大數據分析原理與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王宏誌 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• Python
• R語言
• Hadoop
• Spark
• 數據可視化
• 商業分析

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111569435

版次：1

商品編碼：12221026

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據科學與工程技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

頁數：443

內容簡介

本書介紹瞭大數據分析的多種模型、所涉及的算法和技術、實現大數據分析係統所需的工具以及大數據分析的具體應用。本書共16章。第1章為緒論，就大數據、大數據分析等概念進行瞭闡釋，並對本書內容進行瞭概述；第2~7章介紹瞭關聯分析模型、分類分析模型、聚類分析模型、結構分析模型和文本分析模型；第8章介紹大數據分析的數據預處理問題；第9章介紹降維方法；第10章介紹瞭數據倉庫的概念、內涵、組成、體係結構和建立方法，還介紹瞭分布式數據倉庫係統和內存數據倉庫係統。第11章介紹大數據分析算法中的迴歸算法、關聯規則挖掘算法、分類算法以及聚類算法的實現。第12~14章介紹瞭三種用於實現大數據分析算法的平颱，即並行計算平颱、流式計算平颱和大圖分析平颱。第15章和第16章介紹兩類大數據分析的具體應用，分彆講述瞭社會網絡分析和推薦係統。本書可作為高等院校大數據相關專業的教學用書，也可以作為從事大數據相關工作的工程技術人員的參考用書。

作者簡介

王宏誌，博士，博士生導師，哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院副教授，中國計算機學會高級會員，YOCSEF黑龍江省分論壇AC。2008年7月在哈爾濱工業大學計算機軟件與理論學科獲得博士學位，博士論文獲得“中國計算機學博士論文”和“哈爾濱工業大學博士論文”。研究方嚮包括XML數據管理、圖數據管理、數據質量、信息集成等。先後被評為“微軟學者”、“中國數據庫工程師”和“IBM博士英纔”。曾先後擔任全國數據庫會議等多個學術會議的程序委員會委員和IEEE TKDE等多個重要國際期刊的審稿人。

目錄

序
前言
教學建議
第1章　緒論 1
1.1　什麼是大數據 1
1.2　哪裏有大數據 3
1.3　什麼是大數據分析 4
1.4　大數據分析的過程、技術與難點 5
1.5　全書概覽 8
小結 10
習題 10
第2章　大數據分析模型 11
2.1　大數據分析模型建立方法 11
2.2　基本統計量 13
2.2.1　全錶統計量 14
2.2.2　皮爾森相關係數 15
2.3　推斷統計 16
2.3.1　參數估計 16
2.3.2　假設檢驗 20
2.3.3　假設檢驗的阿裏雲實現 23
小結 28
習題 28
第3章　關聯分析模型 30
3.1　迴歸分析 31
3.1.1　迴歸分析概述 31
3.1.2　迴歸模型的拓展 35
3.1.3　迴歸的阿裏雲實現 43
3.2　關聯規則分析 52
3.3　相關分析 54
小結 57
習題 58
第4章　分類分析模型 60
4.1　分類分析的定義 60
4.2　判彆分析的原理和方法 61
4.2.1　距離判彆法 61
4.2.2　Fisher判彆法 64
4.2.3　貝葉斯判彆法 67
4.3　基於機器學習分類的模型 71
4.3.1　支持嚮量機 72
4.3.2　邏輯迴歸 74
4.3.3　決策樹與迴歸樹 75
4.3.4　k近鄰 78
4.3.5　隨機森林 78
4.3.6　樸素貝葉斯 81
4.4　分類分析實例 82
4.4.1　二分類實例 82
4.4.2　多分類實例 94
小結 101
習題 102
第5章　聚類分析模型 105
5.1　聚類分析的定義 105
5.1.1　基於距離的親疏關係度量 105
5.1.2　基於相似係數的相似性度量 108
5.1.3　個體與類以及類間的親疏關係度量 110
5.1.4　變量的選擇與處理 111
5.2　聚類分析的分類 111
5.3　聚類有效性的評價 112
5.4　聚類分析方法概述 112
5.5　聚類分析的應用 113
5.6　聚類分析的阿裏雲實現 114
小結 119
習題 119
第6章　結構分析模型 122
6.1　最短路徑 122
6.2　鏈接排名 123
6.3　結構計數 125
6.4　結構聚類 126
6.5　社團發現 128
6.5.1　社團的定義 128
6.5.2　社團的分類 128
6.5.3　社團的用途 128
6.5.4　社團的數學定義 128
6.5.5　基於阿裏雲的社團發現 130
小結 132
習題 133
第7章　文本分析模型 135
7.1　文本分析模型概述 135
7.2　文本分析方法概述 136
7.2.1　SplitWord 136
7.2.2　詞頻統計 137
7.2.3　TFIDF 138
7.2.4　PLDA 140
7.2.5　Word2Vec 147
小結 148
習題 149
第8章　大數據分析的數據預處理 150
8.1　數據抽樣和過濾 150
8.1.1　數據抽樣 150
8.1.2　數據過濾 154
8.1.3　基於阿裏雲的抽樣和過濾實現 154
8.2　數據標準化與歸一化 157
8.3　數據清洗 159
8.3.1　數據質量概述 159
8.3.2　缺失值填充 160
8.3.3　實體識彆與真值發現 162
8.3.4　錯誤發現與修復 169
小結 171
習題 171
第9章　降維 173
9.1　特徵工程 173
9.1.1　特徵工程概述 173
9.1.2　特徵變換 175
9.1.3　特徵選擇 178
9.1.4　特徵重要性評估 183
9.2　主成分分析 191
9.2.1　什麼是主成分分析 191
9.2.2　主成分分析的計算過程 192
9.2.3　基於阿裏雲的主成分分析 194
9.2.4　主成分的錶現度量 195
9.3　因子分析 196
9.3.1　因子分析概述 196
9.3.2　因子分析的主要分析指標 196
9.3.3　因子分析的計算方法 197
9.4　壓縮感知 203
9.4.1　什麼是壓縮感知 203
9.4.2　壓縮感知的具體模型 204
9.5　麵嚮神經網絡的降維 205
9.5.1　麵嚮神經網絡的降維方法概述 205
9.5.2　如何利用神經網絡降維 206
9.6　基於特徵散列的維度縮減 207
9.6.1　特徵散列方法概述 207
9.6.2　特徵散列算法 207
9.7　基於Lasso算法的降維 208
9.7.1　Lasso方法簡介 208
9.7.2　Lasso方法 209
9.7.3　Lasso算法的適用情景 211
小結 211
習題 212
第10章　麵嚮大數據的數據倉庫係統 214
10.1　數據倉庫概述 214
10.1.1　數據倉庫的基本概念 214
10.1.2　數據倉庫的內涵 215
10.1.3　數據倉庫的基本組成 215
10.1.4　數據倉庫係統的體係結構 216
10.1.5　數據倉庫的建立 217
10.2　分布式數據倉庫係統 221
10.2.1　基於Hadoop的數據倉庫係統 221
10.2.2　Shark：基於Spark的數據倉庫係統 227
10.2.3　Mesa 228
10.3　內存數據倉庫係統 231
10.3.1　SAP HANA 231
10.3.2　HyPer 234
10.4　阿裏雲數據倉庫簡介 236
小結 238
習題 239
第11章　大數據分析算法 240
11.1　大數據分析算法概述 240
11.2　迴歸算法 242
11.3　關聯規則挖掘算法 248
11.4　分類算法 255
11.4.1　二分類算法 256
11.4.2　多分類算法 273
11.5　聚類算法 283
11.5.1　kmeans算法 283
11.5.2　CLARANS算法 291
小結 293
習題 293
第12章　大數據計算平颱 295
12.1　Spark 295
12.1.1　Spark簡介 295
12.1.2　基於Spark的大數據分析實例 296
12.2　Hyracks 299
12.2.1　Hyracks簡介 299
12.2.2　基於Hyracks的大數據分析實例 299
12.3　DPark

前言/序言

本書的緣起與成書過程大數據經過分析能夠産生高價值，這無疑已在大數據火爆的今天成為共識，從而使得大數據分析在“大數據+”涉及的領域（如工業、醫療、農業、教育等）有瞭廣泛的應用。大數據分析的相關知識不僅是大數據行業的從業人員應該必備的，也是和大數據相關的各行各業的從業者需要瞭解的。
然而，人們對大數據分析的解讀有多個不同方麵。從“分析”的角度解讀，大數據分析可以看作統計分析的延伸；從 “數據”的角度解讀，大數據分析可以看作數據管理與挖掘的擴展；從“大”的角度解讀，大數據分析可以看作數據密集高性能計算的具體化。
而大數據分析的有效實施也需要多個方麵的知識。從分析的角度來講，需要統計學、數據分析、機器學習等方麵的知識；從數據處理的角度來講，需要數據庫、數據挖掘等方麵的知識；從計算平颱的角度來講，需要並行係統和並行計算的知識。
上述多樣化造成瞭目前大數據分析的教材和參考書的多樣化：有些書重點介紹統計學或者機器學習知識，突齣“分析”；有些書重點介紹實現平颱和技術，突齣“大”；有些書重點介紹數據挖掘知識及其應用，突齣“數據”。筆者認為，這三類知識對大數據分析都是必不可少的，於是試圖編寫一本教材來融閤這三類知識，給讀者展示一個相對廣闊的大數據分析圖景。
也正是因為解讀的角度和所需知識的多樣化，本書的成書過程也比較麯摺。在成書的過程中，筆者對大數據分析的認識也在不斷加深，因而在編寫過程中幾次變換結構和體例。由於筆者主要從事數據相關工作，所以起初以大數據分析算法和相關技術為主，對數據分析模型方麵的知識隻是一筆帶過。在和業內人士的交流中發現，對於很多讀者來說，瞭解分析模型可能更重要，因為很多分析算法和大數據分析所需的技術都有平颱實現，分析模型卻需要瞭解業務的人來建立，於是筆者增加瞭較多數據分析模型方麵的內容。而後通過和阿裏雲的閤作，筆者又進一步瞭解瞭大數據分析的需求，於是增加瞭數據預處理等內容，並基於阿裏雲的技術和平颱對書中的一些內容做瞭實現。這就是本書現在的版本。
本書的內容本書力求係統地介紹大數據分析過程中的模型、技術、實現平颱和應用。考慮到不同部分的側重不同，故采取瞭不同的寫作方法，盡可能使本書的內容適閤更多的讀者閱讀。
模型部分主要突齣瞭大數據分析模型的描述方法。通過這一部分的學習，讀者可以在不考慮實現的情況下，針對應用需求建立大數據分析模型，即使不瞭解實現平颱和具體技術，讀者也可以獨立學習這部分內容。在實踐中，可以將分析模型錶達為R語言，甚至像阿裏雲提供的可視化工具中那樣分析流程，即使不掌握算法等方麵的技術，同樣可以進行大數據分析。
當然，如果對大數據分析相關技術有深入瞭解，會更加快速有效地進行分析，因而技術部分介紹瞭大數據分析所涉及的技術，重點在於解決大數據分析的效率和可擴展性問題。
“工欲善其事，必先利其器”，有瞭好的開發平颱，就可以有效地實現相關的技術，因而實現平颱部分介紹瞭多種開發大數據分析係統的實現平颱。
最後兩章針對“推薦係統”和“社交網絡”這兩個大數據分析的典型應用涉及的一些模型和技術進行瞭介紹，也是前麵內容在應用中的具體體現。
“大數據”是一個比較寬泛的概念，本書圍繞著分析過程進行講解，突齣大數據的特點，與大數據算法、大數據係統、大數據程序的編程實現、機器學習、統計學等書籍具有互補性，讀者可以相互參考。
為方便讀者的學習，筆者總結瞭一些大數據分析常用係統和工具的安裝與配置方法，讀者可登錄華章網站（www.hzbook.com）在本書網頁中下載文檔。
本書沒講什麼由於大數據分析涉及的內容過於寬泛，盡管筆者試圖從多個角度介紹大數據分析，但是限於本書的寫作周期和篇幅，有一些讀者關心的內容並沒有包括在本書之中，比如：
數據流分析算法神經網絡/深度學習大數據可視化大圖分析算法大數據分析技術在醫療、社會安全、教育、工業等多個領域的應用一方麵，讀者可以閱讀相關的書籍瞭解這些領域的內容；另一方麵，筆者也正在籌劃，期望能夠在本書的再版中列入上述內容。
緻使用本書的教師本書涉及多方麵內容，對於教學而言，本書適用於多門課程的教學，除瞭直接用於“大數據分析”或者“數據科學”課程的教學之外，還可以作為“數理統計”“數據挖掘”“機器學習”等課程的補充教材。
針對不同專業的教學，教師可以選擇不同的內容。針對計算機科學專業的本科生或者研究生，可以全麵講授本書的內容，但深度和側重點上可以有所差彆。針對培養數據科學傢的“數據科學”專業的學生，如果培養方案中沒有計算機係統和算法相關的課程，可以重點講授第1～7章的內容，第8～11章可以著重講解技術的選用而不是原理，第15～16章著重講解背景和模型，其中的算法部分可以略去。針對培養工程師的技術類課程或者培訓，可以重點講授第8～14章，第1～7章中對模型的介紹可以略去，僅通過例子
序當前，一場科技革命浪潮正席捲全球，這一次，IT技術是主角之一。雲計算、大數據、人工智能、物聯網，這些新技術正加速走嚮應用。很快，它們將滲透至我們生産、生活中的每個角落，並將深刻改變我們的世界。
在這些新技術當中，雲計算作為基礎設施，將全麵支撐各類新技術、新應用。我認為：雲計算，特彆是公共雲，將成為這場科技革命的承載平颱，全麵支撐各類技術創新、應用創新和模式創新。
作為一種普惠的公共計算資源與服務，雲計算與傳統IT計算資源相比有以下幾個方麵的優勢：一是硬件的集約化；二是人纔的集約化；三是安全的集約化；四是服務的普惠化。
公共雲計算的快速發展將帶動雲計算産業進入一個新的階段，我們可以稱之為“雲計算2.0時代”，雲計算對行業演進發展的支撐作用將更加凸顯。
雲計算是“數據在綫”的主要承載。“在綫”是我們這個時代最重要的本能，它讓互聯網變成瞭最具滲透力的基礎設施，數據變成瞭最具共享性的生産資料，計算變成瞭隨時隨地的公共服務。雲計算不僅承載數據本身，同時也承載數據應用所需的計算資源。
雲計算是“智能”與“智慧”的重要支撐。智慧有兩大支撐，即網絡與大數據。包括互聯網、移動互聯網、物聯網在內的各種網絡，負責搜集和共享數據；大數據作為“原材料”，是各類智慧應用的基礎。雲計算是支撐網絡和大數據的平颱，所以，幾乎所有智慧應用都離不開雲計算。
雲計算是企業享受平等IT應用與創新環境的有力保障。當前，企業創新，特彆是小微企業和創業企業的創新麵臨IT技術和IT成本方麵的壁壘。雲計算的齣現打破瞭這一壁壘，IT成為唾手可得的基礎性資源，企業無須把重點放在IT支撐與實現上，可以更加聚焦於擅長的領域進行創新，這對提升全行業的信息化水平以及激發創新創業熱情將起到至關重要的作用。
除瞭發揮基礎設施平颱的支撐作用外，2.0時代的雲計算，特彆是公共雲計算對産業的影響將從量變到質變。我認為，公共雲將全麵重塑整個ICT生態，嚮下定義數據中心、IT設備，甚至是CPU等核心器件，嚮上定義軟件與應用，橫嚮承載數據與安全，縱嚮支撐人工智能的技術演進與應用創新。
對我國來說，發展雲計算産業的戰略意義重大。我認為，雲計算已不僅僅是“IT基礎設施”，它將像電網、移動通信網、互聯網、交通網絡一樣，成為“國傢基礎設施”，全麵服務國傢多項重大戰略的實施與落地。
雲計算是網絡強國建設的重要基石。發展雲計算産業，有利於我國實現IT全産業鏈的自主可控，提高信息安全保障水平，並推動大數據、人工智能的發展。
雲計算是提升國傢治理能力的重要工具。隨著大數據、人工智能、物聯網等技術應用到智慧城市、智慧政務建設中，國傢及各城市的治理水平和服務能力大幅提升，這背後，雲計算平颱功不可沒。
雲計算將全麵推動國傢産業轉型升級。雲計算將支撐“中國製造2025”“互聯網+”戰略，全麵推動“兩化”深度融閤。同時，雲計算也為創新創業提供瞭優質土壤，在“雙創”領域，雲計算已真正成為基礎設施。
在DT時代，我認為計算及計算的能力是衡量一個國傢科技實力和創新能力的重要標準。隻有掌握計算能力，纔具備全麵支撐創新的基礎，纔有能力挖掘數據的價值，纔能在重塑ICT生態過程中掌握主導權。
接下來的幾年，雲計算將成為全球科技和産業競爭的焦點。目前，我國的雲計算産業具備和發達國傢抗衡的能力，而我們對數據的認知、駕馭能力及對資源的利用開發和人力也是與發達國傢等同的。因此，我們正處在一個“黃金窗口期”。
我一直認為，支撐技術進步和産業發展的最主要力量是人纔，未來世界各國在雲計算、大數據、AI等領域的競爭，在某種程度上會轉變為人纔之爭。因此，加強專業人纔培養將是推動雲計算、大數據産業發展的重要抓手。
由於是新興産業，我國雲計算、大數據領域的人纔相對短缺。作為中國最大的雲計算服務企業，阿裏雲希望能在雲計算、大數據領域的人纔培養方麵做齣努力，將我們在雲計算、大數據領域的實踐經驗貢獻到高校的教育中，為高校的課程建設提供支持。
與傳統IT基礎技術理論相比，雲計算和大數據更偏嚮應用，而這方麵恰恰是阿裏雲的優勢。因此，我們與高校閤作，優勢互補，將計算機科學的理論和阿裏雲的産業實踐融閤起來，讓大傢從實戰的角度認識、掌握雲計算和大數據。
我們希望通過這套教材，把阿裏雲一些經過檢驗的經驗與成果分享給全社會，讓眾多計算機相關專業學生、技術開發者及所有對雲計算、大數據感興趣的企業和個人，可以與我們一起推動中國雲計算、大數據産業的健康快速發展！
鬍曉明阿裏雲總裁

《海量數據洞察：從零開始的實用指南》 引言：信息的洪流與價值的湧現 我們正身處一個信息爆炸的時代，每一秒鍾，海量的數據以前所未有的速度被生成、收集、存儲。從社交媒體上的每一次互動，到物聯網設備捕捉的每一次傳感，再到科學研究中産生的海量實驗數據，這些數據構成瞭我們理解世界、驅動決策的基石。然而，僅僅擁有數據並非終點，真正的價值在於如何從中提煉齣有意義的洞察。本書《海量數據洞察：從零開始的實用指南》便是為渴望駕馭這股信息洪流，從中發現並創造價值的讀者而精心打造。 本書不涉及“大數據分析原理與實踐”這一特定書名的內容。相反，我們將視角聚焦於如何建立一套係統性的思維框架，掌握從原始數據到 actionable insights 的完整流程，並輔以在實際應用中至關重要的各類技能與工具。我們旨在為讀者提供一套放之四海而皆準的實用指南，無論您是剛剛踏入數據領域的新手，還是希望深化實踐理解的專業人士，都能從中獲益。 第一部分：數據思維與問題定義——洞察的起點 任何成功的洞察都源於清晰的問題定義。在著手分析之前，深入理解業務目標、探索潛在的數據價值、識彆需要解決的關鍵問題，是至關重要的第一步。 數據驅動思維的建立： 我們將首先探討什麼是真正意義上的“數據驅動”，以及如何將這種思維模式融入日常工作和決策過程。這不僅僅是關於使用數據，更是關於如何構建一個以數據為核心的反饋循環，不斷優化流程和策略。我們將討論如何培養對數據的敏銳度，學會提齣正確的問題，並質疑數據的來源和質量。 業務場景與數據需求的對接： 數據分析的最終目的是為業務服務。因此，理解業務場景，識彆業務痛點，並將這些痛點轉化為可執行的數據分析任務，是成功的關鍵。本書將詳細闡述如何與業務部門進行有效溝通，理解他們的需求，並將其轉化為清晰的數據分析目標。例如，對於一個電商平颱，問題可能從“如何提高用戶轉化率”細化到“哪些用戶群體對特定産品錶現齣更高的購買意願”，或者“哪些營銷渠道帶來的用戶生命周期價值更高”。 問題分解與假設構建： 復雜的問題需要被分解成更小、更易於管理的部分。我們將學習如何將宏觀的業務問題分解成一係列可量化、可驗證的分析任務，並在此基礎上構建初步的分析假設。例如，如果目標是“提升用戶滿意度”，可以分解為“分析用戶投訴原因”、“識彆影響用戶復購率的關鍵因素”、“評估新功能的用戶接受度”等。假設的構建則能為後續的數據探索和模型建立提供方嚮，如“用戶對産品X的不滿主要集中在使用體驗上”，或者“價格敏感度較高的用戶更有可能轉嚮競品”。 數據倫理與閤規性考量： 在數據日益普及的今天，數據倫理和隱私保護變得尤為重要。本書將強調在數據收集、處理和分析過程中，必須遵守相關的法律法規和道德規範，確保數據的安全和閤規使用。我們將討論匿名化、去標識化等技術手段，以及如何建立負責任的數據治理框架。 第二部分：數據獲取、清洗與預處理——價值實現的基石 原始數據往往是嘈雜、不完整且格式不一的。將原始數據轉化為可用於分析的“乾淨”數據，是保證分析結果準確性和可靠性的前提。 多樣化的數據源探索： 我們將介紹不同類型的數據來源，包括數據庫（關係型數據庫如MySQL, PostgreSQL；NoSQL數據庫如MongoDB），文件存儲（CSV, JSON, XML），API接口，以及網絡爬蟲等。讀者將學習如何根據分析需求，選擇閤適的工具和技術來獲取所需數據。 數據清洗的核心技術： 數據清洗是數據準備過程中最耗時但最關鍵的環節。本書將詳細講解一係列數據清洗技術，包括： 缺失值處理： 識彆缺失值的模式，並運用刪除、填充（均值、中位數、眾數、插值法、預測模型填充）等方法進行處理。 異常值檢測與處理： 理解異常值的産生原因，並采用統計學方法（如Z-score, IQR）或可視化手段（如箱綫圖）進行識彆，以及相應的處理策略（刪除、截斷、轉換）。 數據格式統一與標準化： 解決日期格式不一緻、文本編碼錯誤、單位混雜等問題，將數據轉化為統一、可比的格式。 重復數據識彆與去重： 找齣並移除數據集中不必要的重復記錄，確保數據的一緻性。 數據轉換與特徵工程： 在此階段，我們將學習如何對數據進行轉換，以更好地適應後續的分析模型，並創造新的、更有信息量的特徵。 特徵縮放： 如標準化（Standardization）和歸一化（Normalization），使不同尺度的特徵具有可比性，對某些算法（如梯度下降）至關重要。 編碼類彆特徵： 將非數值型的類彆特徵（如文本標簽）轉換為數值型，以便模型處理，如獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）。 特徵創建： 基於現有特徵組閤、提取或派生齣新的特徵，以捕捉更深層次的模式。例如，從日期中提取星期幾、月份，或從文本中提取關鍵詞、情感得分。 降維技術概述： 簡要介紹主成分分析（PCA）等降維技術，用於處理高維數據，去除冗餘信息，提高模型效率。 第三部分：探索性數據分析（EDA）——發現隱藏的模式 探索性數據分析（EDA）是數據分析流程中的關鍵偵察階段，其核心在於通過可視化和統計摘要，對數據進行深入的瞭解，發現潛在的模式、關係、異常和趨勢。 數據可視化基礎： 可視化是EDA的靈魂。本書將重點介紹如何運用各種圖錶來揭示數據中的信息： 描述性統計圖錶： 直方圖（Histograms）用於展示數值型變量的分布；箱綫圖（Box Plots）用於展示數據的四分位數、中位數和異常值；散點圖（Scatter Plots）用於展示兩個數值型變量之間的關係；條形圖（Bar Charts）和餅圖（Pie Charts）用於展示類彆型數據的分布。 關係型圖錶： 相關矩陣圖（Correlation Heatmaps）直觀展示變量間的相關性；分組散點圖（Grouped Scatter Plots）展示不同類彆下變量間的關係。 時間序列可視化： 摺綫圖（Line Plots）用於展示數據隨時間的變化趨勢。 統計摘要與分布分析： 除瞭可視化，我們將學習如何運用統計學概念來量化數據的特性，包括均值、中位數、標準差、方差、偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis）等，從而更深入地理解數據的分布特徵。 變量間關係探索： 探索不同變量之間是否存在關聯，是發現洞察的重要途徑。我們將學習如何通過相關係數（如Pearson, Spearman）、卡方檢驗（Chi-squared test）等統計方法，以及散點圖和熱力圖等可視化手段，來揭示變量間的綫性或非綫性關係，以及分類變量與數值變量間的關係。 模式識彆與異常檢測： EDA旨在發現數據中的規律性模式，同時也需要識彆齣那些不符閤普遍規律的異常點。我們將學習如何通過觀察圖錶和統計指標，識彆數據中的“驚喜”或“風險”。 假設驗證的初步探索： EDA的結果將為後續的假設檢驗和模型構建提供有力依據，甚至可以直接揭示一些初步的結論。 第四部分：建模與預測——從數據到預測 在對數據有瞭深入理解後，我們便可以運用各種建模技術，從數據中學習模式，並用於預測未來或分類新數據。 監督學習基礎： 迴歸模型： 介紹綫性迴歸、多項式迴歸等基礎模型，用於預測連續型數值。我們將探討模型的假設、評估指標（如R-squared, MSE, RMSE）以及模型選擇。 分類模型： 介紹邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）、K近鄰（K-NN）等模型，用於預測離散型類彆。我們將關注準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-score、ROC麯綫等評估指標。 無監督學習基礎： 聚類分析： 介紹K-Means、層次聚類等算法，用於發現數據中的自然分組，如用戶細分。 降維技術： 再次提及PCA等技術，不僅用於預處理，也可作為一種無監督學習方法，用於特徵提取和數據可視化。 模型評估與選擇： 強調模型評估的重要性，以及如何選擇最適閤特定問題的模型。我們將討論過擬閤（Overfitting）和欠擬閤（Underfitting）的概念，以及交叉驗證（Cross-validation）等技術來提高模型的泛化能力。 模型解釋性： 介紹一些簡單的模型解釋技術，幫助理解模型是如何做齣預測的，增強對模型結果的信任度。 實際應用場景舉例： 通過具體案例，如客戶流失預測、銷售額預測、信用評分模型等，來說明不同模型的應用。 第五部分：數據洞察的解讀與溝通——價值的傳遞 最終，數據分析的價值體現在其能夠驅動實際行動。因此，如何有效地解讀分析結果，並將這些洞察清晰地傳達給非技術背景的決策者，是至關重要的能力。 從數據到故事： 學習如何將枯燥的數據和復雜的分析過程，轉化為引人入勝、易於理解的業務故事。 量化業務影響： 強調將分析結果與業務目標聯係起來，量化洞察所帶來的潛在收益或風險。例如，“通過識彆高價值用戶群體，優化營銷策略，預計可帶來X%的銷售額增長。” 數據可視化在溝通中的作用： 再次強調精心設計的數據可視化，如何成為溝通的有力工具，讓復雜的概念一目瞭然。 定製化溝通策略： 根據不同的受眾（如高層管理者、産品經理、營銷團隊），調整溝通的方式和側重點。 行動建議與決策支持： 最終目標是提供可操作的建議，支持業務決策，並推動實施。 結語：持續學習與實踐的旅程 數據分析領域日新月異，技術和方法也在不斷更新。本書提供瞭一個堅實的基礎和實用的框架，但真正的精通來自於持續的學習、大量的實踐和不斷的反思。我們鼓勵讀者在掌握本書所傳授的知識和技能後，積極投身到實際的數據分析項目中，勇於嘗試新的工具和方法，並在實踐中不斷提升自己的數據洞察能力。 《海量數據洞察：從零開始的實用指南》緻力於成為您在數據探索與價值挖掘之旅上，最可靠的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我是在一次偶然的機會下接觸到《大數據分析原理與實踐》的。當時我正在為公司的一個大數據項目尋找技術參考，朋友推薦瞭這本書。拿到書的那一刻，我對其厚度和內容廣度感到一絲敬畏，生怕自己無法完全消化。然而，讀起來之後，我的擔憂立刻煙消雲散。這本書的寫作風格非常務實，它不僅僅停留在理論層麵，更注重實際操作中的細節和難點。書中對數據采集、存儲、清洗、轉換、以及可視化等環節都進行瞭詳盡的闡述，並且提供瞭大量代碼示例和配置指南，對於初學者來說，這無疑是一份極其寶貴的“上手手冊”。我印象最深的是關於數據挖掘算法的部分，例如分類、聚類、關聯規則等，書中不僅解釋瞭算法的數學原理，還結閤瞭Python和R等常用工具，演示瞭如何實現和調優這些算法。這對於像我這樣，理論基礎相對薄弱，但又需要快速將技術應用於項目中的讀者來說，簡直是雪中送炭。更值得稱贊的是，作者並沒有迴避大數據分析中常見的技術陷阱和挑戰，而是直麵問題，並給齣解決方案。這本書極大地提升瞭我獨立完成數據分析項目的信心，也讓我對大數據這個領域有瞭更全麵、更深入的認識。

評分☆☆☆☆☆

初拿到《大數據分析原理與實踐》這本書，我內心是充滿期待的。作為一名在數據領域摸爬滾打瞭幾年，卻始終覺得自己在理論深度上有所欠缺的從業者，我渴望找到一本能夠係統梳理大數據分析脈絡，並與實際操作相結閤的權威著作。讀完後，這本書給我的感受可以用“豁然開朗”來形容。它並沒有一味地堆砌晦澀難懂的算法公式，而是以一種循序漸進的方式，從大數據産生的背景、麵臨的挑戰入手，逐步深入到各種分析方法的原理。特彆是關於分布式計算模型、數據倉庫與數據湖的演進、以及不同類型大數據處理框架（如Hadoop、Spark）的優劣分析，都闡述得非常清晰透徹。書中還穿插瞭大量的案例研究，這些案例不僅涵蓋瞭電商、金融、醫療等多個行業，更重要的是，它展示瞭如何將抽象的理論應用到解決實際業務問題中。我尤其喜歡書中關於數據預處理和特徵工程的部分，很多細節的處理技巧和思路，是我之前在實踐中常常感到睏惑的地方，而這本書恰恰給齣瞭令人信服的解答。它讓我明白，在大數據分析中，數據質量和數據準備的重要性絲毫不亞於模型本身。總而言之，這本書為我構建瞭一個紮實的大數據分析知識體係，也為我指明瞭未來深入學習的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對數據科學充滿好奇心，但又缺乏係統學習機會的跨界人士，《大數據分析原理與實踐》這本書為我打開瞭一扇全新的大門。我一直對大數據背後的故事和潛在價值感到著迷，但總覺得隔靴搔癢。這本書的齣現，就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步探索這個復雜而迷人的世界。我特彆欣賞書中對數據分析流程的清晰劃分，從業務理解、數據準備、模型選擇、模型評估到模型部署，每一個環節都被細緻地講解。書中對於統計學原理和機器學習基礎知識的介紹，也恰到好處，既不過於冗長，又能幫助讀者理解後續的算法。我特彆喜歡書中關於數據可視化工具和技巧的講解，清晰、直觀的圖錶能夠極大地提升數據洞察力，這本書提供瞭很多實用的建議，讓我能夠更好地呈現我的分析結果。雖然我還沒有深入到書中的每一個技術細節，但它已經為我建立瞭一個堅實的知識框架，讓我知道在大數據分析的廣闊天地裏，哪些是我需要重點關注的領域，哪些是未來可以深入研究的方嚮。這本書讓我不再對大數據感到畏懼，而是充滿瞭探索的動力。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對技術趨勢非常敏感的IT經理，經常需要評估和引入新的技術方案。在考察大數據分析相關的技術棧時，《大數據分析原理與實踐》這本書成為瞭我不可或缺的參考。我重點關注瞭書中關於大數據架構設計的討論，包括批處理、實時處理、流式計算等不同場景下的技術選型和實現思路。書中對開源大數據生態係統的梳理，例如Hadoop、Spark、Kafka、Hive等技術的定位和協同工作方式，都闡述得非常到位，這對於我理解整個大數據平颱的搭建和維護至關重要。此外，書中對於數據治理、數據安全和隱私保護等方麵的討論，也讓我深有啓發。在實際應用中，這些非技術因素往往比單純的技術能力更具挑戰性。作者以一種宏觀的視角，將大數據分析的技術原理與實際的商業應用場景相結閤，為我提供瞭寶貴的決策依據。這本書幫助我更清晰地認識到，大數據分析的成功不僅僅依賴於先進的技術，更需要一套完善的管理體係和戰略規劃。這本書的價值，遠超一本技術手冊，更像是一份關於如何構建和驅動大數據分析能力的戰略指南。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《大數據分析原理與實踐》這本書不僅僅是一本技術書籍，更是一門關於如何從海量數據中挖掘價值的藝術。我特彆欣賞書中對於數據分析思維模式的培養。它不是簡單地告訴讀者“怎麼做”，而是引導讀者思考“為什麼這麼做”。書中對不同分析方法的適用場景、優缺點進行瞭深入的剖析，讓我能夠根據具體的問題選擇最閤適的技術。我印象深刻的是關於異常值檢測和缺失值處理的部分，書中提供瞭多種思路和方法，並且解釋瞭每種方法的理論依據和潛在風險，這對於保證分析結果的準確性和可靠性至關重要。此外，書中還強調瞭模型的可解釋性，這一點在我看來是大數據分析中非常容易被忽視卻又極其重要的一個環節。一本“黑箱”模型雖然可以帶來驚人的預測效果，但卻難以讓業務方理解和信任。這本書則提供瞭多種提高模型可解釋性的方法，讓我能夠更好地與業務部門溝通，共同推動數據驅動的決策。總而言之，這本書讓我明白，大數據分析的精髓在於將復雜的技術轉化為易於理解和應用的數據洞察，從而真正地賦能業務，創造價值。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

很不錯

評分☆☆☆☆☆

還不錯的書，統計原理敘述較多！

評分☆☆☆☆☆

一直在京東買書，方便快捷

評分☆☆☆☆☆

很快。包裝也到位

評分☆☆☆☆☆

學習的書購買和投入

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

還不錯的書，統計原理敘述較多！

評分☆☆☆☆☆

內容全麵，可操作性強，最新力作