大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容介紹
基本信息

書名：	大數據之美-挖掘.Hadoop.架構.更精準地發現業務與營銷
作者：	黃宏程	開本：
YJ：	49	頁數：
現價：	見1；CY=CY部	齣版時間	2016-08
書號：	9787121293443	印刷時間：
齣版社：	電子工業齣版社	版次：
商品類型：	正版圖書	印次：

內容提要 作者簡介 黃宏程：重慶郵電大學副教授，主要從事復雜網絡與信息處理、大數據技術等方嚮的研究與應用，近年來，作為項目負責人或主研人員，參加多項國傢自然科學基金和省部級重點科研項目10餘項，2012、2013年度中國人民解放軍科學技術進步奬獲得者。發錶論文20餘篇，其中SCI/EI檢索10餘篇次，申請國傢發明專利8項，授權5項。 精彩導讀 目錄

目  錄
D1章　大數據概述 1
1.1  大數據的概念 1
1.1.1  什麼是大數據 1
1.1.2  大數據的産生和來源 2
1.1.3  大數據的技術 3
1.1.4  大數據的特徵 8
1.1.5  數據、信息與知識 10
1.2  大數據的價值與挑戰 10
1.2.1  大數據的潛在價值 11
1.2.2  大數據對業務的挑戰 12
1.2.3  大數據對技術架構的挑戰 13
1.2.4  大數據對管理策略的挑戰 14
1.3  大數據與相關領域的關係 16
1.3.1  大數據與統計分析 16
1.3.2  大數據與數據挖掘 16
1.3.3  大數據與雲計算 17
1.4  大數據發展狀況 20
參考文獻 23
D2章　大數據挖掘技術 24
2.1  數據挖掘與過程 24
2.1.1  數據挖掘的七大功能 24
2.1.2  數據挖掘的實質 25
2.2  數據挖掘過程 26
2.2.1  定義挖掘目標 27
2.2.2  數據取樣 28
2.2.3  數據探索 30
2.2.4  數據預處理 32
2.2.5  數據模式發現 37
2.2.6  模型評價 40
2.3  常用算法 47
2.3.1  決策樹 48
2.3.2  迴歸 50
2.3.3  關聯規則 54
2.3.4  聚類 59
2.3.5  貝葉斯分類方法 66
2.3.6  神經網絡 69
2.3.7  支持嚮量機（SVM） 73
2.3.8  假設檢驗 77
2.3.9  遺傳算法 81
參考文獻 84
D3章　大規模存儲與處理技術 86
3.1  Hadoop概述 86
3.1.1  什麼是Hadoop 86
3.1.2  Hadoop發展簡史 88
3.1.3  Hadoop的優勢 90
3.1.4  Hadoop的子項目 90
3.2  HDFS 92
3.2.1  HDFS的設計目標 93
3.2.2  HDFS文件係統的原型GFS 93
3.2.3  HDFS文件的基本結構 95
3.2.4  HDFS的文件讀/寫操作 97
3.2.5  HDFS的存儲過程 101
3.3  MapReduce編程框架 105
3.3.1  MapReduce的發展曆史 105
3.3.2  MapReduce的基本工作過程 107
3.3.3  MapReduce的特點 110
3.4  建立Hadoop開發環境 111
3.4.1  相關準備工作 111
3.4.2  JDK的安裝配置 113
3.4.3  SSH無鑰登錄 113
3.4.4  安裝、配置Hadoop環境變量 115
3.5  大數據處理係統分類 118
3.5.1  批量數據處理係統 118
3.5.2  流式數據處理係統 119
3.5.3  交互式數據處理 122
3.5.4  圖數據處理係統 124
3.6  大數據查詢和分析技術：SQL on Hadoop 126
3.6.1  數據庫簡介 126
3.6.2  圖數據庫 128
3.6.3  Hive：基本的Hadoop分析 130
3.6.4  實時互動的SQL：Impala和Drill 134
3.7  以通信業務分析為例的大數據的技術環境部署 136
3.7.1  應用架構規劃與設計 136
3.7.2  技術環境部署與配置 137
D4章　大數據應用的總體架構和關鍵技術 148
4.1  大數據的業務分析 148
4.2  大數據的總架體構模型 152
4.3  大數據GJ分析 161
4.3.1  數據倉庫與聯機分析處理技術 162
4.3.2  大數據分析與傳統分析 167
4.3.3  非結構化復雜數據分析 168
4.3.4  實時預測分析 177
4.4  可視化分析 181
4.4.1  可視化技術 181

4.4.2  可視化工具 192
參考文獻 195
D5章　運營商數據分析 196
5.1  案例背景 196
5.1.1  大數據運營已為大勢所趨 196
5.1.2  采取大數據運營的原因 196
5.1.3  大數據分析如何提升電信行業績效 197
5.1.4  大數據的社會價值 199
5.2  挖掘目標的提齣 200
5.3  案例分析 201
5.3.1  體係架構 201
5.3.2  Hadoop集群抽取模塊 202
5.3.3  數據處理模塊 208
5.3.4  數據分發 211
5.4  MapReduce操作 218
5.5  結果分析 221
D6章　互聯網電影推薦係統 223
6.1  背景描述 223
6.2  業務目標 224
6.3  業務需求 225
6.4  協同過濾推薦係統建模 225
6.4.1  推薦係統概述 225
6.4.2  基於對立用戶的協同過濾模型 227
6.5  項目處理過程 229
6.5.1  項目數據 229
6.5.2  數據預處理 230
6.5.3  Hadoop並行算法 242
6.6  總結 250

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