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黄宏程 著

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• 数据挖掘
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• 机器学习

店铺： 盐城新华图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121293443

商品编码：24115082523

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：从海量信息中提炼商业洞察的艺术与实践》 在这个信息爆炸的时代，数据早已不再是简单的数字和记录，它们是隐藏着巨大价值的矿藏，是引领商业决策、驱动创新增长的石油。然而，如何从滚滚而来的海量数据中，精准地挖掘出那些足以改变游戏规则的商业洞察，如何将冰冷的数字转化为炙手可热的市场先机，这已经成为现代企业面临的重大挑战，也是商业竞争的关键所在。《数据炼金术》正是这样一本旨在揭示数据价值、传授数据挖掘艺术与实践的著作，它将带领读者踏上一场深刻而实用的旅程，学习如何成为一名卓越的“数据炼金术士”。 本书并非一本纯粹的技术手册，更非理论的堆砌。它深入浅出地剖析了数据背后的商业逻辑，强调技术手段的根本目的在于服务于商业价值的实现。我们相信，任何脱离商业场景的技术都是空中楼阁，任何忽略数据潜力的战略都是纸上谈兵。《数据炼金术》将以一种全新的视角，探讨如何将复杂的数据分析过程与具体的业务目标紧密结合，从而实现“更精准地发现业务与营销”的终极追求。 第一部分：炼金的基石——理解数据的本质与价值 在正式踏上数据挖掘之旅之前，我们必须首先理解数据的本质以及它所蕴含的巨大潜力。这一部分将从宏观层面，为你构建一个清晰的数据认知框架。 数据的“前世今生”： 我们将追溯数据的起源，探讨不同类型数据的生成机制、存储方式及其演变过程。从结构化数据到半结构化数据，再到非结构化数据，理解它们的特性对于后续的挖掘工作至关重要。你将了解，你的业务数据不仅仅是孤立的记录，它们彼此关联，共同编织着一张反映客户行为、市场趋势、运营效率的庞大网络。 数据中的“金矿”： 什么是数据价值？我们如何衡量数据的价值？本书将阐释数据价值的多个维度，包括但不限于：提升客户体验、优化运营效率、降低运营成本、预测市场趋势、识别潜在风险、驱动产品创新等。你将学会如何从业务需求出发，识别出真正有价值的数据源，并理解不同类型的数据可能为你的业务带来的独特价值。 数据的“净化”之道： “垃圾进，垃圾出。”这是数据分析领域的一句至理名言。在本章中，我们将详细探讨数据清洗、预处理和转换的重要性。缺失值如何处理？异常值如何识别与修正？不同格式的数据如何统一？格式化、标准化、归一化等关键技术将得到深入讲解，确保你挖掘出的“黄金”是纯净无瑕的。 数据隐私与伦理的边界： 在追求数据价值的同时，我们必须时刻警惕数据隐私的保护和合规性问题。本书将引导你思考如何在使用数据的过程中，遵守相关法律法规，保护用户隐私，并建立负责任的数据使用规范，确保企业的可持续发展。 第二部分：炼金的利器——掌握数据挖掘的核心技术 拥有了坚实的理论基础，接下来我们将聚焦于实现数据价值的核心技术——数据挖掘。这一部分将为你揭示那些能够化腐朽为神奇的数据挖掘算法和方法。 描述性分析：描绘现状的“全景图” 统计学基础： 核心的统计概念，如均值、中位数、方差、标准差、相关性等，将以最直观的方式呈现，帮助你理解数据的基本分布和特征。 数据可视化： 图表并非只是装饰。我们将深入讲解如何运用散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图等，将抽象的数据转化为易于理解的视觉语言，从而快速洞察数据中的模式和异常。 诊断性分析：探究“何以至此” 关联规则挖掘： “啤酒与尿布”的故事并非偶然。我们将学习如何发现数据项之间的关联性，例如，哪些商品经常被一起购买？哪些行为模式常常同时出现？这些洞察对于商品推荐、库存管理、捆绑销售等营销策略至关重要。 异常检测： 识别不寻常的数据点，例如欺诈交易、系统故障、异常的客户行为等。掌握异常检测技术，能够帮助企业及时发现问题，避免损失，并抓住潜在的机遇。 预测性分析：预见“未来趋势” 回归分析： 如何预测未来的销售额？如何估计某个变量会如何影响另一个变量？回归分析将帮助你建立变量之间的定量关系，从而进行精准的预测。 时间序列分析： 针对具有时间顺序的数据，如股票价格、气象数据、网站访问量等，我们将学习如何识别其周期性、趋势性，并进行未来值的预测。 分类与聚类： 分类： 预测一个数据点属于哪个预定义的类别，例如，判断一封邮件是否为垃圾邮件，或者一个客户是否会流失。我们将介绍决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等经典分类算法。 聚类： 将相似的数据点分组，而无需预先定义类别。这对于客户细分、市场分区、异常行为检测等场景具有重要意义。我们将探讨K-Means、层次聚类等常用方法。 指示性分析：启示“何为最佳” 优化算法： 如何在有限的资源下实现利润最大化？如何规划最优的物流路线？指示性分析将帮助你找到最佳的解决方案，从而指导企业做出更明智的决策。 推荐系统： 从Netflix到亚马逊，推荐系统已经深入人心。本书将解析推荐系统的原理，包括基于内容的推荐、协同过滤等，教你如何为用户提供个性化的内容或商品推荐。 第三部分：炼金的实践——将数据洞察转化为商业价值 技术是手段，商业价值才是目的。《数据炼金术》最独特的价值在于，它将教你如何将抽象的数据挖掘结果，转化为实实在在的商业行动和可衡量的成果。 业务场景驱动的数据挖掘： 市场营销的“精准靶向”： 如何利用数据分析识别高价值客户群体？如何设计个性化的营销活动？如何评估营销效果？我们将结合客户画像、行为分析、预测模型，教你如何实现“千人千面”的精准营销，提升转化率和客户忠诚度。 销售预测与增长策略： 基于历史销售数据、市场趋势、宏观经济指标等，构建精准的销售预测模型，从而优化库存管理、生产计划，并制定有效的销售增长策略。 运营效率的“智能优化”： 如何通过数据分析发现生产流程中的瓶颈？如何优化供应链管理？如何预测设备故障，减少停机时间？我们将探讨如何利用数据驱动运营决策，实现降本增效。 产品创新的“智慧引擎”： 用户需求是什么？市场还有哪些未被满足的痛点？通过分析用户反馈、社交媒体评论、竞品数据，发掘产品创新的灵感，并指导产品迭代方向。 风险控制的“火眼金睛”： 如何识别潜在的金融风险？如何预防网络欺诈？如何评估信用风险？我们将学习如何利用数据分析工具，建立有效的风险预警和监控机制。 数据驱动的决策流程： 从问题到洞察再到行动： 建立一套系统性的流程，从明确业务问题开始，到选择合适的数据和方法，再到挖掘出有价值的洞察，最终转化为可执行的行动计划。 沟通与协作： 数据分析结果的有效传达至关重要。本书将指导你如何将复杂的技术性结论，转化为业务方能够理解和接受的语言，促进跨部门的有效沟通与协作。 持续迭代与优化： 数据是流动的，业务是发展的。我们将强调建立一个持续监控、评估和优化的机制，确保数据分析成果能够不断适应变化，持续为企业创造价值。 结论：拥抱数据，成就非凡 《数据炼金术》不是让你成为一名冰冷的技术专家，而是希望赋能你成为一个更懂业务、更具战略眼光的数据驱动者。它将帮助你打破数据孤岛，整合分散的信息，从中提炼出具有 actionable insights 的智慧。无论你是企业决策者、产品经理、市场营销人员，还是技术从业者，本书都将为你提供一套切实可行的方法论和工具箱，让你在日益激烈的商业竞争中，拥有更精准的“火眼金睛”，发现隐藏的机遇，化解潜在的风险，最终成就卓越的商业绩效。 让我们一起踏上这场激动人心的“数据炼金”之旅，将海量信息转化为企业的核心竞争力！

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据分析和商业智能领域充满好奇的人，这本书的标题“大数据之美-挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销”立刻吸引了我的注意。我一直认为，数据本身并没有价值，只有通过有效的挖掘和分析，才能从中提炼出有用的信息，进而转化为商业价值。这本书既然提到了“挖掘”和“更精准地发现业务与营销”，我猜想它应该会深入讲解如何利用大数据技术来解决实际的商业问题。我特别想知道，它将如何通过Hadoop这个强大的分布式计算框架，来实现高效的数据挖掘和分析。例如，在用户行为分析、市场趋势预测、风险控制等方面，Hadoop能够发挥怎样的作用？书中是否会提供一些具体的算法和模型，以及如何在Hadoop环境下进行部署和优化？此外，副标题中的“更精准地发现业务与营销”也让我非常感兴趣，我希望这本书能为我提供一些关于如何利用大数据来制定更具针对性的营销策略、优化产品设计、提升客户体验的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

我一直关注着数据驱动的商业模式，这本书的名字“大数据之美——挖掘·Hadoop·架构”以及副标题“更精准地发现业务与营销”，让我对它充满了期待。我非常好奇，大数据究竟能“美”在哪里？它能如何通过Hadoop这样的强大工具，帮助企业从海量数据中挖掘出不为人知的商业洞察，进而指导更精准的业务决策和营销活动？我希望能在这本书里找到答案。我特别希望能够了解，如何在Hadoop生态系统中，实现从数据采集、存储、处理到分析的完整流程。例如，HDFS的存储原理、MapReduce的计算模型、Hive的数据仓库构建，以及Spark的快速迭代计算，这些技术是如何协同工作的？更重要的是，这本书能否提供一些实际案例，展示大数据在不同行业的应用，比如金融、零售、医疗等领域，它们是如何利用大数据技术来提升效率、降低成本、创造新的商业价值的？我希望这本书不仅能教授技术，更能启迪思维，让我看到大数据的真正“美”所在，并能从中学习到如何更好地运用这些技术来解决实际的商业问题。

评分☆☆☆☆☆

“更精准地发现业务与营销”这个副标题让我觉得这本书不仅仅是关于技术，更侧重于应用。我一直觉得大数据最核心的价值在于它能够帮助我们更深入地理解用户、市场和业务。这本书如果能从大数据挖掘的角度，讲解如何从海量数据中提炼出有价值的信息，那就太有意义了。比如，如何利用Hadoop进行用户画像的构建，分析用户的行为习惯，从而进行更精准的营销推送？又或者，如何通过数据分析来预测市场趋势，优化产品策略，提升业务效率？我希望这本书能够提供一些实用的方法论和技术指导，让我能够更好地将大数据技术应用到实际的业务场景中。例如，关于数据预处理、特征工程、模型选择和评估等环节，希望能有详细的阐述。另外，如果书中能介绍一些常见的算法在Hadoop上的实现，比如协同过滤、聚类分析、分类模型等，并说明如何优化它们的性能，那就更好了。我希望通过这本书，我能够掌握一些切实可行的大数据分析技能，从而在我的工作中，能够更有效地利用数据来驱动决策，实现业务的增长和营销的优化。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名很吸引人，“大数据之美——挖掘·Hadoop·架构”，光听着就觉得内容会很深入，很技术。我一直对Hadoop的架构设计很感兴趣，想知道它到底是怎么实现的分布式存储和计算的，它的NameNode和DataNode之间是如何协同工作的？还有MapReduce模型，虽然概念听过，但具体到实现细节，尤其是在大数据量下的性能优化，我总觉得有些模糊。这本书从“架构”这个角度切入，应该能很好地解答我这些疑问。我希望它能详细讲解Hadoop的各个组件，比如HDFS的容错机制，YARN的资源调度原理，以及MapReduce的设计理念和工作流程。我特别想了解Hadoop在实际应用中，是如何处理海量数据的，比如数据倾斜问题、数据压缩技术、并行度设置等等。如果能结合一些实际的案例，说明在不同的业务场景下，Hadoop架构的部署和调优策略，那就更棒了。毕竟，理论知识固然重要，但实际操作中的经验和技巧才是最宝贵的。我期待这本书能带我进入Hadoop的深层世界，理解其背后的设计哲学，并且能够举一反三，应用到我自己的工作和学习中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，特别是“大数据之美”，让我觉得它可能不仅仅是一本纯粹的技术手册，而是会带着读者去体会大数据在实际应用中的魅力。我一直对Hadoop的底层架构和工作原理感到好奇，例如它的分布式存储机制是如何保证数据的高可用性和容错性的，它的计算模型又如何能够高效地处理PB级别的数据。如果这本书能深入浅出地讲解Hadoop的各个核心组件，比如HDFS、MapReduce、YARN等，并且能够详细阐述它们之间的协作关系，那就太棒了。除此之外，“挖掘”和“更精准地发现业务与营销”这两个关键词，让我对这本书的应用层面也充满了期待。我希望它能不仅仅停留在技术的层面，更能将技术与实际的商业应用紧密结合起来。比如，它能否通过一些具体的案例，展示如何利用Hadoop进行用户画像的构建，如何进行市场细分，如何通过数据分析来制定更有效的营销策略，以及如何通过数据挖掘来发现潜在的商业机会。我希望这本书能带给我一种“知其然，更知其所以然”的感受，让我能够真正理解大数据在驱动业务发展和营销创新方面的巨大潜力。