大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃宏程 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據挖掘
• Hadoop
• 數據分析
• 商業智能
• 營銷
• 架構
• 算法
• 數據科學
• 機器學習

店鋪： 南京齣版傳媒集團圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121293443

商品編碼：17913949422

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2016-07-01

內容介紹
基本信息

書名：	大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷
作者：	黃宏程	開本：
YJ：	49	頁數：
現價：	見1；CY=CY部	齣版時間	2016-08
書號：	9787121293443	印刷時間：
齣版社：	電子工業齣版社	版次：
商品類型：	正版圖書	印次：

內容提要 作者簡介 黃宏程：重慶郵電大學副教授，主要從事復雜網絡與信息處理、大數據技術等方嚮的研究與應用，近年來，作為項目負責人或主研人員，參加多項國傢自然科學基金和省部級重點科研項目10餘項，2012、2013年度中國人民解放軍科學技術進步奬獲得者。發錶論文20餘篇，其中SCI/EI檢索10餘篇次，申請國傢發明專利8項，授權5項。 精彩導讀 目錄

目  錄
D1章　大數據概述 1
1.1  大數據的概念 1
1.1.1  什麼是大數據 1
1.1.2  大數據的産生和來源 2
1.1.3  大數據的技術 3
1.1.4  大數據的特徵 8
1.1.5  數據、信息與知識 10
1.2  大數據的價值與挑戰 10
1.2.1  大數據的潛在價值 11
1.2.2  大數據對業務的挑戰 12
1.2.3  大數據對技術架構的挑戰 13
1.2.4  大數據對管理策略的挑戰 14
1.3  大數據與相關領域的關係 16
1.3.1  大數據與統計分析 16
1.3.2  大數據與數據挖掘 16
1.3.3  大數據與雲計算 17
1.4  大數據發展狀況 20
參考文獻 23
D2章　大數據挖掘技術 24
2.1  數據挖掘與過程 24
2.1.1  數據挖掘的七大功能 24
2.1.2  數據挖掘的實質 25
2.2  數據挖掘過程 26
2.2.1  定義挖掘目標 27
2.2.2  數據取樣 28
2.2.3  數據探索 30
2.2.4  數據預處理 32
2.2.5  數據模式發現 37
2.2.6  模型評價 40
2.3  常用算法 47
2.3.1  決策樹 48
2.3.2  迴歸 50
2.3.3  關聯規則 54
2.3.4  聚類 59
2.3.5  貝葉斯分類方法 66
2.3.6  神經網絡 69
2.3.7  支持嚮量機（SVM） 73
2.3.8  假設檢驗 77
2.3.9  遺傳算法 81
參考文獻 84
D3章　大規模存儲與處理技術 86
3.1  Hadoop概述 86
3.1.1  什麼是Hadoop 86
3.1.2  Hadoop發展簡史 88
3.1.3  Hadoop的優勢 90
3.1.4  Hadoop的子項目 90
3.2  HDFS 92
3.2.1  HDFS的設計目標 93
3.2.2  HDFS文件係統的原型GFS 93
3.2.3  HDFS文件的基本結構 95
3.2.4  HDFS的文件讀/寫操作 97
3.2.5  HDFS的存儲過程 101
3.3  MapReduce編程框架 105
3.3.1  MapReduce的發展曆史 105
3.3.2  MapReduce的基本工作過程 107
3.3.3  MapReduce的特點 110
3.4  建立Hadoop開發環境 111
3.4.1  相關準備工作 111
3.4.2  JDK的安裝配置 113
3.4.3  SSH無鑰登錄 113
3.4.4  安裝、配置Hadoop環境變量 115
3.5  大數據處理係統分類 118
3.5.1  批量數據處理係統 118
3.5.2  流式數據處理係統 119
3.5.3  交互式數據處理 122
3.5.4  圖數據處理係統 124
3.6  大數據查詢和分析技術：SQL on Hadoop 126
3.6.1  數據庫簡介 126
3.6.2  圖數據庫 128
3.6.3  Hive：基本的Hadoop分析 130
3.6.4  實時互動的SQL：Impala和Drill 134
3.7  以通信業務分析為例的大數據的技術環境部署 136
3.7.1  應用架構規劃與設計 136
3.7.2  技術環境部署與配置 137
D4章　大數據應用的總體架構和關鍵技術 148
4.1  大數據的業務分析 148
4.2  大數據的總架體構模型 152
4.3  大數據GJ分析 161
4.3.1  數據倉庫與聯機分析處理技術 162
4.3.2  大數據分析與傳統分析 167
4.3.3  非結構化復雜數據分析 168
4.3.4  實時預測分析 177
4.4  可視化分析 181
4.4.1  可視化技術 181

4.4.2  可視化工具 192
參考文獻 195
D5章　運營商數據分析 196
5.1  案例背景 196
5.1.1  大數據運營已為大勢所趨 196
5.1.2  采取大數據運營的原因 196
5.1.3  大數據分析如何提升電信行業績效 197
5.1.4  大數據的社會價值 199
5.2  挖掘目標的提齣 200
5.3  案例分析 201
5.3.1  體係架構 201
5.3.2  Hadoop集群抽取模塊 202
5.3.3  數據處理模塊 208
5.3.4  數據分發 211
5.4  MapReduce操作 218
5.5  結果分析 221
D6章　互聯網電影推薦係統 223
6.1  背景描述 223
6.2  業務目標 224
6.3  業務需求 225
6.4  協同過濾推薦係統建模 225
6.4.1  推薦係統概述 225
6.4.2  基於對立用戶的協同過濾模型 227
6.5  項目處理過程 229
6.5.1  項目數據 229
6.5.2  數據預處理 230
6.5.3  Hadoop並行算法 242
6.6  總結 250

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《數據煉金術：洞悉商業價值與營銷藍海》 在信息爆炸的時代，數據已不再是冰冷的數字，而是蘊藏著無限商業潛能的寶藏。然而，如何從海量、異構、實時變化的數據中提煉齣有價值的洞察，從而指導企業決策、優化營銷策略，已成為許多組織麵臨的嚴峻挑戰。本書《數據煉金術：洞悉商業價值與營銷藍海》正是應運而生，旨在為讀者揭示數據背後的商業邏輯，提供一套行之有效的、從數據到價值的轉化方法論。 本書並非僅僅聚焦於某個單一技術或工具，而是著眼於更宏觀的視角，將大數據分析、商業智能以及市場營銷有機地結閤起來。我們相信，技術的強大在於其應用，而數據的價值則體現在其驅動商業增長的能力。因此，本書的核心在於“煉金術”——如何將看似雜亂無章的原始數據，通過精密的分析和深刻的洞察，提煉齣閃耀著商業智慧的“黃金”，最終實現業務的精準預測與營銷的卓越成效。 第一篇：數據的本質與商業的脈搏 在踏上數據煉金之旅前，理解數據的本質及其與商業活動的內在聯係至關重要。本篇將深入剖析： 數據的多元宇宙： 我們將探討不同類型數據的特徵，包括結構化數據（如交易記錄、CRM信息）、半結構化數據（如日誌文件、XML）以及非結構化數據（如文本、圖像、視頻）。理解這些數據的來源、采集方式及其固有屬性，是後續分析的基礎。例如，電商平颱的交易數據能揭示消費者的購買行為，而社交媒體上的用戶評論則蘊含著品牌聲譽和用戶情感的細微差彆。 商業價值的驅動力： 商業的本質在於創造和交換價值。本書將分析數據如何成為驅動商業價值增長的核心要素，從提升運營效率、優化産品設計、改進客戶體驗到開拓新的商業模式。我們將通過大量案例，展示企業如何利用數據洞察來識彆市場機會、規避經營風險。例如，通過分析用戶行為數據，電商平颱可以精準推薦商品，提高轉化率；製造業可以利用傳感器數據預測設備故障，減少停機時間。 數據時代的商業邏輯重塑： 傳統商業決策往往依賴經驗和直覺，而在數據時代，數據驅動的決策模式正逐步取代一切。本篇將闡釋數據驅動的思維模式，以及它如何重塑企業的産品開發、營銷推廣、客戶服務等各個環節。我們將探討數據分析在賦能企業進行更精準的市場細分、個性化營銷、風險控製以及戰略規劃中的關鍵作用。 連接數據與業務的橋梁： 商業問題往往復雜且多變，如何將這些問題轉化為可量化的數據分析任務，並從分析結果中提煉齣可執行的商業建議，是數據煉金的核心挑戰。本篇將介紹“業務導嚮型數據分析”的理念，強調在分析伊始就明確業務目標，並貫穿整個分析過程，確保最終的成果能夠切實解決業務痛點，創造商業價值。 第二篇：數據挖掘的藝術與洞察的深度 掌握瞭數據的本質和商業邏輯，接下來的關鍵是如何從數據中挖掘齣有價值的洞察。本篇將深入探討數據挖掘的各種方法和技術： 探索性數據分析（EDA）： 在進行任何復雜的建模之前，對數據進行充分的探索和可視化是必不可少的步驟。本篇將介紹如何通過統計圖錶、數據摘要等方法，初步瞭解數據的分布、變量之間的關係以及潛在的異常值，為後續的深入分析奠定基礎。例如，通過繪製散點圖可以發現兩個變量之間是否存在相關性，通過箱綫圖可以識彆齣數據的離散程度。 關聯規則挖掘： 瞭解産品之間的關聯性是零售和電商領域的重要應用。本篇將講解如何利用Apriori等算法，發現“啤酒與尿布”這樣的經典關聯規則，從而指導商品陳列、捆綁銷售和個性化推薦。我們將深入分析算法原理，並探討如何將其應用於更復雜的場景，如服務推薦、內容聚閤等。 分類與預測模型： 預測未來的客戶行為、市場趨勢或銷售業績是商業決策的關鍵。本篇將係統介紹常用的分類算法（如邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機）和迴歸算法（如綫性迴歸、時間序列分析），並重點闡述如何在實際業務中應用這些模型。例如，構建客戶流失預測模型，幫助企業提前采取挽留措施；預測新品的銷售量，為生産和庫存管理提供依據。 聚類分析與用戶畫像： 理解不同類型的客戶群體，並為其建立精準的畫像，是實現個性化營銷的前提。本篇將講解聚類算法（如K-Means、DBSCAN），以及如何利用聚類結果為用戶打上不同的標簽，形成有價值的用戶畫像，從而指導産品設計、內容推送和營銷活動。我們將探討如何結閤人口統計學信息、行為數據和興趣偏好，構建多維度的用戶畫像。 文本挖掘與情感分析： 隨著非結構化數據的爆發，從海量文本中提取信息的能力日益重要。本篇將介紹文本預處理技術（如分詞、去停用詞）、詞袋模型、TF-IDF等，並重點講解如何進行情感分析，洞察用戶對産品、服務或品牌的態度和情緒。例如，分析社交媒體評論，瞭解用戶對某個活動的看法；分析客戶反饋郵件，發現産品存在的潛在問題。 異常檢測與欺詐識彆： 在金融、電商等領域，及時發現異常交易和欺詐行為至關重要。本篇將介紹異常檢測的常用方法，如統計方法、聚類方法和基於模型的方法，幫助企業構建有效的預警係統，防範潛在的風險。 第三篇：營銷的精準化與價值的最大化 數據挖掘的最終目標是驅動業務增長，尤其是在營銷領域，數據的精準應用能夠帶來巨大的迴報。本篇將聚焦於如何利用數據洞察，實現營銷的精準化和價值的最大化： 客戶生命周期管理： 理解客戶從初次接觸到忠誠度建立的整個生命周期，並針對不同階段的客戶采取相應的營銷策略，是提升客戶價值的關鍵。本篇將探討如何利用數據分析，識彆不同生命周期階段的客戶特徵，並設計個性化的營銷活動，如新客激活、活躍客戶維護、流失客戶召迴等。 個性化推薦係統： 如何在海量商品或內容中，為每一位用戶提供最感興趣的推薦，是提升用戶體驗和轉化率的核心。本篇將講解協同過濾、基於內容的推薦等主流推薦算法，並探討如何結閤用戶畫像和行為數據，構建更智能、更精準的推薦係統。 精準營銷與廣告投放： 傳統的“撒網式”營銷已難適應時代需求。本篇將闡述如何利用數據分析，進行精準的目標客戶畫像，並在閤適的渠道、閤適的時間、以閤適的內容觸達這些客戶。我們將探討A/B測試、多渠道營銷優化等方法，實現營銷資源的 tối ưu hóa。 營銷效果評估與歸因分析： 並非所有營銷投入都能帶來預期迴報。本篇將講解如何通過關鍵績效指標（KPIs）來衡量營銷活動的效果，並深入探討歸因分析，理解不同營銷觸點對最終轉化的貢獻度，從而優化營銷預算分配和策略調整。 構建數據驅動的營銷閉環： 將數據分析、營銷執行和效果反饋形成一個持續優化的閉環，是實現營銷常青的關鍵。本篇將引導讀者思考如何建立一套係統化的流程，讓數據洞察不斷指導營銷策略的製定與優化，從而實現營銷效率和ROI的持續提升。 未來趨勢與挑戰： 隨著人工智能、機器學習等技術的發展，營銷的自動化、智能化水平將不斷提升。本篇也將展望未來數據驅動營銷的發展趨勢，並探討在隱私保護、數據安全等方麵的挑戰與應對策略。 《數據煉金術：洞悉商業價值與營銷藍海》不僅是一本技術指導手冊，更是一份引領商業思維的指南。本書將通過生動的案例、清晰的邏輯和實用的方法，幫助讀者掌握從數據中挖掘商業價值的“秘訣”，在數據時代乘風破浪，找到屬於自己的營銷藍海，實現業務的持續增長與創新。無論您是數據分析師、營銷經理、産品負責人，還是對商業數據充滿好奇的探索者，本書都將為您開啓一扇通往數據智慧的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名乍一聽還挺吸引人，感覺像是那種能讓人醍醐灌頂、瞬間掌握大數據奧秘的寶典。書名裏的“大數據之美”、“挖掘”、“架構”、“更精準地發現業務與營銷”這些詞匯，本身就充滿瞭吸引力，勾起瞭我對數據背後隱藏的價值的好奇心。我一直覺得，在這個信息爆炸的時代，數據就是新的石油，而如何有效地“挖掘”齣這些“石油”中的“美”，並將其轉化為實際的業務洞察和營銷策略，是決定企業成敗的關鍵。這本書似乎承諾瞭這一點，讓我對它抱有很高的期望，希望它能提供一些切實可行的方法論，而不是空泛的理論。我特彆期待書中關於“Hadoop架構”的部分，因為我聽說Hadoop是處理大數據的基石，瞭解它的架構原理，就像是掌握瞭打開大數據寶藏的金鑰匙。如果這本書能在解釋Hadoop的同時，還能將復雜的概念以易於理解的方式呈現齣來，並與“業務”和“營銷”的實際應用緊密結閤，那麼它無疑就是一本非常超值的書。我設想著，讀完之後，我應該能對如何利用大數據來優化營銷活動、識彆潛在客戶、甚至發現新的商業機會有更清晰的認識，能夠從數據的海洋中，精準地捕捉到那些閃閃發光的“珍珠”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，《大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷》，讓我聯想到瞭一場尋寶之旅。我感覺，大數據就像是一座未被開墾的金礦，裏麵蘊藏著無數的財富，而“挖掘”就是找到寶藏的關鍵。Hadoop，聽起來就像是這個金礦的地圖和工具，能夠幫助我們深入地層，找到那些埋藏深處的珍寶。而“架構”，可能就是指構建一個高效的挖掘體係，確保我們的尋寶過程既安全又有效率。“更精準地發現業務與營銷”，則是我這次尋寶的最終目標，我希望通過挖掘齣來的寶藏，能夠為我的業務和營銷帶來前所未有的精準度和效果。我腦海裏描繪著，如果這本書能像一位經驗豐富的礦工，不僅告訴我Hadoop的原理，還能教會我如何使用各種工具（可能就是書中介紹的方法和技術），最重要的是，能指引我沿著正確的方嚮去尋找那些最閃耀的“金塊”（即能帶來商業價值的數據洞察），最終幫助我製定齣更具競爭力的業務和營銷策略。我期待這本書能讓我擺脫過去那種憑感覺做營銷的模式，真正做到“以數據驅動決策”，讓每一次的投入都物有所值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，讓我腦海裏勾勒齣一幅充滿智慧的畫麵：《大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷》。我感覺，它不僅僅是一本書，更像是一張地圖，一張通往數據智慧的地圖。我一直認為，大數據並非隻是冷冰冰的數字堆砌，其中蘊含著“美”，一種能夠揭示事物本質、預測未來趨勢的“美”。而“挖掘”這個詞，則代錶著一種主動的探索精神，去發現隱藏在數據中的寶藏。“Hadoop架構”聽起來像是這個挖掘過程中的核心工具和方法論，我期待它能詳細介紹Hadoop的組成部分、工作流程以及如何利用它來構建強大的數據處理能力。“更精準地發現業務與營銷”更是點明瞭本書的最終價值所在，我希望通過閱讀，能夠學習到如何將Hadoop等大數據技術運用到實際的業務場景中，如何通過數據分析來洞察用戶需求，優化産品策略，以及製定齣更具針對性和效果的營銷活動。這本書，在我看來，是連接技術與商業價值的橋梁，我期待它能為我打開一扇通往更加智能、更加高效的業務和營銷時代的大門。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷》，我內心湧現齣一種學習的衝動，同時也伴隨著一絲忐忑。我一直覺得，現代商業的競爭，很大程度上取決於對數據的理解和運用能力。書名中的“大數據之美”，讓我對數據背後的價值充滿瞭嚮往，而“挖掘”則暗示著一種探索和發現的過程。我好奇的是，書中會如何展現這種“美”，是會通過一些令人驚嘆的案例，還是會解析一些能夠顛覆認知的數據規律？“Hadoop架構”這個部分，對我來說是一個挑戰，我需要理解它的核心概念，它的工作原理，以及它在大數據處理中的地位。我希望這本書能夠將這個復雜的技術概念，用一種相對容易理解的方式來講解，最好能結閤一些實際的應用場景。而最吸引我的，還是“更精準地發現業務與營銷”這一部分，這正是我目前在工作中亟需解決的問題。我希望通過閱讀這本書，能夠獲得一套係統性的方法論，幫助我學會如何從海量數據中提煉齣有價值的信息，並將這些信息轉化為切實可行的業務策略和營銷方案，從而提高我的工作效率和産齣。

評分☆☆☆☆☆

收到這本書的時候，我的心情挺復雜的。書名是《大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷》，聽起來就非常“硬核”，充滿瞭技術含量，讓我一度擔心它會過於晦澀難懂。我對於大數據領域算是個初學者，雖然知道大數據的重要性，但具體怎麼“挖掘”，Hadoop是個什麼東西，它和業務營銷又有什麼樣的聯係，我心裏都還在摸索。尤其是“架構”這個詞，聽起來就讓人生畏，我害怕書中充斥著各種技術性的圖錶和術語，讓我望而卻步。我更希望這本書能夠以一種循序漸進的方式，從最基礎的概念講起，然後逐步深入到Hadoop的原理和應用。如果能有一些實際的案例分析，展示大數據是如何被成功應用於業務和營銷的，那就更好瞭。我期待書中能夠提供一些“小白”也能看懂的解釋，甚至是一些可操作的步驟，能夠指導我在實際工作中去嘗試運用大數據。我希望它能成為我通往大數據世界的一塊敲門磚，而不是一道難以逾越的高牆。畢竟，我來這裏的目的，是為瞭“更精準地發現業務與營銷”，而不是為瞭成為一個Hadoop的專傢，技術隻是手段，最終的目的是為瞭業務上的成功。