[按需印刷]Splunk大數據分析 計算機與互聯網 書箱|3769964 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 Peter Zadrozny，Ra 著，唐宏 陳健 譯

圖書標籤:

• Splunk
• 大數據分析
• 計算機
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• 按需印刷
• 書箱
• 數據分析
• 信息安全
• 運維
• IT技術

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111464297

商品編碼：27068713901

叢書名： 大數據技術叢書

齣版時間：2014-05-01

頁數：1

書[0名0]：	Splunk[0大0]數據分析[按需印刷]|3769964
圖書定價：	69元
圖書作者：	(美)Peter Zadrozny;Raghu Kodali
齣版社：	[1機1] 械工業齣版社
齣版日期：	2014/5/1 0:00:00
ISBN號：	9787111464297
開本：	16開
頁數：	1
版次：	1-1

目錄

《Splunk[0大0]數據分析》 譯者序 緻謝 [0第0]1章 [0大0]數據和Splunk / 1 1.1 什麼是[0大0]數據 / 1 1.2 非傳統的數據處理技術 / 5 1.3 Splunk是什麼 / 6 1.4 關於本書 / 7 [0第0]2章 將數據導入Splunk / 9 2.1 數據的多樣性 / 9 2.2 Splunk如何處理多樣化的數據 / 10 2.2.1 文件和目錄 / 11 2.2.2 數據生成器 / 16 2.2.3 生成樣本數據 / 17 2.2.4 網絡資源 / 21 2.2.5 Windows數據 / 21 2.2.6 其他資源 / 21 2.3 應用程序和附加組件 / 21 2.4 轉發器 / 26 2.5 小結 / 27 [0第0]3章 處理和分析數據 / 28 3.1 瞭解組閤訪問日誌數據 / 28 3.2 搜索和分析索引數據 / 29 3.3 報錶 / 35 3.3.1 使用多的瀏覽器 / 35 3.3.2 排[0名0]前五的IP地址 / 37 3.3.3 瀏覽量來源多的網站 / 38 3.3.4 有多少404事件 / 40 3.3.5 有多少事件包含購買行為 / 42 3.3.6 列齣購買的[0商0][0品0] / 42 3.4 排序 / 44 3.5 過濾 / 45 3.6 添加和[0評0]估字段 / 47 3.7 聚閤 / 48 3.8 小結 / 54 [0第0]4章 結果的可視化 / 55 4.1 數據可視化 / 55 4.2 Splunk是怎樣處理可視化的 / 55 4.3 chart / 60 4.3.1 製作每一個主 [1機1] 的GET和 [P1O1S] T事件數量的圖錶 / 61 4.3.2 製作每一個産[0品0]類彆的購買數和瀏覽數的圖錶 / 62 4.3.3 哪個産[0品0]種類受HTTP 404錯誤的影響 / 63 4.3.4 MyGizmoStore.com的購買趨勢 / 64 4.3.5 事務持續時間 / 66 4.4 timechart / 67 4.4.1 高購買數量的産[0品0] / 67 4.4.2 頁麵瀏覽率和購買量 / 68 4.5 使用Google Maps應用程序來可視化 / 69 4.6 Globe / 71 4.7 儀錶盤 / 72 4.8 小結 / 80 [0第0]5章 定義警報 / 81 5.1 什麼是警報 / 81 5.2 Splunk如何提供警報 / 81 5.2.1 基於[0商0][0品0]銷售量的警報 / 82 5.2.2 登錄失敗的警報 / 84 5.2.3 日誌文件中關鍵性錯誤的警報 / 87 5.3 小結 / 88 [0第0]6章 網站監測 / 90 6.1 監測網站 / 90 6.2 IT運作 / 91 6.2.1 主 [1機1] 訪問量 / 91 6.2.2 無內部訪問的主 [1機1] 訪問量 / 91 6.2.3 HTTP請求成功的流量 / 93 6.2.4 HTTP請求未成功的流量 / 93 6.2.5 返迴HTTP錯誤狀態碼多的頁麵 / 94 6.3 業務 / 96 6.3.1 區域用戶統計 / 96 6.3.2 跳齣率 / 97 6.3.3 [0獨0]立訪問者數量 / 98 6.4 小結 / 103 [0第0]7章 使用日誌文件創建高級分析 / 104 7.1 傳統的分析方[0法0] / 104 7.2 範式變更 / 105 7.3 語義日誌 / 106 7.4 日誌佳實踐 / 113 7.5 小結 / 115 [0第0]8章 航班準點率項目 / 116 小結 / 118 [0第0]9章 將航班數據導入Splunk / 119 9.1 處理CSV文件 / 119 9.1.1 航班數據 / 119 9.1.2 下載數據 / 120 9.1.3 瞭解航班數據 / 121 9.1.4 關於時間戳 / 123 9.1.5 將字段映射成一個時間戳 / 124 9.1.6 對所有航班數據建立索引 / 131 9.2 從關係數據庫中索引數據 / 132 9.2.1 定義一個新的數據庫連接 / 132 9.2.2 數據庫監測 / 133 9.3 小結 / 136 [0第0]10章 分析航空公司、 [1機1] 場、航班和延遲 / 137 10.1 分析航空公司 / 137 10.1.1 計算航空公司的總數 / 138 10.1.2 可視化結果 / 139 10.2 分析 [1機1] 場 / 143 10.3 分析航班 / 146 10.4 分析延遲 / 151 10.4.1 各航空公司航班延遲情況 / 151 10.4.2 各 [1機1] 場航班延遲的原因 / 152 10.4.3 鼕天與夏天的航班延遲情況 / 155 10.5 創建和使用宏命令 / 157 10.6 報告加速 / 158 10.7 加速統計 / 161 10.8 小結 / 166 [0第0]11章 分析一個特定航班的曆年數據 / 167 11.1 航空公司[0名0]稱 / 167 11.1.1 字段查找自動化 / 172 11.1.2 從搜索中創建查找錶 / 173 11.2 United flight 871航班 / 174 11.3 小結 / 178 [0第0]12章 分析推文 / 179 12.1 開發樣本流 / 180 12.2 將推文加載到Splunk中 / 183 12.3 Twitter / 185 12.4 流行的單詞 / 188 12.5 實時的Twitter趨勢 / 191 12.6 小結 / 196 [0第0]13章 分析Foursquare簽到信息 / 197 13.1 簽到信息格式 / 198 13.2 時區注意事項 / 202 13.3 裝載簽到數據 / 203 13.4 分析簽到信息 / 205 13.4.1 星期日早午餐搜索 / 205 13.4.2 Google地圖和熱門地點 / 209 13.4.3 地點的簽到模式 / 211 13.4.4 地點的簽到數量 / 212 13.4.5 分析性彆活動 / 214 13.5 小結 / 217 [0第0]14章 情感分析 / 218 14.1 意見、觀點、信仰、信念 / 218 14.2 [0商0]業用途 / 219 14.3 情感分析的技術性工作 / 220 14.4 情感分析應用程序 / 222 14.4.1 全局性的命令 / 223 14.4.2 挖掘情感 / 224 14.4.3 語言的處理 / 226 14.4.4 訓練數據和測試數據 / 227 14.5 世界情緒指數項目 / 231 14.5.1 收集RSS摘要 / 232 14.5.2 將新聞標題索引到Splunk中 / 234 14.5.3 定義情感語料庫 / 237 14.5.4 對結果進行可視化 / 240 14.6 小結 / 242 [0第0]15章 遠程數據收集 / 243 15.1 轉發器 / 243 15.1.1 流行的拓撲結構 / 244 15.1.2 安裝轉發器 / 246 15.2 部署服務器 / 248 15.2.1 配置部署服務器 / 250 15.2.2 配置轉發器 / 251 15.3 部署監控 / 252 15.4 小結 / 253 [0第0]16章 可擴展性和高可用性 / 254 16.1 擴展Splunk / 254 16.2 聚類 / 259 16.3 小結 / 264 附錄A Splunk的性能 / 265 附錄B 有用的Splunk應用程序 / 281

深入探索數字世界的無限可能：一本關於數據洞察、驅動創新與賦能未來的指南 在這個信息爆炸的時代，數據已然成為驅動社會發展、企業決策和個人洞察的關鍵力量。從物聯網設備産生的海量實時流，到社交媒體上的用戶交互，再到企業內部復雜的業務流程日誌，數據無處不在，蘊藏著無限的價值。然而，如何有效地收集、處理、分析和利用這些龐雜的數據，將其轉化為可操作的洞察，從而做齣更明智的決策，實現業務的優化與創新，已成為擺在所有組織麵前的重大挑戰。 本書正是為瞭迴應這一時代需求而誕生的。它並非一本聚焦於某個特定技術工具的說明手冊，而是一部關於如何構建強大數據分析能力，從而在復雜多變的數字環境中駕馭信息、發現機遇、應對挑戰的係統性指南。我們將一同踏上一段深度探索數據世界之旅，理解其本質，掌握其規律，並最終學會如何駕馭這股力量，為個人和組織帶來變革性的影響。 第一部分：理解數據的價值與挑戰 在深入技術細節之前，我們首先需要建立對數據的深刻認知。本部分將從宏觀視角齣發，探討數據在當今社會扮演的關鍵角色，分析其為何能成為驅動創新的核心引擎。您將瞭解到，數據不僅僅是冰冷的數字和字符，它們是業務活動的痕跡，是用戶行為的映射，是市場趨勢的預警，更是未來發展的指南針。 然而，數據的價值並非唾手可得。伴隨而來的是一係列嚴峻的挑戰。我們將深入剖析數據爆炸式增長所帶來的管理難題，包括數據的采集、存儲、清洗、整閤等各個環節的復雜性。您將理解，數據孤島、數據質量不高、數據安全和隱私保護等問題，是如何阻礙數據價值的充分釋放，並可能帶來嚴重的風險。此外，我們還將討論數據分析過程中的思維誤區和潛在陷阱，幫助讀者建立科學、嚴謹的數據分析方法論。 第二部分：構建智能數據分析體係：從基礎到進階 掌握瞭對數據的基本認知和理解瞭麵臨的挑戰後，我們將開始構建一套行之有效的智能數據分析體係。本部分將循序漸進地介紹數據分析的核心流程和關鍵技術。 數據采集與整閤： 我們將探討如何從不同的數據源（如數據庫、日誌文件、API、第三方數據服務等）高效地收集數據，並如何進行數據的清洗、轉換和整閤，確保數據的準確性、一緻性和可用性。您將瞭解到數據管道（Data Pipeline）的設計理念和實現方法，以及如何處理結構化、半結構化和非結構化數據。 數據存儲與管理： 數據的有效存儲是後續分析的基礎。我們將介紹不同類型的數據存儲解決方案，包括關係型數據庫、NoSQL數據庫、數據倉庫（Data Warehouse）、數據湖（Data Lake）等，並分析它們各自的優缺點及適用場景。理解如何根據業務需求選擇閤適的存儲架構，對於構建可擴展、高性能的數據平颱至關重要。 數據探索與可視化： 在掌握大量數據後，如何快速地發現數據中的模式、趨勢和異常點？本部分將重點介紹數據探索（Data Exploration）的技術和工具，以及如何利用各種可視化手段，如圖錶、儀錶盤等，將復雜的數據轉化為直觀易懂的信息。通過生動的數據可視化，我們能夠更快速地洞察數據背後的故事，發現潛在的關聯，並有效地與他人溝通分析結果。 數據分析方法與模型： 這是本書的核心內容之一。我們將深入講解各種經典和現代的數據分析方法。這包括： 描述性分析： 理解數據的現狀，迴答“發生瞭什麼？”的問題，如統計指標、分布分析等。 診斷性分析： 探究數據背後的原因，迴答“為什麼會發生？”的問題，如關聯分析、根源分析等。 預測性分析： 基於曆史數據預測未來趨勢，迴答“未來會發生什麼？”的問題，如時間序列分析、迴歸模型、分類模型等。 規範性分析： 根據數據分析結果提齣行動建議，迴答“我們應該做什麼？”的問題，如優化模型、推薦係統等。 我們將介紹機器學習、深度學習等先進技術在數據分析中的應用，並結閤實際案例，講解如何選擇閤適的模型、訓練模型、評估模型效果，以及如何部署和應用模型。 第三部分：賦能業務創新與決策優化 數據分析的最終目的是為瞭驅動業務的改進和創新。本部分將聚焦於如何將數據分析的成果轉化為實際的商業價值。 場景驅動的應用： 我們將通過多個不同行業的真實案例，展示數據分析在各個業務場景中的應用。例如： 市場營銷： 用戶畫像構建、精準營銷、客戶細分、流失預測、社交媒體分析等。 産品研發： 用戶行為分析、産品功能優化、A/B測試、用戶體驗提升等。 運營管理： 供應鏈優化、風險控製、欺詐檢測、異常檢測、性能監控等。 金融服務： 信用評分、風險評估、交易監控、個性化推薦等。 醫療健康： 疾病預測、藥物研發、個性化治療、醫療資源優化等。 構建數據驅動的文化： 技術固然重要，但數據分析的成功離不開組織內部的文化支撐。我們將探討如何建立一種以數據為中心的決策文化，鼓勵員工使用數據進行思考和決策，以及如何培養數據素養和分析能力。 數據倫理與責任： 隨著數據應用的深入，數據倫理和隱私保護的重要性日益凸顯。本部分將討論數據使用中的道德準則、法律法規要求，以及如何平衡數據利用與用戶隱私保護。一個負責任的數據分析實踐，不僅是閤規的要求，更是贏得用戶信任和維護企業聲譽的關鍵。 本書的特色與價值： 本書最大的特色在於其係統性、實踐性和前瞻性。我們力求以清晰的邏輯、易懂的語言，將復雜的數據分析理論與實際應用相結閤。書中不僅會介紹核心的概念和方法，更會穿插大量的案例分析和實踐建議，幫助讀者在學習過程中，能夠更好地理解和應用所學知識。 深度與廣度兼備： 既涵蓋瞭數據分析的基礎理論，也深入探討瞭前沿技術在實際中的應用。 注重實踐： 通過豐富的案例，展示數據分析的實際價值，引導讀者解決真實世界的問題。 啓發式學習： 鼓勵讀者獨立思考，將所學知識融會貫通，構建自己的數據分析框架。 麵嚮未來： 關注數據分析領域的發展趨勢，幫助讀者為迎接未來的挑戰做好準備。 無論您是剛剛接觸數據分析領域的初學者，還是希望深化對數據價值認識的業務人員，亦或是渴望掌握先進分析技術的技術專傢，本書都將是您不可多得的參考。讓我們一同開啓這段關於數據洞察、驅動創新與賦能未來的精彩旅程，發掘數字世界中隱藏的無限可能，用數據點亮未來的道路。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對數據可視化和儀錶盤設計充滿熱情的設計師，而這本書則為我打開瞭一個全新的視角。我一直認為，再好的數據，如果不能以直觀、易懂的方式呈現齣來，其價值也會大打摺扣。Splunk作為一款強大的數據分析平颱，其可視化功能給我留下瞭深刻的印象。這本書中關於如何構建引人入勝的Splunk儀錶盤的章節，簡直是為我量身定製的。它不僅僅是列齣瞭一些基礎的圖錶類型，而是深入講解瞭如何根據不同的分析目的選擇閤適的圖錶，如何進行數據字段的映射，以及如何通過巧妙的布局和配色來提升儀錶盤的可讀性和信息傳達效率。書中提供的各種案例，讓我看到瞭Splunk儀錶盤在不同場景下的應用，比如實時監控的動態儀錶盤，趨勢分析的靜態報錶，以及用戶畫像的交互式可視化。我特彆喜歡書中關於如何利用Splunk的搜索語言來驅動儀錶盤，從而實現數據的動態更新和交互式探索。這本書讓我意識到，Splunk不僅僅是一個數據分析工具，更是一個強大的可視化平颱，能夠幫助我們將冰冷的數據轉化為有故事、有洞察力的信息。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是它真的是為實際工作量身打造的！我之前在工作中經常會遇到各種各樣的數據問題，日誌分析、性能監控、用戶行為追蹤等等，每次都覺得數據像大海一樣，而我卻像個無頭蒼蠅。Splunk的齣現就像是為我點亮瞭一盞燈，這本書則是我手中的指南針。書中對Splunk的安裝部署、配置管理講解得非常詳細，即便我是第一次接觸Splunk，也能一步步跟著操作。最讓我驚喜的是，它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是提供瞭大量貼近實際業務場景的案例，從服務器性能分析到應用日誌排查，再到營銷活動效果追蹤，幾乎涵蓋瞭我工作中會遇到的絕大多數問題。書中對SPL（Splunk Search Processing Language）的講解也十分到位，從基礎命令到高級函數，再到如何寫齣高效的查詢語句，都講得條理清晰。我特彆喜歡書中關於可視化部分的內容，如何利用Splunk的儀錶盤和報告來直觀地展示數據，將復雜的數據轉化為易於理解的洞察，這對於嚮管理層匯報工作非常有幫助。這本書真的是一本難得的實戰寶典，強烈推薦給所有需要處理大量數據的技術人員。

評分☆☆☆☆☆

這本書我真是太期待瞭！我一直對大數據分析領域非常感興趣，也關注瞭Splunk很長一段時間瞭。市麵上關於大數據技術的書不少，但能真正深入淺齣、實操性強的並不多。我一直覺得Splunk是這個領域裏一個非常重要且強大的工具，但入門門檻好像有點高，之前嘗試過一些網上的教程，總是感覺碎片化，找不到一個係統的學習路徑。看到這本書的齣現，尤其是它強調“按需印刷”，感覺非常貼心，不用擔心買不到或者版本過時的問題。我特彆希望這本書能夠從最基礎的概念講起，比如Splunk是什麼，它解決的核心問題是什麼，然後逐步深入到數據采集、索引、搜索、可視化，再到更高級的應用，比如故障排查、安全監控、業務洞察等等。我希望它能提供豐富的案例，最好是能涵蓋不同行業和場景的實際應用，這樣我纔能更好地理解Splunk在實際工作中的價值。另外，我對於Splunk的擴展性和與其他係統的集成也非常感興趣，比如如何與其他數據源對接，如何利用API進行二次開發等，這些內容如果能包含在書中，那就太完美瞭。總之，我抱著非常高的期望，希望這本書能成為我學習Splunk的指路明燈。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大改變，是讓我對“大數據”這個概念有瞭更具象、更可操作的理解。以往，我總是覺得大數據聽起來很高大上，但實際落地卻非常睏難，涉及到各種復雜的工具和技術，讓人望而卻步。然而，通過這本書，我發現Splunk提供瞭一個相對統一、易於上手的平颱，能夠幫助我們有效地管理和分析海量數據。書中從Splunk的架構設計講起，解釋瞭為什麼它能夠處理如此龐大的數據量，這一點讓我對Splunk的底層技術有瞭初步的認識。更重要的是，書中通過大量的實例，展示瞭如何利用Splunk來解決實際業務問題，比如如何通過分析用戶行為數據來優化産品設計，如何通過監控係統日誌來提前發現潛在的故障，以及如何通過分析銷售數據來預測市場趨勢。這些案例都非常貼閤實際，讓我能夠清晰地看到Splunk在實際工作中的應用價值。此外，書中還介紹瞭Splunk的一些高級特性，比如如何利用機器學習算法來發現數據中的異常模式，以及如何構建復雜的分析模型，這些內容讓我對Splunk的潛力和可能性有瞭更深的認識。這本書讓我覺得，大數據分析不再遙不可及，而是可以通過Splunk這樣的工具來實現的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有著一定Splunk使用經驗的讀者，我一直想找到一本能夠幫助我進階的書籍，這本書恰好滿足瞭我的需求。我之前主要停留在基本的搜索和報錶製作層麵，對於Splunk更深層次的功能，比如數據模型、事件關聯、機器學習等，瞭解不多。這本書在講解這些高級主題時，條理非常清晰，而且給齣瞭非常詳細的操作步驟和示例。我特彆喜歡書中關於數據模型設計的部分，它幫助我理解瞭如何構建一個高效、靈活的數據模型，從而能夠更方便地進行復雜的數據分析。書中還詳細講解瞭Splunk的事件關聯功能，這對於排查復雜故障和安全事件非常有幫助，可以幫助我快速定位問題的根源。最讓我印象深刻的是，書中還引入瞭Splunk的機器學習應用，比如異常檢測、預測分析等，這讓我看到瞭Splunk在更智能化的數據分析方麵的巨大潛力。我嘗試著跟著書中的例子進行實踐，發現這些高級功能確實能夠大大提升我的工作效率和分析能力。對於那些想要從Splunk入門者進階到高級用戶的讀者來說，這本書絕對是不可多得的參考資料。