精通Oracle R Enterprise大數據 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 布蘭登·蒂爾尼(BrendanTierney 著

圖書標籤:

• Oracle R Enterprise
• 大數據
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• 數據挖掘
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• R語言
• 機器學習
• 商業智能
• 數據科學

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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302491163

商品編碼：25558150398

齣版時間：2018-01-01

作  者:(美)布蘭登·蒂爾尼(Brendan Tierney) 著；張駿溫 譯 定  價:59.8 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2018年01月01日 頁  數:192 裝  幀:平裝 ISBN:9787302491163 ●第1章 Oracle R Enterprise簡介 1
●1.1 本書的目標 3
●1.2 Oracle Advanced Analytics選件 4
●1.3 Oracle R Enterprise(Oracle R企業版) 5
●1.4 利用Oracle R Enterprise易於部署R 7
●1.5 Oracle的R技術 9
●1.6 客戶如何使用Oracle R Enterprise和Oracle Advanced Analytics 10
●1.7 小結 11
●第2章 安裝Oracle R Enterprise 13
●2.1 安裝的先決條件 13
●2.2 設置Oracle Database 14
●2.3 安裝Oracle R Enterprise 15
●2.3.1 Oracle R Enterprise的軟件包 15
●2.3.2 安裝前的要求 16
●2.3.3 在Oracle Database Server上的安裝 17
●2.3.4 安裝客戶端 22
●2.4 驗證ORE的安裝 25
●2.5 安裝RStudio 26
●2.6 使用Oracle的預製應用 27
●2.6.1 預製應用Oracle Database Developer 27
●部分目錄

內容簡介

熟練使用Oracle R Enterprise大數據功能《精通Oracle R Enterprise大數據 在Oracle數據庫中充分利用R的強大功能》指導你高效管理企業大數據，順暢運行復雜流程。本書簡明實用，分步講解如何創建和執行大規模預測性分析並保持很好性能。通過本書的學習，你將能分析和準備數據、準確建立業務流程模型、生成精密圖形、編寫和部署功能強大的腳本，並能將Oracle R Enterprise功能有效地運用於APEX應用程序、OBIEE儀錶闆以及Apache Hadoop係統。 (美)布蘭登·蒂爾尼(Brendan Tierney) 著；張駿溫 譯 布蘭登·蒂爾尼（Brendan Tierney），是Oracle ACE總監，是都柏林理工學院的數據科學、數據庫和大數據講師，也是一位獨立谘詢師（Oralytics）。Brendan曾在多個國傢的項目中工作，在數據挖掘、數據科學、大數據和數據倉庫領域擁有逾24年的工作經驗，是認可的專傢。Brendan是UKOUG Oracle Scene雜誌的編輯，定期在優選技術會議上發錶演講；也是一位活躍的博客寫手，曾為OTN、Oracle Scene、IOUG SELECTJournal、ODTUG Technical Jou等

精通Oracle R Enterprise大數據：解鎖數據價值的實戰指南 在當今數據驅動的商業環境中，如何從海量數據中提煉齣洞察，並將其轉化為 actionable insights，是企業保持競爭力的關鍵。Oracle R Enterprise (ORE) 作為 Oracle 強大數據分析平颱的重要組成部分，為數據科學傢和分析師提供瞭一個集成的環境，能夠高效地處理和分析大規模數據集。本書——《精通Oracle R Enterprise大數據》——正是為深度挖掘 ORE 的潛力，駕馭大數據挑戰而精心打造的實戰指南。 本書並非僅僅羅列 ORE 的技術特性，而是聚焦於如何通過 ORE，將復雜的統計模型、機器學習算法以及數據可視化技術，有效地應用於實際的大數據場景。我們將帶領讀者從 ORE 的基礎架構和安裝部署齣發，逐步深入到其核心功能，包括數據連接、數據轉換、模型構建、模型部署以及結果呈現。本書的獨特之處在於，它強調的是“精通”，意味著我們將超越錶麵，深入理解 ORE 的工作原理，掌握其高級技巧，並學會如何針對不同類型的大數據問題，設計齣高效、可擴展的解決方案。 本書內容梗概： 第一部分：ORE 基礎與架構 數據分析的演進與 ORE 的定位： 迴顧大數據分析的曆史，闡述傳統數據分析工具的局限性，以及 ORE 在 Oracle 生態係統中扮演的關鍵角色，如何實現數據在數據庫內處理，減少數據移動的開銷和風險。 ORE 架構深度解析： 詳細剖析 ORE 的多層架構，包括 ORE 客戶端、ORE 服務器、ORE 引擎以及與 Oracle 數據庫的交互機製。理解其工作原理是後續深入學習的基礎。 安裝與配置： 提供詳細的 ORE 安裝和配置步驟，涵蓋服務器端和客戶端的準備工作，以及常見的配置選項和故障排除指南，確保讀者能夠順利搭建自己的 ORE 環境。 ORE 與 R 的協同工作： 講解 R 語言作為 ORE 的主要接口，如何利用 R 的豐富生態係統來驅動 ORE 的大數據分析能力。介紹 ORE 提供的 R 接口函數，以及如何編寫和執行 R 腳本在 ORE 環境中。 第二部分：ORE 數據連接與操作 連接 Oracle 數據庫： 學習如何使用 ORE 建立與 Oracle 數據庫的連接，包括認證方式、連接池管理等。 高效數據導入與導齣： 探索 ORE 提供的高效數據導入導齣方法，如何將外部數據（如 CSV, JSON）加載到 Oracle 數據庫，以及如何將數據庫中的大數據集導齣到 R 環境進行初步探索。 ORE 數據對象 (ORE object) 的理解與應用： 深入理解 ORE 中數據的核心錶示——ORE object。學習如何創建、操作和管理 ORE object，以及其與 R 中數據框 (data frame) 的區彆與聯係。 大數據集的內存管理與優化： 探討 ORE 在處理大數據集時如何進行內存管理，學習優化數據加載和處理的技巧，以避免內存溢齣，提高處理效率。 第三部分：ORE 數據預處理與特徵工程 大數據清洗與轉換： 掌握在 ORE 中進行數據清洗和轉換的常用技術，包括缺失值處理、異常值檢測、數據類型轉換、數據格式化等。 特徵提取與創建： 學習如何利用 ORE 的函數和 R 的強大功能，從原始數據中提取有用的特徵，並創建新的特徵，為模型訓練做準備。這將涵蓋數值型、類彆型、文本型等多種數據類型的特徵工程。 數據采樣與抽樣技術： 對於規模巨大的數據集，有時需要進行抽樣分析。本書將介紹 ORE 中實現高效數據采樣的各種方法，包括分層抽樣、隨機抽樣等。 數據聚閤與分組操作： 學習如何使用 ORE 進行復雜的數據聚閤和分組操作，例如按維度進行匯總統計、計算移動平均等，這在數據探索和特徵工程中至關重要。 第四部分：ORE 模型構建與機器學習 ORE 內置模型庫： 詳細介紹 ORE 提供的各種內置統計模型和機器學習算法，包括綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機、K-Means 聚類等。 模型訓練與調優： 學習如何在 ORE 環境中訓練這些模型，包括模型參數的設置、交叉驗證、網格搜索等模型調優技術，以獲得最優的模型性能。 利用 R 的機器學習包： 進一步擴展 ORE 的模型能力，介紹如何集成 R 中豐富的第三方機器學習包（如 caret, xgboost, lightgbm 等），並將它們應用於 ORE 的大數據集上。 集成學習與模型融閤： 探索更高級的模型構建技術，如集成學習（Bagging, Boosting, Stacking）和模型融閤，以提升預測精度和魯棒性。 第五部分：ORE 模型部署與應用 模型注冊與版本管理： 學習如何在 ORE 中注冊和管理訓練好的模型，以便於後續的部署和調用。 模型評分與預測： 掌握如何在 ORE 中利用已部署的模型對新的大數據集進行評分和預測，並瞭解如何高效地執行批處理預測。 模型部署到 Oracle 數據庫： 探索將 ORE 模型部署到 Oracle 數據庫的能力，使其能夠直接在數據庫內進行在綫預測，實現近乎實時的分析。 模型性能監控與更新： 討論如何對已部署模型的性能進行監控，以及何時需要進行模型的更新和重新訓練。 第六部分：ORE 數據可視化與報告 ORE 數據可視化工具： 介紹 ORE 提供的與 R 的可視化包（如 ggplot2, plotly）集成的能力，以及如何利用它們生成高質量的數據可視化圖錶。 大數據可視化挑戰與解決方案： 探討在大數據環境中進行可視化時遇到的性能挑戰，並提供相應的解決方案，例如數據聚閤、采樣可視化等。 生成交互式報告： 學習如何結閤 ORE 和 R 的報告生成工具（如 R Markdown），創建包含數據分析、模型結果和可視化圖錶的交互式報告。 實時儀錶盤構建： 探討如何構建實時的數據儀錶盤，將 ORE 的分析結果動態地呈現給業務用戶。 第七部分：實戰案例與高級主題 大數據分析實戰案例： 通過一係列精心設計的實戰案例，涵蓋不同行業（如金融、零售、電商、醫療）的大數據分析場景，例如客戶流失預測、欺詐檢測、推薦係統、市場細分等，讓讀者在實踐中鞏固所學知識。 性能調優與擴展性： 深入探討 ORE 的性能調優策略，包括 SQL 優化、並行計算、資源配置等，以及如何設計可擴展的 ORE 解決方案以應對不斷增長的數據量。 與其他 Oracle 工具集成： 介紹 ORE 如何與其他 Oracle 數據服務和工具（如 Oracle Database, Oracle Analytics Cloud, Oracle Machine Learning）進行集成，構建更全麵的數據分析解決方案。 大數據治理與安全性： 探討在大數據分析中涉及的數據治理、數據安全和閤規性問題，以及 ORE 在這些方麵的支持。 本書適閤讀者： 數據科學傢和分析師： 希望利用 ORE 提升大數據分析能力，掌握更高級的統計模型和機器學習算法。 數據庫管理員和開發人員： 關注如何在 Oracle 數據庫環境中實現高效的數據分析，並尋求將分析能力嵌入數據庫的解決方案。 IT 專業人士： 負責大數據平颱架構和實施，需要瞭解 ORE 的技術優勢和應用場景。 對大數據分析技術感興趣的 R 用戶： 希望將 R 的能力擴展到大數據環境，利用 ORE 解決大規模數據問題。 《精通Oracle R Enterprise大數據》將帶領您踏上一段全麵掌握 ORE 的旅程。通過理論講解與大量實踐相結閤的方式，您將不僅理解 ORE 的技術細節，更能學會如何將其應用於解決實際的商業挑戰，真正解鎖數據的深層價值。本書的目標是幫助您成為一名能夠自信地在 ORE 環境中駕馭大數據、創造業務洞察的專傢。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開這本書時，我帶著對新興數據科學工具集的好奇心，但很快就被其深邃的理論基礎和前瞻性的視角所吸引。這本書的敘述風格帶著一種冷靜的、近乎學術研究的嚴謹性，它不僅僅停留在“如何做”的層麵，更深入探討瞭“為什麼這樣做是最高效的”背後的算法原理和係統優化哲學。其中關於嚮量化操作在Oracle環境下的性能瓶頸分析與規避策略的章節，對我衝擊極大，它揭示瞭許多初級用戶在使用R進行數據操作時常犯的效率誤區。更難得的是，作者似乎擁有對未來技術趨勢的敏銳洞察力，書中對雲原生數據庫架構下R與Oracle的協同工作模式的探討，即便是在當前環境下也顯得頗具遠見。對於那些已經具備一定數據庫或統計基礎，渴望達到“專傢級”應用水平的讀者來說，這本書無疑是一本寶貴的、可以反復研讀的工具書，它將枯燥的技術手冊轉化為富有啓發性的技術藍圖。

評分☆☆☆☆☆

這本《精通Oracle R Enterprise大數據》的閱讀體驗簡直是一場知識的深度探險，作者的敘述方式極其嚴謹且富有邏輯性，仿佛一位經驗豐富的嚮導，帶領我們穿梭在Oracle數據庫的復雜世界與R語言的強大統計能力交匯的迷宮之中。書中對大數據處理架構的剖析細緻入微，特彆是對於如何利用Oracle的內置工具集（如In-Memory Column Store或ADW的Advanced Analytics功能）來加速R代碼的執行效率，提供瞭大量可操作的實踐案例。我特彆欣賞它在理論講解與實際應用之間的精準平衡，沒有過多地陷入空泛的概念炒作，而是聚焦於如何通過這些技術棧來解決企業級數據分析中的實際痛點，比如大規模時間序列的預測模型構建、高維數據的降維處理以及機器學習模型的並行訓練。讀完後，我感覺自己對如何構建一個端到端的企業級數據科學流水綫有瞭全新的認識，不再是孤立地看待數據庫管理和數據建模，而是將它們視為一個高度整閤的智能係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書的魅力在於它的“厚重感”和“實用性”的完美結閤。它的排版和組織結構非常有利於快速定位信息，但其內容的廣度和深度又要求讀者必須投入足夠的時間去消化。我欣賞作者對細節的偏執——例如，對於不同R數據結構在Oracle內存中的具體映射機製，書中都有清晰的示意圖和性能對比數據。這使得技術決策不再是基於模糊的經驗判斷，而是建立在堅實的數據和性能分析基礎之上。對於那些希望將R從一個純粹的統計工具提升為企業級數據平颱核心組件的工程師來說，這本書提供瞭一張清晰的路綫圖，它不僅教你如何配置環境，更重要的是，它闡述瞭背後的設計哲學，確保你構建的係統是麵嚮未來、健壯可靠的。讀完後，我感覺自己對整個企業級數據生態係統的掌控力提升瞭一個颱階。

評分☆☆☆☆☆

我對技術書籍的要求一嚮很高，希望它們能提供清晰的、可復製的步驟，同時又不失對底層機製的透徹解讀。這本書在這方麵做得非常齣色，它的結構安排極具匠心，仿佛在為一本未來的行業標準教材奠定基礎。特彆是在涉及復雜的數據安全和閤規性問題時，書中對於如何在保證數據隱私的前提下利用R進行敏感數據分析的討論，展示瞭作者對企業級應用場景的深刻理解。它的語言風格非常平實，但邏輯綫條卻極為鋒利，沒有一句廢話。我尤其喜歡它在描述每一個新特性時，都會附帶一個精心設計的“陷阱警示”部分，提前指齣讀者可能遇到的坑點，這種細緻入微的關懷，讓學習過程中的挫敗感大大降低。這是一本真正為一綫架構師和資深數據科學傢量身定做的深度手冊，而非麵嚮入門者的導覽圖。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的閱讀體驗更像是在參加一場高水平的閉門技術研討會，作者的錶達方式充滿瞭對“最佳實踐”的執著追求。它沒有采用那種為瞭吸引眼球而誇張的標題或過於簡化的流程圖，而是直接切入核心——如何利用Oracle R Enterprise在海量非結構化數據中挖掘齣具有商業價值的洞察。書中對於並行計算框架的詳盡闡述，尤其是在處理海量文本數據的情感分析任務時，其代碼示例的優雅和效率令人印象深刻。閱讀過程中，我時常需要停下來，去對照自己公司現有的數據處理流程，然後感嘆：“原來可以這樣優化！”這種能夠即時引發行動和反思的閱讀體驗，是很多其他技術書籍難以企及的。它迫使讀者走齣舒適區，去擁抱更高效、更可靠的數據處理範式。