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
• 商業分析
• 營銷
• 架構
• 數據科學
• 機器學習
• 商業智能
• 數據分析

店鋪： 江陰新華書店圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121293443

商品編碼：23635559003

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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《深度洞察：數據驅動的商業洞見與增長策略》 在信息爆炸的時代，數據已成為企業最寶貴的資産。然而，僅僅擁有數據是遠遠不夠的，關鍵在於如何從中挖掘齣有價值的洞見，並將其轉化為驅動商業增長的切實策略。本書《深度洞察：數據驅動的商業洞見與增長策略》正是一部聚焦於此的深度指南，它將帶領讀者穿越海量數據構建的迷宮，揭示隱藏在數字背後的商業秘密，並指導如何利用這些洞見，在競爭激烈的市場中搶占先機，實現可持續增長。 本書並非零散的技術教程，也非淺嘗輒止的理論探討，而是一套係統性的方法論，旨在為讀者構建一個從數據采集、處理、分析到最終洞察輸齣與策略落地的完整框架。我們將從根本上理解數據在現代商業中的核心作用，認識到數據驅動決策的重要性，並學習如何建立一個真正以數據為中心的組織文化。 第一部分：理解數據時代的商業脈搏 在信息技術日新月異的今天，商業的運作模式正在被深刻地重塑。數據，從最初的記錄工具，已經演變為驅動企業決策、創新産品、優化運營，甚至重塑商業模式的核心要素。本部分將深入探討數據在不同商業場景下的核心價值，幫助讀者建立對數據在現代商業中不可或缺地位的清晰認知。 數據成為新的石油：我們將探討“數據是新的石油”這一比喻的深層含義，不僅僅是數據的體量，更是其提煉、加工和應用過程中的巨大價值。從用戶行為數據到交易記錄，從社交媒體互動到傳感器信息，每一類數據都蘊含著潛在的商業機會。 數據驅動決策的演進：迴顧傳統決策模式的局限性，對比分析數據驅動決策帶來的優勢。我們將闡述如何從憑經驗、憑直覺的決策模式，轉嚮基於客觀數據分析的科學決策，從而降低風險，提升效率，並捕捉更精準的市場機會。 商業洞見的價值：何謂“商業洞見”？本書將定義並剖析商業洞見的本質——它不是簡單的數字報錶，而是對業務狀況、用戶需求、市場趨勢的深刻理解，是能夠指導行動、産生價值的知識。我們將探討如何從數據中發現這些“隱藏的寶藏”。 構建數據敏感型企業文化：數據驅動的成功，離不開整個組織的共同努力。本部分將討論如何培育一種重視數據、鼓勵數據探索、並賦予員工利用數據解決問題的文化氛圍，打破部門壁壘，促進數據共享與協同。 第二部分：數據采集與治理：構建堅實的數據基石 任何成功的分析都離不開高質量的數據。本部分將聚焦於數據采集的策略與方法，以及數據治理的重要性，確保企業擁有可靠、一緻、可信的數據源。 多源異構數據的采集策略：現代企業的數據來源極其多樣，包括但不限於： 交易數據：銷售記錄、訂單信息、支付流水等，是瞭解客戶購買行為和銷售業績的直接證據。 用戶行為數據：網站瀏覽記錄、App使用日誌、點擊流數據、頁麵停留時間、轉化路徑等，揭示用戶如何與産品/服務互動，以及用戶的偏好和痛點。 客戶關係管理（CRM）數據：客戶信息、溝通記錄、服務交互、滿意度反饋等，幫助構建完整的客戶畫像。 社交媒體數據：用戶評論、分享、點贊、關注趨勢等，捕捉用戶情緒、輿論動態和品牌聲譽。 物聯網（IoT）數據：傳感器收集的設備運行狀態、環境信息、地理位置等，在工業、農業、智能傢居等領域具有廣泛應用。 第三方數據：市場研究報告、行業數據庫、人口統計數據等，為企業提供宏觀市場和競爭環境的視角。 我們將深入探討不同類型數據的采集方式，以及如何設計高效、可持續的數據采集流程，同時關注數據在采集過程中可能遇到的挑戰，如數據格式不統一、數據缺失、數據重復等。 數據質量的重要性與保障：低質量的數據如同“垃圾進，垃圾齣”，無法産生任何有價值的洞見。我們將詳細闡述數據質量的維度，包括準確性、完整性、一緻性、及時性、唯一性等，並提齣一係列數據清洗、驗證和去重的方法，確保數據的可靠性。 數據治理的框架與實踐：數據治理不僅僅是技術問題，更是組織管理和流程建設的挑戰。本部分將介紹數據治理的核心要素： 數據標準與定義：建立統一的數據術語錶和數據模型，確保對同一數據的理解一緻。 數據所有權與責任：明確各部門在數據管理中的角色與職責。 數據安全與隱私保護：遵循相關法律法規（如GDPR、CCPA），建立數據訪問控製、加密、脫敏等機製，保護敏感信息。 數據生命周期管理：從數據的創建、存儲、使用到歸檔、銷毀，全程進行有效管理。 元數據管理：記錄數據的來源、定義、轉換過程等信息，提高數據的透明度和可追溯性。 通過有效的 數據治理，可以顯著提升數據的可信度，降低數據使用風險，並為後續的分析工作奠定堅實的基礎。 第三部分：數據分析的藝術與科學：從原始數據到有價值洞見 當數據準備就緒，真正的挑戰在於如何從這些海量信息中提煉齣具有商業價值的洞見。本部分將係統介紹數據分析的常用方法、工具和思維方式，幫助讀者掌握將數據轉化為行動指南的技能。 探索性數據分析（EDA）：在進行深入分析之前，EDA是必不可少的第一步。我們將講解如何通過可視化手段（如圖錶、儀錶盤）和統計方法（如描述性統計、相關性分析）來初步瞭解數據的分布、識彆異常值、發現潛在的模式和關係。這有助於形成對數據的初步認知，並指導後續的分析方嚮。 描述性分析：迴答“發生瞭什麼？”的問題。通過分析曆史數據，瞭解關鍵業務指標的錶現，例如銷售額、客戶獲取成本、轉化率、用戶活躍度等。我們將介紹各種常用的描述性指標及其計算方法，以及如何通過儀錶盤進行可視化呈現，實現業務監控。 診斷性分析：迴答“為什麼會發生？”的問題。在描述性分析的基礎上，深入挖掘數據背後的原因。例如，為什麼某個産品的銷售額下降？為什麼某個營銷活動的轉化率不高？我們將介紹諸如歸因分析、對比分析、因果推斷等方法，幫助識彆影響業務結果的關鍵因素。 預測性分析：迴答“未來可能發生什麼？”的問題。利用曆史數據和統計模型，預測未來的趨勢和結果。我們將介紹常用的預測模型，如時間序列分析（ARIMA, Prophet）、迴歸分析（綫性迴歸, 邏輯迴歸）、機器學習算法（決策樹, 隨機森林, 支持嚮量機）等。這些模型可以用於預測銷售額、客戶流失率、市場需求等，為企業提供前瞻性的決策支持。 規範性分析：迴答“我們應該做什麼？”的問題。這是數據分析的最高層次，旨在提供最優化的行動建議，以達到特定的業務目標。例如，如何優化定價策略以最大化利潤？如何進行個性化推薦以提升用戶體驗？我們將探討優化算法、模擬仿真、A/B測試等方法，幫助企業製定最佳的業務策略。 數據可視化：“一圖勝韆言”。強大的數據可視化能力能夠將復雜的數據信息以直觀、易懂的方式呈現齣來。本書將介紹不同類型圖錶的適用場景（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、餅圖、熱力圖等），以及如何設計有效的儀錶盤，幫助決策者快速理解數據，捕捉關鍵信息。 分析工具與技術（非代碼導嚮）：在本書的語境下，我們側重於分析的邏輯和方法，而非具體的編程實現。我們將介紹一些常用的、易於上手的分析工具，例如Excel的高級功能、Tableau, Power BI等商業智能工具，以及一些可視化庫，幫助讀者在不依賴復雜編程的情況下，也能進行有效的數據分析。 第四部分：洞察驅動的業務增長策略 最終的目標是將分析得齣的洞見轉化為可執行的業務策略，從而驅動增長。本部分將聚焦於如何將數據洞見應用於具體的業務場景，實現營銷、産品、運營等方麵的優化。 精細化用戶畫像與細分：通過分析用戶行為、偏好、人口統計學特徵等數據，構建多維度的用戶畫像。基於畫像進行用戶細分，識彆不同群體的需求和價值，為精準營銷和個性化産品設計提供基礎。 營銷活動優化與ROI提升： 渠道歸因分析：瞭解不同營銷渠道對銷售和轉化的貢獻度，優化渠道投入。 廣告投放優化：基於用戶畫像和行為數據，實現廣告的精準投放，提高點擊率和轉化率。 個性化推薦係統：利用協同過濾、內容推薦等算法，為用戶提供個性化的産品或內容推薦，提升用戶體驗和轉化。 客戶生命周期管理：分析客戶在不同生命周期階段的行為，設計針對性的營銷策略，提高客戶留存率和生命周期價值。 産品創新與優化： 用戶反饋分析：通過分析用戶評論、滿意度調查、客服記錄等，快速發現産品痛點和改進機會。 功能使用分析：監測用戶對不同産品功能的實際使用情況，評估功能價值，為産品迭代提供數據支持。 市場趨勢預測：結閤內部數據和外部市場數據，預測未來産品需求和行業趨勢，指導産品研發方嚮。 運營效率提升： 供應鏈優化：分析庫存、物流、生産等數據，識彆瓶頸，優化資源配置，降低成本。 客戶服務改進：分析服務交互數據，識彆常見問題，優化服務流程，提升客戶滿意度。 風險管理：通過數據分析識彆潛在的欺詐行為、運營風險等，並采取預防措施。 定價策略的科學製定：利用需求彈性、競爭對手價格、成本數據等，通過數據模型優化定價，實現利潤最大化或市場份額的擴張。 A/B測試與實驗驅動的決策：強調通過科學的A/B測試來驗證不同策略的效果，例如網站頁麵的改版、廣告文案的優化、産品功能的上綫等，用數據說話，避免主觀判斷的偏差。 第五部分：構建可持續的數據洞察能力 本書的最終目標是幫助讀者構建一套可持續的數據洞察能力，使其能夠不斷地從數據中發現價值，驅動業務不斷進步。 數據人纔的培養與團隊建設：討論如何吸引、培養和留住具備數據分析和業務理解能力的人纔，組建高效的數據團隊。 技術選型與架構思考（宏觀層麵）：在不深入技術細節的前提下，提供關於數據平颱、分析工具、BI係統等宏觀技術選型的考量因素，以支持企業的數據戰略。 持續學習與行業趨勢追蹤：數據分析領域發展迅速，鼓勵讀者保持學習熱情，關注新的技術、方法和應用案例。 倫理與閤規性思考：在強調數據價值的同時，也需警惕數據濫用和隱私泄露的風險，確保數據的使用符閤倫理和法律法規要求。 從數據洞察到文化變革：強調數據洞察的最終落地，需要推動整個組織的文化變革，讓數據思維滲透到每一個環節。 《深度洞察：數據驅動的商業洞見與增長策略》是一本實踐性與理論性兼備的著作。它不僅提供瞭方法論，更引導讀者進行思考，將數據分析的工具轉化為發現商業機會、解決業務難題、最終實現增長的強大引擎。無論您是企業管理者、市場營銷人員、産品經理，還是對數據分析感興趣的專業人士，本書都將是您在數據時代提升競爭力的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對技術趨勢保持敏感的讀者，我一直關注著“大數據”這個領域的發展。它不僅僅是一個熱門詞匯，更是一種正在深刻改變商業世界的力量。然而，從概念的熱炒到實際的應用落地，中間往往存在著鴻溝。我發現很多關於大數據的書籍，要麼過於理論化，要麼過於零散，很難形成一個完整的體係。這本書的書名，尤其是“大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷”，讓我覺得它很有可能彌閤瞭這種鴻溝。它不僅提到瞭“大數據之美”，暗示瞭數據的魅力和價值，還直接點明瞭“挖掘”和“Hadoop架構”這兩個核心的技術實現手段，最後落腳於“更精準地發現業務與營銷”這個實際應用場景。我非常期待這本書能夠深入淺齣地講解Hadoop的原理和架構，讓我能夠理解它是如何處理海量數據的，並且教會我如何通過挖掘大數據來優化業務流程，提升營銷效果。我希望它能提供一些具體的案例，展示大數據是如何在實際業務中發揮作用的，讓我能夠獲得啓發，並將這些知識應用到自己的工作中。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何從數據中獲得更深層次的洞察感到著迷，尤其是在這個信息爆炸的時代。我們每天都在産生海量的數據，但如何將這些原始數據轉化為有價值的信息，並最終指導我們的決策，卻是一個巨大的挑戰。這本書的書名，尤其是“挖掘.Hadoop.架構”，讓我覺得它可能正好解答瞭我心中的疑惑。我聽說過Hadoop，知道它在處理大數據方麵有著舉足輕重的地位，但對其具體的實現原理和架構設計，我一直缺乏係統性的瞭解。我希望這本書能夠詳細地介紹Hadoop的體係結構，讓我能夠理解它在分布式存儲和計算方麵的優勢，並且能夠學習如何利用它來進行高效的數據挖掘。更吸引我的是，它將大數據挖掘與“更精準地發現業務與營銷”聯係起來，這正是我所追求的目標。我希望能通過這本書，掌握一套從數據收集、處理到分析、應用的全流程方法，從而能夠更有效地理解我們的客戶，優化我們的産品策略，最終提升我們在市場中的競爭力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引我瞭，那種深邃的藍色背景，點綴著錯綜復雜的數據綫條，仿佛在訴說著一個關於信息洪流的故事。我一直對“大數據”這個概念感到好奇，它聽起來既神秘又充滿瞭無限可能。每次聽到這個詞，我腦海中都會浮現齣無數的數據點在虛擬空間中穿梭、匯聚，最終形成某個驚人洞察的畫麵。然而，對於如何真正“挖掘”這些數據，如何構建齣能夠支撐海量信息處理的“架構”，我一直缺乏清晰的認識。這本書的書名正好點齣瞭我最想瞭解的核心——“挖掘”和“架構”，並且它還強調瞭“更精準地發現業務與營銷”的價值，這無疑是它最打動我的地方。我希望這本書能像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿過迷霧，指引我找到隱藏在數據海洋中的寶藏，讓我能夠真正理解大數據是如何轉化為實際的商業價值，尤其是在瞬息萬變的業務和營銷領域，如何利用大數據來獲得更強的競爭優勢。我期待它能提供一些切實可行的案例和方法論，而不是停留在理論層麵，讓我能學有所用，將知識轉化為能力。

評分☆☆☆☆☆

最近在工作中，我們經常會遇到數據量爆炸性增長的問題，而傳統的數據庫和處理方式已經顯得力不從心，尤其是在需要進行復雜分析和挖掘的時候。我聽過不少關於“大數據”的討論，但對於它到底是什麼，以及如何有效地利用它，我始終覺得隔著一層紗。這本書的題目，尤其是“挖掘.Hadoop.架構”，讓我覺得它可能正好觸及到瞭問題的核心。我非常想知道，Hadoop這個在業界赫赫有名的大數據處理框架，到底是如何工作的？它的架構設計有哪些巧妙之處，能夠應對如此海量的數據？更重要的是，這本書是否會講解如何利用Hadoop來“挖掘”數據中的價值，特彆是那些能夠幫助我們理解業務、優化運營、甚至發現新商業機會的深層信息。我希望這本書能給我一個清晰的圖景，讓我能夠理解大數據技術背後的原理，並且能夠將其應用到實際的數據分析工作中，從而提升我們的工作效率和分析的深度，最終為公司的決策提供更有力的支持。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在思考如何讓公司的營銷活動更加精準有效，傳統的投放方式已經越來越難以觸及目標客戶，並且ROI也越來越低。市麵上關於營銷的書籍很多，但大多數都停留在策略層麵，對於如何利用技術手段來優化營銷流程，我感覺瞭解得不夠深入。這本書的標題，特彆是“更精準地發現業務與營銷”，瞬間引起瞭我的興趣。我設想，如果能夠深入理解“大數據”在營銷領域的應用，是不是就能通過對用戶行為、偏好等數據的分析，更準確地描繪齣我們的目標客戶畫像，從而製定齣更具針對性的營銷方案？我尤其想知道，這本書是否會介紹一些基於“Hadoop架構”的解決方案，因為我聽說Hadoop在處理大規模數據方麵非常強大，如果它能與營銷緊密結閤，那將是顛覆性的。我希望這本書能提供一些關於如何搭建或理解這樣的數據處理體係的知識，並且能夠解答我在實踐中遇到的難題，比如如何從海量數據中提取有價值的信息，如何將這些信息轉化為可執行的營銷策略，以及如何衡量這些策略的實際效果。