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黄宏程 著

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• 算法
• 数据科学
• 机器学习

店铺： 南京出版传媒集团图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121293443

商品编码：17913949422

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-07-01

内容介绍
基本信息

书名：	大数据之美-挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销
作者：	黄宏程	开本：
YJ：	49	页数：
现价：	见1；CY=CY部	出版时间	2016-08
书号：	9787121293443	印刷时间：
出版社：	电子工业出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 黄宏程：重庆邮电大学副教授，主要从事复杂网络与信息处理、大数据技术等方向的研究与应用，近年来，作为项目负责人或主研人员，参加多项国家自然科学基金和省部级重点科研项目10余项，2012、2013年度中国人民解放军科学技术进步奖获得者。发表论文20余篇，其中SCI/EI检索10余篇次，申请国家发明专利8项，授权5项。 精彩导读 目录

目  录
D1章　大数据概述 1
1.1  大数据的概念 1
1.1.1  什么是大数据 1
1.1.2  大数据的产生和来源 2
1.1.3  大数据的技术 3
1.1.4  大数据的特征 8
1.1.5  数据、信息与知识 10
1.2  大数据的价值与挑战 10
1.2.1  大数据的潜在价值 11
1.2.2  大数据对业务的挑战 12
1.2.3  大数据对技术架构的挑战 13
1.2.4  大数据对管理策略的挑战 14
1.3  大数据与相关领域的关系 16
1.3.1  大数据与统计分析 16
1.3.2  大数据与数据挖掘 16
1.3.3  大数据与云计算 17
1.4  大数据发展状况 20
参考文献 23
D2章　大数据挖掘技术 24
2.1  数据挖掘与过程 24
2.1.1  数据挖掘的七大功能 24
2.1.2  数据挖掘的实质 25
2.2  数据挖掘过程 26
2.2.1  定义挖掘目标 27
2.2.2  数据取样 28
2.2.3  数据探索 30
2.2.4  数据预处理 32
2.2.5  数据模式发现 37
2.2.6  模型评价 40
2.3  常用算法 47
2.3.1  决策树 48
2.3.2  回归 50
2.3.3  关联规则 54
2.3.4  聚类 59
2.3.5  贝叶斯分类方法 66
2.3.6  神经网络 69
2.3.7  支持向量机（SVM） 73
2.3.8  假设检验 77
2.3.9  遗传算法 81
参考文献 84
D3章　大规模存储与处理技术 86
3.1  Hadoop概述 86
3.1.1  什么是Hadoop 86
3.1.2  Hadoop发展简史 88
3.1.3  Hadoop的优势 90
3.1.4  Hadoop的子项目 90
3.2  HDFS 92
3.2.1  HDFS的设计目标 93
3.2.2  HDFS文件系统的原型GFS 93
3.2.3  HDFS文件的基本结构 95
3.2.4  HDFS的文件读/写操作 97
3.2.5  HDFS的存储过程 101
3.3  MapReduce编程框架 105
3.3.1  MapReduce的发展历史 105
3.3.2  MapReduce的基本工作过程 107
3.3.3  MapReduce的特点 110
3.4  建立Hadoop开发环境 111
3.4.1  相关准备工作 111
3.4.2  JDK的安装配置 113
3.4.3  SSH无钥登录 113
3.4.4  安装、配置Hadoop环境变量 115
3.5  大数据处理系统分类 118
3.5.1  批量数据处理系统 118
3.5.2  流式数据处理系统 119
3.5.3  交互式数据处理 122
3.5.4  图数据处理系统 124
3.6  大数据查询和分析技术：SQL on Hadoop 126
3.6.1  数据库简介 126
3.6.2  图数据库 128
3.6.3  Hive：基本的Hadoop分析 130
3.6.4  实时互动的SQL：Impala和Drill 134
3.7  以通信业务分析为例的大数据的技术环境部署 136
3.7.1  应用架构规划与设计 136
3.7.2  技术环境部署与配置 137
D4章　大数据应用的总体架构和关键技术 148
4.1  大数据的业务分析 148
4.2  大数据的总架体构模型 152
4.3  大数据GJ分析 161
4.3.1  数据仓库与联机分析处理技术 162
4.3.2  大数据分析与传统分析 167
4.3.3  非结构化复杂数据分析 168
4.3.4  实时预测分析 177
4.4  可视化分析 181
4.4.1  可视化技术 181

4.4.2  可视化工具 192
参考文献 195
D5章　运营商数据分析 196
5.1  案例背景 196
5.1.1  大数据运营已为大势所趋 196
5.1.2  采取大数据运营的原因 196
5.1.3  大数据分析如何提升电信行业绩效 197
5.1.4  大数据的社会价值 199
5.2  挖掘目标的提出 200
5.3  案例分析 201
5.3.1  体系架构 201
5.3.2  Hadoop集群抽取模块 202
5.3.3  数据处理模块 208
5.3.4  数据分发 211
5.4  MapReduce操作 218
5.5  结果分析 221
D6章　互联网电影推荐系统 223
6.1  背景描述 223
6.2  业务目标 224
6.3  业务需求 225
6.4  协同过滤推荐系统建模 225
6.4.1  推荐系统概述 225
6.4.2  基于对立用户的协同过滤模型 227
6.5  项目处理过程 229
6.5.1  项目数据 229
6.5.2  数据预处理 230
6.5.3  Hadoop并行算法 242
6.6  总结 250

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《数据炼金术：洞悉商业价值与营销蓝海》 在信息爆炸的时代，数据已不再是冰冷的数字，而是蕴藏着无限商业潜能的宝藏。然而，如何从海量、异构、实时变化的数据中提炼出有价值的洞察，从而指导企业决策、优化营销策略，已成为许多组织面临的严峻挑战。本书《数据炼金术：洞悉商业价值与营销蓝海》正是应运而生，旨在为读者揭示数据背后的商业逻辑，提供一套行之有效的、从数据到价值的转化方法论。 本书并非仅仅聚焦于某个单一技术或工具，而是着眼于更宏观的视角，将大数据分析、商业智能以及市场营销有机地结合起来。我们相信，技术的强大在于其应用，而数据的价值则体现在其驱动商业增长的能力。因此，本书的核心在于“炼金术”——如何将看似杂乱无章的原始数据，通过精密的分析和深刻的洞察，提炼出闪耀着商业智慧的“黄金”，最终实现业务的精准预测与营销的卓越成效。 第一篇：数据的本质与商业的脉搏 在踏上数据炼金之旅前，理解数据的本质及其与商业活动的内在联系至关重要。本篇将深入剖析： 数据的多元宇宙： 我们将探讨不同类型数据的特征，包括结构化数据（如交易记录、CRM信息）、半结构化数据（如日志文件、XML）以及非结构化数据（如文本、图像、视频）。理解这些数据的来源、采集方式及其固有属性，是后续分析的基础。例如，电商平台的交易数据能揭示消费者的购买行为，而社交媒体上的用户评论则蕴含着品牌声誉和用户情感的细微差别。 商业价值的驱动力： 商业的本质在于创造和交换价值。本书将分析数据如何成为驱动商业价值增长的核心要素，从提升运营效率、优化产品设计、改进客户体验到开拓新的商业模式。我们将通过大量案例，展示企业如何利用数据洞察来识别市场机会、规避经营风险。例如，通过分析用户行为数据，电商平台可以精准推荐商品，提高转化率；制造业可以利用传感器数据预测设备故障，减少停机时间。 数据时代的商业逻辑重塑： 传统商业决策往往依赖经验和直觉，而在数据时代，数据驱动的决策模式正逐步取代一切。本篇将阐释数据驱动的思维模式，以及它如何重塑企业的产品开发、营销推广、客户服务等各个环节。我们将探讨数据分析在赋能企业进行更精准的市场细分、个性化营销、风险控制以及战略规划中的关键作用。 连接数据与业务的桥梁： 商业问题往往复杂且多变，如何将这些问题转化为可量化的数据分析任务，并从分析结果中提炼出可执行的商业建议，是数据炼金的核心挑战。本篇将介绍“业务导向型数据分析”的理念，强调在分析伊始就明确业务目标，并贯穿整个分析过程，确保最终的成果能够切实解决业务痛点，创造商业价值。 第二篇：数据挖掘的艺术与洞察的深度 掌握了数据的本质和商业逻辑，接下来的关键是如何从数据中挖掘出有价值的洞察。本篇将深入探讨数据挖掘的各种方法和技术： 探索性数据分析（EDA）： 在进行任何复杂的建模之前，对数据进行充分的探索和可视化是必不可少的步骤。本篇将介绍如何通过统计图表、数据摘要等方法，初步了解数据的分布、变量之间的关系以及潜在的异常值，为后续的深入分析奠定基础。例如，通过绘制散点图可以发现两个变量之间是否存在相关性，通过箱线图可以识别出数据的离散程度。 关联规则挖掘： 了解产品之间的关联性是零售和电商领域的重要应用。本篇将讲解如何利用Apriori等算法，发现“啤酒与尿布”这样的经典关联规则，从而指导商品陈列、捆绑销售和个性化推荐。我们将深入分析算法原理，并探讨如何将其应用于更复杂的场景，如服务推荐、内容聚合等。 分类与预测模型： 预测未来的客户行为、市场趋势或销售业绩是商业决策的关键。本篇将系统介绍常用的分类算法（如逻辑回归、决策树、支持向量机）和回归算法（如线性回归、时间序列分析），并重点阐述如何在实际业务中应用这些模型。例如，构建客户流失预测模型，帮助企业提前采取挽留措施；预测新品的销售量，为生产和库存管理提供依据。 聚类分析与用户画像： 理解不同类型的客户群体，并为其建立精准的画像，是实现个性化营销的前提。本篇将讲解聚类算法（如K-Means、DBSCAN），以及如何利用聚类结果为用户打上不同的标签，形成有价值的用户画像，从而指导产品设计、内容推送和营销活动。我们将探讨如何结合人口统计学信息、行为数据和兴趣偏好，构建多维度的用户画像。 文本挖掘与情感分析： 随着非结构化数据的爆发，从海量文本中提取信息的能力日益重要。本篇将介绍文本预处理技术（如分词、去停用词）、词袋模型、TF-IDF等，并重点讲解如何进行情感分析，洞察用户对产品、服务或品牌的态度和情绪。例如，分析社交媒体评论，了解用户对某个活动的看法；分析客户反馈邮件，发现产品存在的潜在问题。 异常检测与欺诈识别： 在金融、电商等领域，及时发现异常交易和欺诈行为至关重要。本篇将介绍异常检测的常用方法，如统计方法、聚类方法和基于模型的方法，帮助企业构建有效的预警系统，防范潜在的风险。 第三篇：营销的精准化与价值的最大化 数据挖掘的最终目标是驱动业务增长，尤其是在营销领域，数据的精准应用能够带来巨大的回报。本篇将聚焦于如何利用数据洞察，实现营销的精准化和价值的最大化： 客户生命周期管理： 理解客户从初次接触到忠诚度建立的整个生命周期，并针对不同阶段的客户采取相应的营销策略，是提升客户价值的关键。本篇将探讨如何利用数据分析，识别不同生命周期阶段的客户特征，并设计个性化的营销活动，如新客激活、活跃客户维护、流失客户召回等。 个性化推荐系统： 如何在海量商品或内容中，为每一位用户提供最感兴趣的推荐，是提升用户体验和转化率的核心。本篇将讲解协同过滤、基于内容的推荐等主流推荐算法，并探讨如何结合用户画像和行为数据，构建更智能、更精准的推荐系统。 精准营销与广告投放： 传统的“撒网式”营销已难适应时代需求。本篇将阐述如何利用数据分析，进行精准的目标客户画像，并在合适的渠道、合适的时间、以合适的内容触达这些客户。我们将探讨A/B测试、多渠道营销优化等方法，实现营销资源的 tối ưu hóa。 营销效果评估与归因分析： 并非所有营销投入都能带来预期回报。本篇将讲解如何通过关键绩效指标（KPIs）来衡量营销活动的效果，并深入探讨归因分析，理解不同营销触点对最终转化的贡献度，从而优化营销预算分配和策略调整。 构建数据驱动的营销闭环： 将数据分析、营销执行和效果反馈形成一个持续优化的闭环，是实现营销常青的关键。本篇将引导读者思考如何建立一套系统化的流程，让数据洞察不断指导营销策略的制定与优化，从而实现营销效率和ROI的持续提升。 未来趋势与挑战： 随着人工智能、机器学习等技术的发展，营销的自动化、智能化水平将不断提升。本篇也将展望未来数据驱动营销的发展趋势，并探讨在隐私保护、数据安全等方面的挑战与应对策略。 《数据炼金术：洞悉商业价值与营销蓝海》不仅是一本技术指导手册，更是一份引领商业思维的指南。本书将通过生动的案例、清晰的逻辑和实用的方法，帮助读者掌握从数据中挖掘商业价值的“秘诀”，在数据时代乘风破浪，找到属于自己的营销蓝海，实现业务的持续增长与创新。无论您是数据分析师、营销经理、产品负责人，还是对商业数据充满好奇的探索者，本书都将为您开启一扇通往数据智慧的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名乍一听还挺吸引人，感觉像是那种能让人醍醐灌顶、瞬间掌握大数据奥秘的宝典。书名里的“大数据之美”、“挖掘”、“架构”、“更精准地发现业务与营销”这些词汇，本身就充满了吸引力，勾起了我对数据背后隐藏的价值的好奇心。我一直觉得，在这个信息爆炸的时代，数据就是新的石油，而如何有效地“挖掘”出这些“石油”中的“美”，并将其转化为实际的业务洞察和营销策略，是决定企业成败的关键。这本书似乎承诺了这一点，让我对它抱有很高的期望，希望它能提供一些切实可行的方法论，而不是空泛的理论。我特别期待书中关于“Hadoop架构”的部分，因为我听说Hadoop是处理大数据的基石，了解它的架构原理，就像是掌握了打开大数据宝藏的金钥匙。如果这本书能在解释Hadoop的同时，还能将复杂的概念以易于理解的方式呈现出来，并与“业务”和“营销”的实际应用紧密结合，那么它无疑就是一本非常超值的书。我设想着，读完之后，我应该能对如何利用大数据来优化营销活动、识别潜在客户、甚至发现新的商业机会有更清晰的认识，能够从数据的海洋中，精准地捕捉到那些闪闪发光的“珍珠”。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《大数据之美-挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销》，我内心涌现出一种学习的冲动，同时也伴随着一丝忐忑。我一直觉得，现代商业的竞争，很大程度上取决于对数据的理解和运用能力。书名中的“大数据之美”，让我对数据背后的价值充满了向往，而“挖掘”则暗示着一种探索和发现的过程。我好奇的是，书中会如何展现这种“美”，是会通过一些令人惊叹的案例，还是会解析一些能够颠覆认知的数据规律？“Hadoop架构”这个部分，对我来说是一个挑战，我需要理解它的核心概念，它的工作原理，以及它在大数据处理中的地位。我希望这本书能够将这个复杂的技术概念，用一种相对容易理解的方式来讲解，最好能结合一些实际的应用场景。而最吸引我的，还是“更精准地发现业务与营销”这一部分，这正是我目前在工作中亟需解决的问题。我希望通过阅读这本书，能够获得一套系统性的方法论，帮助我学会如何从海量数据中提炼出有价值的信息，并将这些信息转化为切实可行的业务策略和营销方案，从而提高我的工作效率和产出。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，让我脑海里勾勒出一幅充满智慧的画面：《大数据之美-挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销》。我感觉，它不仅仅是一本书，更像是一张地图，一张通往数据智慧的地图。我一直认为，大数据并非只是冷冰冰的数字堆砌，其中蕴含着“美”，一种能够揭示事物本质、预测未来趋势的“美”。而“挖掘”这个词，则代表着一种主动的探索精神，去发现隐藏在数据中的宝藏。“Hadoop架构”听起来像是这个挖掘过程中的核心工具和方法论，我期待它能详细介绍Hadoop的组成部分、工作流程以及如何利用它来构建强大的数据处理能力。“更精准地发现业务与营销”更是点明了本书的最终价值所在，我希望通过阅读，能够学习到如何将Hadoop等大数据技术运用到实际的业务场景中，如何通过数据分析来洞察用户需求，优化产品策略，以及制定出更具针对性和效果的营销活动。这本书，在我看来，是连接技术与商业价值的桥梁，我期待它能为我打开一扇通往更加智能、更加高效的业务和营销时代的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，《大数据之美-挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销》，让我联想到了一场寻宝之旅。我感觉，大数据就像是一座未被开垦的金矿，里面蕴藏着无数的财富，而“挖掘”就是找到宝藏的关键。Hadoop，听起来就像是这个金矿的地图和工具，能够帮助我们深入地层，找到那些埋藏深处的珍宝。而“架构”，可能就是指构建一个高效的挖掘体系，确保我们的寻宝过程既安全又有效率。“更精准地发现业务与营销”，则是我这次寻宝的最终目标，我希望通过挖掘出来的宝藏，能够为我的业务和营销带来前所未有的精准度和效果。我脑海里描绘着，如果这本书能像一位经验丰富的矿工，不仅告诉我Hadoop的原理，还能教会我如何使用各种工具（可能就是书中介绍的方法和技术），最重要的是，能指引我沿着正确的方向去寻找那些最闪耀的“金块”（即能带来商业价值的数据洞察），最终帮助我制定出更具竞争力的业务和营销策略。我期待这本书能让我摆脱过去那种凭感觉做营销的模式，真正做到“以数据驱动决策”，让每一次的投入都物有所值。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书的时候，我的心情挺复杂的。书名是《大数据之美-挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销》，听起来就非常“硬核”，充满了技术含量，让我一度担心它会过于晦涩难懂。我对于大数据领域算是个初学者，虽然知道大数据的重要性，但具体怎么“挖掘”，Hadoop是个什么东西，它和业务营销又有什么样的联系，我心里都还在摸索。尤其是“架构”这个词，听起来就让人生畏，我害怕书中充斥着各种技术性的图表和术语，让我望而却步。我更希望这本书能够以一种循序渐进的方式，从最基础的概念讲起，然后逐步深入到Hadoop的原理和应用。如果能有一些实际的案例分析，展示大数据是如何被成功应用于业务和营销的，那就更好了。我期待书中能够提供一些“小白”也能看懂的解释，甚至是一些可操作的步骤，能够指导我在实际工作中去尝试运用大数据。我希望它能成为我通往大数据世界的一块敲门砖，而不是一道难以逾越的高墙。毕竟，我来这里的目的，是为了“更精准地发现业务与营销”，而不是为了成为一个Hadoop的专家，技术只是手段，最终的目的是为了业务上的成功。