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[美] 布兰登·蒂尔尼(BrendanTierney 著

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• R语言
• 机器学习
• 商业智能
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店铺： 文轩网教育考试专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302491163

商品编码：25558150398

出版时间：2018-01-01

作  者:(美)布兰登·蒂尔尼(Brendan Tierney) 著；张骏温 译 定  价:59.8 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2018年01月01日 页  数:192 装  帧:平装 ISBN:9787302491163 ●第1章 Oracle R Enterprise简介 1
●1.1 本书的目标 3
●1.2 Oracle Advanced Analytics选件 4
●1.3 Oracle R Enterprise(Oracle R企业版) 5
●1.4 利用Oracle R Enterprise易于部署R 7
●1.5 Oracle的R技术 9
●1.6 客户如何使用Oracle R Enterprise和Oracle Advanced Analytics 10
●1.7 小结 11
●第2章 安装Oracle R Enterprise 13
●2.1 安装的先决条件 13
●2.2 设置Oracle Database 14
●2.3 安装Oracle R Enterprise 15
●2.3.1 Oracle R Enterprise的软件包 15
●2.3.2 安装前的要求 16
●2.3.3 在Oracle Database Server上的安装 17
●2.3.4 安装客户端 22
●2.4 验证ORE的安装 25
●2.5 安装RStudio 26
●2.6 使用Oracle的预制应用 27
●2.6.1 预制应用Oracle Database Developer 27
●部分目录

内容简介

熟练使用Oracle R Enterprise大数据功能《精通Oracle R Enterprise大数据 在Oracle数据库中充分利用R的强大功能》指导你高效管理企业大数据，顺畅运行复杂流程。本书简明实用，分步讲解如何创建和执行大规模预测性分析并保持很好性能。通过本书的学习，你将能分析和准备数据、准确建立业务流程模型、生成精密图形、编写和部署功能强大的脚本，并能将Oracle R Enterprise功能有效地运用于APEX应用程序、OBIEE仪表板以及Apache Hadoop系统。 (美)布兰登·蒂尔尼(Brendan Tierney) 著；张骏温 译 布兰登·蒂尔尼（Brendan Tierney），是Oracle ACE总监，是都柏林理工学院的数据科学、数据库和大数据讲师，也是一位独立咨询师（Oralytics）。Brendan曾在多个国家的项目中工作，在数据挖掘、数据科学、大数据和数据仓库领域拥有逾24年的工作经验，是认可的专家。Brendan是UKOUG Oracle Scene杂志的编辑，定期在优选技术会议上发表演讲；也是一位活跃的博客写手，曾为OTN、Oracle Scene、IOUG SELECTJournal、ODTUG Technical Jou等

精通Oracle R Enterprise大数据：解锁数据价值的实战指南 在当今数据驱动的商业环境中，如何从海量数据中提炼出洞察，并将其转化为 actionable insights，是企业保持竞争力的关键。Oracle R Enterprise (ORE) 作为 Oracle 强大数据分析平台的重要组成部分，为数据科学家和分析师提供了一个集成的环境，能够高效地处理和分析大规模数据集。本书——《精通Oracle R Enterprise大数据》——正是为深度挖掘 ORE 的潜力，驾驭大数据挑战而精心打造的实战指南。 本书并非仅仅罗列 ORE 的技术特性，而是聚焦于如何通过 ORE，将复杂的统计模型、机器学习算法以及数据可视化技术，有效地应用于实际的大数据场景。我们将带领读者从 ORE 的基础架构和安装部署出发，逐步深入到其核心功能，包括数据连接、数据转换、模型构建、模型部署以及结果呈现。本书的独特之处在于，它强调的是“精通”，意味着我们将超越表面，深入理解 ORE 的工作原理，掌握其高级技巧，并学会如何针对不同类型的大数据问题，设计出高效、可扩展的解决方案。 本书内容梗概： 第一部分：ORE 基础与架构 数据分析的演进与 ORE 的定位： 回顾大数据分析的历史，阐述传统数据分析工具的局限性，以及 ORE 在 Oracle 生态系统中扮演的关键角色，如何实现数据在数据库内处理，减少数据移动的开销和风险。 ORE 架构深度解析： 详细剖析 ORE 的多层架构，包括 ORE 客户端、ORE 服务器、ORE 引擎以及与 Oracle 数据库的交互机制。理解其工作原理是后续深入学习的基础。 安装与配置： 提供详细的 ORE 安装和配置步骤，涵盖服务器端和客户端的准备工作，以及常见的配置选项和故障排除指南，确保读者能够顺利搭建自己的 ORE 环境。 ORE 与 R 的协同工作： 讲解 R 语言作为 ORE 的主要接口，如何利用 R 的丰富生态系统来驱动 ORE 的大数据分析能力。介绍 ORE 提供的 R 接口函数，以及如何编写和执行 R 脚本在 ORE 环境中。 第二部分：ORE 数据连接与操作 连接 Oracle 数据库： 学习如何使用 ORE 建立与 Oracle 数据库的连接，包括认证方式、连接池管理等。 高效数据导入与导出： 探索 ORE 提供的高效数据导入导出方法，如何将外部数据（如 CSV, JSON）加载到 Oracle 数据库，以及如何将数据库中的大数据集导出到 R 环境进行初步探索。 ORE 数据对象 (ORE object) 的理解与应用： 深入理解 ORE 中数据的核心表示——ORE object。学习如何创建、操作和管理 ORE object，以及其与 R 中数据框 (data frame) 的区别与联系。 大数据集的内存管理与优化： 探讨 ORE 在处理大数据集时如何进行内存管理，学习优化数据加载和处理的技巧，以避免内存溢出，提高处理效率。 第三部分：ORE 数据预处理与特征工程 大数据清洗与转换： 掌握在 ORE 中进行数据清洗和转换的常用技术，包括缺失值处理、异常值检测、数据类型转换、数据格式化等。 特征提取与创建： 学习如何利用 ORE 的函数和 R 的强大功能，从原始数据中提取有用的特征，并创建新的特征，为模型训练做准备。这将涵盖数值型、类别型、文本型等多种数据类型的特征工程。 数据采样与抽样技术： 对于规模巨大的数据集，有时需要进行抽样分析。本书将介绍 ORE 中实现高效数据采样的各种方法，包括分层抽样、随机抽样等。 数据聚合与分组操作： 学习如何使用 ORE 进行复杂的数据聚合和分组操作，例如按维度进行汇总统计、计算移动平均等，这在数据探索和特征工程中至关重要。 第四部分：ORE 模型构建与机器学习 ORE 内置模型库： 详细介绍 ORE 提供的各种内置统计模型和机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K-Means 聚类等。 模型训练与调优： 学习如何在 ORE 环境中训练这些模型，包括模型参数的设置、交叉验证、网格搜索等模型调优技术，以获得最优的模型性能。 利用 R 的机器学习包： 进一步扩展 ORE 的模型能力，介绍如何集成 R 中丰富的第三方机器学习包（如 caret, xgboost, lightgbm 等），并将它们应用于 ORE 的大数据集上。 集成学习与模型融合： 探索更高级的模型构建技术，如集成学习（Bagging, Boosting, Stacking）和模型融合，以提升预测精度和鲁棒性。 第五部分：ORE 模型部署与应用 模型注册与版本管理： 学习如何在 ORE 中注册和管理训练好的模型，以便于后续的部署和调用。 模型评分与预测： 掌握如何在 ORE 中利用已部署的模型对新的大数据集进行评分和预测，并了解如何高效地执行批处理预测。 模型部署到 Oracle 数据库： 探索将 ORE 模型部署到 Oracle 数据库的能力，使其能够直接在数据库内进行在线预测，实现近乎实时的分析。 模型性能监控与更新： 讨论如何对已部署模型的性能进行监控，以及何时需要进行模型的更新和重新训练。 第六部分：ORE 数据可视化与报告 ORE 数据可视化工具： 介绍 ORE 提供的与 R 的可视化包（如 ggplot2, plotly）集成的能力，以及如何利用它们生成高质量的数据可视化图表。 大数据可视化挑战与解决方案： 探讨在大数据环境中进行可视化时遇到的性能挑战，并提供相应的解决方案，例如数据聚合、采样可视化等。 生成交互式报告： 学习如何结合 ORE 和 R 的报告生成工具（如 R Markdown），创建包含数据分析、模型结果和可视化图表的交互式报告。 实时仪表盘构建： 探讨如何构建实时的数据仪表盘，将 ORE 的分析结果动态地呈现给业务用户。 第七部分：实战案例与高级主题 大数据分析实战案例： 通过一系列精心设计的实战案例，涵盖不同行业（如金融、零售、电商、医疗）的大数据分析场景，例如客户流失预测、欺诈检测、推荐系统、市场细分等，让读者在实践中巩固所学知识。 性能调优与扩展性： 深入探讨 ORE 的性能调优策略，包括 SQL 优化、并行计算、资源配置等，以及如何设计可扩展的 ORE 解决方案以应对不断增长的数据量。 与其他 Oracle 工具集成： 介绍 ORE 如何与其他 Oracle 数据服务和工具（如 Oracle Database, Oracle Analytics Cloud, Oracle Machine Learning）进行集成，构建更全面的数据分析解决方案。 大数据治理与安全性： 探讨在大数据分析中涉及的数据治理、数据安全和合规性问题，以及 ORE 在这些方面的支持。 本书适合读者： 数据科学家和分析师： 希望利用 ORE 提升大数据分析能力，掌握更高级的统计模型和机器学习算法。 数据库管理员和开发人员： 关注如何在 Oracle 数据库环境中实现高效的数据分析，并寻求将分析能力嵌入数据库的解决方案。 IT 专业人士： 负责大数据平台架构和实施，需要了解 ORE 的技术优势和应用场景。 对大数据分析技术感兴趣的 R 用户： 希望将 R 的能力扩展到大数据环境，利用 ORE 解决大规模数据问题。 《精通Oracle R Enterprise大数据》将带领您踏上一段全面掌握 ORE 的旅程。通过理论讲解与大量实践相结合的方式，您将不仅理解 ORE 的技术细节，更能学会如何将其应用于解决实际的商业挑战，真正解锁数据的深层价值。本书的目标是帮助您成为一名能够自信地在 ORE 环境中驾驭大数据、创造业务洞察的专家。

评分☆☆☆☆☆

我对技术书籍的要求一向很高，希望它们能提供清晰的、可复制的步骤，同时又不失对底层机制的透彻解读。这本书在这方面做得非常出色，它的结构安排极具匠心，仿佛在为一本未来的行业标准教材奠定基础。特别是在涉及复杂的数据安全和合规性问题时，书中对于如何在保证数据隐私的前提下利用R进行敏感数据分析的讨论，展示了作者对企业级应用场景的深刻理解。它的语言风格非常平实，但逻辑线条却极为锋利，没有一句废话。我尤其喜欢它在描述每一个新特性时，都会附带一个精心设计的“陷阱警示”部分，提前指出读者可能遇到的坑点，这种细致入微的关怀，让学习过程中的挫败感大大降低。这是一本真正为一线架构师和资深数据科学家量身定做的深度手册，而非面向入门者的导览图。

评分☆☆☆☆☆

这本《精通Oracle R Enterprise大数据》的阅读体验简直是一场知识的深度探险，作者的叙述方式极其严谨且富有逻辑性，仿佛一位经验丰富的向导，带领我们穿梭在Oracle数据库的复杂世界与R语言的强大统计能力交汇的迷宫之中。书中对大数据处理架构的剖析细致入微，特别是对于如何利用Oracle的内置工具集（如In-Memory Column Store或ADW的Advanced Analytics功能）来加速R代码的执行效率，提供了大量可操作的实践案例。我特别欣赏它在理论讲解与实际应用之间的精准平衡，没有过多地陷入空泛的概念炒作，而是聚焦于如何通过这些技术栈来解决企业级数据分析中的实际痛点，比如大规模时间序列的预测模型构建、高维数据的降维处理以及机器学习模型的并行训练。读完后，我感觉自己对如何构建一个端到端的企业级数据科学流水线有了全新的认识，不再是孤立地看待数据库管理和数据建模，而是将它们视为一个高度整合的智能系统。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读体验更像是在参加一场高水平的闭门技术研讨会，作者的表达方式充满了对“最佳实践”的执着追求。它没有采用那种为了吸引眼球而夸张的标题或过于简化的流程图，而是直接切入核心——如何利用Oracle R Enterprise在海量非结构化数据中挖掘出具有商业价值的洞察。书中对于并行计算框架的详尽阐述，尤其是在处理海量文本数据的情感分析任务时，其代码示例的优雅和效率令人印象深刻。阅读过程中，我时常需要停下来，去对照自己公司现有的数据处理流程，然后感叹：“原来可以这样优化！”这种能够即时引发行动和反思的阅读体验，是很多其他技术书籍难以企及的。它迫使读者走出舒适区，去拥抱更高效、更可靠的数据处理范式。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本书时，我带着对新兴数据科学工具集的好奇心，但很快就被其深邃的理论基础和前瞻性的视角所吸引。这本书的叙述风格带着一种冷静的、近乎学术研究的严谨性，它不仅仅停留在“如何做”的层面，更深入探讨了“为什么这样做是最高效的”背后的算法原理和系统优化哲学。其中关于向量化操作在Oracle环境下的性能瓶颈分析与规避策略的章节，对我冲击极大，它揭示了许多初级用户在使用R进行数据操作时常犯的效率误区。更难得的是，作者似乎拥有对未来技术趋势的敏锐洞察力，书中对云原生数据库架构下R与Oracle的协同工作模式的探讨，即便是在当前环境下也显得颇具远见。对于那些已经具备一定数据库或统计基础，渴望达到“专家级”应用水平的读者来说，这本书无疑是一本宝贵的、可以反复研读的工具书，它将枯燥的技术手册转化为富有启发性的技术蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于它的“厚重感”和“实用性”的完美结合。它的排版和组织结构非常有利于快速定位信息，但其内容的广度和深度又要求读者必须投入足够的时间去消化。我欣赏作者对细节的偏执——例如，对于不同R数据结构在Oracle内存中的具体映射机制，书中都有清晰的示意图和性能对比数据。这使得技术决策不再是基于模糊的经验判断，而是建立在坚实的数据和性能分析基础之上。对于那些希望将R从一个纯粹的统计工具提升为企业级数据平台核心组件的工程师来说，这本书提供了一张清晰的路线图，它不仅教你如何配置环境，更重要的是，它阐述了背后的设计哲学，确保你构建的系统是面向未来、健壮可靠的。读完后，我感觉自己对整个企业级数据生态系统的掌控力提升了一个台阶。