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Hadoop大數據分析與挖掘實戰/大數據技術叢書

  • 作者：張良均//樊哲//趙雲龍//李成華//劉麗君等
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111522652
  • 出版日期：2016/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：290
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    10多位技術專家結合自己lO多年的經驗，以電信、航空、醫療等多個行業的實戰案例為主線，深入淺出地講解了如何基於Hado叩架構技術進行大數據挖掘建模、數據分析和二次開發。
    張良均、樊哲、趙雲龍、李成華、劉麗君等《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》編著共16章，分三個部分：基礎篇、實戰篇、高級篇。
    基礎篇(第l?6章)，第1章的主要內容是數據挖掘概述、大數據餐飲行業應用；第2章針對大數據理論知識進行基礎講解，簡明扼要地對Hadoop安裝、原理等做了介紹；第3章介紹了大數據倉庫Hive的安裝、原理等內容；第4章介紹了大數據資料庫HBase的安裝、原理等內容；第5章介紹了幾種大數據挖掘建模平台，同時重點介紹了本書使用的開源TipDM—HB大數據挖掘平台；第6章對數據挖掘的建模過程，各種挖掘建模的常用演算法與原理及其在大數據挖掘演算法庫Mahout的實現原理進行了介紹。
    實戰篇(第7?14章)，重點對大數據挖掘技術在法律咨詢、電子商務、航空、移動通信、互聯網、生產製造以及公共服務等行業的應用進行了分析。在案例結構組織上，本書是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述大數據時代針對大數據的分析方法與過程，最後完成模型構建的順序進行，對建模過程等關鍵環節進行了詳細的分析。最後通過上機實踐，加深對大數據挖掘技術以及分析流程的認識。
    高級篇(第15?16章)，介紹了基於Hadoop大數據開發的相關技術以及開發步驟，同時使用實例來展示這些步驟，使讀者可以自己動手實踐，親自體會開發的樂趣；同時，還介紹了基於TipDM—HB大數據挖掘平台的二次開發實例，借助TipDM—HB大數據挖掘平台二次開發工具，可以更加怏捷、高效地完成相關大數據應用的二次開發，降低開發難度，使讀者更方便地體會到大數據分析與挖掘的強大魅力。
    圖書配套提供原始樣本數據文件、相關代碼及教學用PPT等。
作者介紹
張良均//樊哲//趙雲龍//李成華//劉麗君等
目錄
前言
基礎篇
第1章  數據挖掘基礎
  1.1  某知名連鎖餐飲企業的困惑
  1.2  從餐飲服務到數據挖掘
  1.3  數據挖掘的基本任務
  1.4  數據挖掘建模過程
    1.4.1  定義挖掘目標
    1.4.2  數據取樣
    1.4.3  數據探索
    1.4.4  數據預處理
    1.4.5  挖掘建模
    1.4.6  模型評價
  1.5  餐飲服務中的大數據應用
  1.6  小結
第2章  Hadoop基礎
  2.1  概述
    2.1.1  Hadoop簡介
    2.1.2  Hadoop生態系統
  2.2  安裝與配置
  2.3  Hadoop原理
    2.3.1  Hadoop  HDFS原理
    2.3.2  Hadoop  MapReduce原理
    2.3.3  Hadoop  YARN原理
  2.4  動手實踐
  2.5  小結
第3章  Hadoop生態系統：
  3.1  概述
    3.1.1  Hive簡介
    3.1.2  Hive安裝與配置
  3.2  Hive原理
    3.2.1  Hive架構
    3.2.2  Hive的數據模型
  3.3  動手實踐
  3.4  小結
第4章  Hadoop生態系統：
  4.1  概述
    4.1.1  HBase簡介
    4.1.2  HBase安裝與配置
  4.2  HBase原理
    4.2.1  HBase架構
    4.2.2  HBase與
    4.2.3  HBase訪問介面
    4.2.4  HBase數據模型
  4.3  動手實踐
  4.4  小結
第5章  大數據挖掘建模平台
  5.1  常用的大數據平台
  5.2  TipDM-HB大數據挖掘建模平台
    5.2.1  TipDM-HB大數據挖掘建模平台的功能

    5.2.2  TipDM-HB大數據挖掘建模平台操作流程及實例
    5.2.3  TipDM-HB大數據挖掘建模平台的特點
  5.3  小結
第6章  挖掘建模
  6.1  分類與預測
    6.1.1  實現過程
    6.1.2  常用的分類與預測演算法
    6.1.3  決策樹
    6.1.4  Mahout中Random  Forests演算法的實現原理
    6.1.5  動手實踐
  6.2  聚類分析
    6.2.1  常用聚類分析演算法
    6.2.2  K-Means聚類演算法
    6.2.3  Mahout中K-Means演算法的實現原理
    6.2.4  動手實踐
  6.3  關聯規則
    6.3.1  常用的關聯規則演算法
    6.3.2  FP-Growth關聯規則演算法
    6.3.3  Mahout中Parallel  FrequentPattern  Mining演算法的實現原理
    6.3.4  動手實踐
  6.4  協同過濾
    6.4.1  常用的協同過濾演算法
    6.4.2  基於項目的協同過濾演算法簡介
    6.4.3  Mahout中ItembasedCollaborative  Filtering演算法的實現原理
    6.4.4  動手實踐
  6.5  小結
實戰篇
第7章  法律咨詢數據分析與服務推薦
  7.1  背景與挖掘目標
  7.2  分析方法與過程
    7.2.1  數據抽取
    7.2.2  數據探索分析
    7.2.3  數據預處理
    7.2.4  模型構建
  7.3  上機實驗
  7.4  拓展思考
  7.5  小結
第8章  電商產品評論數據情感分析
  8.1  背景與挖掘目標
  8.2  分析方法與過程
    8.2.1  評論數據採集
    8.2.2  評論預處理
    8.2.3  文本評論分詞
    8.2.4  構建模型
  8.3  上機實驗
  8.4  拓展思考
  8.5  小結
第9章  航空公司客戶價值分析
  9.1  背景與挖掘目標
  9.2  分析方法與過程

    9.2.1  數據抽取
    9.2.2  數據探索分析
    9.2.3  數據預處理
    9.2.4  模型構建
  9.3  上機實驗
  9.4  拓展思考
  9.5  小結
第10章  基站定位數據商圈分析
  10.1  背景與挖掘目標
  10.2  分析方法與過程
    10.2.1  數據抽取
    10.2.2  數據探索分析
    10.2.3  數據預處理
    10.2.4  構建模型
  10.3  上機實驗
  10.4  拓展思考
  10.5  小結
第11章  互聯網電影智能推薦
  11.1  背景與挖掘目標
  11.2  分析方法與過程
    11.2.1  數據抽取
    11.2.2  構建模型
  11.3  上機實驗
  11.4  拓展思考
  11.5  小結
第12章  家電故障備件儲備預測分析
  12.1  背景與挖掘目標
  12.2  分析方法與過程
    12.2.1  數據探索分析
    12.2.2  數據預處理
    12.2.3  構建模型
  12.3  上機實驗
  12.4  拓展思考
  12.5  小結
第13章  市供水混凝投藥量控制分析
  13.1  背景與挖掘目標
  13.2  分析方法與過程
    13.2.1  數據抽取
    13.2.2  數據探索分析
    13.2.3  數據預處理
    13.2.4  構建模型
  13.3  上機實驗
  13.4  拓展思考
  13.5  小結
第14章  基於圖像處理的車輛壓雙黃線檢測
  14.1  背景與挖掘目標
  14.2  分析方法與過程
    14.2.1  數據抽取
    14.2.2  數據探索分析
    14.2.3  數據預處理

    14.2.4  構建模型
  14.3  上機實驗
  14.4  拓展思考
  14.5  小結
高級篇
第15章  基於Mahout的大數據挖掘開發
  15.1  概述
  15.2  環境配置
  15.3  基於Mahout演算法介面的二次開發
    15.3.1  Mahout演算法實例
    15.3.2  Mahout演算法介面的二次開發示例
  15.4  小結
第16章  基於TipDM-HB的數據挖掘二次開發
  16.1  概述
    16.1.1  TipDM-HB大數據挖掘建模平台服務介面
    16.1.2  Apache  CXF簡介
  16.2  TipDM-HB大數據挖掘建模平台服務開發實例
    16.2.1  環境配置
    16.2.2  開發實例
  16.3  小結
參考資料

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