大数据之美-挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄宏程 著

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• 数据挖掘
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• 数据科学
• 机器学习

店铺： 大丰新华书店专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121293443

商品编码：25546756406

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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《云海探秘：数据价值的重塑与商业洞察的深化》 在这个信息爆炸的时代，数据已不再是冰冷的数字堆砌，而是蕴藏着巨大能量的宝藏，等待着有识之士去发掘、去理解、去转化。我们正身处一场由数据驱动的变革之中，每一次商业决策、每一次营销活动，乃至每一次对用户行为的洞察，都与数据的精准分析息息相关。然而，如何从海量、异构、高速增长的数据洪流中抽丝剥茧，提炼出真正有价值的洞见，并将其转化为驱动业务增长的引擎，是摆在所有企业和个人面前的重大课题。 《云海探秘：数据价值的重塑与商业洞察的深化》一书，正是为应对这一挑战而生。它不是一本枯燥的技术手册，也不是一篇浮于表面的营销宣传，而是一次深入探索数据在现代商业环境中如何发挥核心作用的旅程。本书聚焦于如何构建一个高效、灵活、可扩展的数据处理与分析体系，从而实现对业务的更精准理解和对营销的更精细化运营。 第一部分：数据时代的基石——理解数据的本质与价值 在一切深入的实践之前，我们必须先建立对数据最根本的认知。《云海探秘》首先会带领读者回到原点，探讨在数字化浪潮下，数据究竟扮演着怎样的角色。它将阐释，数据不再是某个部门的孤立资产，而是驱动企业运转的“新石油”，是连接客户、产品、市场与运营的关键纽带。 数据的维度与深度： 我们将从多个维度剖析数据的多样性，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML、JSON文件）以及非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）。理解不同类型数据的特性，是后续处理和分析的前提。本书将通过生动的案例，展示如何从看似杂乱的数据中挖掘出隐藏的模式和关联。 数据价值的转化链条： 数据价值的实现并非一蹴而就，而是经历一个完整的转化过程：数据的收集、存储、清洗、处理、分析、可视化，最终到决策支持。本书将详细解读这一链条中的每一个环节，并强调不同环节之间的协同作用。我们将探讨，如何从原始数据出发，逐步提炼出高阶信息，再转化为可执行的商业洞察。 业务与数据的深度融合： 很多时候，数据分析的困境在于脱离了具体的业务场景。《云海探秘》强调，数据分析的最终目的必须服务于业务的增长与优化。本书将深入探讨，如何将数据分析的视角与业务流程紧密结合，例如，在产品开发阶段，如何利用用户行为数据优化产品设计；在销售环节，如何通过数据预测销售趋势，制定更有效的销售策略；在客户服务领域，如何利用数据分析提升客户满意度。 营销的精细化革命： 传统的粗放式营销已难以适应当前的市场环境。本书将重点阐述，数据如何赋能营销的每一个环节，从用户画像的构建，到个性化推荐的实施，再到营销活动的精准投放与效果评估。我们将展示，如何通过对海量用户数据的深度分析，描绘出清晰的用户画像，从而实现“千人千面”的个性化营销，大幅提升营销ROI。 第二部分：数据处理的利器——构建强大的数据基础设施 有了对数据价值的深刻理解，下一步就是如何有效地处理这些数据。《云海探秘》将带领读者走进现代数据处理的“幕后”，介绍构建强大、高效、可扩展的数据基础设施的关键技术和理念。 海量数据存储的挑战与解决方案： 随着数据量的爆炸式增长，传统的单机存储方式已难以应对。本书将介绍分布式存储系统的基本原理，包括其架构、工作机制以及如何保证数据的可靠性和可用性。我们将探讨，如何根据业务需求选择合适的存储方案，确保数据能够安全、高效地被管理和访问。 数据集成与清洗的艺术： 来自不同源头的数据往往存在格式不统一、质量参差不齐的问题。数据集成是将分散的数据整合起来，而数据清洗则是保证数据质量的关键。本书将详细介绍数据集成的方法，如ETL（Extract, Transform, Load）过程，以及各种数据清洗的技术，如去重、异常值检测、格式标准化等。我们将强调，高质量的数据是一切有效分析的基础。 分布式计算的强大能力： 面对海量数据的处理需求，单台计算机的处理能力是有限的。《云海探秘》将深入浅出地介绍分布式计算的原理，特别是那些能够并行处理大规模数据集的技术。我们将探讨，如何利用这些技术，将复杂的计算任务分解到多台机器上，从而实现对海量数据的快速、高效处理，大大缩短分析周期。 数据流处理与实时洞察： 在许多业务场景中，实时的数据反馈至关重要。本书将介绍流式数据处理的概念，以及如何构建能够实时处理和分析数据的系统。我们将探讨，如何通过实时数据流，即时发现潜在的风险，或捕捉转瞬即逝的商业机会，从而实现更快的响应速度和更敏捷的决策。 第三部分：数据分析的智慧——挖掘深层业务与营销洞察 拥有强大的数据基础设施，我们便能着手进行更深层次的数据分析，从中挖掘出驱动业务增长的宝贵洞察。 探索性数据分析（EDA）与可视化： 在进行正式建模之前，探索性数据分析是理解数据特征、发现潜在模式的关键步骤。本书将介绍各种EDA技术，并强调数据可视化的重要性。通过精美、直观的可视化图表，我们可以更快速地发现数据中的趋势、异常和关联，为后续的建模提供方向。 统计学与机器学习在业务分析中的应用： 本书将介绍如何将经典的统计学方法应用于业务场景，例如回归分析、分类分析等，以理解变量之间的关系。同时，我们将深入探讨机器学习在现代数据分析中的广泛应用，包括聚类分析（用于用户分群）、关联规则挖掘（用于推荐系统）以及预测模型（用于销售预测、风险评估）。我们将通过实际案例，展示如何选择合适的算法，并对其进行优化，以获得更准确的分析结果。 用户行为分析与画像构建： 理解用户是实现精准营销和个性化服务的核心。《云海探秘》将详细讲解如何从用户行为数据（如浏览、点击、购买、互动等）中提取有价值的信息，构建详细的用户画像。我们将探讨，如何利用用户画像来优化产品功能、提升用户体验、以及进行精准的内容推荐和广告投放。 营销效果评估与优化： 每一项营销活动都需要量化其效果，并根据分析结果进行持续优化。《云海探秘》将介绍如何设计科学的营销效果评估体系，包括关键绩效指标（KPIs）的设定，以及如何利用数据分析来衡量不同营销渠道的ROI、用户获取成本（CAC）、客户生命周期价值（CLTV）等。我们将探讨，如何基于这些评估结果，调整营销策略，实现更高效的资源分配。 风险识别与反欺诈： 数据分析不仅能驱动增长，还能有效规避风险。《云海探秘》将探讨如何利用数据分析技术，识别潜在的业务风险，例如信用风险、操作风险等，并介绍反欺诈的策略和方法，通过识别异常行为模式，有效保护企业利益。 第四部分：数据驱动的未来——构建持续进化的数据文化 《云海探秘》的最终目标，是帮助读者构建一个真正以数据为驱动的组织文化，实现业务的持续创新与增长。 数据素养的提升与人才培养： 数据价值的实现离不开具备数据素养的人才。《云海探秘》将探讨如何提升团队整体的数据素养，从基础的数据认知到高级的数据分析能力。我们将讨论，如何建立内部的数据培训体系，吸引和培养更多优秀的数据人才，为企业的数字化转型提供坚实的人力保障。 敏捷的数据实践与迭代： 数据分析和业务优化是一个持续迭代的过程。《云海探秘》将提倡敏捷的数据实践理念，鼓励团队快速试错，从小处着手，逐步验证和优化数据模型与业务策略。我们将探讨，如何建立一个能够快速响应业务变化、并持续从数据中学习和进化的数据体系。 数据治理与合规性： 随着数据应用的深入，数据治理和合规性变得尤为重要。《云海探秘》将强调，在追求数据价值最大化的同时，必须遵守相关法律法规，保护用户隐私，并建立完善的数据安全和隐私保护机制。我们将探讨，如何构建一个既能充分利用数据，又能确保合规与安全的数据环境。 展望数据驱动的未来： 最后，《云海探秘》将带领读者展望数据驱动的未来趋势，包括人工智能与大数据的结合、数据伦理的演进、以及数据在更多新兴领域的应用。本书希望激发读者对数据价值的无限想象，并鼓励他们积极拥抱数据，成为这场数字化变革的引领者。 《云海探秘：数据价值的重塑与商业洞察的深化》是一本面向所有希望在数据时代立于不败之地的企业管理者、产品经理、市场营销人员、数据分析师以及技术开发者的宝贵指南。它将帮助您穿越数据迷雾，洞悉业务本质，掌握精准营销的利器，最终实现业务的腾飞与商业价值的持续增长。

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坦白说，我最近被大数据这个概念迷得有点晕头转向，市面上相关的书籍也是琳琅满目，但很多都显得过于晦涩或者过于浅显，很难找到一本能真正触及核心、又贴近实际应用的。然而，《大数据之美》这个名字，特别是“挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销”这个副标题，却像一道曙光，点亮了我寻找的道路。 我能感觉到，这本书不仅仅是停留在理论层面的介绍，而是真的在教导读者如何“挖掘”。我猜想，它会带领我们深入Hadoop的内部，了解其强大的分布式计算和存储能力是如何实现的，比如HDFS的副本机制，MapReduce的容错处理等等，这些都是构建大数据能力的基础。但更让我兴奋的是，“更精准地发现业务与营销”这个目标。这意味着这本书不会仅仅停留在技术介绍，而是会教会我如何将这些强大的技术应用于实际的业务场景。我期望书中能提供一些具体的、可操作的指导，例如如何通过Hadoop分析用户行为数据，从而制定更有效的营销策略，或者如何利用Hadoop来优化产品推荐系统，提升用户体验和转化率。这本书的价值，就在于它承诺的“精准”，让我看到了将大数据技术转化为实际商业价值的清晰路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！作为一个在数据分析领域摸爬滚打多年的老兵，我一直觉得在海量数据中寻找价值如同大海捞针，耗时耗力，而且往往只能得到一些模糊的洞察。然而，《大数据之美》这本书，虽然我还没来得及深入阅读其具体章节，但仅从书名“挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销”这几个关键词，就足以让我感受到一股强大的冲击力。它似乎预示着一种全新的、系统化的方法论，能够帮助我突破现有的瓶颈。 我想象书中会详细拆解Hadoop这个庞然大物的每一个组件，比如HDFS的分布式存储如何保障海量数据的安全与可用，MapReduce的并行计算模型又如何高效地处理PB级别的数据集。更重要的是，它提出的“挖掘”和“更精准地发现业务与营销”这两个核心概念，让我对数据分析的应用场景充满了期待。我猜测书中会探讨如何将这些底层技术与具体的业务问题相结合，比如如何通过对用户行为数据的深度挖掘，识别出潜在的营销机会，甚至是预测未来的市场趋势。这本书的光芒，仿佛能够照亮我一直以来在数据分析实践中遇到的那些模糊不清的角落，让我看到一条通往更清晰、更具指导意义的业务洞察之路。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本指引我如何在这个数据爆炸的时代，从“数据洪流”中淘出“金子”的宝典。

评分☆☆☆☆☆

拿到《大数据之美》这本书，我第一反应是它可能是一本深入剖析Hadoop架构的经典之作。名字里的“Hadoop.架构”几个字，让我联想到那些严谨的技术图解和性能优化策略。作为一个对底层技术原理充满好奇心的读者，我非常期待书中能够详细讲解Hadoop的分布式文件系统（HDFS）是如何在多台服务器上实现数据的高可用和容错的，以及YARN（Yet Another Resource Negotiator）是如何调度和管理集群资源的。 更吸引我的是“挖掘”这个动作。我理解这不仅仅是简单的数据收集，而是指一种深度探索数据内在规律的过程。书中是否会介绍MapReduce编程模型，或者更现代的Spark等计算框架，来演示如何通过复杂的算法和逻辑，从庞大的数据集中提取出有意义的信息？而“更精准地发现业务与营销”这部分，则让我看到了技术与商业的完美结合。我猜想，这本书会引导我如何将Hadoop强大的计算能力，转化为指导业务决策的智慧。比如，如何通过分析用户购买历史来预测下一次购买行为，或者如何通过社交媒体数据来识别潜在的客户群体。这本书对我而言，就像是一座连接技术与商业价值的桥梁，让我能更清晰地看到，强大的Hadoop架构，究竟能为企业带来怎样的“美”，怎样的“精准”。

评分☆☆☆☆☆

在如今这个数据为王的时代，如何有效地利用海量数据，已成为企业生存和发展的关键。《大数据之美》这本书，从它的标题“挖掘.Hadoop.架构.更精准地发现业务与营销”来看，似乎指向了一个非常重要的方向。我理解它不仅仅是一本关于Hadoop技术的书，更是一本关于如何利用Hadoop来驱动业务增长的书。 我很好奇书中会如何详细阐述Hadoop的内部架构。是否会深入讲解HDFS的分布式存储原理，包括数据块的分割、副本的放置以及 NameNode 和 DataNode 的协同工作？是否会解析MapReduce的计算模型，包括 Map 和 Reduce 阶段的执行流程，以及 Shuffle 和 Sort 等关键环节？更重要的是，它提出的“挖掘”这一概念，让我觉得这本书是在教我如何从数据的海洋中淘金。我期待它能提供一些实用的数据挖掘技术和算法，并说明如何将它们集成到Hadoop的生态系统中。而“更精准地发现业务与营销”，则更是这本书的核心价值所在。我希望能从中学习到如何利用Hadoop分析用户画像，预测用户行为，优化营销投放，甚至发现新的商业机会。这本书就像一位经验丰富的向导，指引我如何在这个复杂的大数据世界里，找到通往业务成功的那条最直接、最精准的道路。

评分☆☆☆☆☆

最近对大数据领域实在太好奇了，尤其是Hadoop这个名字，听起来就充满了技术范儿，让人觉得很厉害。我最近看了不少关于大数据入门的书籍，但总感觉它们停留在概念层面，要么讲得太泛，要么太偏重某个小点，总少了那么点“武功秘籍”的感觉。而《大数据之美》这本书，名字就透着一股“内功心法”的味道，特别是“挖掘.Hadoop.架构”这几个字，让我觉得它很可能是在讲如何打通Hadoop的筋脉，让数据能够顺畅地流动，并且被有效地“挖掘”出来。 我尤其对“更精准地发现业务与营销”这部分充满了幻想。我理解这不仅仅是简单的数据报表，而是能够深入到业务的“骨髓”，找到那些能让营销活动事半功倍的“穴位”。这本书会不会讲述一些具体的案例，比如某个公司是如何利用Hadoop来分析用户画像，从而推送更个性化的广告？或者说，它会不会提供一些框架，教我如何从海量数据中提炼出有价值的业务指标，甚至是构建一套预测模型来指导营销决策？这本书的吸引力在于它承诺的“精准”，这正是我目前最需要的，我希望它能像一位经验丰富的大师，手把手地教我如何在数据世界里，找到那些最直接、最有效的业务增长点。