類和多分類問題。 K近鄰（K-NN）： 學習基於距離的分類方法。 支持嚮量機（SVM）： 掌握尋找最優分類邊界的核技巧。 決策樹分類： 理解如何通過樹結構進行分類。 樸素貝葉斯： 學習基於概率的分類模型。 集成分類方法： 介紹隨機森林分類、梯度提升分類等。 模型評估與選擇： 評估指標： 學習迴歸模型的RMSE、MAE、R-squared等，分類模型的準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-score、AUC等。 交叉驗證： 掌握K摺交叉驗證等技術，提高模型泛化能力評估的可靠性。 模型調優： 學習網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等超參數優化技術。 模型部署與應用： 簡要介紹如何將訓練好的模型集成到實際應用中。 第五部分：無監督學習——挖掘未知關聯 無監督學習無需預先標記的數據，專注於發現數據內在的結構和模式。本部分將深入探索： 聚類分析： K-Means算法： 理解最常用的聚類算法，掌握如何將數據分成不同的簇。 層次聚類： 學習如何構建聚類樹狀圖，探索不同層次的聚類結構。 DBSCAN算法： 瞭解基於密度的聚類方法，能夠發現任意形狀的簇。 聚類評估： 學習輪廓係數（Silhouette Score）等評估方法。 降維技術： 主成分分析（PCA）： 理解如何通過降維來捕獲數據的主要變異性，減少特徵維度。 t-SNE： 學習如何將高維數據可視化到低維空間，以便觀察數據結構。 關聯規則挖掘（Apriori算法）： 概念理解： 學習如何發現數據項之間的頻繁項集和關聯規則，例如“購買尿布的顧客也傾嚮於購買啤酒”。 應用場景： 購物籃分析、推薦係統等。 第六部分：高級主題與實踐——深入挖掘價值 在掌握瞭基礎和進階技術後，本部分將帶領大傢觸及更廣泛、更深入的領域，並強調實踐的重要性： 文本挖掘基礎： 文本預處理： 分詞、去停用詞、詞乾提取/詞形還原。 特徵錶示： 詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、詞嚮量（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe）。 文本分類與情感分析： 應用機器學習模型進行文本的歸類和情感傾嚮判斷。 主題模型： 如LDA（Latent Dirichlet Allocation），用於發現文本集閤中的隱藏主題。 時間序列分析基礎： 時間序列的特點： 趨勢、季節性、周期性、平穩性。 時間序列模型： AR、MA、ARMA、ARIMA模型。 應用： 股票價格預測、銷售預測、天氣預報等。 實戰項目演練： 案例驅動學習： 通過多個精心設計的實戰項目，貫穿數據分析的整個流程，從實際業務問題齣發，運用所學技術進行數據獲取、處理、分析、建模和結果解釋。 多維度案例： 涵蓋電子商務（用戶行為分析、推薦係統）、金融（風險評估、欺詐檢測）、醫療（疾病預測）、市場營銷（客戶細分、廣告優化）等不同領域的實際應用。 代碼實現： 提供完整的Python代碼示例，讓讀者可以跟隨實踐，逐步掌握各項技術。 持續學習與發展： 新技術前沿： 簡要介紹深度學習在自然語言處理、圖像識彆等領域的應用，以及大數據處理平颱（如Spark）的概念。 構建個人項目： 鼓勵讀者將所學知識應用於自己的興趣領域，積纍實戰經驗。 職業發展路徑： 提供關於數據分析師、數據科學傢等職業發展方嚮的建議。 本書力求做到內容嚴謹、邏輯清晰、講解透徹，並通過大量的實例和代碼演示，幫助您真正掌握數據分析和挖掘的核心技能。我們相信，通過對本書的學習，您將能夠自信地應對大數據帶來的挑戰，成為一名優秀的數據驅動型人纔，在數據時代浪潮中乘風破浪，發掘數據無限的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題非常吸引人，尤其是“包郵”和“視頻教學版”這些字眼，讓我在茫茫書海中一眼就看到瞭它。我最近正好對大數據領域産生瞭濃厚的興趣，聽聞Hadoop是大數據的基石，但一直苦於找不到一個係統且易於理解的入門途徑。市麵上關於Hadoop的書籍琳琅滿目，有的過於理論化，看得人雲裏霧裏；有的則過於淺顯，學完後感覺像是走馬觀花，並沒有真正掌握核心知識。這款圖書的“從入門到進階”的學習路徑規劃，恰好滿足瞭我這種既想打牢基礎，又想深入瞭解Hadoop高級應用的讀者需求。而且，視頻教學版的附加值非常高，我一直認為，對於技術類書籍，光看文字描述總是不如跟著視頻一步步實踐來得直觀和高效。我期待這本書能夠提供清晰的視頻講解，讓我能夠邊看邊學，遇到問題也能通過視頻找到解決方案，而不是僅僅停留在理論層麵。考慮到其“實戰”的定位，我也希望能通過這本書的學習，能夠實際動手操作Hadoop集群，完成一些典型的大數據挖掘項目，而不是僅僅停留在理論知識的堆砌。

評分☆☆☆☆☆

我是一傢小型創業公司的技術負責人，最近公司業務快速發展，數據量也呈現齣爆炸式增長。我們目前的技術棧還比較傳統，無法有效地處理和分析如此龐大的數據。我正在積極尋找能夠幫助我們團隊快速掌握大數據技術的解決方案，而Hadoop無疑是我們需要考慮的重要選項之一。這本書的“從入門到進階實戰”的定位，以及“視頻教學版”的特點，讓我覺得它非常適閤我們團隊進行技術轉型。我希望這本書能夠提供清晰、實用的Hadoop集群搭建和配置指導，讓我們能夠快速搭建起自己的大數據平颱。同時，我也期望書中能夠提供一些麵嚮實際業務場景的數據處理和分析的案例，例如如何利用Hadoop進行用戶畫像分析、市場趨勢預測等，這樣我們就可以將學到的知識直接應用到公司的業務中，快速見到成效。視頻教學的模式，對於我們這樣時間寶貴的團隊來說，能夠大大提高學習效率，並且方便團隊成員之間進行知識共享和技術交流。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在數據分析領域摸爬滾打多年的老兵，我深知知識更新的速度有多快，尤其是在大數據這個日新月異的行業。Hadoop作為分布式計算的先驅，雖然已經有瞭Spark等更現代化的技術，但其底層原理和生態係統的理解，依然是深入研究大數據技術繞不開的環節。我購買這本書，主要是看中瞭它“進階實戰”的部分。我希望這本書能夠不僅僅停留在Hadoop的基本概念和安裝部署，而是能夠深入講解HDFS、MapReduce、YARN等核心組件的內部機製，以及它們是如何協同工作的。同時，我也期待書中能涵蓋一些實際應用場景下的案例分析，例如如何利用Hadoop進行海量日誌分析、用戶行為分析、推薦係統構建等等。通過這些實戰案例，我希望能學習到如何將Hadoop技術與實際業務需求相結閤，解決更復雜的數據處理和分析問題。當然，視頻教學版的優勢在於可以更直觀地展示一些復雜的配置過程和代碼演示，這對於提升學習效率非常有幫助，尤其是在遇到一些疑難雜癥時，視頻的輔助作用往往是文字難以比擬的。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛畢業不久的大學生，正在積極尋找能夠提升自己技術能力，從而在求職市場上更具競爭力的書籍。Hadoop大數據挖掘這個方嚮，是我非常看好的一個領域。我的專業基礎相對紮實，對編程和數據結構有一定的瞭解，但對於分布式計算和海量數據處理，我瞭解得還比較有限。在選擇學習資料時，我非常注重書籍內容的係統性和實踐性。這款圖書的“從入門到進階”的定位，讓我覺得它能夠很好地銜接我目前的知識水平，一步步帶領我掌握Hadoop的核心技術。尤其是“視頻教學版”的宣傳，讓我非常心動。我希望視頻能夠詳細講解Hadoop的安裝配置、基本操作，以及一些經典的MapReduce算法的實現。此外，我特彆關注“實戰”部分，希望能通過書中的案例，學習到如何使用Hadoop來處理真實世界的數據，完成一些有意義的大數據挖掘項目。這樣，我不僅能學到理論知識，還能獲得寶貴的實踐經驗，為未來的職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的技術愛好者，我對學習新技術有著永不滿足的渴望。Hadoop大數據領域無疑是當前技術發展的重要前沿。我一直認為，學習任何一門技術，最重要的一點在於理解其底層原理，而不是僅僅停留在API的使用層麵。這本書的“從入門到進階”的描述，讓我看到瞭它在深度上的潛力。我希望這本書能夠深入剖析Hadoop的架構設計，包括NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等關鍵組件的職責和工作流程。同時，我也希望它能詳細介紹MapReduce的工作原理，以及如何編寫高效的MapReduce程序。對於“大數據挖掘”的定位，我期待書中能提供一些經典的挖掘算法在Hadoop上的實現思路和代碼示例，比如K-means、Apriori等。雖然我可能不需要每天都直接使用Hadoop，但理解其工作機製，對於我理解更高級的大數據框架（如Spark）以及進行係統設計都至關重要。視頻教學版的優勢在於，可以更直觀地展示一些復雜概念的圖解和代碼調試過程，能夠極大地幫助我理解那些抽象的技術細節。