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• 2018年9月
• 未来教育
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店铺： 未来教育官方旗舰店

出版社： 电子科技大学出版社

ISBN：9787564715304

商品编码：1635647016

品牌：未来教育（Future）

开本：16

用纸：轻型纸

页数：328

套装数量：2

字数：558000

正文语种：中文

附件数量：3

《海量数据处理与智能分析实战指南》 一、 概述 在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已成为企业最宝贵的战略资产。海量数据的涌现，不仅带来了前所未有的机遇，也对我们处理、分析和应用数据的能力提出了严峻的挑战。从海量数据的采集、存储、清洗，到高效的分析挖掘、模型构建，再到最终的智能化决策与应用，每一个环节都至关重要。 《海量数据处理与智能分析实战指南》是一本集理论精髓与实战经验于一体的著作，旨在为广大数据科学爱好者、从业人员以及相关专业学生提供一套系统、全面、深入的学习路径。本书并非仅仅罗列枯燥的算法或工具，而是聚焦于实际应用场景，通过精选的案例和翔实的步骤，带领读者一步步掌握海量数据处理与智能分析的核心技术与方法。我们将深入探讨如何从庞杂的数据中提炼价值，如何构建高效的数据处理流程，以及如何运用前沿的智能分析技术，最终实现数据驱动的决策与创新。 二、 目标读者 本书面向的读者群体广泛，包括但不限于： 数据科学初学者： 对数据科学领域充满热情，希望系统学习数据处理与分析基础知识的在校学生或转行人士。 数据分析师与数据工程师： 希望提升海量数据处理能力，学习更先进分析技术，掌握大数据处理框架和智能化分析工具的现有从业者。 软件开发工程师： 致力于将数据分析能力融入产品开发，需要了解数据存储、处理管道构建以及模型部署的开发者。 业务分析师与产品经理： 希望通过数据洞察业务，驱动产品迭代和决策，需要理解数据分析过程和结果解读的业务人员。 人工智能与机器学习爱好者： 关注如何处理大规模数据以训练更优化的机器学习模型，以及如何将模型部署于实际应用中的研究者。 对大数据技术感兴趣的任何人士： 希望了解大数据处理的基本原理，掌握相关技术栈，为未来职业发展打下基础的学习者。 三、 内容亮点与价值 本书的独特之处在于其理论与实践的深度融合，以及对当前行业发展趋势的敏锐把握。我们将聚焦于以下几个核心方面，为您带来深刻的学习体验： 1. 系统化的知识体系构建： 数据生命周期全程覆盖： 从数据的采集、清洗、预处理、存储，到特征工程、模型选择、训练、评估，再到模型部署、监控与优化，本书将数据科学的完整流程一一呈现。 理论基础与实践工具并重： 在讲解核心概念与算法的同时，本书会深入介绍业界主流的工具与框架，如Python生态（Pandas, NumPy, Scikit-learn）、SQL、Spark、Hadoop等，并结合实际代码示例，帮助读者快速上手。 2. 海量数据处理的实战策略： 高效的数据存储与管理： 探讨关系型数据库、NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）、数据仓库（如Hive, Impala）以及数据湖的适用场景与最佳实践，讲解如何设计高效的数据模型。 分布式计算框架的应用： 深入解析Apache Spark和Hadoop生态（HDFS, MapReduce, YARN）的工作原理，并通过实际案例演示如何利用这些框架处理TB甚至PB级别的数据。 数据清洗与特征工程的艺术： 讲解如何处理缺失值、异常值、重复值，如何进行数据转换、编码、特征选择与构建，以提升模型性能。 数据管道的自动化构建： 介绍Airflow等工作流管理工具，如何构建稳定、可重复、可监控的数据处理管道，实现数据处理的自动化。 3. 智能化分析与机器学习的应用： 从统计到机器学习： 系统梳理统计学基础知识，并在此基础上深入介绍各种机器学习算法，包括监督学习（线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、神经网络）、无监督学习（K-Means聚类、PCA降维）等。 深度学习的实践探索： 结合TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，讲解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等在图像识别、自然语言处理等领域的实际应用。 模型评估与调优： 讲解交叉验证、网格搜索、随机搜索等模型评估与超参数调优技术，以及如何选择合适的评估指标。 可解释性AI（XAI）： 探讨如何理解模型的决策过程，提高模型的可信度，以及LIME、SHAP等工具的应用。 4. 实际案例驱动的学习模式： 多维度案例选择： 本书精选了来自电商、金融、社交媒体、医疗健康等多个行业、不同复杂度的实际案例，涵盖数据分析、预测建模、推荐系统、异常检测等多个主题。 完整解决方案展示： 每个案例都将提供从问题定义、数据获取、处理、分析、建模到结果解读和业务落地的全过程展示，让读者能够清晰地看到数据科学的价值链。 代码即语言： 所有案例均提供可执行的Python代码，读者可以跟随代码进行实践，加深理解。 5. 面向未来的前沿技术展望： 大数据与AI的融合： 探讨大数据技术如何支撑人工智能的发展，以及AI技术如何反哺大数据分析。 实时数据处理与分析： 介绍Kafka、Flink等流处理技术，以及如何构建实时数据分析系统。 数据隐私与安全： 探讨在处理海量数据时，如何保障数据隐私和安全性。 AIOps（人工智能运维）： 展望AI在运维领域的应用，如何通过数据分析实现智能化的系统监控与故障预测。 四、 章节结构预览（示例） 本书内容庞大，为便于读者理解，以下为部分章节的示例性结构，具体内容会根据实际编排进行调整和补充： 第一部分：海量数据处理基础 第一章：数据驱动的世界与数据科学导论 数据的重要性与应用场景 数据科学的定义、流程与核心技能 大数据技术栈概览 第二章：高效的数据存储与管理 关系型数据库原理与SQL精通 NoSQL数据库的选型与应用（文档型、键值型、列族型） 数据仓库与数据湖的概念及实践 数据模型的选择与设计 第三章：Python与核心数据处理库 NumPy：高性能数值计算 Pandas：数据操作与分析的利器 数据加载、清洗与转换实战 数据可视化基础（Matplotlib, Seaborn） 第四章：分布式计算框架概览 Hadoop生态系统（HDFS, MapReduce, YARN） Apache Spark：内存计算的革命 Spark架构、RDD、DataFrame与Spark SQL 第五章：Spark实战：大规模数据处理 Spark on YARN部署与配置 使用Spark进行ETL（Extract, Transform, Load） Spark SQL查询优化 Spark Streaming简介与应用 第六章：数据清洗与特征工程的艺术 缺失值、异常值处理技术 数据类型转换与编码 特征选择与降维（PCA, t-SNE） 特征构建的创造性方法 第七章：构建自动化数据管道 工作流管理工具介绍（Airflow） DAG（有向无环图）的设计与实现 任务调度、监控与告警 第二部分：智能化分析与机器学习应用 第八章：统计学基础与概率论回顾 描述性统计与推断性统计 概率分布与假设检验 A/B测试的应用 第九章：监督学习算法详解 线性回归与逻辑回归 决策树与随机森林 支持向量机（SVM） 集成学习方法（Boosting, Bagging） 第十章：无监督学习算法实践 聚类算法（K-Means, DBSCAN） 降维技术（PCA, LDA） 关联规则挖掘 第十一章：神经网络与深度学习入门 感知机与多层感知机 激活函数、损失函数与优化器 TensorFlow与PyTorch基础 第十二章：深度学习在图像与文本中的应用 卷积神经网络（CNN）用于图像识别 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）用于序列数据 Transformer模型简介与应用 第十三章：模型评估、选择与调优 评估指标（准确率、召回率、F1分数、AUC等） 交叉验证与模型泛化能力 超参数优化技术（网格搜索、随机搜索） 第十四章：可解释性AI（XAI）与模型部署 理解模型决策：SHAP, LIME 模型服务化部署（REST API, Docker） 模型监控与再训练策略 第十五章：实战案例剖析 案例一：电商用户行为分析与推荐系统构建 案例二：金融风控模型开发（欺诈检测） 案例三：社交媒体文本情感分析 案例四：医疗影像辅助诊断初步探索 （更多案例将根据实际内容加入） 第三部分：前沿技术与未来展望 第十六章：实时数据处理与分析 消息队列（Kafka） 流处理框架（Flink） 构建实时仪表盘与预警系统 第十七章：数据隐私、安全与伦理 差分隐私、联邦学习 合规性要求（GDPR等） 第十八章：AIOps与智能运维 日志分析与异常检测 根因分析与故障预测 第十九章：构建数据驱动的组织文化 数据人才的培养与团队建设 数据治理与数据标准化 数据驱动的决策流程 五、 总结 《海量数据处理与智能分析实战指南》将是一本您在数据科学旅途中不可或缺的伙伴。通过本书，您将不仅能够掌握驾驭海量数据的强大技术，更能领略智能分析的无限魅力，为您的职业生涯和个人成长注入新的动力。我们相信，掌握了本书中的知识与技能，您将能更自信地面对数据时代的挑战，创造更多价值。

评分☆☆☆☆☆

整体来说，这本书给我一种沉稳可靠的感觉，就像一位经验丰富的老教授精心准备的“武功秘籍”，没有太多花哨的宣传，但内容却经得起推敲和实战的检验。我尤其欣赏它对于“未来教育”这个定位的贯彻，它似乎不仅仅是满足于让考生通过考试，更希望能为考生未来在数据处理和信息管理领域打下一个坚实的基础。这种超越了短期应试需求的视野，让整本书的价值得到了提升。书中的案例虽然是基于2018年的考试环境，但Access的核心逻辑和操作理念是相对稳定的，所以即便是现在拿来看，依然具有很强的参考价值。它成功地平衡了“理论深度”和“操作易懂性”，这一点非常难得。如果你是一个希望在短时间内高效掌握二级Access核心技能，并且注重学习质量而非仅仅是应试技巧的读者，那么这本书绝对值得你投入时间和精力去细细品味和反复练习，它为你铺设的不仅仅是一条通往合格的道路，更是一条通往熟练运用的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是浓墨重彩的视觉冲击，那种深蓝与亮黄的撞色搭配，一下子就抓住了眼球，让人忍不住想拿起它翻看一番。我原本对这种考试用书的审美期待并不高，通常都是那种朴素到近乎枯燥的排版，但《包邮 未来教育》系列在这方面显然下了不少功夫。装帧的质感摸上去也挺扎实，不像一些廉价的印刷品，翻页时没有那种涩滞感，这对于长时间备考的人来说是个小小的福音。更别提那个“包邮”的字样，虽然是营销策略，但对于急着要书的考生来说，无疑增添了一丝便利的诱惑力。我对手头的这本2018年九月的二级Access版本特别关注，因为我记得那段时间的考试大纲确实进行了一些细微的调整，不知道这本“旧版”的资料在哪些方面体现了当时的重点和难点。我记得当时市面上很多资料都显得有些滞后，希望这本能提供更贴合实战的考点梳理。从目录的初步浏览来看，结构划分得相当清晰，模块化学习的思路很明确，这对于自学者来说是建立知识体系的基石，让人对后续的学习内容抱有极大的期待，希望能找到那种“豁然开朗”的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书的排版，我立刻感受到了它在“用户友好性”上的用心。字体选择上，主标题和正文部分有着明显的区分度，阅读起来毫不费神，即便是晚上在昏暗的灯光下，那些代码示例和操作步骤依然能够保持清晰的轮廓。我特别欣赏它在知识点讲解上采取的那种层层递进的方式，不像有些教材，上来就抛出复杂的概念，而是用非常生活化或者说贴近实际应用场景的例子来引入，这极大地降低了初学者的门槛。对于Access这种数据库操作，理论知识固然重要，但实际操作的截图和步骤的详尽程度才是决定成败的关键。这本书在这方面做得相当到位，几乎每一个关键操作都有配图，而且图片的清晰度和标注都非常专业，让人感觉就像是旁边有一位经验丰富的老师在手把手地指导。我试着跟着书上的一个中级查询案例自己操作了一遍，发现只要严格按照步骤来，几乎不可能出错，这种细致入微的讲解，对于我这种容易在细节上栽跟头的人来说，简直是救命稻草，大大增强了我的信心。

评分☆☆☆☆☆

时间管理和应试策略，对于上机考试来说，和技术本身同等重要。我发现这本书在处理“模拟考场”这个概念时，融入了非常实际的应试技巧指导。它不仅仅是把试卷罗列出来，而是模拟了考试环境下的时间压力。我喜欢它在每套试卷前给出的“建议用时分配”，这帮助我预先在脑海中构建了一个答题的时间框架，避免了在某个难题上纠缠过久。此外，针对Access上机考试中常常出现的“环境设置”和“文件保存规范”这类细节问题，书中专门开辟了小章节进行强调，这些往往是很多考生因为疏忽而丢分的地方。我记得有一次我考试时就因为文件命名出了岔子，导致部分分数未拿到。这本书将这些“非技术性”的失分点也纳入了考量范围，体现了编者对考生的充分理解和关怀。这种系统化的应试准备，让我感觉自己不仅仅是在学习Access知识，更是在学习如何“赢得”这场考试，从宏观到微观，都做好了万全的准备。

评分☆☆☆☆☆

作为一个多年与各种考试资料打交道的“老考生”，我深知模拟题的质量直接决定了学习效果的上限。市面上很多模拟题库，要么是简单地堆砌题量，要么就是题目与真实考试的风格大相径庭，做完感觉像在陪跑。然而，这本《未来教育》的模拟试卷部分，给我的感觉却是“出乎意料的贴合”。我特意找了几个往年的真题来对比了一下它的出题角度和难度梯度，发现它确实抓住了Access二级考试那种“考察基础应用能力，但又暗藏陷阱”的特点。它不会让题目过于偏门冷僻，而是专注于那些高频考点，比如报表的设计、表单的联动、宏的应用等核心功能，但会以不同的情境组合起来考察。更赞的是，每套模拟题后面都附带了非常详尽的解析，这个解析不是简单的“答案是B”，而是深入剖析了为什么A、C、D是错的，以及正确答案背后的原理是什么，甚至会提及相关的快捷键或更高效的操作方法。这种深度解析，把“做题”真正转化为了“学习”的过程，而不是简单的自我检测。

评分☆☆☆☆☆

挺好的，现在还没用，纸质不错

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应该是正版，只是软件里面很多是错的。不知道有没有在用心做这个软件。希望多用点心。

评分☆☆☆☆☆

还不错，就是物流稍微慢了一点！

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用着非常舒服，性价比也很好

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难得一逼啊

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不愉快的购物体验

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包装有点破损了

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书没用，就等于是买个软件而以