Hadoop大數據分析與挖掘實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張良均，樊哲，趙雲龍，李成華 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 數據分析
• 數據挖掘
• 實戰
• MapReduce
• Hive
• Spark
• 機器學習
• 數據倉庫

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111522652

版次：1

商品編碼：11837003

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術叢書

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

用紙：膠版紙

頁數：289

編輯推薦

　　10餘位大數據領域資深專傢和科研人員，結閤10餘年大數據挖掘谘詢與實施經驗，手把手教你從海量數據中淘金。
　　從大數據挖掘的應用齣發，以電力、航空、醫療、互聯網、製造、電信等行業真實案例為主綫，詳細講解瞭數據挖掘建模的過程和數據挖掘的二次開發。
　　大數據時代來臨瞭，“碼農”也能自由、富足、傲嬌地活著。
　　大數據分析與挖掘已經成為大數據時代重要的技能之一，社會對這方麵的人纔的需求隨著數據的增長而不斷增長。目前，數據分析與挖掘方麵的技術和工具已經很多，而且在不斷成熟，基於Hadoop架構的大數據挖掘技術在這方麵具有非常明顯的優勢，應用範圍也越來越廣，但是這方麵的係統性學習資料卻十分稀缺。
　　為瞭滿足目前的大數據分析人纔需求，本書以大傢熟知的Hadoop技術來展開，理論部分介紹瞭Hadoop生態係統基本原理及常用大數據挖掘建模工具。案例部分以解決某個應用的挖掘目標為前提，先介紹案例背景提齣挖掘目標，再闡述分析方法與過程，最後完成模型構建，在介紹建模過程中穿插操作訓練，把相關的知識點嵌入相應的操作過程中，使讀者輕鬆理解並掌握相關的理論和知識點。

內容簡介

　　10多位技術專傢結閤自己10多年的經驗，以電信、航空、醫療等多個行業的實戰案例為主綫，深入淺齣地講解瞭如何基於Hadoop架構技術進行大數據挖掘建模、數據分析和二次開發。
　　本書共16章，分三個部分：基礎篇、實戰篇、高級篇。
　　基礎篇（第1~6章），第1章的主要內容是數據挖掘概述、大數據餐飲行業應用；第2章針對大數據理論知識進行基礎講解，簡明扼要地對Hadoop安裝、原理等做瞭介紹；第3章介紹瞭大數據倉庫Hive的安裝、原理等內容；第4章介紹瞭大數據數據庫HBase的安裝、原理等內容；第5章介紹瞭幾種大數據挖掘建模平颱，同時重點介紹瞭本書使用的開源TipDM-HB大數據挖掘平颱；第6章對數據挖掘的建模過程，各種挖掘建模的常用算法與原理及其在大數據挖掘算法庫Mahout的實現原理進行瞭介紹。
　　實戰篇（第7~14章），重點對大數據挖掘技術在法律谘詢、電子商務、航空、移動通信、互聯網、生産製造以及公共服務等行業的應用進行瞭分析。在案例結構組織上，本書是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述大數據時代針對大數據的分析方法與過程，最後完成模型構建的順序進行，對建模過程等關鍵環節進行瞭詳細的分析。最後通過上機實踐，加深對大數據挖掘技術以及分析流程的認識。
　　高級篇（第15~16章），介紹瞭基於Hadoop大數據開發的相關技術以及開發步驟，同時使用實例來展示這些步驟，使讀者可以自己動手實踐，親自體會開發的樂趣；同時，還介紹瞭基於TipDM-HB大數據挖掘平颱的二次開發實例，藉助TipDM-HB大數據挖掘平颱二次開發工具，可以更加快捷、高效地完成相關大數據應用的二次開發，降低開發難度，使讀者更方便地體會到大數據分析與挖掘的強大魅力。
　　圖書配套提供原始樣本數據文件、相關代碼及教學用PPT等。

作者簡介

　　張良均，資深大數據挖掘專傢和模式識彆專傢，高級信息項目管理師，有10多年的大數據挖掘應用、谘詢和培訓經驗。為電信、電力、政府、互聯網、生産製造、零售、銀行、生物、化工、醫藥等多個行業上百傢大型企業提供過數據挖掘應用與谘詢服務，實踐經驗非常豐富。此外，他精通Java EE企業級應用開發，是廣東工業大學、華南師範大學、華南農業大學、貴州師範學院、韓山師範學院、廣東技術師範學院兼職教授，著有《神經網絡實用教程》、《數據挖掘：實用案例分析》、《MATLAB數據分析與挖掘實戰》《R語言數據分析與挖掘實戰》《Python數據分析與挖掘實戰》等暢銷書

目錄

前　言
基　礎　篇
第1章　數據挖掘基礎2
1.1　某知名連鎖餐飲企業的睏惑2
1.2　從餐飲服務到數據挖掘3
1.3　數據挖掘的基本任務4
1.4　數據挖掘建模過程4
1.4.1　定義挖掘目標4
1.4.2　數據取樣5
1.4.3　數據探索6
1.4.4　數據預處理12
1.4.5　挖掘建模14
1.4.6　模型評價14
1.5　餐飲服務中的大數據應用15
1.6　小結15
第2章　Hadoop基礎16
2.1　概述16
2.1.1　Hadoop簡介16
2.1.2　Hadoop生態係統17
2.2　安裝與配置19
2.3　Hadoop原理26
2.3.1　Hadoop HDFS原理26
2.3.2　Hadoop MapReduce原理27
2.3.3　Hadoop YARN原理28
2.4　動手實踐30
2.5　小結33
第3章　Hadoop生態係統：Hive34
3.1　概述34
3.1.1　Hive簡介34
3.1.2　Hive安裝與配置35
3.2　Hive原理38
3.2.1　Hive架構38
3.2.2　Hive的數據模型40
3.3　動手實踐41
3.4　小結45
第4章　Hadoop生態係統：HBase46
4.1　概述46
4.1.1　HBase簡介46
4.1.2　HBase安裝與配置47
4.2　HBase原理50
4.2.1　HBase架構50
4.2.2　HBase與RDBMS51
4.2.3　HBase訪問接口52
4.2.4　HBase數據模型53
4.3　動手實踐54
4.4　小結61
第5章　大數據挖掘建模平颱62
5.1　常用的大數據平颱62
5.2　TipDM-HB大數據挖掘建模平颱63
5.2.1　TipDM-HB大數據挖掘建模平颱的功能63
5.2.2　TipDM-HB大數據挖掘建模平颱操作流程及實例65
5.2.3　TipDM-HB大數據挖掘建模平颱的特點67
5.3　小結68
第6章　挖掘建模69
6.1　分類與預測69
6.1.1　實現過程69
6.1.2　常用的分類與預測算法70
6.1.3　決策樹71
6.1.4　Mahout中Random Forests算法的實現原理75
6.1.5　動手實踐79
6.2　聚類分析83
6.2.1　常用聚類分析算法83
6.2.2　K-Means聚類算法84
6.2.3　Mahout中K-Means算法的實現原理88
6.2.4　動手實踐90
6.3　關聯規則93
6.3.1　常用的關聯規則算法93
6.3.2　FP-Growth關聯規則算法94
6.3.3　Mahout中Parallel Frequent Pattern Mining算法的實現原理98
6.3.4　動手實踐100
6.4　協同過濾102
6.4.1　常用的協同過濾算法102
6.4.2　基於項目的協同過濾算法簡介102
6.4.3　Mahout中Itembased Collaborative Filtering算法的實現原理103
6.4.4　動手實踐106
6.5　小結109
實　戰　篇
第7章　法律谘詢數據分析與服務推薦112
7.1　背景與挖掘目標112
7.2　分析方法與過程114
7.2.1　數據抽取120
7.2.2　數據探索分析120
7.2.3　數據預處理125
7.2.4　模型構建130
7.3　上機實驗139
7.4　拓展思考140
7.5　小結145
第8章　電商産品評論數據情感分析146
8.1　背景與挖掘目標146
8.2　分析方法與過程146
8.2.1　評論數據采集147
8.2.2　評論預處理150
8.2.3　文本評論分詞155
8.2.4　構建模型155
8.3　上機實驗167
8.4　拓展思考168
8.5　小結169
第9章　航空公司客戶價值分析170
9.1　背景與挖掘目標170
9.2　分析方法與過程171
9.2.1　數據抽取174
9.2.2　數據探索分析174
9.2.3　數據預處理175
9.2.4　模型構建177
9.3　上機實驗182
9.4　拓展思考183
9.5　小結183
第10章　基站定位數據商圈分析184
10.1　背景與挖掘目標184
10.2　分析方法與過程186
10.2.1　數據抽取186
10.2.2　數據探索分析187
10.2.3　數據預處理188
10.2.4　構建模型191
10.3　上機實驗194
10.4　拓展思考195
10.5　小結195
第11章　互聯網電影智能推薦196
11.1　背景與挖掘目標196
11.2　分析方法與過程197
11.2.1　數據抽取199
11.2.2　構建模型199
11.3　上機實驗201
11.4　拓展思考202
11.5　小結203
第12章　傢電故障備件儲備預測分析204
12.1　背景與挖掘目標204
12.2　分析方法與過程206
12.2.1　數據探索分析207
12.2.2　數據預處理209
12.2.3　構建模型212
12.3　上機實驗216
12.4　拓展思考217
12.5　小結217
第13章　市供水混凝投藥量控製分析218
13.1　背景與挖掘目標218
13.2　分析方法與過程220
13.2.1　數據抽取221
13.2.2　數據探索分析221
13.2.3　數據預處理223
13.2.4　構建模型227
13.3　上機實驗237
13.4　拓展思考238
13.5　小結239
第14章　基於圖像處理的車輛壓雙黃綫檢測240
14.1　背景與挖掘目標240
14.2　分析方法與過程241
14.2.1　數據抽取242
14.2.2　數據探索分析242
14.2.3　數據預處理242
14.2.4　構建模型249
14.3　上機實驗250
14.4　拓展思考250
14.5　小結251
高　級　篇
第15章　基於Mahout的大數據挖掘開發254
15.1　概述254
15.2　環境配置255
15.3　基於Mahout算法接口的二次開發258
15.3.1　Mahout算法實例258
15.3.2　Mahout算法接口的二次開發示例259
15.4　小結271
第16章　基於TipDM-HB的數據挖掘二次開發272
16.1　概述272
16.1.1　TipDM-HB大數據挖掘建模平颱服務接口272
16.1.2　Apache CXF簡介276
16.2　TipDM-HB大數據挖掘建模平颱服務開發實例277
16.2.1　環境配置277
16.2.2　開發實例280
16.3　小結288
參考資料289

前言/序言

　　為什麼要寫這本書
　　到2012年為止，Farecast係統用瞭將近十萬億條價格記錄來幫助預測美國國內航班的票價。Farecast票價預測的準確度已經高達75%，使用Farecast票價預測工具購買機票的旅客，平均每張機票可節省50美元�　∥�剋托·邁爾·捨恩伯格.大數據時代-生活、工作與思維的大變革.2012。
　　Farecast是大數據公司的一個縮影，也代錶瞭當今世界發展的趨勢。但與國外相比，我國由於信息化程度不太高，企業內部信息不完整，零售業、銀行、保險、證券等對大數據分析與挖掘的應用並不太理想。但隨著市場競爭的加劇，各行業對大數據分析與挖掘技術的研究與應用意願越來越強烈，可以預計，未來幾年，各行業的數據分析一定都是大規模的數據挖掘與應用。在大數據時代，數據過剩、人纔短缺，數據挖掘專業人纔的培養又需要專業知識和職業經驗積纍。所以，本書在注重大數據時代數據挖掘理論的同時，也注意與大數據項目案例實踐相結閤，這樣可以讓讀者體驗真實的大數據挖掘學習與實踐環境，更快、更好地學習大數據分析與挖掘知識以及積纍職業經驗。
　　總地來說，隨著大數據時代的來臨，大數據分析與挖掘技術將具有越來越重要的戰略意義。大數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生産要素，人們對於海量數據的運用將預示著新一輪生産率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大數據分析與挖掘技術將幫助企業用戶在閤理時間內攫取、管理、處理、整理海量數據，為企業經營決策提供積極的幫助。大數據分析與挖掘作為數據存儲和挖掘分析的前沿技術，廣泛應用於物聯網、雲計算、移動互聯網等戰略性新興産業。雖然大數據目前在國內還處於初級階段，但是其商業價值已經顯現齣來，特彆是有實踐經驗的大數據分析人纔更是各企業爭奪的熱門資源。
　　大數據時代來臨，風雲變化，時不我待！
　　本書特色
　　本書作者從實踐齣發，結閤大量大數據挖掘工程案例及教學經驗，以真實案例為主綫，深入淺齣介紹大數據挖掘項目中針對數據分析的各個流程：數據探索、數據預處理、分類與預測、聚類分析、關聯規則挖掘、智能推薦等。因此，圖書的編排以解決某個大數據應用的挖掘目標為前提，先介紹案例背景提齣挖掘目標，再闡述針對這個目標使用的大數據挖掘分析方法與過程，最後完成模型構建，在介紹建模過程中會針對每個大數據項目的特點進行分析，同時提供上機實驗，把相關的建模操作提供給讀者。在本書的高級篇中，介紹大數據挖掘的二次開發實例，方便有能力的讀者進行相關二次開發。
　　根據讀者對案例的理解，本書配套提供瞭真實的原始樣本數據文件及建模仿真平颱，讀者可以從“泰迪杯”全國大學生數據挖掘競賽網站免費下載。另外，為方便教師授課需要，圖書還特意提供瞭建模階段的過程數據文件、PPT課件，讀者可通過“勘誤與支持”中的聯係方式谘詢或者獲取文件。
　　本書適用對象
　　開設有大數據挖掘課程的高校教師和學生。
　　目前國內不少高校將數據挖掘引入本科教學中，在數學、計算機、自動化、電子信息、金融等專業開設瞭數據挖掘技術相關的課程，但目前這一課程的教學仍然主要限於理論介紹。因為單純的理論教學過於抽象，學生理解起來往往比較睏難，教學效果也不甚理想。本書提供的基於實戰案例和建模實踐的教學內容，能夠使師生充分發揮互動性和創造性，理論聯係實際，使師生獲得最佳的教學效果。
　　大數據挖掘開發人員。
　　這類人員可以在理解大數據挖掘應用需求和設計方案的基礎上，結閤圖書提供的基於第三方接口快速實現大數據挖掘應用的編程。
　　需求分析及係統設計人員。
　　這類人員可以在理解數據挖掘原理及建模過程的基礎上，結閤數據挖掘案例完成精確營銷、客戶分群、交叉銷售、流失分析、客戶信用記分、欺詐發現、智能推薦等數據挖掘應用的需求分析和設計。
　　進行大數據挖掘應用研究的科研人員。
　　許多科研院所為瞭更好地對科研工作進行管理，紛紛開發瞭適應自身特點的科研業務管理係統，並在使用過程中積纍瞭大量的科研信息數據。但是，這些科研業務管理係統一般沒有對這些數據進行深入分析，對數據所隱藏的價值並沒有進行充分挖掘利用。科研人員需要大數據挖掘建模工具及有關方法論來深挖科研信息的價值，從而提高科研水平。
　　關注大數據分析的人員。
　　業務報告和商業智能解決方案對於瞭解過去和現在的狀況可能是非常有用的。但是，數據挖掘的預測分析解決方案還能使這類人員預見未來的發展狀況，讓他們的機構能夠先發製人，而不是處於被動。因為數據挖掘的預測分析解決方案將復雜的統計方法和機器學習技術應用到數據之中，通過預測分析技術來揭示隱藏在交易係統或企業資源計劃（ERP）、結構數據庫和普通文件中的模式和趨勢，從而為決策提供科學依據。
　　如何閱讀本書
　　本書共16章，分三個部分：基礎篇、實戰篇、高級篇。基礎篇介紹瞭數據挖掘、Hadoop大數據的基本原理，實戰篇通過對案例深入淺齣的剖析，使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得大數據項目挖掘分析經驗，同時快速領悟看似難懂的大數據分析與挖掘理論知識。讀者在閱讀過程中，應充分利用隨書配套的案例建模數據，藉助TipDM-HB大數據挖掘建模平颱，通過上機實驗，快速理解相關知識與理論。
　　第一部分是基礎篇（第1～6章），第1章的主要內容是數據挖掘概述、大數據餐飲行業應用；第2章針對大數據理論知識進行基礎講解，簡明扼要地針對Hadoop安裝、原理等做瞭介紹；第3章介紹瞭大數據倉庫Hive的安裝、原理等內容；第4章介紹瞭大數據數據庫HBase的安裝、原理等內容；第5章介紹瞭幾種大數據挖掘建模平颱，同時重點介紹瞭本書使用的開源TipDM-HB大數據挖掘平颱；第6章介紹數據挖掘的建模過程、各種挖掘建模的常用算法與原理以及挖掘建模在大數據挖掘算法庫Mahout中的實現原理。
　　第二部分是實戰篇（第7～14章），重點分析大數據挖掘技術在法律谘詢、電子商務、航空、移動通信、互聯網、生産製造以及公共服務等行業的應用。在案例結構組織上，按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述大數據時代針對大數據的分析方法與過程，最後完成模型構建的順序進行的，詳細分析瞭建模過程關鍵環節。最後通過上機實踐，加深對大數據挖掘案例的認識以及分析流程。
　　第三部分是高級篇（第15～16章），介紹瞭基於Hadoop大數據開發的相關技術以及開發步驟，並使用實例來展示這些步驟，使讀者可以自己動手實踐，親自體會開發的樂趣；還介紹瞭基於TipDM-HB大數據挖掘平颱的二次開發實例，藉助TipDM-HB大數據挖掘平颱二次開發工具，可以更加快捷、高效地完成相關大數據應用的二次開發，降低開發難度，使讀者更方便地體會到大數據分析與挖掘的強大魅力。
　　勘誤和支持
　　除封麵署名外，參加本書編寫工作的還有劉名軍、肖剛、雲偉標、王路、劉曉勇、薛雲、廖曉霞、徐英剛等。由於筆者的水平有限，編寫時間倉促，書中難免會齣現一些錯誤或者不準確的地方，懇請讀者批評指正。為此，讀者可通過筆者微信公眾號TipDM、TipDM官網反饋有關問題。也可通過熱綫電話或企業QQ進行在綫谘詢或通過掃描以下微信公眾號的二維碼谘詢獲取。
　　讀者可以將書中的錯誤及遇到的任何問題反饋給我們，我們將盡量在綫上為讀者提供最滿意的解答。圖書的全部建模數據文件及源程序，可以從全國大學生數據挖掘競賽網站下載，我們會將相應內容的更新及時發布更正齣來。如果您有更多的寶貴意見，歡迎發送郵件至郵箱，期待能夠得到您的真摯反饋。
　　緻謝
　　在本書編寫過程中，得到瞭廣大企事業單位科研人員的大力支持！在此謹嚮中國電力科學研究院、廣東電力科學研究院、廣西電力科學研究院、華南師範大學、廣東工業大學、廣東技術師範學院、南京中醫藥大學、華南理工大學、湖南師範大學、韓山師範學院、中山大學、廣州泰迪智能科技有限公司、武漢泰迪智慧科技有限公司等單位給予支持的專傢及師生緻以深深的謝意。
　　在本書的編輯和齣版過程中還得到瞭參與“泰迪杯”全國大學生數據挖掘建模競賽的眾多師生及機械工業齣版社楊福川、高婧雅等無私的幫助與支持，在此一並錶示感謝。
　　張良均

《海量數據煉金術：洞悉商業價值的深度挖掘之路》 在這個數據爆炸的時代，我們正身處一個前所未有的信息洪流之中。每一次用戶點擊、每一次交易記錄、每一次社交互動，都如同微小的水滴，匯聚成無邊無際的數據海洋。然而，這些原始的數據本身，往往是混沌而晦澀的，如同未經提煉的礦石，蘊藏著巨大的潛力，卻也需要精湛的技藝方能顯露其價值。本書，《海量數據煉金術：洞悉商業價值的深度挖掘之路》，正是為幫助您掌握這門“煉金術”而生。它將帶領您穿越紛繁復雜的數據迷霧，解鎖隱藏在海量信息背後的商業洞察，將原始數據轉化為驅動企業決策、優化運營、創新産品乃至重塑商業模式的寶貴財富。 本書並非對某個特定技術框架的冗長介紹，也不是對某類算法的枯燥羅列。相反，它聚焦於一個更為宏觀和戰略性的視角：如何從海量數據中提煉齣切實可行的商業價值。我們將深入探討數據分析與挖掘的核心理念、方法論以及在不同行業場景中的實踐應用，旨在培養您成為一名能夠“讀懂”數據、並將其轉化為商業語言的資深數據“煉金師”。 第一部分：認知數據洪流，錨定價值之源 在踏上數據挖掘之旅前，清晰的認知是必不可少的。本部分將引導您理解當前大數據時代的核心特徵，例如數據的海量性（Volume）、多樣性（Variety）、高速性（Velocity）、真實性（Veracity）以及價值性（Value）。我們將討論，為何傳統的分析工具和思維模式在麵對如此規模和復雜性的數據時顯得力不從心，從而引齣對新興數據處理與分析技術的需求。 更重要的是，我們將著眼於價值的錨定。如何從海量數據中辨識齣與您的業務目標最相關的“金礦”？我們將探討： 商業問題的梳理與轉化： 如何將模糊的業務需求轉化為可量化的數據分析問題。例如，一個零售商希望提高客戶忠誠度，這需要轉化為例如“識彆高價值客戶群體”、“預測客戶流失風險”、“優化營銷活動推薦”等具體的數據分析任務。 數據源的識彆與評估： 瞭解您可能擁有的數據資産，包括交易數據、用戶行為日誌、社交媒體數據、物聯網傳感器數據、第三方公開數據等，並評估其質量、可用性和潛在價值。 價值導嚮的分析框架： 建立一種以商業價值為導嚮的分析流程，確保每一項數據分析工作都能緊密圍繞為企業創造 tangible（可觸摸的）或 intangible（不可觸摸的）價值。 第二部分：數據洞察的基石——理解與構建分析能力 在明確瞭價值導嚮後，本部分將為您構建堅實的數據洞察基石。我們將深入淺齣地講解數據分析與挖掘的關鍵概念和通用方法論，而不過分糾纏於某個具體技術實現的細節。 數據預處理與探索性數據分析（EDA）： 這是數據挖掘的“淘金”前的“精煉”過程。我們將講解如何進行數據清洗（處理缺失值、異常值、重復值）、數據轉換（標準化、歸一化、特徵工程），以及如何通過可視化和統計方法來理解數據的分布、關係和潛在模式。您將學會如何“看懂”數據，發現數據中的蛛絲馬跡。 核心分析模型與算法原理（概念層麵）： 我們將介紹一些數據分析與挖掘中最常用、最具代錶性的模型和算法的思想，例如： 分類模型： 如何根據已有數據將新的數據點劃分到預設的類彆中，例如用戶畫像的構建、垃圾郵件的識彆。 迴歸模型： 如何預測一個連續數值，例如銷售額預測、股票價格預測。 聚類模型： 如何在沒有預設類彆的情況下，將相似的數據點分組，例如客戶細分、異常檢測。 關聯規則挖掘： 如何發現數據項之間的潛在關聯，例如“購買瞭A商品的顧客也很有可能購買B商品”，這在商品推薦和購物籃分析中至關重要。 文本挖掘基礎： 如何從非結構化的文本數據中提取信息，例如情感分析、主題建模。 時間序列分析： 如何分析和預測隨時間變化的數據，例如趨勢預測、季節性分析。 我們將側重於算法背後的邏輯、適用場景以及如何解釋模型結果，而非復雜的數學推導。理解“是什麼”和“為什麼”比“怎麼算”更能幫助您在實際項目中靈活運用。 評估分析結果的有效性： 如何判斷一個分析模型是否“好用”？我們將介紹常用的評估指標和方法，確保您能夠客觀地衡量分析結果的準確性、魯棒性和商業價值。 第三部分：實戰演練——將洞察轉化為商業行動 理論終將迴歸實踐。本部分將通過一係列跨行業的真實案例分析，展示如何將前兩部分學到的知識和方法論應用於解決實際的商業問題。這些案例將涵蓋： 客戶關係管理（CRM）與精準營銷： 客戶細分與畫像構建： 利用聚類和分類技術，將客戶劃分為不同的群體，理解他們的行為、偏好和需求，從而實現更精準的營銷。 客戶流失預測與挽留： 構建預測模型，識彆有流失風險的客戶，並設計相應的挽留策略。 個性化推薦係統： 基於用戶行為和偏好，構建推薦模型，提升用戶體驗和轉化率，例如電商平颱的商品推薦、內容平颱的文章推薦。 運營優化與效率提升： 銷售預測與庫存管理： 利用時間序列分析和迴歸模型，準確預測銷售趨勢，優化庫存水平，降低運營成本。 欺詐檢測與風險控製： 通過異常檢測和分類模型，識彆潛在的欺詐行為，保障業務安全。 服務質量監控與提升： 分析用戶反饋、服務日誌，發現服務瓶頸，優化服務流程，提升客戶滿意度。 産品創新與市場洞察： 用戶行為分析與産品改進： 深入挖掘用戶在産品中的行為路徑，發現用戶痛點和未被滿足的需求，指導産品迭代。 市場趨勢預測與競品分析： 通過分析公開數據、社交媒體討論，洞察市場新趨勢，瞭解競爭對手動態。 新産品開發中的數據驅動決策： 如何利用數據分析來驗證産品概念、優化産品設計。 金融、醫療、零售等垂直行業的深度應用： 我們將選取幾個典型行業的應用案例，展示數據分析如何在這些領域創造獨特的商業價值。 在每個案例分析中，我們將強調從業務問題齣發，選擇閤適的數據，應用恰當的分析方法，最終得齣可執行的商業建議的全過程。重點在於“如何思考”和“如何落地”，而不是“如何編碼”。 第四部分：持續迭代與未來展望——數據能力的進化之路 數據分析與挖掘是一個持續演進的領域。本部分將引導您思考： 數據治理與質量保障： 強調建立健全的數據治理體係，確保數據的準確性、一緻性和可用性，這是所有分析工作的基礎。 倫理與隱私考量： 在數據利用過程中，如何平衡商業價值與用戶隱私，遵守相關法律法規，建立負責任的數據使用文化。 新興技術與趨勢： 簡要介紹一些前沿的技術發展，例如機器學習的進階應用、深度學習在特定場景的威力、人工智能與大數據融閤的潛力，為您的持續學習指明方嚮。 構建數據驅動的組織文化： 分享如何推動企業內部的數據素養提升，打破數據孤島，將數據洞察融入日常決策流程。 本書的獨特之處與價值承諾： 《海量數據煉金術：洞悉商業價值的深度挖掘之路》承諾為您提供： 宏觀的戰略視角： 擺脫碎片化的技術學習，建立全局觀，理解數據分析在商業價值創造中的核心地位。 方法論的係統梳理： 清晰地闡述數據分析與挖掘的通用流程和核心方法，無論您身處何種行業，都能找到適用的框架。 商業導嚮的實踐指導： 強調從業務問題齣發，以解決實際問題、創造商業價值為最終目標。 易於理解的講解風格： 避免過於專業化的術語和冗長的數學公式，通過直觀的解釋和豐富的案例，讓復雜的概念變得清晰易懂。 賦能於您的業務決策： 幫助您掌握將數據轉化為洞察，並將洞察轉化為行動的技能，從而做齣更明智、更具競爭力的商業決策。 無論您是企業的決策者、産品經理、市場營銷人員，還是希望在數據領域深化發展的技術從業者，本書都將是您深入理解海量數據並挖掘其無限商業價值的寶貴指南。讓我們一起踏上這場激動人心的“數據煉金”之旅，用智慧和技巧，從數據洪流中提煉齣璀璨的商業金礦！

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“Hadoop大數據分析與挖掘實戰”，瞬間抓住瞭我的眼球。我一直在尋找能夠讓我從理論走嚮實踐的學習資料，尤其是對於Hadoop這樣復雜而強大的大數據處理平颱。我希望這本書能夠為我提供一個全麵且深入的Hadoop入門指南，讓我理解其核心組件，如HDFS的分布式存儲原理，MapReduce的計算模型，以及YARN的資源管理機製。更重要的是，我期待書中能夠生動地展示大數據分析與挖掘的實際應用，通過具體的案例來講解如何運用Hadoop生態係統中的各種工具（如Hive, Spark, Pig, Mahout等）來解決現實世界中的業務問題。例如，我希望能學習如何在大數據環境中進行數據清洗、特徵提取、模型訓練和評估，以及如何將這些技術應用於商業智能、精準營銷、風險控製等領域。我期望書中能夠提供詳細的代碼示例、操作步驟以及一些常見問題的排查方法，讓我能夠真正掌握將Hadoop技術應用於數據分析與挖掘的實操技能。我希望讀完這本書，能夠自信地參與到大數據項目中，並能夠獨立完成一些具有挑戰性的大數據分析任務。

評分☆☆☆☆☆

一本名為《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》的書，實在是勾起瞭我內心深處的好奇。作為一名對大數據技術充滿嚮往但又苦於無從下手的人來說，“實戰”二字是最大的誘惑。我一直聽說Hadoop是一個處理海量數據的利器，但我對其具體的應用場景和操作流程缺乏清晰的認知。我期望這本書能夠為我打開一扇通往大數據世界的大門，讓我能夠切實地理解Hadoop是如何工作的，包括它的分布式存儲（HDFS）、計算框架（MapReduce）以及資源調度（YARN）。我更希望書中能提供一係列的實操案例，從數據的準備、ETL到最終的分析與挖掘，一步步地引導我完成整個流程。比如，我希望能學習如何使用Hive對TB級彆的數據進行快速查詢，如何利用Spark來構建更復雜的機器學習模型，以及如何通過Pig來處理非結構化數據。我非常期待書中能夠講解一些經典的大數據分析算法，比如關聯規則挖掘、聚類分析、分類算法等，並結閤Hadoop平颱展示它們的應用。我想要的是那種能夠讓我看完後，就能立刻上手去解決實際問題的“乾貨”，而不是泛泛而談的理論。如果書中能夠提供代碼示例、配置文件以及詳細的部署指導，那將是極大的福音。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題著實吸引瞭我——“Hadoop大數據分析與挖掘實戰”。我對大數據這個概念一直很感興趣，雖然日常工作中接觸的規模沒那麼龐大，但“實戰”二字讓我看到瞭將理論付諸實踐的可能性。我一直希望能夠找到一本既能深入講解Hadoop原理，又能提供清晰、可落地案例的書籍。我希望能通過這本書，理解Hadoop生態係統的各個組件是如何協同工作的，比如HDFS、MapReduce、YARN，以及如何利用它們來處理和分析海量數據。更重要的是，我期待書中能夠詳細闡述大數據分析和挖掘的常用技術和算法，並將其與Hadoop平颱相結閤。比如，在處理用戶行為數據時，如何利用Hadoop進行用戶畫像構建；在金融風控領域，如何通過Hadoop平颱實現欺詐檢測模型；又或者在電商推薦係統中，如何利用Hadoop進行個性化商品推薦。我希望這本書的案例不僅僅是簡單的數據加載和查詢，而是能夠真正體現齣“分析與挖掘”的深度，能夠幫助我掌握構建端到端大數據解決方案的技能。例如，書中對於數據預處理、特徵工程、模型訓練、模型評估等環節的講解，如果能結閤具體的Hadoop工具（如Hive, Spark, Pig, Mahout等）來演示，那將是極大的幫助。我期待它能提供一套完整的思路和方法論，讓我能夠信心滿滿地去麵對實際工作中的大數據挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名稱，“Hadoop大數據分析與挖掘實戰”，立刻吸引瞭我，因為我一直對大數據領域充滿好奇，並渴望將理論知識轉化為實際技能。“實戰”這個詞尤其讓我感到振奮，因為它暗示瞭這本書將包含豐富的實踐經驗和可操作的指南，而不是空泛的理論。我希望能通過這本書，深入理解Hadoop生態係統的強大功能，包括HDFS的分布式存儲機製、MapReduce的並行計算範式，以及YARN的資源管理能力。更重要的是，我非常期待書中能詳細講解大數據分析和挖掘的各種技術和算法，以及如何在Hadoop平颱上有效地應用它們。例如，我希望學習如何利用Spark等工具進行更高級的數據處理和機器學習，如何使用Hive進行大規模數據的SQL查詢和分析，甚至是如何利用Pig進行數據流處理。我期待書中能夠提供一些貼近實際業務場景的案例，例如如何分析海量用戶行為數據來發現潛在的商業機會，如何構建一個實時的數據分析平颱，或者如何利用Hadoop實現復雜的模式識彆和預測。我希望這本書能夠不僅僅停留在技術本身的介紹，更能深入到如何將這些技術融會貫通，解決實際的業務問題，從而提升我的大數據分析與挖掘能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字讓我眼前一亮，“Hadoop大數據分析與挖掘實戰”，聽起來非常接地氣，也正是我一直以來想要尋找的。我之前接觸過一些大數據相關的概念，但總感覺缺少一個能夠將理論知識和實際操作緊密結閤的橋梁。這本書的“實戰”二字，恰恰滿足瞭我對實踐操作的需求。我希望這本書能夠帶領我深入瞭解Hadoop的各個核心組件，比如分布式文件係統HDFS，理解數據是如何在集群中存儲和管理的；瞭解MapReduce編程模型，掌握如何編寫分布式計算程序；以及YARN資源管理器的作用，它是如何協調和調度任務的。更重要的是，我期待書中能夠提供一些實際項目案例，通過這些案例來演示如何運用Hadoop技術進行數據分析和挖掘。例如，如何使用Hive進行SQL風格的數據查詢和聚閤；如何利用Spark進行更高效的數據處理和機器學習；甚至是如何集成一些更高級的挖掘算法。我希望書中不僅僅停留在API的羅列，而是能夠深入講解背後的原理，以及在實際應用中可能遇到的各種問題和解決方案。如果書中能夠提供一些真實的業務場景，比如如何分析用戶日誌數據以優化産品體驗，或者如何構建一個簡單的推薦係統，那我一定會覺得物超所值。我希望讀完這本書，能夠對Hadoop大數據分析的整個流程有一個清晰的認識，並具備獨立完成一些基本的數據分析和挖掘任務的能力。

評分☆☆☆☆☆

一般，技術很少，設計很多

評分☆☆☆☆☆

還沒看呢，包裝不錯，看完再追評

評分☆☆☆☆☆

Hadoop大數據分析與挖掘實戰

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

給同事買的，他們挺喜歡的。

評分☆☆☆☆☆

還不錯。。。。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

可以的，物美價廉，五星好評

評分☆☆☆☆☆

正麵有汙跡，包裝非常撿漏，就一個袋子。

評分☆☆☆☆☆

已經收到瞭，非常不錯，物流很快，小哥服務很好，贊一個