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黄宏程 著

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• 数据分析

店铺： 江阴新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121293443

商品编码：23635559003

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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《深度洞察：数据驱动的商业洞见与增长策略》 在信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产。然而，仅仅拥有数据是远远不够的，关键在于如何从中挖掘出有价值的洞见，并将其转化为驱动商业增长的切实策略。本书《深度洞察：数据驱动的商业洞见与增长策略》正是一部聚焦于此的深度指南，它将带领读者穿越海量数据构建的迷宫，揭示隐藏在数字背后的商业秘密，并指导如何利用这些洞见，在竞争激烈的市场中抢占先机，实现可持续增长。 本书并非零散的技术教程，也非浅尝辄止的理论探讨，而是一套系统性的方法论，旨在为读者构建一个从数据采集、处理、分析到最终洞察输出与策略落地的完整框架。我们将从根本上理解数据在现代商业中的核心作用，认识到数据驱动决策的重要性，并学习如何建立一个真正以数据为中心的组织文化。 第一部分：理解数据时代的商业脉搏 在信息技术日新月异的今天，商业的运作模式正在被深刻地重塑。数据，从最初的记录工具，已经演变为驱动企业决策、创新产品、优化运营，甚至重塑商业模式的核心要素。本部分将深入探讨数据在不同商业场景下的核心价值，帮助读者建立对数据在现代商业中不可或缺地位的清晰认知。 数据成为新的石油：我们将探讨“数据是新的石油”这一比喻的深层含义，不仅仅是数据的体量，更是其提炼、加工和应用过程中的巨大价值。从用户行为数据到交易记录，从社交媒体互动到传感器信息，每一类数据都蕴含着潜在的商业机会。 数据驱动决策的演进：回顾传统决策模式的局限性，对比分析数据驱动决策带来的优势。我们将阐述如何从凭经验、凭直觉的决策模式，转向基于客观数据分析的科学决策，从而降低风险，提升效率，并捕捉更精准的市场机会。 商业洞见的价值：何谓“商业洞见”？本书将定义并剖析商业洞见的本质——它不是简单的数字报表，而是对业务状况、用户需求、市场趋势的深刻理解，是能够指导行动、产生价值的知识。我们将探讨如何从数据中发现这些“隐藏的宝藏”。 构建数据敏感型企业文化：数据驱动的成功，离不开整个组织的共同努力。本部分将讨论如何培育一种重视数据、鼓励数据探索、并赋予员工利用数据解决问题的文化氛围，打破部门壁垒，促进数据共享与协同。 第二部分：数据采集与治理：构建坚实的数据基石 任何成功的分析都离不开高质量的数据。本部分将聚焦于数据采集的策略与方法，以及数据治理的重要性，确保企业拥有可靠、一致、可信的数据源。 多源异构数据的采集策略：现代企业的数据来源极其多样，包括但不限于： 交易数据：销售记录、订单信息、支付流水等，是了解客户购买行为和销售业绩的直接证据。 用户行为数据：网站浏览记录、App使用日志、点击流数据、页面停留时间、转化路径等，揭示用户如何与产品/服务互动，以及用户的偏好和痛点。 客户关系管理（CRM）数据：客户信息、沟通记录、服务交互、满意度反馈等，帮助构建完整的客户画像。 社交媒体数据：用户评论、分享、点赞、关注趋势等，捕捉用户情绪、舆论动态和品牌声誉。 物联网（IoT）数据：传感器收集的设备运行状态、环境信息、地理位置等，在工业、农业、智能家居等领域具有广泛应用。 第三方数据：市场研究报告、行业数据库、人口统计数据等，为企业提供宏观市场和竞争环境的视角。 我们将深入探讨不同类型数据的采集方式，以及如何设计高效、可持续的数据采集流程，同时关注数据在采集过程中可能遇到的挑战，如数据格式不统一、数据缺失、数据重复等。 数据质量的重要性与保障：低质量的数据如同“垃圾进，垃圾出”，无法产生任何有价值的洞见。我们将详细阐述数据质量的维度，包括准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性等，并提出一系列数据清洗、验证和去重的方法，确保数据的可靠性。 数据治理的框架与实践：数据治理不仅仅是技术问题，更是组织管理和流程建设的挑战。本部分将介绍数据治理的核心要素： 数据标准与定义：建立统一的数据术语表和数据模型，确保对同一数据的理解一致。 数据所有权与责任：明确各部门在数据管理中的角色与职责。 数据安全与隐私保护：遵循相关法律法规（如GDPR、CCPA），建立数据访问控制、加密、脱敏等机制，保护敏感信息。 数据生命周期管理：从数据的创建、存储、使用到归档、销毁，全程进行有效管理。 元数据管理：记录数据的来源、定义、转换过程等信息，提高数据的透明度和可追溯性。 通过有效的 数据治理，可以显著提升数据的可信度，降低数据使用风险，并为后续的分析工作奠定坚实的基础。 第三部分：数据分析的艺术与科学：从原始数据到有价值洞见 当数据准备就绪，真正的挑战在于如何从这些海量信息中提炼出具有商业价值的洞见。本部分将系统介绍数据分析的常用方法、工具和思维方式，帮助读者掌握将数据转化为行动指南的技能。 探索性数据分析（EDA）：在进行深入分析之前，EDA是必不可少的第一步。我们将讲解如何通过可视化手段（如图表、仪表盘）和统计方法（如描述性统计、相关性分析）来初步了解数据的分布、识别异常值、发现潜在的模式和关系。这有助于形成对数据的初步认知，并指导后续的分析方向。 描述性分析：回答“发生了什么？”的问题。通过分析历史数据，了解关键业务指标的表现，例如销售额、客户获取成本、转化率、用户活跃度等。我们将介绍各种常用的描述性指标及其计算方法，以及如何通过仪表盘进行可视化呈现，实现业务监控。 诊断性分析：回答“为什么会发生？”的问题。在描述性分析的基础上，深入挖掘数据背后的原因。例如，为什么某个产品的销售额下降？为什么某个营销活动的转化率不高？我们将介绍诸如归因分析、对比分析、因果推断等方法，帮助识别影响业务结果的关键因素。 预测性分析：回答“未来可能发生什么？”的问题。利用历史数据和统计模型，预测未来的趋势和结果。我们将介绍常用的预测模型，如时间序列分析（ARIMA, Prophet）、回归分析（线性回归, 逻辑回归）、机器学习算法（决策树, 随机森林, 支持向量机）等。这些模型可以用于预测销售额、客户流失率、市场需求等，为企业提供前瞻性的决策支持。 规范性分析：回答“我们应该做什么？”的问题。这是数据分析的最高层次，旨在提供最优化的行动建议，以达到特定的业务目标。例如，如何优化定价策略以最大化利润？如何进行个性化推荐以提升用户体验？我们将探讨优化算法、模拟仿真、A/B测试等方法，帮助企业制定最佳的业务策略。 数据可视化：“一图胜千言”。强大的数据可视化能力能够将复杂的数据信息以直观、易懂的方式呈现出来。本书将介绍不同类型图表的适用场景（柱状图、折线图、散点图、饼图、热力图等），以及如何设计有效的仪表盘，帮助决策者快速理解数据，捕捉关键信息。 分析工具与技术（非代码导向）：在本书的语境下，我们侧重于分析的逻辑和方法，而非具体的编程实现。我们将介绍一些常用的、易于上手的分析工具，例如Excel的高级功能、Tableau, Power BI等商业智能工具，以及一些可视化库，帮助读者在不依赖复杂编程的情况下，也能进行有效的数据分析。 第四部分：洞察驱动的业务增长策略 最终的目标是将分析得出的洞见转化为可执行的业务策略，从而驱动增长。本部分将聚焦于如何将数据洞见应用于具体的业务场景，实现营销、产品、运营等方面的优化。 精细化用户画像与细分：通过分析用户行为、偏好、人口统计学特征等数据，构建多维度的用户画像。基于画像进行用户细分，识别不同群体的需求和价值，为精准营销和个性化产品设计提供基础。 营销活动优化与ROI提升： 渠道归因分析：了解不同营销渠道对销售和转化的贡献度，优化渠道投入。 广告投放优化：基于用户画像和行为数据，实现广告的精准投放，提高点击率和转化率。 个性化推荐系统：利用协同过滤、内容推荐等算法，为用户提供个性化的产品或内容推荐，提升用户体验和转化。 客户生命周期管理：分析客户在不同生命周期阶段的行为，设计针对性的营销策略，提高客户留存率和生命周期价值。 产品创新与优化： 用户反馈分析：通过分析用户评论、满意度调查、客服记录等，快速发现产品痛点和改进机会。 功能使用分析：监测用户对不同产品功能的实际使用情况，评估功能价值，为产品迭代提供数据支持。 市场趋势预测：结合内部数据和外部市场数据，预测未来产品需求和行业趋势，指导产品研发方向。 运营效率提升： 供应链优化：分析库存、物流、生产等数据，识别瓶颈，优化资源配置，降低成本。 客户服务改进：分析服务交互数据，识别常见问题，优化服务流程，提升客户满意度。 风险管理：通过数据分析识别潜在的欺诈行为、运营风险等，并采取预防措施。 定价策略的科学制定：利用需求弹性、竞争对手价格、成本数据等，通过数据模型优化定价，实现利润最大化或市场份额的扩张。 A/B测试与实验驱动的决策：强调通过科学的A/B测试来验证不同策略的效果，例如网站页面的改版、广告文案的优化、产品功能的上线等，用数据说话，避免主观判断的偏差。 第五部分：构建可持续的数据洞察能力 本书的最终目标是帮助读者构建一套可持续的数据洞察能力，使其能够不断地从数据中发现价值，驱动业务不断进步。 数据人才的培养与团队建设：讨论如何吸引、培养和留住具备数据分析和业务理解能力的人才，组建高效的数据团队。 技术选型与架构思考（宏观层面）：在不深入技术细节的前提下，提供关于数据平台、分析工具、BI系统等宏观技术选型的考量因素，以支持企业的数据战略。 持续学习与行业趋势追踪：数据分析领域发展迅速，鼓励读者保持学习热情，关注新的技术、方法和应用案例。 伦理与合规性思考：在强调数据价值的同时，也需警惕数据滥用和隐私泄露的风险，确保数据的使用符合伦理和法律法规要求。 从数据洞察到文化变革：强调数据洞察的最终落地，需要推动整个组织的文化变革，让数据思维渗透到每一个环节。 《深度洞察：数据驱动的商业洞见与增长策略》是一本实践性与理论性兼备的著作。它不仅提供了方法论，更引导读者进行思考，将数据分析的工具转化为发现商业机会、解决业务难题、最终实现增长的强大引擎。无论您是企业管理者、市场营销人员、产品经理，还是对数据分析感兴趣的专业人士，本书都将是您在数据时代提升竞争力的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对技术趋势保持敏感的读者，我一直关注着“大数据”这个领域的发展。它不仅仅是一个热门词汇，更是一种正在深刻改变商业世界的力量。然而，从概念的热炒到实际的应用落地，中间往往存在着鸿沟。我发现很多关于大数据的书籍，要么过于理论化，要么过于零散，很难形成一个完整的体系。这本书的书名，尤其是“大数据之美-挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销”，让我觉得它很有可能弥合了这种鸿沟。它不仅提到了“大数据之美”，暗示了数据的魅力和价值，还直接点明了“挖掘”和“Hadoop架构”这两个核心的技术实现手段，最后落脚于“更精准地发现业务与营销”这个实际应用场景。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解Hadoop的原理和架构，让我能够理解它是如何处理海量数据的，并且教会我如何通过挖掘大数据来优化业务流程，提升营销效果。我希望它能提供一些具体的案例，展示大数据是如何在实际业务中发挥作用的，让我能够获得启发，并将这些知识应用到自己的工作中。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何从数据中获得更深层次的洞察感到着迷，尤其是在这个信息爆炸的时代。我们每天都在产生海量的数据，但如何将这些原始数据转化为有价值的信息，并最终指导我们的决策，却是一个巨大的挑战。这本书的书名，尤其是“挖掘.Hadoop.架构”，让我觉得它可能正好解答了我心中的疑惑。我听说过Hadoop，知道它在处理大数据方面有着举足轻重的地位，但对其具体的实现原理和架构设计，我一直缺乏系统性的了解。我希望这本书能够详细地介绍Hadoop的体系结构，让我能够理解它在分布式存储和计算方面的优势，并且能够学习如何利用它来进行高效的数据挖掘。更吸引我的是，它将大数据挖掘与“更精准地发现业务与营销”联系起来，这正是我所追求的目标。我希望能通过这本书，掌握一套从数据收集、处理到分析、应用的全流程方法，从而能够更有效地理解我们的客户，优化我们的产品策略，最终提升我们在市场中的竞争力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引我了，那种深邃的蓝色背景，点缀着错综复杂的数据线条，仿佛在诉说着一个关于信息洪流的故事。我一直对“大数据”这个概念感到好奇，它听起来既神秘又充满了无限可能。每次听到这个词，我脑海中都会浮现出无数的数据点在虚拟空间中穿梭、汇聚，最终形成某个惊人洞察的画面。然而，对于如何真正“挖掘”这些数据，如何构建出能够支撑海量信息处理的“架构”，我一直缺乏清晰的认识。这本书的书名正好点出了我最想了解的核心——“挖掘”和“架构”，并且它还强调了“更精准地发现业务与营销”的价值，这无疑是它最打动我的地方。我希望这本书能像一位经验丰富的向导，带领我穿过迷雾，指引我找到隐藏在数据海洋中的宝藏，让我能够真正理解大数据是如何转化为实际的商业价值，尤其是在瞬息万变的业务和营销领域，如何利用大数据来获得更强的竞争优势。我期待它能提供一些切实可行的案例和方法论，而不是停留在理论层面，让我能学有所用，将知识转化为能力。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在思考如何让公司的营销活动更加精准有效，传统的投放方式已经越来越难以触及目标客户，并且ROI也越来越低。市面上关于营销的书籍很多，但大多数都停留在策略层面，对于如何利用技术手段来优化营销流程，我感觉了解得不够深入。这本书的标题，特别是“更精准地发现业务与营销”，瞬间引起了我的兴趣。我设想，如果能够深入理解“大数据”在营销领域的应用，是不是就能通过对用户行为、偏好等数据的分析，更准确地描绘出我们的目标客户画像，从而制定出更具针对性的营销方案？我尤其想知道，这本书是否会介绍一些基于“Hadoop架构”的解决方案，因为我听说Hadoop在处理大规模数据方面非常强大，如果它能与营销紧密结合，那将是颠覆性的。我希望这本书能提供一些关于如何搭建或理解这样的数据处理体系的知识，并且能够解答我在实践中遇到的难题，比如如何从海量数据中提取有价值的信息，如何将这些信息转化为可执行的营销策略，以及如何衡量这些策略的实际效果。

评分☆☆☆☆☆

最近在工作中，我们经常会遇到数据量爆炸性增长的问题，而传统的数据库和处理方式已经显得力不从心，尤其是在需要进行复杂分析和挖掘的时候。我听过不少关于“大数据”的讨论，但对于它到底是什么，以及如何有效地利用它，我始终觉得隔着一层纱。这本书的题目，尤其是“挖掘.Hadoop.架构”，让我觉得它可能正好触及到了问题的核心。我非常想知道，Hadoop这个在业界赫赫有名的大数据处理框架，到底是如何工作的？它的架构设计有哪些巧妙之处，能够应对如此海量的数据？更重要的是，这本书是否会讲解如何利用Hadoop来“挖掘”数据中的价值，特别是那些能够帮助我们理解业务、优化运营、甚至发现新商业机会的深层信息。我希望这本书能给我一个清晰的图景，让我能够理解大数据技术背后的原理，并且能够将其应用到实际的数据分析工作中，从而提升我们的工作效率和分析的深度，最终为公司的决策提供更有力的支持。