大数据技术丛书：Python/Hadoop数据分析与挖掘实战（套装共2册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张良均，王路，谭立云，苏剑林 等 著

图书标签:

• 大数据
• Python
• Hadoop
• 数据分析
• 数据挖掘
• 实战
• 技术
• 机器学习
• 人工智能
• 数据科学

出版社： 机械工业出版社

ISBN：12170770

版次：1

商品编码：12170770

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：625

套装数量：2

正文语种：中文

内容简介

　　《Python数据分析与挖掘实战》：
　　10余位数据挖掘领域专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。
　　张良均、王路、谭立云、苏剑林、云伟标等著的《Python数据分析与挖掘实战》共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。
　　基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对《Python数据分析与挖掘实战》所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。
　　实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，《Python数据分析与挖掘实战》是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程的关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深读者对数据挖掘技术在案例应用中的理解。
　　
　　《Hadoop大数据分析与挖掘实战》：
　　10多位技术专家结合自己10多年的经验，以电信、航空、医疗等多个行业的实战案例为主线，深入浅出地讲解了如何基于Hado叩架构技术进行大数据挖掘建模、数据分析和二次开发。
　　张良均、樊哲、赵云龙、李成华、刘丽君等《Hadoop大数据分析与挖掘实战》编著共16章，分三个部分：基础篇、实战篇、高级篇。
　　基础篇（第l～6章），第1章的主要内容是数据挖掘概述、大数据餐饮行业应用；第2章针对大数据理论知识进行基础讲解，简明扼要地对Hadoop安装、原理等做了介绍；第3章介绍了大数据仓库Hive的安装、原理等内容；第4章介绍了大数据数据库HBase的安装、原理等内容；第5章介绍了几种大数据挖掘建模平台，同时重点介绍了《Hadoop大数据分析与挖掘实战》使用的开源TipDM—HB大数据挖掘平台；第6章对数据挖掘的建模过程，各种挖掘建模的常用算法与原理及其在大数据挖掘算法库Mahout的实现原理进行了介绍。
　　实战篇（第7～14章），重点对大数据挖掘技术在法律咨询、电子商务、航空、移动通信、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，《Hadoop大数据分析与挖掘实战》是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述大数据时代针对大数据的分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行，对建模过程等关键环节进行了详细的分析。最后通过上机实践，加深对大数据挖掘技术以及分析流程的认识。
　　高级篇（第15～16章），介绍了基于Hadoop大数据开发的相关技术以及开发步骤，同时使用实例来展示这些步骤，使读者可以自己动手实践，亲自体会开发的乐趣；同时，还介绍了基于TipDM—HB大数据挖掘平台的二次开发实例，借助TipDM—HB大数据挖掘平台二次开发工具，可以更加怏捷、高效地完成相关大数据应用的二次开发，降低开发难度，使读者更方便地体会到大数据分析与挖掘的强大魅力。
　　图书配套提供原始样本数据文件、相关代码及教学用PPT等。

内页插图

目录

《Python数据分析与挖掘实战》：
前言
基础篇
第1章 数据挖掘基础
1．1 某知名连锁餐饮企业的困惑
1．2 从餐饮服务到数据挖掘
1．3 数据挖掘的基本任务
1．4 数据挖掘建模过程
1．4．1 定义挖掘目标
1．4．2 数据取样
1．4．3 数据探索
1．4．4 数据预处理
1．4．5 挖掘建模
1．4．6 模型评价
1．5 常用的数据挖掘建模工具
1．6 小结
第2章 Python数据分析简介
2．1 搭建Python开发平台
2．1．1 所要考虑的问题
2．1．2 基础平台的搭建
2．2 Python使用入门
2．2．1 运行方式
2．2．2 基本命令
2．2．3 数据结构
2．2．4 库的导入与添加
2．3 Python数据分析工具
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 配套资源使用设置
2．5 小结
第3章 数据探索
3．1 数据质量分析
3．1．1 缺失值分析
3．1．2 异常值分析
3．1．3 一致性分析
3．2 数据特征分析
3．2．1 分布分析
3．2．2 对比分析
3．2．3 统计量分析
3．2．4 周期性分析
3．2．5 贡献度分析
3．2．6 相关性分析
3．3 Python主要数据探索函数
3．3．1 基本统计特征函数
3．3．2 拓展统计特征函数
3．3．3 统计作图函数
3．4 小结
第4章 数据预处理
4．1 数据清洗
4．1．1 缺失值处理
4．1．2 异常值处理
4．2 数据集成
4．2．1 实体识别
4．2．2 冗余属性识别
4．3 数据变换
4．3．1 简单函数变换
4．3．2 规范化
4．3．3 连续属性离散化
4．3．4 属性构造
4．3．5 小波变换
4．4 数据规约
4．4．1 属性规约
4．4．2 数值规约
4．5 Python主要数据预处理函数
4．6 小结
第5章 挖掘建模
5．1 分类与预测
5．1．1 实现过程
5．1．2 常用的分类与预测算法
5．1．3 回归分析
5．1．4 决策树
5．1．5 人工神经网络
5．1．6 分类与预测算法评价
5．1．7 Python分类预测模型特点
5．2 聚类分析
5．2．1 常用聚类分析算法
5．2．2 K-Means聚类算法
5．2．3 聚类分析算法评价
5．2．4 Python主要聚类分析算法
5．3 关联规则
5．3．1 常用关联规则算法
5．3．2 Apriori算法
5．4 时序模式
5．4．1 时间序列算法
5．4．2 时间序列的预处理
5．4．3 平稳时间序列分析
5．4．4 非平稳时间序列分析
5．4．5 Python主要时序模式算法
5．5 离群点检测
5．5．1 离群点检测方法
5．5．2 基于模型的离群点检测方法
5．5．3 基于聚类的离群点检测方法
5．6 小结

实战篇
第6章 电力窃漏电用户自动识别
6．1 背景与挖掘目标
6．2 分析方法与过程
6．2．1 数据抽取
6．2．2 数据探索分析
6．2．3 数据预处理
6．2．4 构建专家样本
6．2．5 模型构建
6．3 上机实验
6．4 拓展思考
6．5 小结
第7章 航空公司客户价值分析
7．1 背景与挖掘目标
7．2 分析方法与过程
7．2．1 数据抽取
7．2．2 数据探索分析
7．2．3 数据预处理
7．2．4 模型构建
7．3 上机实验
7．4 拓展思考
7．5 小结
第8章 中医证型关联规则挖掘
8．1 背景与挖掘目标
8．2 分析方法与过程
8．2．1 数据获取
8．2．2 数据预处理
8．2．3 模型构建
8．3 上机实验
8．4 拓展思考
8．5 小结
第9章 基于水色图像的水质评价
9．1 背景与挖掘目标
9．2 分析方法与过程
9．2．1 数据预处理
9．2．2 模型构建
9．2．3 水质评价
9．3 上机实验
9．4 拓展思考
9．5 小结
第10章 家用电器用户行为分析与事件识别
10．1 背景与挖掘目标
10．2 分析方法与过程
10．2．1 数据抽取
10．2．2 数据探索分析
10．2．3 数据预处理
10．2．4 模型构建
10．2．5 模型检验
10．3 上机实验
10．4 拓展思考
10．5 小结
第11章 应用系统负载分析与磁盘容量预测
11．1 背景与挖掘目标
11．2 分析方法与过程
11．2．1 数据抽取
11．2．2 数据探索分析
11．2．3 数据预处理
11．2．4 模型构建
11．3 上机实验
11．4 拓展思考
11．5 小结
第12章 电子商务网站用户行为分析及服务推荐
12．1 背景与挖掘目标
12．2 分析方法与过程
12．2．1 数据抽取
12．2．2 数据探索分析
12．2．3 数据预处理
12．2．4 模型构建
12．3 上机实验
12．4 拓展思考
12．5 小结
第13章 财政收入影响因素分析及预测模型
13．1 背景与挖掘目标
13．2 分析方法与过程
13．2．1 灰色预测与神经网络的组合模型
13．2．2 数据探索分析
13．2．3 模型构建
13．3 上机实验
13．4 拓展思考
13．5 小结
第14章 基于基站定位数据的商圈分析
14．1 背景与挖掘目标
14．2 分析方法与过程
14．2．1 数据抽取
14．2．2 数据探索分析
14．2．3 数据预处理
14．2．4 模型构建
14．3 上机实验
14．4 拓展思考
14．5 小结
第15章 电商产品评论数据情感分析
15．1 背景与挖掘目标
15．2 分析方法与过程
15．2．1 评论数据采集
15．2．2 评论预处理
15．2．3 文本评论分词
15．2．4 模型构建
15．3 上机实验
15．4 拓展思考
15．5 小结

参考文献

《Hadoop大数据分析与挖掘实战》：
前言
基础篇
第1章 数据挖掘基础
1．1 某知名连锁餐饮企业的困惑
1．2 从餐饮服务到数据挖掘
1．3 数据挖掘的基本任务
1．4 数据挖掘建模过程
1．4．1 定义挖掘目标
1．4．2 数据取样
1．4．3 数据探索
1．4．4 数据预处理
1．4．5 挖掘建模
1．4．6 模型评价
1．5 餐饮服务中的大数据应用
1．6 小结
第2章 Hadoop基础
2．1 概述
2．1．1 Hadoop简介
2．1．2 Hadoop生态系统
2．2 安装与配置
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 动手实践
2．5 小结
第3章 Hadoop生态系统：
3．1 概述
3．1．1 Hive简介
3．1．2 Hive安装与配置
3．2 Hive原理
3．2．1 Hive架构
3．2．2 Hive的数据模型
3．3 动手实践
3．4 小结
第4章 Hadoop生态系统：
4．1 概述
4．1．1 HBase简介
4．1．2 HBase安装与配置
4．2 HBase原理
4．2．1 HBase架构
4．2．2 HBase与
4．2．3 HBase访问接口
4．2．4 HBase数据模型
4．3 动手实践
4．4 小结
第5章 大数据挖掘建模平台
5．1 常用的大数据平台
5．2 TipDM-HB大数据挖掘建模平台
5．2．1 TipDM-HB大数据挖掘建模平台的功能
5．2．2 TipDM-HB大数据挖掘建模平台操作流程及实例
5．2．3 TipDM-HB大数据挖掘建模平台的特点
5．3 小结
第6章 挖掘建模
6．1 分类与预测
6．1．1 实现过程
6．1．2 常用的分类与预测算法
6．1．3 决策树
6．1．4 Mahout中Random Forests算法的实现原理
6．1．5 动手实践
6．2 聚类分析
6．2．1 常用聚类分析算法
6．2．2 K-Means聚类算法
6．2．3 Mahout中K-Means算法的实现原理
6．2．4 动手实践
6．3 关联规则
6．3．1 常用的关联规则算法
6．3．2 FP-Growth关联规则算法
6．3．3 Mahout中Parallel FrequentPattern Mining算法的实现原理
6．3．4 动手实践
6．4 协同过滤
6．4．1 常用的协同过滤算法
6．4．2 基于项目的协同过滤算法简介
6．4．3 Mahout中ItembasedCollaborative Filtering算法的实现原理
6．4．4 动手实践
6．5 小结

实战篇
第7章 法律咨询数据分析与服务推荐
7．1 背景与挖掘目标
7．2 分析方法与过程
7．2．1 数据抽取
7．2．2 数据探索分析
7．2．3 数据预处理
7．2．4 模型构建
7．3 上机实验
7．4 拓展思考
7．5 小结
第8章 电商产品评论数据情感分析
8．1 背景与挖掘目标
8．2 分析方法与过程
8．2．1 评论数据采集
8．2．2 评论预处理
8．2．3 文本评论分词
8．2．4 构建模型
8．3 上机实验
8．4 拓展思考
8．5 小结
第9章 航空公司客户价值分析
9．1 背景与挖掘目标
9．2 分析方法与过程
9．2．1 数据抽取
9．2．2 数据探索分析
9．2．3 数据预处理
9．2．4 模型构建
9．3 上机实验
9．4 拓展思考
9．5 小结
第10章 基站定位数据商圈分析
10．1 背景与挖掘目标
10．2 分析方法与过程
10．2．1 数据抽取
10．2．2 数据探索分析
10．2．3 数据预处理
10．2．4 构建模型
10．3 上机实验
10．4 拓展思考
10．5 小结
第11章 互联网电影智能推荐
11．1 背景与挖掘目标
11．2 分析方法与过程
11．2．1 数据抽取
11．2．2 构建模型
11．3 上机实验
11．4 拓展思考
11．5 小结
第12章 家电故障备件储备预测分析
12．1 背景与挖掘目标
12．2 分析方法与过程
12．2．1 数据探索分析
12．2．2 数据预处理
12．2．3 构建模型
12．3 上机实验
12．4 拓展思考
12．5 小结
第13章 市供水混凝投药量控制分析
13．1 背景与挖掘目标
13．2 分析方法与过程
13．2．1 数据抽取
13．2．2 数据探索分析
13．2．3 数据预处理
13．2．4 构建模型
13．3 上机实验
13．4 拓展思考
13．5 小结
第14章 基于图像处理的车辆压双黄线检测
14．1 背景与挖掘目标
14．2 分析方法与过程
14．2．1 数据抽取
14．2．2 数据探索分析
14．2．3 数据预处理
14．2．4 构建模型
14．3 上机实验
14．4 拓展思考
14．5 小结

高级篇
第15章 基于Mahout的大数据挖掘开发
15．1 概述
15．2 环境配置
15．3 基于Mahout算法接口的二次开发
15．3．1 Mahout算法实例
15．3．2 Mahout算法接口的二次开发示例
15．4 小结
第16章 基于TipDM-HB的数据挖掘二次开发
16．1 概述
16．1．1 TipDM-HB大数据挖掘建模平台服务接口
16．1．2 Apache CXF简介
16．2 TipDM-HB大数据挖掘建模平台服务开发实例
16．2．1 环境配置
16．2．2 开发实例
16．3 小结
参考资料

前言/序言

　　为什么要写这本书
　　Linkedln对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析后得出，目前最炙手可热的25项技能中，数据挖掘排名第一。那么数据挖掘是什么？
　　数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现业务的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，因此“数据挖掘”已成为企业保持竞争力的必要方法。
　　但跟国外相比，由于我国信息化程度不太高，企业内部信息不完整，零售业、银行、保险和证券等对数据挖掘的应用并不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对数据挖掘技术的需求越来越强烈，可以预计，未来几年各行业的数据分析应用一定会从传统的统计分析发展到大规模数据挖掘应用。在大数据时代，数据过剩、人才短缺，数据挖掘专业人才的培养又需要专业知识和职业经验积累。本书注重数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让读者获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好地学习数据挖掘知识与积累职业经验。
　　到刭每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素，人们对于海量数据的运用预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内攫取、管理、处理、整理海量数据，为企业经营决策提供帮助。大数据分析作为数据存储和挖掘分析的前沿技术，广泛应用于物联网、云计算和移动互联网等战略性新兴产业。虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是其商业价值已经显现出来，特别是有实践经验的大数据分析人才更是各企业争夺的热门。为了满足日益增长的大数据分析人才需求，很多大学开始尝试开设不同程度的大数据分析课程。“大数据分析”作为大数据时代的核心技术，必将成为高校数学与统计学专业的重要课程之一。
　　本书特色
　　本书从实践出发，结合大量数据挖掘工程案例及教学经验，以真实案例为主线，深入浅出地介绍数据挖掘建模过程中的有关任务：数据探索、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、智能推荐和偏差检测等。因此，图书的编排以解决某个应用的挖掘目标为前提，先介绍案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建。在介绍建模过程的同时穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中。为方便读者轻松地获取真实的实验环境，本书使用目前在数据科学领域非常热门的Python语言对样本数据进行处理以进行挖掘建模。
　　根据读者对案例的理解，本书配套提供真实的原始样本数据文件，读者可以从“泰迪杯”全国大学生数据挖掘竞赛网站（http：//www.tipdm.org/ts/661.jhtml）免费下载。另外，为方便教师授课，本书还特意提供了建模阶段的过程数据文件、Python语言代码程序和PPT课件，以及基于Python、SAS、SPSSModeler等上机实验环境下的数据挖掘各阶段程序／模型及相关代码，读者可通过本书“勘误和支持”中提供的联系方式咨询获取。
　　本书适用对象
　　（1）开设数据挖掘课程的高校教师和学生
　　目前，国内不少高校将数据挖掘引入本科教学中，在数学、计算机、自动化、电子信息和金融等专业开设了数据挖掘技术相关课程，但目前这一课程的教学仍然主要限于理论介绍。单纯的理论教学过于抽象，学生理解起来往往比较困难，教学效果也不甚理想。本书提供的基于实战案例和建模实践的教学，能够使教师充分发挥互动性和创造性，理论联系实际，使教师获得最佳的教学效果。
　　（2）需求分析及系统设计人员
　　需求分析及系统设计人员可以在理解数据挖掘原理与建模过程的基础上，结合数据挖掘案例完成精确营销、客户分群、交叉销售、流失分析、客户信用记分、欺诈发现和智能推荐等数据挖掘应用的需求分析和设计。
　　（3）数据挖掘开发人员
　　数据挖掘开发人员可以在理解数据挖掘应用需求和设计方案的基础上，结合本书提供的基于第三方接口快速完成数据挖掘应用的编程实现。
　　（4）进行数据挖掘应用研究的科研人员
　　许多科研院所为了更好地对科研工作进行管理，纷纷开发了适应自身特点的科研业务管理系统，并在使用过程中积累了大量的科研信息数据。但是，这些科研业务管理系统一般没有对数据进行深入分析，并没有对数据所隐藏的价值进行充分挖掘和利用。科研人员需要通过数据挖掘建模工具及有关方法论来深挖科研信息的价值，从而提高科研水平。

深度洞察数据洪流：解锁Python与Hadoop的联动力量 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、优化运营、驱动创新的核心要素。然而，海量数据的背后隐藏着巨大的价值，也带来了前所未有的挑战。如何有效地采集、存储、处理、分析海量数据，并从中挖掘出有价值的洞察，已经成为各行各业关注的焦点。本书系，《大数据技术丛书：Python/Hadoop数据分析与挖掘实战（套装共2册）》，正是为应对这一挑战而生。它不仅是一套图书，更是一扇通往大数据世界的大门，为读者提供了一套系统、全面、实用的技能体系，帮助您驾驭数据的力量，成为数据时代的弄潮儿。 本书系共包含两册，紧密协作，层层递进，旨在为不同层次的读者提供量身定制的学习路径。 第一册：Python在数据分析与挖掘中的实践指南 在数据分析与挖掘领域，Python语言以其简洁的语法、丰富的库和强大的社区支持，已经成为事实上的标准。本书的第一册将带领读者深入Python的数据处理与分析生态系统，从基础概念到高级应用，全面掌握使用Python进行数据分析的各项技能。 Python基础与数据科学环境搭建： 我们将从Python语言的基本语法入手，确保即使是编程初学者也能快速上手。接着，我们将详细介绍搭建高效数据科学开发环境的必要步骤，包括Python解释器的安装、常用IDE（如PyCharm, VS Code）的配置，以及至关重要的Anaconda发行版的使用，它集成了Python、Jupyter Notebook以及大量科学计算库，为数据分析提供了便捷的平台。 数据采集与预处理的艺术： 真实世界的数据往往是杂乱无章、格式不一的。本部分将聚焦于数据的获取与清洗。我们将学习如何使用`requests`和`BeautifulSoup`等库从网络爬取数据，如何利用`pandas`库读取和写入CSV、Excel、JSON等多种格式的文件。更重要的是，我们将深入探讨数据清洗的各个环节，包括缺失值处理（填充、删除）、异常值检测与处理、重复值识别与去除、数据类型转换、字符串处理以及数据格式标准化等，为后续分析打下坚实的基础。 数据探索性分析（EDA）与可视化： 在深入挖掘数据价值之前，对数据进行探索性分析是必不可少的步骤。本部分将教会读者如何利用`pandas`进行高效的数据聚合、分组、筛选和排序，快速理解数据的分布、相关性以及潜在模式。同时，我们将重点讲解数据可视化的重要性，并详细介绍`matplotlib`和`seaborn`这两个强大的可视化库。通过绘制折线图、散点图、柱状图、箱线图、热力图等，我们将以直观的方式呈现数据特征，帮助我们发现隐藏的规律和洞察。 统计学基础与Python实现： 数据分析离不开统计学知识的支持。本书将涵盖描述性统计（均值、中位数、方差、标准差等）和推断性统计（假设检验、置信区间）的核心概念，并演示如何使用`numpy`和`scipy.stats`等库在Python中实现这些统计方法。我们将学习如何检验数据分布的正态性，如何进行t检验、卡方检验等，为做出可靠的统计推断提供依据。 机器学习入门与实践： 机器学习是大数据分析的核心驱动力之一。本部分将为读者引入机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。我们将重点介绍`scikit-learn`这个功能强大的机器学习库，并深入讲解常用的算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）以及K-means聚类等。我们还将学习模型评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等）以及交叉验证等模型调优技术，确保模型的泛化能力。 文本分析与自然语言处理（NLP）基础： 随着非结构化文本数据的爆炸式增长，文本分析和NLP技术显得尤为重要。本部分将介绍文本预处理技术，如分词、词干提取、词形还原、停用词去除等。我们将学习如何使用`NLTK`或`spaCy`等库进行词频统计、TF-IDF计算，并初步接触情感分析、主题建模（如LDA）等NLP任务。 时间序列分析与预测： 许多业务场景都涉及时间序列数据，如股票价格、销售额、网站流量等。本部分将介绍时间序列数据的特点，并讲解ARIMA、SARIMA等经典的时间序列建模方法，以及使用`statsmodels`库进行模型实现和预测。 项目实战： 本书的第一册将贯穿多个实际项目案例，覆盖数据分析、可视化、机器学习模型构建的全流程。例如，我们将分析电商用户行为数据，构建推荐系统；利用新闻文本数据进行情感分析；预测股票走势等。这些实战项目将帮助读者将所学知识融会贯通，提升解决实际问题的能力。 第二册：Hadoop生态系统与大规模数据处理 当数据规模超出单机处理能力时，分布式计算框架Hadoop便显现出其强大的威力。本书的第二册将聚焦于Hadoop生态系统，引导读者理解并掌握在分布式环境下进行大规模数据处理和分析的技术。 Hadoop架构与核心组件详解： 本部分将深入剖析Hadoop的分布式架构，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）的原理，如何实现高吞吐量、容错和可伸缩性；以及YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理和作业调度的核心。我们将详细介绍MapReduce编程模型，理解其Map和Reduce阶段的设计理念，以及它是如何实现大规模并行计算的。 HDFS实操与管理： 我们将学习如何在HDFS上进行数据的存储、读取、删除等基本操作，包括使用命令行工具和Java API。同时，我们将探讨HDFS的副本机制、NameNode和DataNode的工作原理，以及如何进行集群的监控和管理，确保数据的安全性和可用性。 MapReduce编程实践： 尽管Spark等新兴框架更加流行，但理解MapReduce仍然是掌握Hadoop生态系统的基石。本部分将引导读者使用Java（或Python的Hadoop Streaming）编写MapReduce应用程序，通过具体案例展示如何解决大规模数据处理问题，例如词频统计、日志分析、数据排序等。我们将深入分析MapReduce作业的执行流程、Shuffle过程以及性能调优的关键点。 Spark：下一代的大数据处理引擎： Spark以其内存计算的优势，在速度上远超MapReduce，已成为当前最流行的大数据处理框架。本部分将详细介绍Spark的核心概念，包括RDD（Resilient Distributed Datasets）、DataFrame和DataSet。我们将学习Spark的RDD API，理解其惰性计算和转换操作。 Spark SQL与DataFrame： Spark SQL为结构化数据处理提供了强大的支持。我们将学习如何使用Spark SQL进行交互式查询，如何加载不同格式的数据（如Parquet、JSON、CSV）到DataFrame，以及如何利用DataFrame API进行高效的数据操作和转换。 Spark Streaming与实时数据处理： 随着实时数据分析需求的增长，Spark Streaming应运而生。本部分将介绍Spark Streaming如何处理实时数据流，包括接收、转换和分析离线数据。我们将学习如何构建流式应用程序，实现实时指标监控、异常检测等场景。 Hadoop生态中的数据仓库与查询引擎： 除了Hadoop和Spark，我们还将触及Hadoop生态系统中的其他重要组件。例如，Hive作为构建在Hadoop之上的数据仓库工具，允许用户使用类SQL语言（HiveQL）查询存储在HDFS中的数据。我们将学习Hive的安装、基本使用以及数据仓库的管理。此外，我们还将简要介绍Presto/Trino等分布式SQL查询引擎，它们能够连接多种数据源，提供跨异构数据源的联邦查询能力。 Hadoop与Python的集成： 本书系的核心在于Python与Hadoop的联动。我们将探讨如何利用PySpark（Spark的Python API）在Hadoop集群上执行Python代码，实现Python与Hadoop生态系统的高效协同。我们将学习如何使用PySpark进行数据加载、转换、分析和模型训练，充分发挥Python在数据科学领域的优势，同时借助Hadoop处理大规模数据的能力。 实际应用场景与案例分析： 本册将通过一系列贴近实际的案例，展示如何利用Hadoop和Spark解决大规模数据处理难题。例如，我们可能分析海量用户日志来构建用户画像；利用分布式计算平台处理大规模的IoT设备数据；构建实时数据监控系统等。这些案例将帮助读者理解如何在真实世界的业务环境中应用这些技术。 本书系的价值与目标读者 本书系《大数据技术丛书：Python/Hadoop数据分析与挖掘实战（套装共2册）》的设计目标是： 系统性： 从基础概念到高级技术，提供一套完整的学习体系。 实践性： 强调动手实践，通过丰富的案例和代码示例，让读者能够学以致用。 全面性： 涵盖了从数据采集、预处理、分析、可视化到机器学习、分布式计算等大数据处理的全流程。 前瞻性： 关注当前主流的大数据技术栈，特别是Python与Hadoop（包括Spark）的结合，为读者在职业发展中打下坚实基础。 本书系适合以下读者群体： 数据分析师、数据科学家、机器学习工程师： 希望提升在大规模数据集上进行分析和建模的能力。 软件工程师、开发人员： 想要了解和掌握分布式系统，为构建和维护大数据应用打下基础。 IT专业人士、系统管理员： 希望深入理解Hadoop生态系统，并掌握其运维和管理。 对大数据技术感兴趣的学生和研究人员： 希望系统学习大数据领域的知识体系。 希望通过数据驱动业务增长的各行业从业者： 想要利用数据分析和挖掘来优化决策和提升效率。 通过阅读本书系，您将不仅掌握一套强大的技术工具，更将培养一种数据驱动的思维方式，从而在瞬息万变的数据时代，抓住机遇，应对挑战，实现数据价值的最大化。这是一场关于数据智慧的探索之旅，期待与您一同开启。

评分☆☆☆☆☆

在我学习大数据技术过程中，我曾遇到过很多令人头疼的问题，比如如何有效地处理分布式环境下的数据，如何选择合适的算法来解决特定的业务问题，以及如何将模型部署到生产环境中。市面上很多书要么过于理论化，要么过于碎片化，很难找到一本能够系统性地解决这些痛点的书籍。当我看到这套《大数据技术丛书：Python/Hadoop数据分析与挖掘实战》时，我立刻被它的名字所吸引。我希望它能够提供一套完整的解决方案，帮助我克服在实际项目中遇到的各种困难。我期待书中能够深入讲解 Python 在数据分析和挖掘中的高级技巧，比如深度学习模型的实现，以及 Hadoop 在大规模数据处理中的优化策略，比如 Spark 的使用和调优。更重要的是，我希望书中能有足够多的实战案例，能够让我亲手实践，从而真正掌握大数据分析和挖掘的核心技能，并将其应用于我自己的工作中，从而提升我的工作效率和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套书的时候，我正好处在职业生涯的一个瓶颈期，感觉自己在数据分析方面虽然掌握了一些基础技能，但面对日益复杂和海量的数据时，显得力不从心。我一直在寻找能够真正提升我实战能力的资源，特别是能够结合当下最热门的技术栈。Python 的易用性和强大的生态系统，以及 Hadoop 在处理大规模数据方面的优势，是我一直想要深入学习的方向。我听说这套书的内容非常扎实，不仅涵盖了理论基础，更注重实际操作和项目应用，这正是我所需要的。我希望通过阅读这本书，能够系统地学习如何从海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为可执行的业务洞察。我对书中的案例分析部分尤其感兴趣，期待能够看到一些真实世界中的大数据分析和挖掘场景，并学习书中提供的解决方案。我坚信，掌握好 Python 和 Hadoop 这两大技术，将能够极大地扩展我的职业发展空间，并为我带来更多的职业机会。这本书的出现，恰好满足了我对提升技术能力和拓宽职业道路的双重需求。

评分☆☆☆☆☆

我一直对大数据技术在商业决策中的应用非常着迷。在我看来，数据本身并没有价值，真正的价值在于如何从中挖掘出能够指导业务发展的洞察。而要实现这一点，就离不开强大而高效的技术支撑。Python 的脚本能力和丰富的库，以及 Hadoop 的分布式计算框架，是目前大数据处理领域不可或缺的两大基石。我一直在寻找一本能够将这两者完美结合，并且能够教会我如何将其应用于解决实际业务问题的书籍。我希望这套书能够提供给我清晰的思路和实操指南，让我能够从零开始，一步步构建起自己的大数据分析和挖掘体系。我尤其关心书中关于数据采集、清洗、转换、建模以及最终结果可视化的整个流程，希望能看到一些优秀的数据分析案例，学习如何将抽象的数据转化为具体的业务价值。这套书的出现，对我来说无疑是一个及时雨，它为我提供了一个系统学习和实践大数据技术的宝贵机会。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到这套书，就被它厚重的体量和精炼的标题吸引了。封面设计简洁大气，一看就知道是针对专业领域的资深读物。我一直对大数据分析和挖掘领域充满兴趣，尤其是在 Python 和 Hadoop 这两个关键技术栈上，总感觉自己还停留在浅层理解，缺乏深入实践的系统性指导。一直以来，市面上关于大数据技术的书籍不少，但能够将 Python 的灵活性和 Hadoop 的分布式处理能力有机结合，并深入到实战层面的，却少之又少。我希望这套书能够为我打开一扇新的大门，让我能够真正理解大数据背后的逻辑，并学会如何利用这些强大的工具来解决实际问题。尤其是在数据预处理、特征工程、模型选择与调优等方面，我期待能够在这本书中找到清晰的脉络和可操作的指南。同时，对于 Hadoop 的生态系统，比如 HDFS、MapReduce、Hive、Spark 等，我希望能有更深入的了解，并掌握如何在实际项目中有效地运用它们。毕竟，理论知识的学习固然重要，但只有通过大量的实践，才能真正将知识内化，形成自己的核心竞争力。这套书的出版，无疑为我这样的学习者提供了一个绝佳的机会，去弥补我在理论与实践之间的鸿沟。

评分☆☆☆☆☆

这套书的内容给我的第一印象就是“干货满满”。作为一名在数据领域摸爬滚打了多年的从业者，深知理论学习的局限性，尤其是在大数据技术日新月异的今天，能否快速上手并解决实际问题，才是衡量一个人技术水平的重要标准。我一直认为，一本好的技术书籍，不仅要讲解“是什么”，更要讲清楚“怎么做”，并且提供清晰的“为什么”。从书本的目录和一些零散的介绍来看，这套书似乎在这方面做得非常到位。它不仅介绍了 Python 在数据分析中的各种库和工具，比如 Pandas、NumPy、Scikit-learn 等，还深入讲解了 Hadoop 的核心组件以及如何在实际项目中进行部署和管理。我特别期待书中关于数据挖掘算法的实现和应用部分，比如分类、聚类、关联规则挖掘等，希望能看到详细的代码示例和实战技巧。而且，它将 Python 和 Hadoop 结合起来讲解，这让我看到了将两者优势发挥到极致的可能性，能够在一个平台上解决从数据处理到模型训练的整个流程，这无疑是极具吸引力的。