Hadoop大数据分析与挖掘实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张良均，樊哲，赵云龙，李成华 著

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 数据分析
• 数据挖掘
• 实战
• MapReduce
• Hive
• Spark
• 机器学习
• 数据仓库

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111522652

版次：1

商品编码：11837003

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

开本：16开

出版时间：2015-12-01

用纸：胶版纸

页数：289

编辑推荐

　　10余位大数据领域资深专家和科研人员，结合10余年大数据挖掘咨询与实施经验，手把手教你从海量数据中淘金。
　　从大数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、制造、电信等行业真实案例为主线，详细讲解了数据挖掘建模的过程和数据挖掘的二次开发。
　　大数据时代来临了，“码农”也能自由、富足、傲娇地活着。
　　大数据分析与挖掘已经成为大数据时代重要的技能之一，社会对这方面的人才的需求随着数据的增长而不断增长。目前，数据分析与挖掘方面的技术和工具已经很多，而且在不断成熟，基于Hadoop架构的大数据挖掘技术在这方面具有非常明显的优势，应用范围也越来越广，但是这方面的系统性学习资料却十分稀缺。
　　为了满足目前的大数据分析人才需求，本书以大家熟知的Hadoop技术来展开，理论部分介绍了Hadoop生态系统基本原理及常用大数据挖掘建模工具。案例部分以解决某个应用的挖掘目标为前提，先介绍案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模过程中穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中，使读者轻松理解并掌握相关的理论和知识点。

内容简介

　　10多位技术专家结合自己10多年的经验，以电信、航空、医疗等多个行业的实战案例为主线，深入浅出地讲解了如何基于Hadoop架构技术进行大数据挖掘建模、数据分析和二次开发。
　　本书共16章，分三个部分：基础篇、实战篇、高级篇。
　　基础篇（第1~6章），第1章的主要内容是数据挖掘概述、大数据餐饮行业应用；第2章针对大数据理论知识进行基础讲解，简明扼要地对Hadoop安装、原理等做了介绍；第3章介绍了大数据仓库Hive的安装、原理等内容；第4章介绍了大数据数据库HBase的安装、原理等内容；第5章介绍了几种大数据挖掘建模平台，同时重点介绍了本书使用的开源TipDM-HB大数据挖掘平台；第6章对数据挖掘的建模过程，各种挖掘建模的常用算法与原理及其在大数据挖掘算法库Mahout的实现原理进行了介绍。
　　实战篇（第7~14章），重点对大数据挖掘技术在法律咨询、电子商务、航空、移动通信、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述大数据时代针对大数据的分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行，对建模过程等关键环节进行了详细的分析。最后通过上机实践，加深对大数据挖掘技术以及分析流程的认识。
　　高级篇（第15~16章），介绍了基于Hadoop大数据开发的相关技术以及开发步骤，同时使用实例来展示这些步骤，使读者可以自己动手实践，亲自体会开发的乐趣；同时，还介绍了基于TipDM-HB大数据挖掘平台的二次开发实例，借助TipDM-HB大数据挖掘平台二次开发工具，可以更加快捷、高效地完成相关大数据应用的二次开发，降低开发难度，使读者更方便地体会到大数据分析与挖掘的强大魅力。
　　图书配套提供原始样本数据文件、相关代码及教学用PPT等。

作者简介

　　张良均，资深大数据挖掘专家和模式识别专家，高级信息项目管理师，有10多年的大数据挖掘应用、咨询和培训经验。为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验非常丰富。此外，他精通Java EE企业级应用开发，是广东工业大学、华南师范大学、华南农业大学、贵州师范学院、韩山师范学院、广东技术师范学院兼职教授，著有《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》《Python数据分析与挖掘实战》等畅销书

目录

前　言
基　础　篇
第1章　数据挖掘基础2
1.1　某知名连锁餐饮企业的困惑2
1.2　从餐饮服务到数据挖掘3
1.3　数据挖掘的基本任务4
1.4　数据挖掘建模过程4
1.4.1　定义挖掘目标4
1.4.2　数据取样5
1.4.3　数据探索6
1.4.4　数据预处理12
1.4.5　挖掘建模14
1.4.6　模型评价14
1.5　餐饮服务中的大数据应用15
1.6　小结15
第2章　Hadoop基础16
2.1　概述16
2.1.1　Hadoop简介16
2.1.2　Hadoop生态系统17
2.2　安装与配置19
2.3　Hadoop原理26
2.3.1　Hadoop HDFS原理26
2.3.2　Hadoop MapReduce原理27
2.3.3　Hadoop YARN原理28
2.4　动手实践30
2.5　小结33
第3章　Hadoop生态系统：Hive34
3.1　概述34
3.1.1　Hive简介34
3.1.2　Hive安装与配置35
3.2　Hive原理38
3.2.1　Hive架构38
3.2.2　Hive的数据模型40
3.3　动手实践41
3.4　小结45
第4章　Hadoop生态系统：HBase46
4.1　概述46
4.1.1　HBase简介46
4.1.2　HBase安装与配置47
4.2　HBase原理50
4.2.1　HBase架构50
4.2.2　HBase与RDBMS51
4.2.3　HBase访问接口52
4.2.4　HBase数据模型53
4.3　动手实践54
4.4　小结61
第5章　大数据挖掘建模平台62
5.1　常用的大数据平台62
5.2　TipDM-HB大数据挖掘建模平台63
5.2.1　TipDM-HB大数据挖掘建模平台的功能63
5.2.2　TipDM-HB大数据挖掘建模平台操作流程及实例65
5.2.3　TipDM-HB大数据挖掘建模平台的特点67
5.3　小结68
第6章　挖掘建模69
6.1　分类与预测69
6.1.1　实现过程69
6.1.2　常用的分类与预测算法70
6.1.3　决策树71
6.1.4　Mahout中Random Forests算法的实现原理75
6.1.5　动手实践79
6.2　聚类分析83
6.2.1　常用聚类分析算法83
6.2.2　K-Means聚类算法84
6.2.3　Mahout中K-Means算法的实现原理88
6.2.4　动手实践90
6.3　关联规则93
6.3.1　常用的关联规则算法93
6.3.2　FP-Growth关联规则算法94
6.3.3　Mahout中Parallel Frequent Pattern Mining算法的实现原理98
6.3.4　动手实践100
6.4　协同过滤102
6.4.1　常用的协同过滤算法102
6.4.2　基于项目的协同过滤算法简介102
6.4.3　Mahout中Itembased Collaborative Filtering算法的实现原理103
6.4.4　动手实践106
6.5　小结109
实　战　篇
第7章　法律咨询数据分析与服务推荐112
7.1　背景与挖掘目标112
7.2　分析方法与过程114
7.2.1　数据抽取120
7.2.2　数据探索分析120
7.2.3　数据预处理125
7.2.4　模型构建130
7.3　上机实验139
7.4　拓展思考140
7.5　小结145
第8章　电商产品评论数据情感分析146
8.1　背景与挖掘目标146
8.2　分析方法与过程146
8.2.1　评论数据采集147
8.2.2　评论预处理150
8.2.3　文本评论分词155
8.2.4　构建模型155
8.3　上机实验167
8.4　拓展思考168
8.5　小结169
第9章　航空公司客户价值分析170
9.1　背景与挖掘目标170
9.2　分析方法与过程171
9.2.1　数据抽取174
9.2.2　数据探索分析174
9.2.3　数据预处理175
9.2.4　模型构建177
9.3　上机实验182
9.4　拓展思考183
9.5　小结183
第10章　基站定位数据商圈分析184
10.1　背景与挖掘目标184
10.2　分析方法与过程186
10.2.1　数据抽取186
10.2.2　数据探索分析187
10.2.3　数据预处理188
10.2.4　构建模型191
10.3　上机实验194
10.4　拓展思考195
10.5　小结195
第11章　互联网电影智能推荐196
11.1　背景与挖掘目标196
11.2　分析方法与过程197
11.2.1　数据抽取199
11.2.2　构建模型199
11.3　上机实验201
11.4　拓展思考202
11.5　小结203
第12章　家电故障备件储备预测分析204
12.1　背景与挖掘目标204
12.2　分析方法与过程206
12.2.1　数据探索分析207
12.2.2　数据预处理209
12.2.3　构建模型212
12.3　上机实验216
12.4　拓展思考217
12.5　小结217
第13章　市供水混凝投药量控制分析218
13.1　背景与挖掘目标218
13.2　分析方法与过程220
13.2.1　数据抽取221
13.2.2　数据探索分析221
13.2.3　数据预处理223
13.2.4　构建模型227
13.3　上机实验237
13.4　拓展思考238
13.5　小结239
第14章　基于图像处理的车辆压双黄线检测240
14.1　背景与挖掘目标240
14.2　分析方法与过程241
14.2.1　数据抽取242
14.2.2　数据探索分析242
14.2.3　数据预处理242
14.2.4　构建模型249
14.3　上机实验250
14.4　拓展思考250
14.5　小结251
高　级　篇
第15章　基于Mahout的大数据挖掘开发254
15.1　概述254
15.2　环境配置255
15.3　基于Mahout算法接口的二次开发258
15.3.1　Mahout算法实例258
15.3.2　Mahout算法接口的二次开发示例259
15.4　小结271
第16章　基于TipDM-HB的数据挖掘二次开发272
16.1　概述272
16.1.1　TipDM-HB大数据挖掘建模平台服务接口272
16.1.2　Apache CXF简介276
16.2　TipDM-HB大数据挖掘建模平台服务开发实例277
16.2.1　环境配置277
16.2.2　开发实例280
16.3　小结288
参考资料289

前言/序言

　　为什么要写这本书
　　到2012年为止，Farecast系统用了将近十万亿条价格记录来帮助预测美国国内航班的票价。Farecast票价预测的准确度已经高达75%，使用Farecast票价预测工具购买机票的旅客，平均每张机票可节省50美元�　∥�克托·迈尔·舍恩伯格.大数据时代-生活、工作与思维的大变革.2012。
　　Farecast是大数据公司的一个缩影，也代表了当今世界发展的趋势。但与国外相比，我国由于信息化程度不太高，企业内部信息不完整，零售业、银行、保险、证券等对大数据分析与挖掘的应用并不太理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据分析与挖掘技术的研究与应用意愿越来越强烈，可以预计，未来几年，各行业的数据分析一定都是大规模的数据挖掘与应用。在大数据时代，数据过剩、人才短缺，数据挖掘专业人才的培养又需要专业知识和职业经验积累。所以，本书在注重大数据时代数据挖掘理论的同时，也注意与大数据项目案例实践相结合，这样可以让读者体验真实的大数据挖掘学习与实践环境，更快、更好地学习大数据分析与挖掘知识以及积累职业经验。
　　总地来说，随着大数据时代的来临，大数据分析与挖掘技术将具有越来越重要的战略意义。大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素，人们对于海量数据的运用将预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据分析与挖掘技术将帮助企业用户在合理时间内攫取、管理、处理、整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。大数据分析与挖掘作为数据存储和挖掘分析的前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是其商业价值已经显现出来，特别是有实践经验的大数据分析人才更是各企业争夺的热门资源。
　　大数据时代来临，风云变化，时不我待！
　　本书特色
　　本书作者从实践出发，结合大量大数据挖掘工程案例及教学经验，以真实案例为主线，深入浅出介绍大数据挖掘项目中针对数据分析的各个流程：数据探索、数据预处理、分类与预测、聚类分析、关联规则挖掘、智能推荐等。因此，图书的编排以解决某个大数据应用的挖掘目标为前提，先介绍案例背景提出挖掘目标，再阐述针对这个目标使用的大数据挖掘分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模过程中会针对每个大数据项目的特点进行分析，同时提供上机实验，把相关的建模操作提供给读者。在本书的高级篇中，介绍大数据挖掘的二次开发实例，方便有能力的读者进行相关二次开发。
　　根据读者对案例的理解，本书配套提供了真实的原始样本数据文件及建模仿真平台，读者可以从“泰迪杯”全国大学生数据挖掘竞赛网站免费下载。另外，为方便教师授课需要，图书还特意提供了建模阶段的过程数据文件、PPT课件，读者可通过“勘误与支持”中的联系方式咨询或者获取文件。
　　本书适用对象
　　开设有大数据挖掘课程的高校教师和学生。
　　目前国内不少高校将数据挖掘引入本科教学中，在数学、计算机、自动化、电子信息、金融等专业开设了数据挖掘技术相关的课程，但目前这一课程的教学仍然主要限于理论介绍。因为单纯的理论教学过于抽象，学生理解起来往往比较困难，教学效果也不甚理想。本书提供的基于实战案例和建模实践的教学内容，能够使师生充分发挥互动性和创造性，理论联系实际，使师生获得最佳的教学效果。
　　大数据挖掘开发人员。
　　这类人员可以在理解大数据挖掘应用需求和设计方案的基础上，结合图书提供的基于第三方接口快速实现大数据挖掘应用的编程。
　　需求分析及系统设计人员。
　　这类人员可以在理解数据挖掘原理及建模过程的基础上，结合数据挖掘案例完成精确营销、客户分群、交叉销售、流失分析、客户信用记分、欺诈发现、智能推荐等数据挖掘应用的需求分析和设计。
　　进行大数据挖掘应用研究的科研人员。
　　许多科研院所为了更好地对科研工作进行管理，纷纷开发了适应自身特点的科研业务管理系统，并在使用过程中积累了大量的科研信息数据。但是，这些科研业务管理系统一般没有对这些数据进行深入分析，对数据所隐藏的价值并没有进行充分挖掘利用。科研人员需要大数据挖掘建模工具及有关方法论来深挖科研信息的价值，从而提高科研水平。
　　关注大数据分析的人员。
　　业务报告和商业智能解决方案对于了解过去和现在的状况可能是非常有用的。但是，数据挖掘的预测分析解决方案还能使这类人员预见未来的发展状况，让他们的机构能够先发制人，而不是处于被动。因为数据挖掘的预测分析解决方案将复杂的统计方法和机器学习技术应用到数据之中，通过预测分析技术来揭示隐藏在交易系统或企业资源计划（ERP）、结构数据库和普通文件中的模式和趋势，从而为决策提供科学依据。
　　如何阅读本书
　　本书共16章，分三个部分：基础篇、实战篇、高级篇。基础篇介绍了数据挖掘、Hadoop大数据的基本原理，实战篇通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得大数据项目挖掘分析经验，同时快速领悟看似难懂的大数据分析与挖掘理论知识。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助TipDM-HB大数据挖掘建模平台，通过上机实验，快速理解相关知识与理论。
　　第一部分是基础篇（第1～6章），第1章的主要内容是数据挖掘概述、大数据餐饮行业应用；第2章针对大数据理论知识进行基础讲解，简明扼要地针对Hadoop安装、原理等做了介绍；第3章介绍了大数据仓库Hive的安装、原理等内容；第4章介绍了大数据数据库HBase的安装、原理等内容；第5章介绍了几种大数据挖掘建模平台，同时重点介绍了本书使用的开源TipDM-HB大数据挖掘平台；第6章介绍数据挖掘的建模过程、各种挖掘建模的常用算法与原理以及挖掘建模在大数据挖掘算法库Mahout中的实现原理。
　　第二部分是实战篇（第7～14章），重点分析大数据挖掘技术在法律咨询、电子商务、航空、移动通信、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用。在案例结构组织上，按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述大数据时代针对大数据的分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，详细分析了建模过程关键环节。最后通过上机实践，加深对大数据挖掘案例的认识以及分析流程。
　　第三部分是高级篇（第15～16章），介绍了基于Hadoop大数据开发的相关技术以及开发步骤，并使用实例来展示这些步骤，使读者可以自己动手实践，亲自体会开发的乐趣；还介绍了基于TipDM-HB大数据挖掘平台的二次开发实例，借助TipDM-HB大数据挖掘平台二次开发工具，可以更加快捷、高效地完成相关大数据应用的二次开发，降低开发难度，使读者更方便地体会到大数据分析与挖掘的强大魅力。
　　勘误和支持
　　除封面署名外，参加本书编写工作的还有刘名军、肖刚、云伟标、王路、刘晓勇、薛云、廖晓霞、徐英刚等。由于笔者的水平有限，编写时间仓促，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。为此，读者可通过笔者微信公众号TipDM、TipDM官网反馈有关问题。也可通过热线电话或企业QQ进行在线咨询或通过扫描以下微信公众号的二维码咨询获取。
　　读者可以将书中的错误及遇到的任何问题反馈给我们，我们将尽量在线上为读者提供最满意的解答。图书的全部建模数据文件及源程序，可以从全国大学生数据挖掘竞赛网站下载，我们会将相应内容的更新及时发布更正出来。如果您有更多的宝贵意见，欢迎发送邮件至邮箱，期待能够得到您的真挚反馈。
　　致谢
　　在本书编写过程中，得到了广大企事业单位科研人员的大力支持！在此谨向中国电力科学研究院、广东电力科学研究院、广西电力科学研究院、华南师范大学、广东工业大学、广东技术师范学院、南京中医药大学、华南理工大学、湖南师范大学、韩山师范学院、中山大学、广州泰迪智能科技有限公司、武汉泰迪智慧科技有限公司等单位给予支持的专家及师生致以深深的谢意。
　　在本书的编辑和出版过程中还得到了参与“泰迪杯”全国大学生数据挖掘建模竞赛的众多师生及机械工业出版社杨福川、高婧雅等无私的帮助与支持，在此一并表示感谢。
　　张良均

《海量数据炼金术：洞悉商业价值的深度挖掘之路》 在这个数据爆炸的时代，我们正身处一个前所未有的信息洪流之中。每一次用户点击、每一次交易记录、每一次社交互动，都如同微小的水滴，汇聚成无边无际的数据海洋。然而，这些原始的数据本身，往往是混沌而晦涩的，如同未经提炼的矿石，蕴藏着巨大的潜力，却也需要精湛的技艺方能显露其价值。本书，《海量数据炼金术：洞悉商业价值的深度挖掘之路》，正是为帮助您掌握这门“炼金术”而生。它将带领您穿越纷繁复杂的数据迷雾，解锁隐藏在海量信息背后的商业洞察，将原始数据转化为驱动企业决策、优化运营、创新产品乃至重塑商业模式的宝贵财富。 本书并非对某个特定技术框架的冗长介绍，也不是对某类算法的枯燥罗列。相反，它聚焦于一个更为宏观和战略性的视角：如何从海量数据中提炼出切实可行的商业价值。我们将深入探讨数据分析与挖掘的核心理念、方法论以及在不同行业场景中的实践应用，旨在培养您成为一名能够“读懂”数据、并将其转化为商业语言的资深数据“炼金师”。 第一部分：认知数据洪流，锚定价值之源 在踏上数据挖掘之旅前，清晰的认知是必不可少的。本部分将引导您理解当前大数据时代的核心特征，例如数据的海量性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）、真实性（Veracity）以及价值性（Value）。我们将讨论，为何传统的分析工具和思维模式在面对如此规模和复杂性的数据时显得力不从心，从而引出对新兴数据处理与分析技术的需求。 更重要的是，我们将着眼于价值的锚定。如何从海量数据中辨识出与您的业务目标最相关的“金矿”？我们将探讨： 商业问题的梳理与转化： 如何将模糊的业务需求转化为可量化的数据分析问题。例如，一个零售商希望提高客户忠诚度，这需要转化为例如“识别高价值客户群体”、“预测客户流失风险”、“优化营销活动推荐”等具体的数据分析任务。 数据源的识别与评估： 了解您可能拥有的数据资产，包括交易数据、用户行为日志、社交媒体数据、物联网传感器数据、第三方公开数据等，并评估其质量、可用性和潜在价值。 价值导向的分析框架： 建立一种以商业价值为导向的分析流程，确保每一项数据分析工作都能紧密围绕为企业创造 tangible（可触摸的）或 intangible（不可触摸的）价值。 第二部分：数据洞察的基石——理解与构建分析能力 在明确了价值导向后，本部分将为您构建坚实的数据洞察基石。我们将深入浅出地讲解数据分析与挖掘的关键概念和通用方法论，而不过分纠缠于某个具体技术实现的细节。 数据预处理与探索性数据分析（EDA）： 这是数据挖掘的“淘金”前的“精炼”过程。我们将讲解如何进行数据清洗（处理缺失值、异常值、重复值）、数据转换（标准化、归一化、特征工程），以及如何通过可视化和统计方法来理解数据的分布、关系和潜在模式。您将学会如何“看懂”数据，发现数据中的蛛丝马迹。 核心分析模型与算法原理（概念层面）： 我们将介绍一些数据分析与挖掘中最常用、最具代表性的模型和算法的思想，例如： 分类模型： 如何根据已有数据将新的数据点划分到预设的类别中，例如用户画像的构建、垃圾邮件的识别。 回归模型： 如何预测一个连续数值，例如销售额预测、股票价格预测。 聚类模型： 如何在没有预设类别的情况下，将相似的数据点分组，例如客户细分、异常检测。 关联规则挖掘： 如何发现数据项之间的潜在关联，例如“购买了A商品的顾客也很有可能购买B商品”，这在商品推荐和购物篮分析中至关重要。 文本挖掘基础： 如何从非结构化的文本数据中提取信息，例如情感分析、主题建模。 时间序列分析： 如何分析和预测随时间变化的数据，例如趋势预测、季节性分析。 我们将侧重于算法背后的逻辑、适用场景以及如何解释模型结果，而非复杂的数学推导。理解“是什么”和“为什么”比“怎么算”更能帮助您在实际项目中灵活运用。 评估分析结果的有效性： 如何判断一个分析模型是否“好用”？我们将介绍常用的评估指标和方法，确保您能够客观地衡量分析结果的准确性、鲁棒性和商业价值。 第三部分：实战演练——将洞察转化为商业行动 理论终将回归实践。本部分将通过一系列跨行业的真实案例分析，展示如何将前两部分学到的知识和方法论应用于解决实际的商业问题。这些案例将涵盖： 客户关系管理（CRM）与精准营销： 客户细分与画像构建： 利用聚类和分类技术，将客户划分为不同的群体，理解他们的行为、偏好和需求，从而实现更精准的营销。 客户流失预测与挽留： 构建预测模型，识别有流失风险的客户，并设计相应的挽留策略。 个性化推荐系统： 基于用户行为和偏好，构建推荐模型，提升用户体验和转化率，例如电商平台的商品推荐、内容平台的文章推荐。 运营优化与效率提升： 销售预测与库存管理： 利用时间序列分析和回归模型，准确预测销售趋势，优化库存水平，降低运营成本。 欺诈检测与风险控制： 通过异常检测和分类模型，识别潜在的欺诈行为，保障业务安全。 服务质量监控与提升： 分析用户反馈、服务日志，发现服务瓶颈，优化服务流程，提升客户满意度。 产品创新与市场洞察： 用户行为分析与产品改进： 深入挖掘用户在产品中的行为路径，发现用户痛点和未被满足的需求，指导产品迭代。 市场趋势预测与竞品分析： 通过分析公开数据、社交媒体讨论，洞察市场新趋势，了解竞争对手动态。 新产品开发中的数据驱动决策： 如何利用数据分析来验证产品概念、优化产品设计。 金融、医疗、零售等垂直行业的深度应用： 我们将选取几个典型行业的应用案例，展示数据分析如何在这些领域创造独特的商业价值。 在每个案例分析中，我们将强调从业务问题出发，选择合适的数据，应用恰当的分析方法，最终得出可执行的商业建议的全过程。重点在于“如何思考”和“如何落地”，而不是“如何编码”。 第四部分：持续迭代与未来展望——数据能力的进化之路 数据分析与挖掘是一个持续演进的领域。本部分将引导您思考： 数据治理与质量保障： 强调建立健全的数据治理体系，确保数据的准确性、一致性和可用性，这是所有分析工作的基础。 伦理与隐私考量： 在数据利用过程中，如何平衡商业价值与用户隐私，遵守相关法律法规，建立负责任的数据使用文化。 新兴技术与趋势： 简要介绍一些前沿的技术发展，例如机器学习的进阶应用、深度学习在特定场景的威力、人工智能与大数据融合的潜力，为您的持续学习指明方向。 构建数据驱动的组织文化： 分享如何推动企业内部的数据素养提升，打破数据孤岛，将数据洞察融入日常决策流程。 本书的独特之处与价值承诺： 《海量数据炼金术：洞悉商业价值的深度挖掘之路》承诺为您提供： 宏观的战略视角： 摆脱碎片化的技术学习，建立全局观，理解数据分析在商业价值创造中的核心地位。 方法论的系统梳理： 清晰地阐述数据分析与挖掘的通用流程和核心方法，无论您身处何种行业，都能找到适用的框架。 商业导向的实践指导： 强调从业务问题出发，以解决实际问题、创造商业价值为最终目标。 易于理解的讲解风格： 避免过于专业化的术语和冗长的数学公式，通过直观的解释和丰富的案例，让复杂的概念变得清晰易懂。 赋能于您的业务决策： 帮助您掌握将数据转化为洞察，并将洞察转化为行动的技能，从而做出更明智、更具竞争力的商业决策。 无论您是企业的决策者、产品经理、市场营销人员，还是希望在数据领域深化发展的技术从业者，本书都将是您深入理解海量数据并挖掘其无限商业价值的宝贵指南。让我们一起踏上这场激动人心的“数据炼金”之旅，用智慧和技巧，从数据洪流中提炼出璀璨的商业金矿！

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字让我眼前一亮，“Hadoop大数据分析与挖掘实战”，听起来非常接地气，也正是我一直以来想要寻找的。我之前接触过一些大数据相关的概念，但总感觉缺少一个能够将理论知识和实际操作紧密结合的桥梁。这本书的“实战”二字，恰恰满足了我对实践操作的需求。我希望这本书能够带领我深入了解Hadoop的各个核心组件，比如分布式文件系统HDFS，理解数据是如何在集群中存储和管理的；了解MapReduce编程模型，掌握如何编写分布式计算程序；以及YARN资源管理器的作用，它是如何协调和调度任务的。更重要的是，我期待书中能够提供一些实际项目案例，通过这些案例来演示如何运用Hadoop技术进行数据分析和挖掘。例如，如何使用Hive进行SQL风格的数据查询和聚合；如何利用Spark进行更高效的数据处理和机器学习；甚至是如何集成一些更高级的挖掘算法。我希望书中不仅仅停留在API的罗列，而是能够深入讲解背后的原理，以及在实际应用中可能遇到的各种问题和解决方案。如果书中能够提供一些真实的业务场景，比如如何分析用户日志数据以优化产品体验，或者如何构建一个简单的推荐系统，那我一定会觉得物超所值。我希望读完这本书，能够对Hadoop大数据分析的整个流程有一个清晰的认识，并具备独立完成一些基本的数据分析和挖掘任务的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题着实吸引了我——“Hadoop大数据分析与挖掘实战”。我对大数据这个概念一直很感兴趣，虽然日常工作中接触的规模没那么庞大，但“实战”二字让我看到了将理论付诸实践的可能性。我一直希望能够找到一本既能深入讲解Hadoop原理，又能提供清晰、可落地案例的书籍。我希望能通过这本书，理解Hadoop生态系统的各个组件是如何协同工作的，比如HDFS、MapReduce、YARN，以及如何利用它们来处理和分析海量数据。更重要的是，我期待书中能够详细阐述大数据分析和挖掘的常用技术和算法，并将其与Hadoop平台相结合。比如，在处理用户行为数据时，如何利用Hadoop进行用户画像构建；在金融风控领域，如何通过Hadoop平台实现欺诈检测模型；又或者在电商推荐系统中，如何利用Hadoop进行个性化商品推荐。我希望这本书的案例不仅仅是简单的数据加载和查询，而是能够真正体现出“分析与挖掘”的深度，能够帮助我掌握构建端到端大数据解决方案的技能。例如，书中对于数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估等环节的讲解，如果能结合具体的Hadoop工具（如Hive, Spark, Pig, Mahout等）来演示，那将是极大的帮助。我期待它能提供一套完整的思路和方法论，让我能够信心满满地去面对实际工作中的大数据挑战。

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这本书的名称，“Hadoop大数据分析与挖掘实战”，立刻吸引了我，因为我一直对大数据领域充满好奇，并渴望将理论知识转化为实际技能。“实战”这个词尤其让我感到振奋，因为它暗示了这本书将包含丰富的实践经验和可操作的指南，而不是空泛的理论。我希望能通过这本书，深入理解Hadoop生态系统的强大功能，包括HDFS的分布式存储机制、MapReduce的并行计算范式，以及YARN的资源管理能力。更重要的是，我非常期待书中能详细讲解大数据分析和挖掘的各种技术和算法，以及如何在Hadoop平台上有效地应用它们。例如，我希望学习如何利用Spark等工具进行更高级的数据处理和机器学习，如何使用Hive进行大规模数据的SQL查询和分析，甚至是如何利用Pig进行数据流处理。我期待书中能够提供一些贴近实际业务场景的案例，例如如何分析海量用户行为数据来发现潜在的商业机会，如何构建一个实时的数据分析平台，或者如何利用Hadoop实现复杂的模式识别和预测。我希望这本书能够不仅仅停留在技术本身的介绍，更能深入到如何将这些技术融会贯通，解决实际的业务问题，从而提升我的大数据分析与挖掘能力。

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一本名为《Hadoop大数据分析与挖掘实战》的书，实在是勾起了我内心深处的好奇。作为一名对大数据技术充满向往但又苦于无从下手的人来说，“实战”二字是最大的诱惑。我一直听说Hadoop是一个处理海量数据的利器，但我对其具体的应用场景和操作流程缺乏清晰的认知。我期望这本书能够为我打开一扇通往大数据世界的大门，让我能够切实地理解Hadoop是如何工作的，包括它的分布式存储（HDFS）、计算框架（MapReduce）以及资源调度（YARN）。我更希望书中能提供一系列的实操案例，从数据的准备、ETL到最终的分析与挖掘，一步步地引导我完成整个流程。比如，我希望能学习如何使用Hive对TB级别的数据进行快速查询，如何利用Spark来构建更复杂的机器学习模型，以及如何通过Pig来处理非结构化数据。我非常期待书中能够讲解一些经典的大数据分析算法，比如关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等，并结合Hadoop平台展示它们的应用。我想要的是那种能够让我看完后，就能立刻上手去解决实际问题的“干货”，而不是泛泛而谈的理论。如果书中能够提供代码示例、配置文件以及详细的部署指导，那将是极大的福音。

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这本书的标题“Hadoop大数据分析与挖掘实战”，瞬间抓住了我的眼球。我一直在寻找能够让我从理论走向实践的学习资料，尤其是对于Hadoop这样复杂而强大的大数据处理平台。我希望这本书能够为我提供一个全面且深入的Hadoop入门指南，让我理解其核心组件，如HDFS的分布式存储原理，MapReduce的计算模型，以及YARN的资源管理机制。更重要的是，我期待书中能够生动地展示大数据分析与挖掘的实际应用，通过具体的案例来讲解如何运用Hadoop生态系统中的各种工具（如Hive, Spark, Pig, Mahout等）来解决现实世界中的业务问题。例如，我希望能学习如何在大数据环境中进行数据清洗、特征提取、模型训练和评估，以及如何将这些技术应用于商业智能、精准营销、风险控制等领域。我期望书中能够提供详细的代码示例、操作步骤以及一些常见问题的排查方法，让我能够真正掌握将Hadoop技术应用于数据分析与挖掘的实操技能。我希望读完这本书，能够自信地参与到大数据项目中，并能够独立完成一些具有挑战性的大数据分析任务。

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京东年中购书活动很好，很多喜欢的书都屯了，慢慢看吧，希望自己能多读书并从中体会到乐趣找寻到真理，另外感谢东哥哈哈这么好的活动

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做it的要不断更新最新的技术，在深度和广度方面都要加强，这次京东做活动，我就又入了一些好书

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不知道适不适合初学者，京东快递很给力，希望这本书对自己有帮助，加油!

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还不错，物流快，赞一个

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为了满足目前的大数据分析人才需求，本书以大家熟知的数据挖掘建模工具Python语言来展开，以解决某个应用的挖掘目标为前提，先介绍案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模过程中穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中，使读者轻松理解并掌握相关的理论和知识点。 

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收到了，价格有优惠，还不错。

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深入浅出，举的例子很恰当，非常有用。

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在京东买东西方便，而且送货很快，也有正品保障，非常不错！

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很不错的书 活动的时候入手的 价格很合算 内容丰富 值得阅读