大數據技術叢書：Python/Hadoop數據分析與挖掘實戰（套裝共2冊） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張良均，王路，譚立雲，蘇劍林 等 著

圖書標籤:

• 大數據
• Python
• Hadoop
• 數據分析
• 數據挖掘
• 實戰
• 技術
• 機器學習
• 人工智能
• 數據科學

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：12170770

版次：1

商品編碼：12170770

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：625

套裝數量：2

正文語種：中文

內容簡介

　　《Python數據分析與挖掘實戰》：
　　10餘位數據挖掘領域專傢和科研人員，10餘年大數據挖掘谘詢與實施經驗結晶。從數據挖掘的應用齣發，以電力、航空、醫療、互聯網、生産製造以及公共服務等行業真實案例為主綫，深入淺齣介紹Python數據挖掘建模過程，實踐性極強。
　　張良均、王路、譚立雲、蘇劍林、雲偉標等著的《Python數據分析與挖掘實戰》共15章，分兩個部分：基礎篇、實戰篇。基礎篇介紹瞭數據挖掘的基本原理，實戰篇介紹瞭一個個真實案例，通過對案例深入淺齣的剖析，使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得數據挖掘項目經驗，同時快速領悟看似難懂的數據挖掘理論。讀者在閱讀過程中，應充分利用隨書配套的案例建模數據，藉助相關的數據挖掘建模工具，通過上機實驗，以快速理解相關知識與理論。
　　基礎篇（第1～5章），第1章的主要內容是數據挖掘概述；第2章對《Python數據分析與挖掘實戰》所用到的數據挖掘建模工具Python語言進行瞭簡明扼要的說明；第3章、第4章、第5章對數據挖掘的建模過程，包括數據探索、數據預處理及挖掘建模的常用算法與原理進行瞭介紹。
　　實戰篇（第6～15章），重點對數據挖掘技術在電力、航空、醫療、互聯網、生産製造以及公共服務等行業的應用進行瞭分析。在案例結構組織上，《Python數據分析與挖掘實戰》是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述分析方法與過程，最後完成模型構建的順序進行的，在建模過程的關鍵環節，穿插程序實現代碼。最後通過上機實踐，加深讀者對數據挖掘技術在案例應用中的理解。
　　
　　《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》：
　　10多位技術專傢結閤自己10多年的經驗，以電信、航空、醫療等多個行業的實戰案例為主綫，深入淺齣地講解瞭如何基於Hado叩架構技術進行大數據挖掘建模、數據分析和二次開發。
　　張良均、樊哲、趙雲龍、李成華、劉麗君等《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》編著共16章，分三個部分：基礎篇、實戰篇、高級篇。
　　基礎篇（第l～6章），第1章的主要內容是數據挖掘概述、大數據餐飲行業應用；第2章針對大數據理論知識進行基礎講解，簡明扼要地對Hadoop安裝、原理等做瞭介紹；第3章介紹瞭大數據倉庫Hive的安裝、原理等內容；第4章介紹瞭大數據數據庫HBase的安裝、原理等內容；第5章介紹瞭幾種大數據挖掘建模平颱，同時重點介紹瞭《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》使用的開源TipDM—HB大數據挖掘平颱；第6章對數據挖掘的建模過程，各種挖掘建模的常用算法與原理及其在大數據挖掘算法庫Mahout的實現原理進行瞭介紹。
　　實戰篇（第7～14章），重點對大數據挖掘技術在法律谘詢、電子商務、航空、移動通信、互聯網、生産製造以及公共服務等行業的應用進行瞭分析。在案例結構組織上，《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述大數據時代針對大數據的分析方法與過程，最後完成模型構建的順序進行，對建模過程等關鍵環節進行瞭詳細的分析。最後通過上機實踐，加深對大數據挖掘技術以及分析流程的認識。
　　高級篇（第15～16章），介紹瞭基於Hadoop大數據開發的相關技術以及開發步驟，同時使用實例來展示這些步驟，使讀者可以自己動手實踐，親自體會開發的樂趣；同時，還介紹瞭基於TipDM—HB大數據挖掘平颱的二次開發實例，藉助TipDM—HB大數據挖掘平颱二次開發工具，可以更加怏捷、高效地完成相關大數據應用的二次開發，降低開發難度，使讀者更方便地體會到大數據分析與挖掘的強大魅力。
　　圖書配套提供原始樣本數據文件、相關代碼及教學用PPT等。

內頁插圖

目錄

《Python數據分析與挖掘實戰》：
前言
基礎篇
第1章 數據挖掘基礎
1．1 某知名連鎖餐飲企業的睏惑
1．2 從餐飲服務到數據挖掘
1．3 數據挖掘的基本任務
1．4 數據挖掘建模過程
1．4．1 定義挖掘目標
1．4．2 數據取樣
1．4．3 數據探索
1．4．4 數據預處理
1．4．5 挖掘建模
1．4．6 模型評價
1．5 常用的數據挖掘建模工具
1．6 小結
第2章 Python數據分析簡介
2．1 搭建Python開發平颱
2．1．1 所要考慮的問題
2．1．2 基礎平颱的搭建
2．2 Python使用入門
2．2．1 運行方式
2．2．2 基本命令
2．2．3 數據結構
2．2．4 庫的導入與添加
2．3 Python數據分析工具
2．3．1 Numpy
2．3．2 Scipy
2．3．3 Matplotlib
2．3．4 Pandas
2．3．5 StatsModels
2．3．6 Scikit-Learn
2．3．7 Keras
2．3．8 Gensim
2．4 配套資源使用設置
2．5 小結
第3章 數據探索
3．1 數據質量分析
3．1．1 缺失值分析
3．1．2 異常值分析
3．1．3 一緻性分析
3．2 數據特徵分析
3．2．1 分布分析
3．2．2 對比分析
3．2．3 統計量分析
3．2．4 周期性分析
3．2．5 貢獻度分析
3．2．6 相關性分析
3．3 Python主要數據探索函數
3．3．1 基本統計特徵函數
3．3．2 拓展統計特徵函數
3．3．3 統計作圖函數
3．4 小結
第4章 數據預處理
4．1 數據清洗
4．1．1 缺失值處理
4．1．2 異常值處理
4．2 數據集成
4．2．1 實體識彆
4．2．2 冗餘屬性識彆
4．3 數據變換
4．3．1 簡單函數變換
4．3．2 規範化
4．3．3 連續屬性離散化
4．3．4 屬性構造
4．3．5 小波變換
4．4 數據規約
4．4．1 屬性規約
4．4．2 數值規約
4．5 Python主要數據預處理函數
4．6 小結
第5章 挖掘建模
5．1 分類與預測
5．1．1 實現過程
5．1．2 常用的分類與預測算法
5．1．3 迴歸分析
5．1．4 決策樹
5．1．5 人工神經網絡
5．1．6 分類與預測算法評價
5．1．7 Python分類預測模型特點
5．2 聚類分析
5．2．1 常用聚類分析算法
5．2．2 K-Means聚類算法
5．2．3 聚類分析算法評價
5．2．4 Python主要聚類分析算法
5．3 關聯規則
5．3．1 常用關聯規則算法
5．3．2 Apriori算法
5．4 時序模式
5．4．1 時間序列算法
5．4．2 時間序列的預處理
5．4．3 平穩時間序列分析
5．4．4 非平穩時間序列分析
5．4．5 Python主要時序模式算法
5．5 離群點檢測
5．5．1 離群點檢測方法
5．5．2 基於模型的離群點檢測方法
5．5．3 基於聚類的離群點檢測方法
5．6 小結

實戰篇
第6章 電力竊漏電用戶自動識彆
6．1 背景與挖掘目標
6．2 分析方法與過程
6．2．1 數據抽取
6．2．2 數據探索分析
6．2．3 數據預處理
6．2．4 構建專傢樣本
6．2．5 模型構建
6．3 上機實驗
6．4 拓展思考
6．5 小結
第7章 航空公司客戶價值分析
7．1 背景與挖掘目標
7．2 分析方法與過程
7．2．1 數據抽取
7．2．2 數據探索分析
7．2．3 數據預處理
7．2．4 模型構建
7．3 上機實驗
7．4 拓展思考
7．5 小結
第8章 中醫證型關聯規則挖掘
8．1 背景與挖掘目標
8．2 分析方法與過程
8．2．1 數據獲取
8．2．2 數據預處理
8．2．3 模型構建
8．3 上機實驗
8．4 拓展思考
8．5 小結
第9章 基於水色圖像的水質評價
9．1 背景與挖掘目標
9．2 分析方法與過程
9．2．1 數據預處理
9．2．2 模型構建
9．2．3 水質評價
9．3 上機實驗
9．4 拓展思考
9．5 小結
第10章 傢用電器用戶行為分析與事件識彆
10．1 背景與挖掘目標
10．2 分析方法與過程
10．2．1 數據抽取
10．2．2 數據探索分析
10．2．3 數據預處理
10．2．4 模型構建
10．2．5 模型檢驗
10．3 上機實驗
10．4 拓展思考
10．5 小結
第11章 應用係統負載分析與磁盤容量預測
11．1 背景與挖掘目標
11．2 分析方法與過程
11．2．1 數據抽取
11．2．2 數據探索分析
11．2．3 數據預處理
11．2．4 模型構建
11．3 上機實驗
11．4 拓展思考
11．5 小結
第12章 電子商務網站用戶行為分析及服務推薦
12．1 背景與挖掘目標
12．2 分析方法與過程
12．2．1 數據抽取
12．2．2 數據探索分析
12．2．3 數據預處理
12．2．4 模型構建
12．3 上機實驗
12．4 拓展思考
12．5 小結
第13章 財政收入影響因素分析及預測模型
13．1 背景與挖掘目標
13．2 分析方法與過程
13．2．1 灰色預測與神經網絡的組閤模型
13．2．2 數據探索分析
13．2．3 模型構建
13．3 上機實驗
13．4 拓展思考
13．5 小結
第14章 基於基站定位數據的商圈分析
14．1 背景與挖掘目標
14．2 分析方法與過程
14．2．1 數據抽取
14．2．2 數據探索分析
14．2．3 數據預處理
14．2．4 模型構建
14．3 上機實驗
14．4 拓展思考
14．5 小結
第15章 電商産品評論數據情感分析
15．1 背景與挖掘目標
15．2 分析方法與過程
15．2．1 評論數據采集
15．2．2 評論預處理
15．2．3 文本評論分詞
15．2．4 模型構建
15．3 上機實驗
15．4 拓展思考
15．5 小結

參考文獻

《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》：
前言
基礎篇
第1章 數據挖掘基礎
1．1 某知名連鎖餐飲企業的睏惑
1．2 從餐飲服務到數據挖掘
1．3 數據挖掘的基本任務
1．4 數據挖掘建模過程
1．4．1 定義挖掘目標
1．4．2 數據取樣
1．4．3 數據探索
1．4．4 數據預處理
1．4．5 挖掘建模
1．4．6 模型評價
1．5 餐飲服務中的大數據應用
1．6 小結
第2章 Hadoop基礎
2．1 概述
2．1．1 Hadoop簡介
2．1．2 Hadoop生態係統
2．2 安裝與配置
2．3 Hadoop原理
2．3．1 Hadoop HDFS原理
2．3．2 Hadoop MapReduce原理
2．3．3 Hadoop YARN原理
2．4 動手實踐
2．5 小結
第3章 Hadoop生態係統：
3．1 概述
3．1．1 Hive簡介
3．1．2 Hive安裝與配置
3．2 Hive原理
3．2．1 Hive架構
3．2．2 Hive的數據模型
3．3 動手實踐
3．4 小結
第4章 Hadoop生態係統：
4．1 概述
4．1．1 HBase簡介
4．1．2 HBase安裝與配置
4．2 HBase原理
4．2．1 HBase架構
4．2．2 HBase與
4．2．3 HBase訪問接口
4．2．4 HBase數據模型
4．3 動手實踐
4．4 小結
第5章 大數據挖掘建模平颱
5．1 常用的大數據平颱
5．2 TipDM-HB大數據挖掘建模平颱
5．2．1 TipDM-HB大數據挖掘建模平颱的功能
5．2．2 TipDM-HB大數據挖掘建模平颱操作流程及實例
5．2．3 TipDM-HB大數據挖掘建模平颱的特點
5．3 小結
第6章 挖掘建模
6．1 分類與預測
6．1．1 實現過程
6．1．2 常用的分類與預測算法
6．1．3 決策樹
6．1．4 Mahout中Random Forests算法的實現原理
6．1．5 動手實踐
6．2 聚類分析
6．2．1 常用聚類分析算法
6．2．2 K-Means聚類算法
6．2．3 Mahout中K-Means算法的實現原理
6．2．4 動手實踐
6．3 關聯規則
6．3．1 常用的關聯規則算法
6．3．2 FP-Growth關聯規則算法
6．3．3 Mahout中Parallel FrequentPattern Mining算法的實現原理
6．3．4 動手實踐
6．4 協同過濾
6．4．1 常用的協同過濾算法
6．4．2 基於項目的協同過濾算法簡介
6．4．3 Mahout中ItembasedCollaborative Filtering算法的實現原理
6．4．4 動手實踐
6．5 小結

實戰篇
第7章 法律谘詢數據分析與服務推薦
7．1 背景與挖掘目標
7．2 分析方法與過程
7．2．1 數據抽取
7．2．2 數據探索分析
7．2．3 數據預處理
7．2．4 模型構建
7．3 上機實驗
7．4 拓展思考
7．5 小結
第8章 電商産品評論數據情感分析
8．1 背景與挖掘目標
8．2 分析方法與過程
8．2．1 評論數據采集
8．2．2 評論預處理
8．2．3 文本評論分詞
8．2．4 構建模型
8．3 上機實驗
8．4 拓展思考
8．5 小結
第9章 航空公司客戶價值分析
9．1 背景與挖掘目標
9．2 分析方法與過程
9．2．1 數據抽取
9．2．2 數據探索分析
9．2．3 數據預處理
9．2．4 模型構建
9．3 上機實驗
9．4 拓展思考
9．5 小結
第10章 基站定位數據商圈分析
10．1 背景與挖掘目標
10．2 分析方法與過程
10．2．1 數據抽取
10．2．2 數據探索分析
10．2．3 數據預處理
10．2．4 構建模型
10．3 上機實驗
10．4 拓展思考
10．5 小結
第11章 互聯網電影智能推薦
11．1 背景與挖掘目標
11．2 分析方法與過程
11．2．1 數據抽取
11．2．2 構建模型
11．3 上機實驗
11．4 拓展思考
11．5 小結
第12章 傢電故障備件儲備預測分析
12．1 背景與挖掘目標
12．2 分析方法與過程
12．2．1 數據探索分析
12．2．2 數據預處理
12．2．3 構建模型
12．3 上機實驗
12．4 拓展思考
12．5 小結
第13章 市供水混凝投藥量控製分析
13．1 背景與挖掘目標
13．2 分析方法與過程
13．2．1 數據抽取
13．2．2 數據探索分析
13．2．3 數據預處理
13．2．4 構建模型
13．3 上機實驗
13．4 拓展思考
13．5 小結
第14章 基於圖像處理的車輛壓雙黃綫檢測
14．1 背景與挖掘目標
14．2 分析方法與過程
14．2．1 數據抽取
14．2．2 數據探索分析
14．2．3 數據預處理
14．2．4 構建模型
14．3 上機實驗
14．4 拓展思考
14．5 小結

高級篇
第15章 基於Mahout的大數據挖掘開發
15．1 概述
15．2 環境配置
15．3 基於Mahout算法接口的二次開發
15．3．1 Mahout算法實例
15．3．2 Mahout算法接口的二次開發示例
15．4 小結
第16章 基於TipDM-HB的數據挖掘二次開發
16．1 概述
16．1．1 TipDM-HB大數據挖掘建模平颱服務接口
16．1．2 Apache CXF簡介
16．2 TipDM-HB大數據挖掘建模平颱服務開發實例
16．2．1 環境配置
16．2．2 開發實例
16．3 小結
參考資料

前言/序言

　　為什麼要寫這本書
　　Linkedln對全球超過3.3億用戶的工作經曆和技能進行分析後得齣，目前最炙手可熱的25項技能中，數據挖掘排名第一。那麼數據挖掘是什麼？
　　數據挖掘是從大量數據（包括文本）中挖掘齣隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關係、模式和趨勢，並用這些知識和規則建立用於決策支持的模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過程。數據挖掘有助於企業發現業務的趨勢，揭示已知的事實，預測未知的結果，因此“數據挖掘”已成為企業保持競爭力的必要方法。
　　但跟國外相比，由於我國信息化程度不太高，企業內部信息不完整，零售業、銀行、保險和證券等對數據挖掘的應用並不理想。但隨著市場競爭的加劇，各行業對數據挖掘技術的需求越來越強烈，可以預計，未來幾年各行業的數據分析應用一定會從傳統的統計分析發展到大規模數據挖掘應用。在大數據時代，數據過剩、人纔短缺，數據挖掘專業人纔的培養又需要專業知識和職業經驗積纍。本書注重數據挖掘理論與項目案例實踐相結閤，可以讓讀者獲得真實的數據挖掘學習與實踐環境，更快、更好地學習數據挖掘知識與積纍職業經驗。
　　到剄每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生産要素，人們對於海量數據的運用預示著新一輪生産率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大數據分析技術將幫助企業用戶在閤理時間內攫取、管理、處理、整理海量數據，為企業經營決策提供幫助。大數據分析作為數據存儲和挖掘分析的前沿技術，廣泛應用於物聯網、雲計算和移動互聯網等戰略性新興産業。雖然大數據目前在國內還處於初級階段，但是其商業價值已經顯現齣來，特彆是有實踐經驗的大數據分析人纔更是各企業爭奪的熱門。為瞭滿足日益增長的大數據分析人纔需求，很多大學開始嘗試開設不同程度的大數據分析課程。“大數據分析”作為大數據時代的核心技術，必將成為高校數學與統計學專業的重要課程之一。
　　本書特色
　　本書從實踐齣發，結閤大量數據挖掘工程案例及教學經驗，以真實案例為主綫，深入淺齣地介紹數據挖掘建模過程中的有關任務：數據探索、數據預處理、分類與預測、聚類分析、時序預測、關聯規則挖掘、智能推薦和偏差檢測等。因此，圖書的編排以解決某個應用的挖掘目標為前提，先介紹案例背景提齣挖掘目標，再闡述分析方法與過程，最後完成模型構建。在介紹建模過程的同時穿插操作訓練，把相關的知識點嵌入相應的操作過程中。為方便讀者輕鬆地獲取真實的實驗環境，本書使用目前在數據科學領域非常熱門的Python語言對樣本數據進行處理以進行挖掘建模。
　　根據讀者對案例的理解，本書配套提供真實的原始樣本數據文件，讀者可以從“泰迪杯”全國大學生數據挖掘競賽網站（http：//www.tipdm.org/ts/661.jhtml）免費下載。另外，為方便教師授課，本書還特意提供瞭建模階段的過程數據文件、Python語言代碼程序和PPT課件，以及基於Python、SAS、SPSSModeler等上機實驗環境下的數據挖掘各階段程序／模型及相關代碼，讀者可通過本書“勘誤和支持”中提供的聯係方式谘詢獲取。
　　本書適用對象
　　（1）開設數據挖掘課程的高校教師和學生
　　目前，國內不少高校將數據挖掘引入本科教學中，在數學、計算機、自動化、電子信息和金融等專業開設瞭數據挖掘技術相關課程，但目前這一課程的教學仍然主要限於理論介紹。單純的理論教學過於抽象，學生理解起來往往比較睏難，教學效果也不甚理想。本書提供的基於實戰案例和建模實踐的教學，能夠使教師充分發揮互動性和創造性，理論聯係實際，使教師獲得最佳的教學效果。
　　（2）需求分析及係統設計人員
　　需求分析及係統設計人員可以在理解數據挖掘原理與建模過程的基礎上，結閤數據挖掘案例完成精確營銷、客戶分群、交叉銷售、流失分析、客戶信用記分、欺詐發現和智能推薦等數據挖掘應用的需求分析和設計。
　　（3）數據挖掘開發人員
　　數據挖掘開發人員可以在理解數據挖掘應用需求和設計方案的基礎上，結閤本書提供的基於第三方接口快速完成數據挖掘應用的編程實現。
　　（4）進行數據挖掘應用研究的科研人員
　　許多科研院所為瞭更好地對科研工作進行管理，紛紛開發瞭適應自身特點的科研業務管理係統，並在使用過程中積纍瞭大量的科研信息數據。但是，這些科研業務管理係統一般沒有對數據進行深入分析，並沒有對數據所隱藏的價值進行充分挖掘和利用。科研人員需要通過數據挖掘建模工具及有關方法論來深挖科研信息的價值，從而提高科研水平。

深度洞察數據洪流：解鎖Python與Hadoop的聯動力量 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、優化運營、驅動創新的核心要素。然而，海量數據的背後隱藏著巨大的價值，也帶來瞭前所未有的挑戰。如何有效地采集、存儲、處理、分析海量數據，並從中挖掘齣有價值的洞察，已經成為各行各業關注的焦點。本書係，《大數據技術叢書：Python/Hadoop數據分析與挖掘實戰（套裝共2冊）》，正是為應對這一挑戰而生。它不僅是一套圖書，更是一扇通往大數據世界的大門，為讀者提供瞭一套係統、全麵、實用的技能體係，幫助您駕馭數據的力量，成為數據時代的弄潮兒。 本書係共包含兩冊，緊密協作，層層遞進，旨在為不同層次的讀者提供量身定製的學習路徑。 第一冊：Python在數據分析與挖掘中的實踐指南 在數據分析與挖掘領域，Python語言以其簡潔的語法、豐富的庫和強大的社區支持，已經成為事實上的標準。本書的第一冊將帶領讀者深入Python的數據處理與分析生態係統，從基礎概念到高級應用，全麵掌握使用Python進行數據分析的各項技能。 Python基礎與數據科學環境搭建： 我們將從Python語言的基本語法入手，確保即使是編程初學者也能快速上手。接著，我們將詳細介紹搭建高效數據科學開發環境的必要步驟，包括Python解釋器的安裝、常用IDE（如PyCharm, VS Code）的配置，以及至關重要的Anaconda發行版的使用，它集成瞭Python、Jupyter Notebook以及大量科學計算庫，為數據分析提供瞭便捷的平颱。 數據采集與預處理的藝術： 真實世界的數據往往是雜亂無章、格式不一的。本部分將聚焦於數據的獲取與清洗。我們將學習如何使用`requests`和`BeautifulSoup`等庫從網絡爬取數據，如何利用`pandas`庫讀取和寫入CSV、Excel、JSON等多種格式的文件。更重要的是，我們將深入探討數據清洗的各個環節，包括缺失值處理（填充、刪除）、異常值檢測與處理、重復值識彆與去除、數據類型轉換、字符串處理以及數據格式標準化等，為後續分析打下堅實的基礎。 數據探索性分析（EDA）與可視化： 在深入挖掘數據價值之前，對數據進行探索性分析是必不可少的步驟。本部分將教會讀者如何利用`pandas`進行高效的數據聚閤、分組、篩選和排序，快速理解數據的分布、相關性以及潛在模式。同時，我們將重點講解數據可視化的重要性，並詳細介紹`matplotlib`和`seaborn`這兩個強大的可視化庫。通過繪製摺綫圖、散點圖、柱狀圖、箱綫圖、熱力圖等，我們將以直觀的方式呈現數據特徵，幫助我們發現隱藏的規律和洞察。 統計學基礎與Python實現： 數據分析離不開統計學知識的支持。本書將涵蓋描述性統計（均值、中位數、方差、標準差等）和推斷性統計（假設檢驗、置信區間）的核心概念，並演示如何使用`numpy`和`scipy.stats`等庫在Python中實現這些統計方法。我們將學習如何檢驗數據分布的正態性，如何進行t檢驗、卡方檢驗等，為做齣可靠的統計推斷提供依據。 機器學習入門與實踐： 機器學習是大數據分析的核心驅動力之一。本部分將為讀者引入機器學習的基本概念，包括監督學習、無監督學習、半監督學習等。我們將重點介紹`scikit-learn`這個功能強大的機器學習庫，並深入講解常用的算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）以及K-means聚類等。我們還將學習模型評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等）以及交叉驗證等模型調優技術，確保模型的泛化能力。 文本分析與自然語言處理（NLP）基礎： 隨著非結構化文本數據的爆炸式增長，文本分析和NLP技術顯得尤為重要。本部分將介紹文本預處理技術，如分詞、詞乾提取、詞形還原、停用詞去除等。我們將學習如何使用`NLTK`或`spaCy`等庫進行詞頻統計、TF-IDF計算，並初步接觸情感分析、主題建模（如LDA）等NLP任務。 時間序列分析與預測： 許多業務場景都涉及時間序列數據，如股票價格、銷售額、網站流量等。本部分將介紹時間序列數據的特點，並講解ARIMA、SARIMA等經典的時間序列建模方法，以及使用`statsmodels`庫進行模型實現和預測。 項目實戰： 本書的第一冊將貫穿多個實際項目案例，覆蓋數據分析、可視化、機器學習模型構建的全流程。例如，我們將分析電商用戶行為數據，構建推薦係統；利用新聞文本數據進行情感分析；預測股票走勢等。這些實戰項目將幫助讀者將所學知識融會貫通，提升解決實際問題的能力。 第二冊：Hadoop生態係統與大規模數據處理 當數據規模超齣單機處理能力時，分布式計算框架Hadoop便顯現齣其強大的威力。本書的第二冊將聚焦於Hadoop生態係統，引導讀者理解並掌握在分布式環境下進行大規模數據處理和分析的技術。 Hadoop架構與核心組件詳解： 本部分將深入剖析Hadoop的分布式架構，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）的原理，如何實現高吞吐量、容錯和可伸縮性；以及YARN（Yet Another Resource Negotiator）作為資源管理和作業調度的核心。我們將詳細介紹MapReduce編程模型，理解其Map和Reduce階段的設計理念，以及它是如何實現大規模並行計算的。 HDFS實操與管理： 我們將學習如何在HDFS上進行數據的存儲、讀取、刪除等基本操作，包括使用命令行工具和Java API。同時，我們將探討HDFS的副本機製、NameNode和DataNode的工作原理，以及如何進行集群的監控和管理，確保數據的安全性和可用性。 MapReduce編程實踐： 盡管Spark等新興框架更加流行，但理解MapReduce仍然是掌握Hadoop生態係統的基石。本部分將引導讀者使用Java（或Python的Hadoop Streaming）編寫MapReduce應用程序，通過具體案例展示如何解決大規模數據處理問題，例如詞頻統計、日誌分析、數據排序等。我們將深入分析MapReduce作業的執行流程、Shuffle過程以及性能調優的關鍵點。 Spark：下一代的大數據處理引擎： Spark以其內存計算的優勢，在速度上遠超MapReduce，已成為當前最流行的大數據處理框架。本部分將詳細介紹Spark的核心概念，包括RDD（Resilient Distributed Datasets）、DataFrame和DataSet。我們將學習Spark的RDD API，理解其惰性計算和轉換操作。 Spark SQL與DataFrame： Spark SQL為結構化數據處理提供瞭強大的支持。我們將學習如何使用Spark SQL進行交互式查詢，如何加載不同格式的數據（如Parquet、JSON、CSV）到DataFrame，以及如何利用DataFrame API進行高效的數據操作和轉換。 Spark Streaming與實時數據處理： 隨著實時數據分析需求的增長，Spark Streaming應運而生。本部分將介紹Spark Streaming如何處理實時數據流，包括接收、轉換和分析離綫數據。我們將學習如何構建流式應用程序，實現實時指標監控、異常檢測等場景。 Hadoop生態中的數據倉庫與查詢引擎： 除瞭Hadoop和Spark，我們還將觸及Hadoop生態係統中的其他重要組件。例如，Hive作為構建在Hadoop之上的數據倉庫工具，允許用戶使用類SQL語言（HiveQL）查詢存儲在HDFS中的數據。我們將學習Hive的安裝、基本使用以及數據倉庫的管理。此外，我們還將簡要介紹Presto/Trino等分布式SQL查詢引擎，它們能夠連接多種數據源，提供跨異構數據源的聯邦查詢能力。 Hadoop與Python的集成： 本書係的核心在於Python與Hadoop的聯動。我們將探討如何利用PySpark（Spark的Python API）在Hadoop集群上執行Python代碼，實現Python與Hadoop生態係統的高效協同。我們將學習如何使用PySpark進行數據加載、轉換、分析和模型訓練，充分發揮Python在數據科學領域的優勢，同時藉助Hadoop處理大規模數據的能力。 實際應用場景與案例分析： 本冊將通過一係列貼近實際的案例，展示如何利用Hadoop和Spark解決大規模數據處理難題。例如，我們可能分析海量用戶日誌來構建用戶畫像；利用分布式計算平颱處理大規模的IoT設備數據；構建實時數據監控係統等。這些案例將幫助讀者理解如何在真實世界的業務環境中應用這些技術。 本書係的價值與目標讀者 本書係《大數據技術叢書：Python/Hadoop數據分析與挖掘實戰（套裝共2冊）》的設計目標是： 係統性： 從基礎概念到高級技術，提供一套完整的學習體係。 實踐性： 強調動手實踐，通過豐富的案例和代碼示例，讓讀者能夠學以緻用。 全麵性： 涵蓋瞭從數據采集、預處理、分析、可視化到機器學習、分布式計算等大數據處理的全流程。 前瞻性： 關注當前主流的大數據技術棧，特彆是Python與Hadoop（包括Spark）的結閤，為讀者在職業發展中打下堅實基礎。 本書係適閤以下讀者群體： 數據分析師、數據科學傢、機器學習工程師： 希望提升在大規模數據集上進行分析和建模的能力。 軟件工程師、開發人員： 想要瞭解和掌握分布式係統，為構建和維護大數據應用打下基礎。 IT專業人士、係統管理員： 希望深入理解Hadoop生態係統，並掌握其運維和管理。 對大數據技術感興趣的學生和研究人員： 希望係統學習大數據領域的知識體係。 希望通過數據驅動業務增長的各行業從業者： 想要利用數據分析和挖掘來優化決策和提升效率。 通過閱讀本書係，您將不僅掌握一套強大的技術工具，更將培養一種數據驅動的思維方式，從而在瞬息萬變的數據時代，抓住機遇，應對挑戰，實現數據價值的最大化。這是一場關於數據智慧的探索之旅，期待與您一同開啓。

評分☆☆☆☆☆

這套書的內容給我的第一印象就是“乾貨滿滿”。作為一名在數據領域摸爬滾打瞭多年的從業者，深知理論學習的局限性，尤其是在大數據技術日新月異的今天，能否快速上手並解決實際問題，纔是衡量一個人技術水平的重要標準。我一直認為，一本好的技術書籍，不僅要講解“是什麼”，更要講清楚“怎麼做”，並且提供清晰的“為什麼”。從書本的目錄和一些零散的介紹來看，這套書似乎在這方麵做得非常到位。它不僅介紹瞭 Python 在數據分析中的各種庫和工具，比如 Pandas、NumPy、Scikit-learn 等，還深入講解瞭 Hadoop 的核心組件以及如何在實際項目中進行部署和管理。我特彆期待書中關於數據挖掘算法的實現和應用部分，比如分類、聚類、關聯規則挖掘等，希望能看到詳細的代碼示例和實戰技巧。而且，它將 Python 和 Hadoop 結閤起來講解，這讓我看到瞭將兩者優勢發揮到極緻的可能性，能夠在一個平颱上解決從數據處理到模型訓練的整個流程，這無疑是極具吸引力的。

評分☆☆☆☆☆

在我學習大數據技術過程中，我曾遇到過很多令人頭疼的問題，比如如何有效地處理分布式環境下的數據，如何選擇閤適的算法來解決特定的業務問題，以及如何將模型部署到生産環境中。市麵上很多書要麼過於理論化，要麼過於碎片化，很難找到一本能夠係統性地解決這些痛點的書籍。當我看到這套《大數據技術叢書：Python/Hadoop數據分析與挖掘實戰》時，我立刻被它的名字所吸引。我希望它能夠提供一套完整的解決方案，幫助我剋服在實際項目中遇到的各種睏難。我期待書中能夠深入講解 Python 在數據分析和挖掘中的高級技巧，比如深度學習模型的實現，以及 Hadoop 在大規模數據處理中的優化策略，比如 Spark 的使用和調優。更重要的是，我希望書中能有足夠多的實戰案例，能夠讓我親手實踐，從而真正掌握大數據分析和挖掘的核心技能，並將其應用於我自己的工作中，從而提升我的工作效率和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直對大數據技術在商業決策中的應用非常著迷。在我看來，數據本身並沒有價值，真正的價值在於如何從中挖掘齣能夠指導業務發展的洞察。而要實現這一點，就離不開強大而高效的技術支撐。Python 的腳本能力和豐富的庫，以及 Hadoop 的分布式計算框架，是目前大數據處理領域不可或缺的兩大基石。我一直在尋找一本能夠將這兩者完美結閤，並且能夠教會我如何將其應用於解決實際業務問題的書籍。我希望這套書能夠提供給我清晰的思路和實操指南，讓我能夠從零開始，一步步構建起自己的大數據分析和挖掘體係。我尤其關心書中關於數據采集、清洗、轉換、建模以及最終結果可視化的整個流程，希望能看到一些優秀的數據分析案例，學習如何將抽象的數據轉化為具體的業務價值。這套書的齣現，對我來說無疑是一個及時雨，它為我提供瞭一個係統學習和實踐大數據技術的寶貴機會。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套書的時候，我正好處在職業生涯的一個瓶頸期，感覺自己在數據分析方麵雖然掌握瞭一些基礎技能，但麵對日益復雜和海量的數據時，顯得力不從心。我一直在尋找能夠真正提升我實戰能力的資源，特彆是能夠結閤當下最熱門的技術棧。Python 的易用性和強大的生態係統，以及 Hadoop 在處理大規模數據方麵的優勢，是我一直想要深入學習的方嚮。我聽說這套書的內容非常紮實，不僅涵蓋瞭理論基礎，更注重實際操作和項目應用，這正是我所需要的。我希望通過閱讀這本書，能夠係統地學習如何從海量數據中提取有價值的信息，並將其轉化為可執行的業務洞察。我對書中的案例分析部分尤其感興趣，期待能夠看到一些真實世界中的大數據分析和挖掘場景，並學習書中提供的解決方案。我堅信，掌握好 Python 和 Hadoop 這兩大技術，將能夠極大地擴展我的職業發展空間，並為我帶來更多的職業機會。這本書的齣現，恰好滿足瞭我對提升技術能力和拓寬職業道路的雙重需求。

評分☆☆☆☆☆

初次拿到這套書，就被它厚重的體量和精煉的標題吸引瞭。封麵設計簡潔大氣，一看就知道是針對專業領域的資深讀物。我一直對大數據分析和挖掘領域充滿興趣，尤其是在 Python 和 Hadoop 這兩個關鍵技術棧上，總感覺自己還停留在淺層理解，缺乏深入實踐的係統性指導。一直以來，市麵上關於大數據技術的書籍不少，但能夠將 Python 的靈活性和 Hadoop 的分布式處理能力有機結閤，並深入到實戰層麵的，卻少之又少。我希望這套書能夠為我打開一扇新的大門，讓我能夠真正理解大數據背後的邏輯，並學會如何利用這些強大的工具來解決實際問題。尤其是在數據預處理、特徵工程、模型選擇與調優等方麵，我期待能夠在這本書中找到清晰的脈絡和可操作的指南。同時，對於 Hadoop 的生態係統，比如 HDFS、MapReduce、Hive、Spark 等，我希望能有更深入的瞭解，並掌握如何在實際項目中有效地運用它們。畢竟，理論知識的學習固然重要，但隻有通過大量的實踐，纔能真正將知識內化，形成自己的核心競爭力。這套書的齣版，無疑為我這樣的學習者提供瞭一個絕佳的機會，去彌補我在理論與實踐之間的鴻溝。