【包邮】Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战(视频教学版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邓杰 著

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• Java

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111600107

商品编码：29055356564

书名：	Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战（视频教学版）	丛书名：
条码：	9787111600107	印次：	1-1
ISBN：	978-7-111-60010-7	书代号：	60010
作者：	邓杰	译者：
编辑：		版别：	机械工业
单价：	99.00元	出版日期：
字数：	500千字	每包册数：	库存：
开本：	16	装订方式：	平
业务分类：	计算机

【大数据时代下的数据驱动决策艺术】 在信息爆炸的今天，数据已经成为驱动社会进步和商业发展的核心动力。我们身处一个前所未有的数据时代，海量的信息如同奔腾的河流，蕴藏着巨大的价值。然而，如何有效地驾驭这股洪流，从中提取有价值的洞察，并将其转化为切实可行的决策，是每一个渴望在数字浪潮中立足的个人和组织所面临的严峻挑战。 本书旨在为广大读者提供一条清晰、系统且实用的学习路径，带领大家从数据分析的理论基础出发，深入探索各种先进的数据挖掘技术，并最终掌握将这些技术应用于解决实际业务问题的能力。我们不追求花哨的理论堆砌，而是聚焦于能够真正解决问题、创造价值的实操方法。 第一部分：数据分析的基石——洞察与思维 在正式踏入技术领域之前，我们需要建立正确的数据观和分析思维。这一部分将引导您理解数据的重要性，认识到数据不仅仅是冰冷的数字，更是反映现实世界现象、揭示潜在规律的窗口。我们将探讨： 数据的本质与价值： 了解不同类型的数据（结构化、半结构化、非结构化）及其各自的特点和应用场景。认识到数据在商业决策、科学研究、社会治理等方面的不可替代的作用。 数据驱动的思维模式： 如何从“凭经验”转向“凭数据”？学习如何提出正确的问题，并将问题转化为可验证的数据假设。理解数据分析的逻辑流程，包括问题定义、数据收集、数据清洗、数据探索、模型构建、结果评估和结果沟通。 数据分析的伦理与责任： 在享受数据带来的便利的同时，我们必须高度重视数据的隐私保护、数据安全和算法公平性。了解数据使用中的法律法规和道德规范，确保数据分析的健康发展。 商业理解与数据视角： 优秀的数据分析师不仅懂技术，更懂业务。我们将引导您学习如何站在业务的角度思考问题，理解不同行业和业务场景下的数据需求，从而提出更有针对性的分析方案。 第二部分：数据处理的利器——清洗与准备 原始数据往往是杂乱、不完整且充满噪声的，直接进行分析将导致错误的结果。因此，高效的数据清洗与准备是数据分析过程中至关重要的一环。本部分将深入讲解： 数据收集策略： 从不同来源（数据库、API、文件、爬虫等）获取数据的技术与方法。 数据清洗技术： 缺失值处理： 识别缺失值的类型（完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失），并掌握删除、插补（均值、中位数、众数、回归插补、K近邻插补）等多种处理方法。 异常值检测与处理： 利用统计学方法（Z-score, IQR）、可视化图表（箱线图）以及更高级的算法（孤立森林）识别异常点，并学习如何进行修正或删除。 重复值处理： 识别并删除数据中的重复记录，确保数据的唯一性。 数据格式统一： 处理日期、时间、文本、数值等格式不一致的问题，确保数据在后续分析中的一致性。 数据类型转换： 根据分析需求，将文本类型转换为数值类型，或将分类变量编码为数值形式。 特征工程基础： 特征创建： 从现有特征中衍生出新的、更有代表性的特征，例如从日期中提取星期几、月份；从文本中提取关键词。 特征编码： 将类别型特征转化为模型可以理解的数值形式，如独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）。 特征缩放： 对数值型特征进行标准化（Standardization）或归一化（Normalization），消除量纲差异，提高模型性能。 特征选择： 识别并移除对模型预测贡献不大的特征，降低模型复杂度，防止过拟合。 第三部分：数据探索与可视化——发现隐藏的模式 在数据准备好之后，我们需要通过探索性数据分析（EDA）来深入了解数据的特性，发现潜在的模式、关联和趋势。可视化是EDA的强大工具，能帮助我们直观地理解数据。本部分将重点介绍： 描述性统计： 计算均值、中位数、方差、标准差、百分位数等统计量，全面描述数据的分布特征。 数据可视化原则： 学习如何选择合适的图表来表达数据信息，如散点图、折线图、柱状图、饼图、直方图、箱线图、热力图等。理解图表的清晰性、准确性和易读性原则。 探索性数据分析（EDA）流程： 单变量分析： 探索单个变量的分布情况、中心趋势和离散程度。 双变量分析： 探索两个变量之间的关系，如相关性、差异性。 多变量分析： 探索三个及以上变量之间的复杂关系。 数据可视化工具与实践： 常用可视化库介绍： 深入学习并实践使用Python中的Matplotlib、Seaborn等库进行静态图表绘制。 交互式可视化： 探索Plotly、Bokeh等库，制作能够吸引用户互动、探索更深层数据的动态可视化图表。 仪表盘（Dashboard）构建： 学习如何整合多个图表，构建具有业务洞察力的交互式仪表盘，帮助业务人员快速理解数据。 模式与异常的识别： 通过可视化和统计分析，主动发现数据中的聚类、趋势、周期性、离群点等关键信息。 第四部分：机器学习模型——从预测到分类 机器学习是数据挖掘的核心技术之一，它使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。本部分将带您走进经典的机器学习算法世界： 监督学习基础： 回归算法： 线性回归： 理解最基础的线性模型，掌握如何预测连续型变量。 多项式回归： 学习如何处理非线性关系。 决策树回归： 掌握基于树结构的回归预测方法。 集成回归方法： 介绍随机森林回归、梯度提升回归（如XGBoost、LightGBM）等更强大的集成模型。 分类算法： 逻辑回归： 理解如何用于二分类和多分类问题。 K近邻（K-NN）： 学习基于距离的分类方法。 支持向量机（SVM）： 掌握寻找最优分类边界的核技巧。 决策树分类： 理解如何通过树结构进行分类。 朴素贝叶斯： 学习基于概率的分类模型。 集成分类方法： 介绍随机森林分类、梯度提升分类等。 模型评估与选择： 评估指标： 学习回归模型的RMSE、MAE、R-squared等，分类模型的准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、AUC等。 交叉验证： 掌握K折交叉验证等技术，提高模型泛化能力评估的可靠性。 模型调优： 学习网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等超参数优化技术。 模型部署与应用： 简要介绍如何将训练好的模型集成到实际应用中。 第五部分：无监督学习——挖掘未知关联 无监督学习无需预先标记的数据，专注于发现数据内在的结构和模式。本部分将深入探索： 聚类分析： K-Means算法： 理解最常用的聚类算法，掌握如何将数据分成不同的簇。 层次聚类： 学习如何构建聚类树状图，探索不同层次的聚类结构。 DBSCAN算法： 了解基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的簇。 聚类评估： 学习轮廓系数（Silhouette Score）等评估方法。 降维技术： 主成分分析（PCA）： 理解如何通过降维来捕获数据的主要变异性，减少特征维度。 t-SNE： 学习如何将高维数据可视化到低维空间，以便观察数据结构。 关联规则挖掘（Apriori算法）： 概念理解： 学习如何发现数据项之间的频繁项集和关联规则，例如“购买尿布的顾客也倾向于购买啤酒”。 应用场景： 购物篮分析、推荐系统等。 第六部分：高级主题与实践——深入挖掘价值 在掌握了基础和进阶技术后，本部分将带领大家触及更广泛、更深入的领域，并强调实践的重要性： 文本挖掘基础： 文本预处理： 分词、去停用词、词干提取/词形还原。 特征表示： 词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、词向量（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe）。 文本分类与情感分析： 应用机器学习模型进行文本的归类和情感倾向判断。 主题模型： 如LDA（Latent Dirichlet Allocation），用于发现文本集合中的隐藏主题。 时间序列分析基础： 时间序列的特点： 趋势、季节性、周期性、平稳性。 时间序列模型： AR、MA、ARMA、ARIMA模型。 应用： 股票价格预测、销售预测、天气预报等。 实战项目演练： 案例驱动学习： 通过多个精心设计的实战项目，贯穿数据分析的整个流程，从实际业务问题出发，运用所学技术进行数据获取、处理、分析、建模和结果解释。 多维度案例： 涵盖电子商务（用户行为分析、推荐系统）、金融（风险评估、欺诈检测）、医疗（疾病预测）、市场营销（客户细分、广告优化）等不同领域的实际应用。 代码实现： 提供完整的Python代码示例，让读者可以跟随实践，逐步掌握各项技术。 持续学习与发展： 新技术前沿： 简要介绍深度学习在自然语言处理、图像识别等领域的应用，以及大数据处理平台（如Spark）的概念。 构建个人项目： 鼓励读者将所学知识应用于自己的兴趣领域，积累实战经验。 职业发展路径： 提供关于数据分析师、数据科学家等职业发展方向的建议。 本书力求做到内容严谨、逻辑清晰、讲解透彻，并通过大量的实例和代码演示，帮助您真正掌握数据分析和挖掘的核心技能。我们相信，通过对本书的学习，您将能够自信地应对大数据带来的挑战，成为一名优秀的数据驱动型人才，在数据时代浪潮中乘风破浪，发掘数据无限的价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在数据分析领域摸爬滚打多年的老兵，我深知知识更新的速度有多快，尤其是在大数据这个日新月异的行业。Hadoop作为分布式计算的先驱，虽然已经有了Spark等更现代化的技术，但其底层原理和生态系统的理解，依然是深入研究大数据技术绕不开的环节。我购买这本书，主要是看中了它“进阶实战”的部分。我希望这本书能够不仅仅停留在Hadoop的基本概念和安装部署，而是能够深入讲解HDFS、MapReduce、YARN等核心组件的内部机制，以及它们是如何协同工作的。同时，我也期待书中能涵盖一些实际应用场景下的案例分析，例如如何利用Hadoop进行海量日志分析、用户行为分析、推荐系统构建等等。通过这些实战案例，我希望能学习到如何将Hadoop技术与实际业务需求相结合，解决更复杂的数据处理和分析问题。当然，视频教学版的优势在于可以更直观地展示一些复杂的配置过程和代码演示，这对于提升学习效率非常有帮助，尤其是在遇到一些疑难杂症时，视频的辅助作用往往是文字难以比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题非常吸引人，尤其是“包邮”和“视频教学版”这些字眼，让我在茫茫书海中一眼就看到了它。我最近正好对大数据领域产生了浓厚的兴趣，听闻Hadoop是大数据的基石，但一直苦于找不到一个系统且易于理解的入门途径。市面上关于Hadoop的书籍琳琅满目，有的过于理论化，看得人云里雾里；有的则过于浅显，学完后感觉像是走马观花，并没有真正掌握核心知识。这款图书的“从入门到进阶”的学习路径规划，恰好满足了我这种既想打牢基础，又想深入了解Hadoop高级应用的读者需求。而且，视频教学版的附加值非常高，我一直认为，对于技术类书籍，光看文字描述总是不如跟着视频一步步实践来得直观和高效。我期待这本书能够提供清晰的视频讲解，让我能够边看边学，遇到问题也能通过视频找到解决方案，而不是仅仅停留在理论层面。考虑到其“实战”的定位，我也希望能通过这本书的学习，能够实际动手操作Hadoop集群，完成一些典型的大数据挖掘项目，而不是仅仅停留在理论知识的堆砌。

评分☆☆☆☆☆

我是一家小型创业公司的技术负责人，最近公司业务快速发展，数据量也呈现出爆炸式增长。我们目前的技术栈还比较传统，无法有效地处理和分析如此庞大的数据。我正在积极寻找能够帮助我们团队快速掌握大数据技术的解决方案，而Hadoop无疑是我们需要考虑的重要选项之一。这本书的“从入门到进阶实战”的定位，以及“视频教学版”的特点，让我觉得它非常适合我们团队进行技术转型。我希望这本书能够提供清晰、实用的Hadoop集群搭建和配置指导，让我们能够快速搭建起自己的大数据平台。同时，我也期望书中能够提供一些面向实际业务场景的数据处理和分析的案例，例如如何利用Hadoop进行用户画像分析、市场趋势预测等，这样我们就可以将学到的知识直接应用到公司的业务中，快速见到成效。视频教学的模式，对于我们这样时间宝贵的团队来说，能够大大提高学习效率，并且方便团队成员之间进行知识共享和技术交流。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚毕业不久的大学生，正在积极寻找能够提升自己技术能力，从而在求职市场上更具竞争力的书籍。Hadoop大数据挖掘这个方向，是我非常看好的一个领域。我的专业基础相对扎实，对编程和数据结构有一定的了解，但对于分布式计算和海量数据处理，我了解得还比较有限。在选择学习资料时，我非常注重书籍内容的系统性和实践性。这款图书的“从入门到进阶”的定位，让我觉得它能够很好地衔接我目前的知识水平，一步步带领我掌握Hadoop的核心技术。尤其是“视频教学版”的宣传，让我非常心动。我希望视频能够详细讲解Hadoop的安装配置、基本操作，以及一些经典的MapReduce算法的实现。此外，我特别关注“实战”部分，希望能通过书中的案例，学习到如何使用Hadoop来处理真实世界的数据，完成一些有意义的大数据挖掘项目。这样，我不仅能学到理论知识，还能获得宝贵的实践经验，为未来的职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的技术爱好者，我对学习新技术有着永不满足的渴望。Hadoop大数据领域无疑是当前技术发展的重要前沿。我一直认为，学习任何一门技术，最重要的一点在于理解其底层原理，而不是仅仅停留在API的使用层面。这本书的“从入门到进阶”的描述，让我看到了它在深度上的潜力。我希望这本书能够深入剖析Hadoop的架构设计，包括NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等关键组件的职责和工作流程。同时，我也希望它能详细介绍MapReduce的工作原理，以及如何编写高效的MapReduce程序。对于“大数据挖掘”的定位，我期待书中能提供一些经典的挖掘算法在Hadoop上的实现思路和代码示例，比如K-means、Apriori等。虽然我可能不需要每天都直接使用Hadoop，但理解其工作机制，对于我理解更高级的大数据框架（如Spark）以及进行系统设计都至关重要。视频教学版的优势在于，可以更直观地展示一些复杂概念的图解和代码调试过程，能够极大地帮助我理解那些抽象的技术细节。