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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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121293443

商品编码：24553290932

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：从海量信息中提炼价值的智慧》 在信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的河流，蕴藏着无数潜在的宝藏。然而，这股洪流也常常让人望而却步，淹没在浩瀚的信息海洋中。如何从这看似混乱的数据中挖掘出真正有价值的信息，如何将原始数据转化为洞察力，进而驱动业务增长与营销创新，已成为当今企业面临的核心挑战。 《数据炼金术》一书，正是为应对这一挑战而生。它并非仅仅罗列枯燥的技术细节，而是以一种更具智慧和前瞻性的视角，深入剖析了数据价值的生成机制，以及如何系统性地构建一个能够持续从海量数据中提炼出精准业务洞察与营销策略的完整体系。本书将带您穿越数据迷雾，抵达价值的彼岸。 第一部分：数据观的重塑——认知升级是第一步 在信息时代，对数据的认知直接决定了企业能否在竞争中立于不败之地。本书首先从根本上重塑您对“数据”的理解。我们不仅仅将数据视为冷冰冰的数字，而是将其视为企业最宝贵的资产，是洞察消费者行为、理解市场动态、优化运营效率、驱动战略决策的生命线。 从“量”到“质”的飞跃： 告别对数据量的简单追求，本书强调的是数据的质量、关联性和洞察力。我们探讨如何识别和提取真正有价值的数据，以及如何将分散的数据点连接起来，形成有意义的整体。 数据驱动的思维模式： 这是一个全新的时代，一切决策都应建立在数据的支撑之上。本书将帮助您培养一种“数据驱动”的思维模式，让您在面对任何业务场景时，都能自然而然地思考“我需要什么数据来支持这个决策？”，以及“这些数据告诉我什么？”。 数据价值的层次： 数据价值并非单一维度。本书将深入浅出地阐述数据价值的不同层次：从基础的描述性数据（发生了什么），到诊断性数据（为什么发生），再到预测性数据（将要发生什么），直至规范性数据（我们应该做什么）。理解这些层次，是实现数据价值最大化的前提。 打破数据孤岛： 现实中，数据往往分散在企业各个部门、各个系统中，形成“数据孤岛”，阻碍了数据的流动和价值的发挥。本书将探讨如何打破这些壁垒，构建一个统一的数据视图，让数据能够自由流通，发挥其最大潜力。 第二部分：价值挖掘的引擎——技术与策略的双轮驱动 当数据观得到升华，我们便进入了价值挖掘的核心阶段。这一部分，本书将重点介绍驱动数据价值挖掘的关键技术框架和策略方法，强调技术与业务策略的深度融合。 数据采集与治理的艺术： 精准的数据采集是价值挖掘的基石。本书将详细介绍各种数据采集技术，从实时流式数据到批量数据，从结构化到非结构化数据，并强调数据清洗、校验、丰富等数据治理的必要性，确保数据的准确性和可用性。 数据存储与管理的智慧： 海量数据的存储与高效访问是一个巨大的挑战。本书将探讨现代数据存储技术，包括数据仓库、数据湖等，以及它们在不同场景下的应用。更重要的是，它将引导您思考如何根据业务需求，设计最优的数据存储和管理方案，实现数据的易于访问和高效利用。 数据分析与洞察的精髓： 这是价值挖掘的核心环节。本书将超越简单的统计分析，深入探讨各种高级分析方法，包括但不限于： 探索性数据分析（EDA）： 如何通过可视化和初步统计，快速发现数据中的模式、趋势和异常。 关联规则挖掘： 发现数据项之间的隐含关系，例如“购买了A商品的用户也经常购买B商品”。 聚类分析： 将相似的数据点分组，从而识别不同的用户群体、产品类别或市场细分。 分类与预测模型： 利用机器学习算法，对数据进行分类（如判断用户是否会流失）或预测（如预测未来销量）。 文本分析与情感挖掘： 从大量的文本数据（如用户评论、社交媒体帖子）中提取关键信息和用户情感。 可视化呈现的力量： 再精妙的分析，也需要清晰地呈现出来才能发挥作用。本书将强调数据可视化的重要性，介绍各种有效的可视化工具和方法，将复杂的分析结果转化为直观、易于理解的图表和报告，帮助业务人员快速抓住核心洞察。 构建数据驱动的业务流程： 数据挖掘的最终目的是服务于业务。本书将指导您如何将数据分析的结果无缝集成到现有的业务流程中，实现自动化决策和智能化优化，例如通过用户画像实现精准营销，通过销售数据优化库存管理。 第三部分：业务价值的升华——精准发现与营销新篇章 有了强大的数据挖掘能力，如何将其转化为实实在在的业务价值，尤其是在业务发展和市场营销方面，是本书的重点关注。 深度理解客户： 构建360度客户画像： 整合来自不同渠道的客户数据，构建全面、立体的客户画像，深入了解客户的人口统计学特征、行为习惯、偏好、生命周期价值等。 客户分群与个性化服务： 基于客户画像进行精准分群，为不同客户群体提供个性化的产品推荐、内容推送和客户关怀，显著提升客户满意度和忠诚度。 预测客户流失与转化： 通过分析客户行为数据，预测哪些客户存在流失风险，并采取针对性的挽留措施；同时，识别潜在的高价值客户，制定有效的转化策略。 洞察市场趋势与竞争格局： 市场需求预测： 分析历史销售数据、行业报告、社交媒体趋势等，预测未来市场需求的变化，为产品研发和市场推广提供指引。 竞品分析与策略制定： 监控竞争对手的产品、定价、营销活动等，发掘其优势与劣势，为自身制定更具竞争力的策略。 发现新兴市场与商机： 通过对海量数据的深度挖掘，发现尚未被充分满足的市场需求或新的商业模式，抢占先机。 优化营销策略与提升ROI： 渠道效果评估与优化： 精准衡量不同营销渠道（如搜索引擎营销、社交媒体营销、内容营销）的效果，识别高ROI渠道，优化预算分配。 A/B测试与实验设计： 运用数据科学的方法，设计和执行A/B测试，不断优化营销活动的各个环节（如广告文案、落地页设计、邮件主题），持续提升转化率。 个性化内容与推荐引擎： 根据用户的兴趣和行为，实时推送个性化的产品信息、内容或优惠，极大地提升营销的精准度和用户体验。 营销自动化与智能化： 将数据分析能力融入营销自动化平台，实现更智能的客户旅程管理、线索评分和再营销活动。 驱动产品创新与服务升级： 用户反馈分析： 深入分析用户对产品的评价、建议和使用行为，发现产品的痛点和改进方向，驱动产品迭代和创新。 新产品开发的数据支持： 基于市场趋势、用户需求和竞争分析，为新产品的概念设计、功能规划和市场定位提供坚实的数据支持。 服务质量的持续改进： 分析客户服务数据（如客服响应时间、问题解决率），识别服务瓶颈，优化服务流程，提升整体服务水平。 结论： 《数据炼金术》不仅仅是一本技术指南，更是一种思维的启迪，一种赋能的工具。它将带领您走出数据迷宫，掌握驾驭数据的强大能力，将海量信息转化为驱动业务增长和营销创新的核心动力。无论您是企业管理者、市场营销专家、数据分析师，还是对数据价值充满好奇的探索者，本书都将是您在这个数据洪流时代，开启价值发现之旅不可或缺的伙伴。准备好，用智慧的力量，从数据中炼化出属于您的黄金！

评分☆☆☆☆☆

我一直在思考，在大数据的浪潮中，如何将技术的力量真正转化为商业价值。市面上很多关于大数据的书籍，要么过于偏重理论，要么过于晦涩难懂，很难将理论与实践相结合。这本书的名字里强调了“挖掘”，并且提到了“业务与营销”，这让我看到了它在解决实际问题上的潜力。我非常希望它能深入探讨如何利用大数据分析来洞察用户的行为模式、偏好以及潜在需求，从而制定出更具针对性和个性化的营销策略。比如，如何通过分析用户的浏览历史、购买记录、社交媒体互动等数据，构建用户画像，实现精准营销？又比如，在产品开发和优化过程中，如何通过用户反馈数据来指导决策？我期待这本书能够提供一些实操性的方法论和工具，让读者能够学以致用，真正理解大数据在提升业务效率、优化用户体验、驱动营收增长方面的关键作用。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，技术最终是要服务于人的，而大数据最能体现这一点的，莫过于它在帮助我们“更精准地发现”方面的能力。无论是发现消费者的真实需求，还是发现潜在的商业机会，亦或是发现科学研究的新方向，大数据都扮演着至关重要的角色。这本书的标题让我产生了强烈的共鸣。我希望它能提供一些案例，展示大数据是如何帮助不同行业的企业，实现前所未有的精准度。比如，在金融领域，如何利用大数据进行风险评估和欺诈检测？在医疗领域，如何利用大数据辅助疾病诊断和个性化治疗？在零售领域，如何利用大数据优化库存管理和商品推荐？如果这本书能从这些实际应用出发，深入浅出地讲解大数据背后的原理和方法，并展示其在“更精准地发现”方面所带来的巨大价值，那么它将是一本非常具有启发性的读物。

评分☆☆☆☆☆

我一直对底层技术架构的演进很感兴趣，尤其是那些支撑起现代互联网帝国基石的技术。Hadoop这个名字在我脑海里已经响了很久了，它象征着分布式计算的强大力量，是处理海量数据不可或缺的工具。这本书的副标题中明确提到了“Hadoop架构”，这让我非常期待。我希望能在这本书中深入了解Hadoop的各个组件是如何协同工作的，比如HDFS如何存储巨量数据，MapReduce又是如何进行并行计算的。我尤其想知道，在一个庞大的分布式系统中，如何保证数据的可靠性和一致性，以及在面对各种故障时，Hadoop是如何进行容错和恢复的。这些底层的原理，往往是理解上层应用和算法的基础。如果这本书能够清晰地阐述这些概念，并辅以图示和代码示例，那将对我理解大数据技术栈的整体运作有极大的帮助。我希望它不是那种枯燥的技术手册，而是能够通过有趣的讲解，让我感受到Hadoop作为一种技术革新所带来的震撼。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是别出心裁，那种深邃的蓝色背景，点缀着无数闪烁的数据点，仿佛预示着一个全新的、充满无限可能的数据宇宙。当我第一次拿到它的时候，就有一种莫名的吸引力，仿佛它不仅仅是一本书，更像是一张通往未知世界的地图。我一直对那些隐藏在海量数据背后的规律和洞察充满好奇，总觉得那里藏着解决许多棘手问题的钥匙。尤其是在如今这个信息爆炸的时代，如何有效地处理和分析这些数据，从中提炼出有价值的信息，已经成为了一项至关重要的技能。我期待这本书能够像它的名字一样，展现大数据的“美”，那种由复杂走向清晰，由混沌到秩序的魅力。不知道它是否会带领我领略到大数据在业务创新和营销策略方面的精妙应用，能否揭示那些“更精准地发现”的奥秘。我希望它能提供一些实实在在的案例，让我能够触碰到大数据的脉搏，理解它如何驱动着商业世界的变革，又如何帮助企业做出更明智的决策，从而获得竞争优势。

评分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的时代，我们每天都面临着海量的信息。如何从这些“汪洋大海”中捞取真正有用的“珍珠”，一直是困扰我的难题。这本书的标题《大数据之美-挖掘》给了我一种豁然开朗的感觉。我希望它能揭示那些隐藏在数据背后的“美”，不是指数据本身的美，而是指数据分析所带来的洞察和智慧之美。例如，当我们通过大数据分析发现了某个细分市场的巨大潜力，或者预测到了某种趋势的出现，这种“发现”本身就是一种美。我期待这本书能够带领我领略这种“挖掘”的过程，了解数据科学家们是如何运用各种算法和模型，从看似杂乱无章的数据中提取出有价值的模式和规律。我希望能从中学习到一些数据分析的技巧和方法，理解如何将这些技巧应用于实际的业务场景，从而做出更明智的决策。