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大數據分析 版權信息
- ISBN：9787568900430
- 條形碼：9787568900430 ; 978-7-5689-0043-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據分析 本書特色
王偉軍、劉蕤、周光有編*的《大數據分析》結合大數據分析實操和商務應用場景，以大數據分析流程為主線，按照“原理、方法、工具和應用”組織內容體系，主要內容包括：大數據生態系統和大數據分析的環境搭建、大數據收集、大數據計算、大數據挖掘、大數據可視化，通過在用戶搜索行為分析和個性化推薦系統兩個現實場景中的實驗，闡述并展示了大數據分析的環境配置和大數據分析的應用實例。
本書以附錄形式呈現大數據分析實驗環境搭建、
Hadoop組件參數配置，以及大數據分析相關學習資源。此外，我們還制作了配套PPT課件、案例、習題、試卷及答案等電子資源，以及實驗所用完整數據，方便讀者動手實踐書中所講解的實例。
本書適合于電子商務、信息管理與信息系統及相關專業的大學生和研究生學習，以及對大數據分析感興趣和有志于從事數據分析工作的讀者閱讀使用。
大數據分析 內容簡介
本書聚焦于“大數據分析”這一炙手可熱的領域, 既有目前熱門的大數據分析和預測分析, 還有移動互聯網分析、非結構化數據分析等非常具有實用價值和前瞻性的內容, 帶你一起客觀審慎地對待已有的大數據優勢, 學會用數據說話, 實現全企業層面的精確管理和精確營銷、銷售、服務。
大數據分析 目錄
第1章 大數據概述1.1 大數據的背景1.2 大數據的基本概念1.3 大數據的來源及分類1.4 大數據分析的價值1.5 案例：上海聯通大數據應用實踐【本章小結】【關鍵術語】【復習思考題】
第2章 大數據生態系統2.1.Hadoop生態系統2.2 Spark生態系統2.3 Hadoop和Spark的應用案例【本章小結】【關鍵術語】【復習思考題】
第3章 大數據收集3.1 Flume3.2 Kafka3.3 Kafka和Flume的區別【本章小結】【關鍵術語】【復習思考題】
第4章 大數據計算4.1 MapReduce4.2 Impala4.3 Stolln【本章小結】【關鍵術語】【復習思考題】
第5章 大數據挖掘5.1 機器學習5.2 Mahout5.3 Weka5.4 R語言【本章小結】【關鍵術語】【復習思考題】
第6章 大數據可視化6.1 Tableau6.2 ECharts6.3 大數據可視化應用實例【本章小結】【關鍵術語】【復習思考題】
第7章 大規模搜索日志用戶行為分析7.1 Linux環境下進行數據預處理7.2 基于Hive構建日志數據的數據倉庫7.3 搜索日志數據分析【本章小結】【關鍵術語】【復習思考題】
第8章 電子商務大數據推薦系統8.1 電子商務推薦系統8.2 數據預處理8.3 Mahout基于項目的推薦方法【本章小結】【關鍵術語】【復習思考題】
附錄附錄1 Flume中組件的度量附錄2 Linux系統下配置實驗環境附錄3 安裝部署Hive附錄4 Mahout實驗環境配置及數據準備附錄5 大數據分析學習資源
參考文獻
展開全部
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