ODPS權威指南：阿裏大數據平颱應用開發實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李妹芳 著

圖書標籤:

• 大數據
• ODPS
• 阿裏
• 數據倉庫
• 雲計算
• 數據分析
• 大數據平颱
• 應用開發
• 實踐
• 數據治理

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115372413

版次：1

商品編碼：11589255

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-12-01

用紙：膠版紙

頁數：320

編輯推薦

　　2014年天貓雙11購物狂歡節成交額創下瞭571.12億元的紀錄!
　　交易創建峰值能力達到每秒鍾8萬筆，支付寶的支付峰值突破瞭每分鍾285萬筆。
　　成功創下這項紀錄背後，有ODPS很大的功勞！

　　阿裏巴巴集團副總裁劉振飛錶示，雲計算在今年雙11 起到瞭非常重要的基礎性作用。天貓、淘寶、支付寶的大數據處理，都是基於阿裏雲計算的大數據處理平颱ODPS 完成，ODPS為天貓雙十一的商品個性化推薦提供瞭技術支持，這是自主研發能力的一個很大提升。

　　ODPS（Open Data Processing Service）是阿裏巴巴自主研發的海量數據處理和分析的服務平颱，主要應用於數據分析、海量數據統計、數據挖掘、機器學習和商業智能等領域。目前，ODPS不僅在阿裏內部得到廣泛應用，享有很好的口碑，正逐步走嚮第三方開放市場
　　本書是學習和掌握ODPS的專業指南，作者來自阿裏ODPS團隊。
　　本書包括以下重要內容：
　　ODPS概覽及其基本知識；
　　如何高效地使用ODPS SQL；
　　MapReduce編程和進階應用；
　　ODPS機器學習算法；
　　ODPS權限、資源和數據管理；
　　深入瞭解ODPS體係結構和高級機製。
　　書中所有示例代碼都可以通過https://github.com/duckrun/odps_book免費下載。

內容簡介

　　ODPS（Open Data Processing Service）是阿裏巴巴自主研發的海量數據處理和分析的服務平颱，主要應用於數據分析、海量數據統計、數據挖掘、機器學習和商業智能等領域。目前，ODPS不僅在阿裏內部得到廣泛應用，享有很好的口碑，正逐步走嚮第三方開放市場。
　 本書是學習和掌握ODPS的專業指南，作者來自阿裏ODPS團隊。全書共13章，主要內容包括：ODPS入門、整體架構、數據通道、MapReduce編程、SQL查詢分析、安全，以及基於真實數據的各種場景分析實戰。本書基於很多範例解析，通過在各種應用場景下的示例來說明如何通過ODPS完成各種需求，以期引導讀者從零開始輕鬆掌握和使用ODPS。同時，本書不局限於示例分析，也緻力於提供更多關於大數據處理的編程思想和經驗分享。書中所有示例代碼都可以在作者提供的網站上免費下載。
　　本書適閤想要瞭解和使用ODPS的讀者閱讀學習，對於從事大數據存儲和應用以及分布式計算的專業人士來說，也是很好的參考資料。

作者簡介

　　李妹芳，阿裏數據平颱事業部工程師，曾譯有《Linux係統編程》、《數據之美》、《數據可視化之美》等書

精彩書評

　　如果你有大數據分析處理方麵的實際需求，可以考慮阿裏雲自主研製的海量數據處理服務ODPS，而如何使用ODPS快速解決你的實際問題，這本書告訴你。
　　——清華大學計算機係 教授、博士生導師 武永衛

　　ODPS可為企業管理海量數據提供很好的支持，包括海量數據存儲、數據倉庫構建、數據統計和挖掘、機器學習和商業智能管理等。ODPS將為您低成本地管理海量數據提供安全、正確、穩定的優質服務。本書以用戶應用為中心，簡明地介紹瞭ODPS的功能和先進技術，並融入瞭許多應用案例。該書將帶您輕鬆走進ODPS。
　　——東北大學信息科學與工程學院 教授、博士生導師 申德榮

　　雲計算大數據是非常宏大的主題，這本書通過示例和原理結閤的方式，從讀者角度，通過實踐可以更容易理解。書中示例涉及網站日誌分析、LBS和推薦，這些都是非常主流的領域。我相信讀者會喜歡這本書。
　　——美國斯坦福大學博士、加利福尼亞大學(UC San Diego)終身教授/博導 祝效國 (Kevin Zhu)

　　本書內容不僅包括ODPS的使用指南和獨到的注解，也會對涉及數據處理相關的知識點與工具詳加注釋。……這本書對深入瞭解ODPS內核無疑也是很好的敲門磚。
　　——徐常亮 阿裏技術專傢（ODPS技術負責人）

　　古語說得好，有容乃大！當“大”數據遇到ODPS這種體量的“容”器，數據變得觸手可得。願這本書為你和ODPS、大數據之間建立起一座橋梁。
　　——陳鵬宇（不老） 阿裏高級數據倉庫專傢（ODPS骨灰級用戶）

目錄

前言
第1章 ODPS概述
1.1 引言
1.2 初識ODPS
1.2.1 背景和挑戰
1.2.2 為什麼做ODPS
1.2.3 ODPS是什麼
1.2.4 ODPS做什麼
1.3 基本概念
1.3.1 賬號（Account）
1.3.2 項目空間（Project）
1.3.3 錶（Table）
1.3.4 分區（Partition）
1.3.5 任務（Task）、作業（Job）和作業實例（Instance）
1.3.6 資源（Resource）
1.4 應用開發模式
1.4.1 RESTful API
1.4.2 ODPS SDK
1.4.3 ODPS CLT
1.4.4 管理控製颱
1.4.5 IDE
1.5 一些典型場景
1.5.1 阿裏金融數據倉庫
1.5.2 CNZZ數據倉庫
1.5.3 支付寶賬號影響力圈
1.5.4 阿裏金融水文衍生算法
1.5.5 阿裏媽媽廣告CTR預估
1.6 現狀和前景
1.7 小結
第2章 ODPS入門
2.1 準備工作
2.1.1 創建雲賬號
2.1.2 開通ODPS服務
2.2 使用管理控製颱
2.3 配置ODPS客戶端
2.3.1 下載和配置CLT
2.3.2 準備dual錶
2.3.3 CLT運行模式
2.3.4 下載和配置dship
2.3.5 通過dship上傳下載數據
2.4 網站日誌分析實例
2.4.1 場景和數據說明
2.4.2 需求分析
2.4.3 數據準備
2.4.4 創建錶並添加分區
2.4.5 數據解析和導入
2.4.6 數據加工
2.4.7 數據分析
2.4.8 自動化運行
2.4.9 應用數據集市
2.4.10 結果導齣
2.4.11 結果展現
2.4.12 刪除數據
2.5 小結
第3章 收集海量數據
3.1 DSHIP工具
3.2 收集WEB日誌
3.2.1 場景和需求說明
3.2.2 問題分析和設計
3.2.3 實現說明
3.2.4 進一步探討
3.2.5 為什麼這麼難
3.3 MYSQL數據同步到ODPS
3.3.1 場景和需求說明
3.3.2 問題分析和實現
3.3.3 進一步探討
3.4 下載結果錶
3.5 小結
第4章 使用SQL處理海量數據
4.1 ODPS SQL是什麼
4.2 入門示例
4.2.1 場景說明
4.2.2 簡單的DDL操作
4.2.3 生成數據
4.2.4 單錶查詢
4.2.5 多錶連接JOIN
4.2.6 高級查詢
4.2.7 多錶關聯UNION ALL
4.2.8 多路輸齣（MULTI-INSERT）
4.3 網站日誌分析
4.3.1 準備數據和錶
4.3.2 維度錶
4.3.3 訪問路徑分析
4.3.4 TopK查詢
4.3.5 IP黑名單
4.4 天貓品牌預測
4.4.1 主題說明和前期準備
4.4.2 理解數據
4.4.3 兩個簡單的實踐
4.4.4 問題分析和算法設計
4.4.5 生成特徵
4.4.6 抽取正負樣本
4.4.7 生成模型
4.4.8 驗證模型
4.4.9 預測結果
4.4.10 進一步探討
4.5 小結
第5章 SQL進階
5.1 UDF是什麼
5.2 入門示例
5.3 實際應用案例
5.3.1 URL解碼
5.3.2 簡單的LBS應用
5.3.3 網站訪問日誌UserAgent解析
5.4 SQL實現原理
5.4.1 詞法分析
5.4.2 語法分析
5.4.3 邏輯分析
5.4.4 物理分析
5.5 SQL調優
5.5.1 數據傾斜
5.5.2 一些優化建議
5.5.3 一些注意事項
5.6 小結
第6章 通過TUNNEL遷移數據
6.1 ODPS TUNNEL 是什麼
6.2 入門示例
6.2.1 下載和配置
6.2.2 準備數據
6.2.3 上傳數據
6.2.4 下載數據
6.3 TUNNEL原理
6.3.1 數據如何傳輸
6.3.2 客戶端和服務端如何交互
6.3.3 如何實現高並發
6.4 從HADOOP遷移到ODPS
6.4.1 問題分析
6.4.2 客戶端實現和分析
6.4.3 Mapper實現和分析
6.4.4 編譯和運行
6.4.5 進一步探討
6.5 一些注意點
6.6 小結
第7章 使用MAPREDUCE處理數據
7.1 MAPREDUCE編程模型
7.2 MAPREDUCE應用場景
7.3 初識ODPS MAPREDUCE
7.4 入門示例
7.4.1 準備工作
7.4.2 問題分析
7.4.3 代碼實現和分析
7.4.4 運行和輸齣分析
7.4.5 擴展：使用Combiner？
7.5 TOPK查詢
7.5.1 場景和數據說明
7.5.2 問題分析
7.5.3 具體實現分析
7.5.4 運行和結果輸齣
7.5.5 擴展：忽略Stop Words
7.5.6 擴展：數據和任務統計
7.5.7 擴展： MR2模型
7.6 SQL和MAPREDUCE，用哪個？
7.7 小結
第8章 MAPREDUCE進階
8.1 再談SHUFFLE & SORT
8.2 好友推薦
8.2.1 場景和數據說明
8.2.2 問題定義和分析
8.2.3 代碼實現
8.3 LBS應用探討：周邊定位
8.3.1 場景和數據說明
8.3.2 問題定義和分析
8.3.3 代碼實現和分析
8.3.4 運行和測試
8.4 MAPREDUCE調試
8.4.1 帶bug的代碼
8.4.2 通過本地模式調試
8.4.3 通過Counter調試
8.4.4 通過log調試
8.5 一些注意點
8.6 小結
第9章 機器學習算法
9.1 初識ODPS算法
9.2 入門示例
9.2.1 通過CLT統計分析
9.2.2 通過XLab統計分析
9.3 幾個經典的算法
9.3.1 邏輯迴歸
9.3.2 隨機森林
9.4 天貓品牌預測
9.4.1 邏輯迴歸
9.4.2 隨機森林
9.4.3 腳本實現和自動化
9.4.4 進一步探討
9.5 小結
第10章 使用SDK訪問ODPS服務
10.1 主要的PACKAGE和接口
10.1.1 主要的Package
10.1.2 核心接口
10.2 入門示例
10.3 基於ECLIPSE插件開發
10.4 小結
第11章 ODPS賬號、資源和數據管理
11.1 權限管理
11.1.1 賬號授權
11.1.2 角色（Role）授權
11.1.3 ACL授權特點
11.1.4 簡單的Policy授權
11.1.5 Role Policy
11.1.6 ACL授權和Policy授權小結
11.2 資源管理
11.2.1 Project內的資源管理
11.2.2 跨Project的資源共享
11.3 數據管理
11.3.1 錶生命周期
11.3.2 數據歸並（Merge）
11.3.3 數據保護（Project Protection）
11.4 小結
第12章 深入瞭解ODPS
12.1 體係架構
12.1.1 客戶端
12.1.2 接入層
12.1.3 邏輯層
12.1.4 存儲/計算層
12.2 執行流程
12.2.1 提交作業
12.2.2 運行作業
12.2.3 查詢作業狀態
12.2.4 執行邏輯圖
12.3 底層數據存儲
12.3.1 CFILE是什麼
12.3.2 CFILE邏輯結構
12.4 內聚式框架
12.4.1 元數據
12.4.2 運維管理
12.4.3 多控製集群和多計算集群
12.5 跨集群復製
12.5.1 數據遷移
12.5.2 跨集群同步
12.6 小結
第13章 探索ODPS之美
13.1 R語言數據探索
13.1.1 安裝和配置
13.1.2 一些基本操作
13.1.3 分析建模
13.2 實時流計算
13.3 圖計算模型
13.4 準實時SQL
13.5 機器學習平颱
附錄一 ODPS消息認證機製
後記

前言/序言

　　談起ODPS，還得從阿裏金融的故事說起。一直以來，阿裏金融始終是ODPS的第一客戶，見證瞭ODPS一路的成長曆程。幾年的堅持和信任，我們一起走瞭過來，而且越走越好。
　　2010年初，集群規模隻有幾十颱，為瞭完成阿裏金融的信貸産品的模型計算，每天增量同步1TB左右的數據，執行幾十個模型計算，運行時間在18小時左右。當時問題較多，實際上是24小時人肉運維，大傢都習慣瞭淩晨下班，一起解決各種問題。期間的痛自不必說，但一點點的進步，都讓人充滿喜悅。
　　2011年初，集群規模達到100多颱，數據規模達到數百TB，模型計算任務量是原來的10倍左右，而運行時間卻不到原來的1/3。集群能力完成計算任務遊刃有餘，大傢第一次體會到一種說不清的舒暢。
　　2012年，ODPS集群規模達到1500颱，阿裏金融數據倉庫的所有數據計算都運行在上麵，數據規模達到數PB，運行任務數韆個。用戶體驗也得到不斷改善。
　　2013年，ODPS單集群規模達到5000颱，阿裏金融的數據倉庫專傢們，不再需要考慮集群方麵的問題（如升級、擴容、運維等），可以專注於自己的業務，包括數據采集、ETL和數據倉庫構建、BI分析和報錶，通過分布式編程模型生成特徵、衍生指標，通過統計和機器學習構建風險控製模型，把分析建模後的結果數據導齣到綫上係統服務，其中涉及數據安全性、正確性，平颱穩定性和易用性等諸多方麵。阿裏小貸推齣瞭“3-1-0”服務條款：3分鍾申請、1秒鍾獲貸和0人工審批，其背後實質上是“準入資質評估、個性化授信和風險監控”，而這一切離不開海量數據計算的支撐！基於ODPS，阿裏金融可以充分挖掘大數據的價值，實現數據化運營，在大促期間創下瞭30分鍾貸款5億元的紀錄！有瞭強大的存儲和計算支持，各種創新業務不斷開花結果。BI團隊也逐漸把業務遷移到ODPS上，和使用SAS相比，性能上有瞭很大提升。
　　阿裏金融不但錘煉瞭ODPS，其成功也為ODPS贏得瞭口碑。在阿裏巴巴集團內，淘寶、支付寶、阿裏媽媽的業務都開始運行在ODPS集群。此外，外部的一些獨立軟件開發商也在使用ODPS。
　　迴首走過的路，我們充滿感恩，尤其感謝阿裏金融的一路陪伴。這些年的辛苦耕耘，這些年的積纍和沉澱，我們也更有信心！
　　作為一個海量數據處理平颱，ODPS涉及很多前沿技術領域，包括分布式、雲計算和大數據等。本書的定位是幫助ODPS用戶快速瞭解如何使用ODPS解決其實際問題，在內容介紹上是以用戶應用場景為中心，對功能和技術的介紹都是圍繞並服務於這一中心。作者假設用戶是帶著如何使用ODPS解決自身的大數據問題來閱讀本書，期望這本書能夠幫助用戶解決實際問題。
　　由於ODPS更新發展非常快，鑒於“齣版”很難趕上“開放”的節奏，本書中也涉及一些尚未開放的功能。本書是依據目前的最新版來寫的，可能後續會有變更，請以最新用戶手冊為準。盡管如此，我相信本書依然是瞭解和學習ODPS必備的“敲門磚”。
　　本書重點通過示例來說明如何通過ODPS完成各種需求，寫得盡量簡單、明白。本書不是手冊，因而不會羅列齣詳細的語法說明，也不會全麵覆蓋ODPS的所有功能。實際上，由於是基於示例引導，它展示的僅僅是ODPS功能的冰山一角。你可以通過實踐和使用手冊瞭解更多。本書的在綫地址是如果你願意參與一起改進，將不甚感激。
　　緻謝
　　感謝所有為本書付齣努力的同事們！要感謝的人太多，在此不一一列齣。但我卻不能不特彆提到阿裏巴巴研究員張東暉先生，如果沒有他的指導、幫助和鼓勵，就不會有這本書。感謝阿裏****和加州大學祝效國教授百忙中抽空閱讀本書並作序。
　　最後，衷心希望這本書能帶給你美好的ODPS編程之旅！
　　李妹芳
　　於阿裏（北京），2014年9月

《數海揚帆：企業級數據治理與智能決策實戰》 內容簡介 在當今數據爆炸式增長的時代，如何有效地管理、分析和利用數據，已經成為企業生存和發展的核心競爭力。本書 《數海揚帆：企業級數據治理與智能決策實戰》 旨在為廣大企業的數據從業者、管理者以及對數據價值實現感興趣的技術愛好者，提供一套係統、全麵且極具操作性的企業級數據治理與智能決策的實戰指南。我們深知，數據並非冰冷的數字，而是蘊藏著洞察業務、驅動創新的寶貴財富。本書將帶領讀者深入企業數據的核心，從數據資産的規劃、建設、運營，到最終實現智能決策，全程覆蓋數據生命周期的每一個關鍵環節。 第一篇：數據治理的基石——構築可信賴的數據體係 本篇將聚焦於企業數據治理的 foundational elements，強調建立一個健康、可信賴的數據生態係統的重要性。我們認為，沒有良好的數據治理，再先進的技術也難以發揮其最大效用。 第一章：數據治理的戰略價值與挑戰 深入剖析數據治理對企業戰略目標的支撐作用，例如提升運營效率、降低閤規風險、驅動産品創新等。 探討在數字化轉型過程中，企業麵臨的典型數據治理挑戰，如數據孤島、數據質量低下、數據安全隱患、缺乏統一的數據標準等。 分析不同行業（如金融、零售、製造、醫療）在數據治理方麵的共性與個性需求。 提齣構建企業級數據治理的必要性和緊迫性，引導讀者認識到數據治理並非成本，而是價值投資。 第二章：數據治理框架與核心要素 介紹當前主流的數據治理框架，如DAMA-DMBoK、CDMC等，並分析其核心構成，包括數據戰略、組織架構、政策流程、技術平颱等。 詳細闡述數據治理的十二大核心要素：數據戰略、數據架構、數據模型、數據安全、數據質量、數據生命周期管理、元數據管理、主數據管理、數據標準、數據血緣、數據公民，以及數據目錄。 強調要素之間的相互關聯和協同作用，構建一個 holistic 的治理體係。 第三章：數據標準體係的建立與落地 闡述數據標準的重要性，包括命名規範、數據類型、取值範圍、業務規則等，以及它們如何影響數據的一緻性、可比性和可用性。 介紹數據標準製定流程：需求收集、標準草案、評審、發布、推廣、執行與維護。 探討如何建立統一的企業級數據字典和業務術語錶，實現業務語言與技術語言的統一。 分享在實際項目中，如何有效推動數據標準在不同業務部門和技術係統的落地，剋服阻力，提升依從性。 第四章：數據質量管理——從源頭到應用的保障 深入分析數據質量問題的根源，以及其對業務決策和運營産生的負麵影響。 介紹數據質量管理的核心流程：數據質量度量、數據質量分析、數據質量改進、數據質量監控。 詳細講解數據質量規則的設計與實現，包括準確性、完整性、一緻性、時效性、唯一性、有效性等維度的度量。 分享數據質量工具的選擇與應用，以及如何構建常態化的數據質量監控機製。 強調數據質量管理是一個持續優化的過程，需要技術、流程和人的共同參與。 第五章：數據安全與閤規——構建堅固的防護盾 全麵梳理企業數據麵臨的內外部安全風險，包括數據泄露、數據篡改、未授權訪問、隱私侵犯等。 深入探討數據安全體係的關鍵組成部分：數據分類分級、訪問控製、數據加密、脫敏、審計、安全審計與監控。 結閤相關法律法規（如GDPR、CCPA、中國的數據安全法、個人信息保護法等），講解企業在數據閤規方麵的責任與要求。 分享如何在數據治理過程中融入安全與閤規要求，實現“安全閤規內建”（Security & Compliance by Design）。 探討數據安全與隱私保護在數據共享和流通中的平衡之道。 第二篇：數據架構與技術賦能——構建高效的數據中颱與數據湖 本篇將聚焦於企業數據架構的設計與實現，重點講解如何構建靈活、可擴展的數據中颱和數據湖，為數據分析和智能應用奠定堅實的技術基礎。 第六章：企業數據架構的演進與設計原則 迴顧企業數據架構的發展曆程，從傳統的部門型數據倉庫到企業級數據倉庫，再到大數據架構和數據中颱。 詳細講解數據中颱的設計理念、核心能力（如數據采集、數據存儲、數據計算、數據服務、數據治理、數據安全）和典型架構。 闡述數據湖的設計原則，包括開放性、靈活性、可擴展性、成本效益等，以及數據湖與數據倉庫的融閤。 探討如何根據企業業務需求和技術現狀，設計最優的企業級數據架構。 第七章：數據采集與整閤——打通數據的“任督二脈” 介紹多樣化的數據采集方式，包括批量采集（ETL/ELT）、實時采集（Kafka, Pulsar）、API接口、日誌采集等。 講解不同采集工具的優缺點及適用場景，如Sqoop, Flume, Logstash, Flink CDC等。 深入探討數據整閤的挑戰，如數據格式轉換、數據衝突解決、數據同步策略等。 分享構建高效、穩定的數據采集與整閤流水綫的最佳實踐。 第八章：數據存儲與計算——構建海量數據的“糧倉”與“引擎” 詳解大數據存儲技術，包括分布式文件係統（HDFS）、對象存儲（S3, OSS, COS）等，以及它們在數據湖中的應用。 介紹主流的分布式計算引擎，如Spark, Flink, Presto/Trino等，並分析它們在批處理、流處理、交互式查詢等場景下的性能特點。 探討數據湖倉一體（Lakehouse）架構的概念與優勢，以及如何通過統一的存儲和計算層實現數據的高效管理和分析。 分享OLAP（在綫分析處理）與OLTP（在綫事務處理）在數據架構中的協同設計。 第九章：數據服務化與API設計——讓數據“動”起來 講解如何將海量數據封裝成標準化的數據服務，供上層應用調用。 介紹數據服務化的不同模式，如數據集市、數據API、微服務等。 詳細闡述API設計原則，包括RESTful API、GraphQL等，以及如何保證API的安全、高效和易用。 分享構建企業級數據服務平颱的實踐經驗，以及如何實現數據的自助式服務。 第十章：雲原生數據技術棧的選型與應用 探討雲原生技術（如容器化、微服務、DevOps）在數據平颱建設中的優勢。 分析主流雲廠商（AWS, Azure, GCP, 阿裏雲, 騰訊雲等）提供的雲原生數據服務，如托管數據庫、大數據平颱、AI/ML服務等。 指導讀者如何根據業務需求、成本預算、技術棧偏好，進行雲原生數據技術棧的選型。 分享在雲上構建彈性、高可用、低成本數據平颱的實踐案例。 第三篇：智能決策的引擎——數據分析、挖掘與應用 本篇將深入探討如何通過數據分析、挖掘技術，發現數據中的價值，驅動企業實現更明智、更精準的決策。 第十一章：數據分析方法論與工具 介紹各種數據分析方法，包括描述性分析、診斷性分析、預測性分析、規範性分析。 講解常用的數據分析工具和技術，如SQL、Python（Pandas, NumPy）、R語言、Excel、Tableau、Power BI等。 分享數據可視化技術，如何通過圖錶、儀錶盤等直觀地呈現數據洞察。 強調數據分析的思維模式，以及如何將分析結果轉化為可執行的業務建議。 第十二章：機器學習基礎與應用場景 深入淺齣地介紹機器學習的基本概念，包括監督學習、無監督學習、強化學習。 講解常見的機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）、K-Means聚類等。 分析機器學習在企業中的典型應用場景，如客戶流失預測、精準營銷、欺詐檢測、推薦係統、圖像識彆、自然語言處理等。 分享模型訓練、評估、部署和優化的全流程實踐。 第十三章：深度學習的探索與實踐 介紹深度學習的基本原理，如神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer等。 探討深度學習在圖像、文本、語音等領域的突破性應用。 分享深度學習模型的構建、訓練和調優技巧。 討論如何將深度學習技術與企業業務場景相結閤，創造新的價值。 第十四章：大數據與人工智能驅動的智能決策 探討如何將大數據分析、機器學習、深度學習等技術融閤，構建端到端的智能決策係統。 分析智能決策在不同業務領域的應用，如智能客服、智能製造、智能風控、智能運營等。 介紹AIOps（人工智能運維）的概念與實踐，以及如何利用AI提升IT係統的智能化水平。 分享如何構建數據驅動的“人機協同”決策模式。 第十五章：構建企業級數據分析平颱與數據資産管理 總結如何整閤數據治理、數據架構、數據技術棧，構建一個支持全麵數據分析的企業級平颱。 強調數據資産的管理和價值評估，如何將數據視為企業的核心資産進行精細化管理。 分享如何構建數據驅動的文化，推動企業內部的數據素養提升。 展望未來數據技術的發展趨勢，以及企業如何持續創新，擁抱數據驅動的未來。 本書特色： 實戰導嚮： 拒絕紙上談兵，本書大量引用實際項目中的案例、遇到的問題及解決方案，理論與實踐緊密結閤。 體係全麵： 從宏觀的數據治理戰略，到微觀的技術實現細節，再到數據應用與智能決策，構建瞭一個完整的數據價值鏈。 技術前沿： 涵蓋瞭當前大數據和人工智能領域的熱點技術，並深入剖析其在企業中的落地應用。 可操作性強： 提供具體的實施步驟、方法論和工具建議，讀者可以照此進行實踐。 麵嚮多角色： 無論是數據工程師、數據分析師、數據科學傢，還是IT架構師、業務管理者，都能從中找到所需內容。 《數海揚帆：企業級數據治理與智能決策實戰》 不僅是一本技術書籍，更是一部企業數字化轉型的行動指南。希望通過本書的引導，幫助您駕馭數據的洪流，駛嚮智能決策的彼岸，最終實現企業的可持續增長與創新。

評分☆☆☆☆☆

從這本書的定價來看，可以推測其內容的深度和價值。在如今信息爆炸的時代，高質量、經過提煉和實踐驗證的知識尤為珍貴。一本定價閤理的權威指南，往往意味著作者付齣瞭大量的時間和精力去梳理、總結和分享，這不僅僅是一本書，更是作者寶貴的經驗和智慧的結晶。我願意為這樣的內容付費，因為這是一種高效的學習投資。我深信，這本書所包含的知識體係，能夠幫助我節省大量摸索的時間，少走彎路，快速提升在大數據開發領域的競爭力。同時，這也反映瞭我對作者專業度和行業影響力的認可，期望能從中獲得最前沿、最實用的信息，站在巨人的肩膀上，更好地應對大數據時代的機遇與挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計非常樸實，封麵采用經典的深藍色調，搭配燙金的書名和作者信息，整體散發齣一種專業而沉穩的氣息。紙張的質感相當不錯，觸感細膩，拿在手裏頗有分量，無論是閱讀還是收藏，都讓人感到愉悅。我特彆喜歡它在印刷上的細節處理，字跡清晰，排版疏朗，即便長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。書頁的裁剪邊緣也相當整齊，裝訂牢固，不易散頁，這對於一本需要經常翻閱的技術書籍來說，是非常重要的考量。包裝方麵，商傢也做得相當到位，書本被嚴實的泡沫紙包裹，外麵再套上堅固的紙箱，確保瞭書本在運輸過程中不受絲毫損壞。收到書的那一刻，就有一種期待和驚喜，仿佛能從中汲取到源源不斷的知識養分。這本書的物理屬性，已經完全符閤瞭我對一本高品質技術書籍的期望，甚至超齣瞭一些預期。

評分☆☆☆☆☆

我一直對阿裏在大數據領域的探索和實踐充滿好奇，而ODPS作為其核心平颱之一，更是我關注的焦點。一直以來，關於ODPS的資料相對零散，要麼是官方文檔過於專業晦澀，要麼是網絡上的碎片化信息良莠不齊。因此，一本係統性、實踐性強的權威指南，對我來說意義重大。我之所以選擇這本書，是因為它承諾提供“應用開發實踐”，這正是我最需要的。我不僅僅想瞭解ODPS的技術原理，更希望知道如何在實際工作中運用它來解決大數據帶來的挑戰。我期待這本書能夠包含大量真實的案例，通過具體的代碼示例和詳細的操作步驟，讓我能夠“手把手”地學習，將理論知識轉化為實際能力，真正地將ODPS融入到我的日常開發工作中。

評分☆☆☆☆☆

雖然我還沒有深入閱讀這本書的具體內容，但僅從目錄和前言部分，我就能感受到作者在內容組織上的精心布局。主題的劃分清晰閤理，從基礎概念的引入，到核心技術的剖析，再到實際應用場景的案例分析，層層遞進，邏輯性很強。這種結構化的安排，對於我這樣初次接觸阿裏大數據平颱，或者想要係統性學習ODPS的讀者來說，無疑是一份非常寶貴的地圖，能夠指引我清晰地認識整個學習路徑，避免迷失在龐雜的技術細節中。前言部分也充分展現瞭作者對行業的深刻洞察和對讀者需求的理解，字裏行間透露著一種“授人以漁”的教學理念，讓人充滿信心，期待能夠跟隨作者的筆觸，逐步掌握阿裏大數據平颱的核心技能。這種由淺入深、循序漸進的學習方式，正是許多技術學習者所渴求的。

評分☆☆☆☆☆

我個人對於技術的學習，一嚮傾嚮於“學以緻用”。在選購技術書籍時，我最看重的就是其“實踐性”和“可操作性”。如果一本書僅僅停留在理論層麵，即便講得再透徹，也難以滿足我實際工作的需求。而“應用開發實踐”這個詞，恰恰擊中瞭我的痛點。我希望這本書能夠提供豐富的實際案例，最好能覆蓋一些阿裏在大數據領域經常遇到的典型場景，比如數據清洗、ETL、特徵工程、模型訓練等等。我期待能夠看到完整的代碼實現，並且有詳細的解釋，讓我明白每一步的用意以及背後的技術原理。如果還能包含一些調優技巧或者故障排查的經驗分享，那就更完美瞭。隻有這樣，我纔能真正地學到東西，並在工作中快速應用，解決實際問題，提高工作效率。

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

挺好的 不錯

評分☆☆☆☆☆

剛買來的 殼上全是痕跡

評分☆☆☆☆☆

京東購買，值得信賴！包裝配送售後都很讓人放心，大寫加粗的好評！

評分☆☆☆☆☆

很棒的一本書，正品，送貨快。專業必備。

評分☆☆☆☆☆

不錯，不錯，不錯

評分☆☆☆☆☆

隻能說還行 很多東西並沒有講得很透徹 感覺簡單的說瞭一下

評分☆☆☆☆☆

正看著，寫的不錯，對今後專業上有一定幫助

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好