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經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)教程
包郵 經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)教程
作者：郭明晶
開本：
其他
頁數(shù)：
150
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經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)教程 版權(quán)信息
- ISBN：9787562551195
- 條形碼：9787562551195 ; 978-7-5625-5119-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)教程 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本教材主要是針對(duì)經(jīng)濟(jì)管理類、公共管理類等相關(guān)專業(yè)特點(diǎn)，介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，著力培養(yǎng)學(xué)生建模和分析技能，安排與各專業(yè)內(nèi)容相結(jié)合的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和案例（例如電子商務(wù)推薦系統(tǒng)、景區(qū)大數(shù)據(jù)可視化、商務(wù)智能分析、數(shù)據(jù)挖掘算法等），使學(xué)生在掌握專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的前提下，了解各專業(yè)中的現(xiàn)實(shí)熱點(diǎn)問題和解決方案，以此來提高自身大數(shù)據(jù)應(yīng)用和管理能力。除此之外，為提高本教程的科學(xué)性和實(shí)用性，作者將特邀中關(guān)村大數(shù)據(jù)聯(lián)盟知名企業(yè)——北京清數(shù)教育科技有限公司的技術(shù)團(tuán)隊(duì)參與編寫工作，該公司在大數(shù)據(jù)教育推廣和培訓(xùn)等領(lǐng)域積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，不僅有利于針對(duì)我校的專業(yè)和學(xué)生特點(diǎn)提供個(gè)性化技術(shù)支持，而且有利于本教材在國內(nèi)其他高校的推廣。
經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)教程 目錄
**章 大數(shù)據(jù)分布式技術(shù)原理
實(shí)驗(yàn)1 大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建——搭建3節(jié)點(diǎn)hadoop分布式集群實(shí)驗(yàn)
第二章 大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算框架
實(shí)驗(yàn)2 大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建——MapReduce進(jìn)行文本詞頻統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)
第三章 大數(shù)據(jù)采集
實(shí)驗(yàn)3 大數(shù)據(jù)信息采集——使用Flume完成用戶收視數(shù)據(jù)的收集
實(shí)驗(yàn)4 爬蟲實(shí)驗(yàn)一大數(shù)據(jù)信息采集——使用Request進(jìn)行二手房網(wǎng)站信息爬取和初步分析
第四章 大數(shù)據(jù)管理
實(shí)驗(yàn)5 大數(shù)據(jù)的預(yù)處理——收視數(shù)據(jù)的小文件合并實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)6 大數(shù)據(jù)的預(yù)處理——編寫MR程序?qū)υ嫉氖找晹?shù)據(jù)進(jìn)行清洗與預(yù)處理實(shí)驗(yàn)
第五章 商業(yè)大數(shù)據(jù)分析
實(shí)驗(yàn)7 大數(shù)據(jù)分析——利用hive對(duì)預(yù)處理后的收視數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)8 sqoop安裝部署及數(shù)據(jù)結(jié)果利用hdfs導(dǎo)入實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)9 sqoop安裝部署及數(shù)據(jù)結(jié)果利用hdfs導(dǎo)出實(shí)驗(yàn)
第六章 商業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘方法
實(shí)驗(yàn)10 大數(shù)據(jù)挖掘——電子商務(wù)數(shù)據(jù)的邏輯回歸模型挖掘?qū)嶒?yàn)
實(shí)驗(yàn)11 大數(shù)據(jù)挖掘——電子商務(wù)數(shù)據(jù)的決策樹分類模型挖掘?qū)嶒?yàn)
實(shí)驗(yàn)12 大數(shù)據(jù)挖掘——利用Apriori算法進(jìn)行電子商務(wù)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)嶒?yàn)
實(shí)驗(yàn)13 大數(shù)據(jù)挖掘——利用K-means算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)
實(shí)驗(yàn)14 大數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)案例——利用大數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)電影廣告的精準(zhǔn)營(yíng)銷
第七章 大數(shù)據(jù)可視化
實(shí)驗(yàn)15 大數(shù)據(jù)可視化——使用Matplotlib進(jìn)行可視化操作練習(xí)
實(shí)驗(yàn)16 大數(shù)據(jù)可視化實(shí)戰(zhàn)案例——利用Matplotlib分析自行車租賃情況
實(shí)驗(yàn)1 大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建——搭建3節(jié)點(diǎn)hadoop分布式集群實(shí)驗(yàn)
第二章 大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算框架
實(shí)驗(yàn)2 大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建——MapReduce進(jìn)行文本詞頻統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)
第三章 大數(shù)據(jù)采集
實(shí)驗(yàn)3 大數(shù)據(jù)信息采集——使用Flume完成用戶收視數(shù)據(jù)的收集
實(shí)驗(yàn)4 爬蟲實(shí)驗(yàn)一大數(shù)據(jù)信息采集——使用Request進(jìn)行二手房網(wǎng)站信息爬取和初步分析
第四章 大數(shù)據(jù)管理
實(shí)驗(yàn)5 大數(shù)據(jù)的預(yù)處理——收視數(shù)據(jù)的小文件合并實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)6 大數(shù)據(jù)的預(yù)處理——編寫MR程序?qū)υ嫉氖找晹?shù)據(jù)進(jìn)行清洗與預(yù)處理實(shí)驗(yàn)
第五章 商業(yè)大數(shù)據(jù)分析
實(shí)驗(yàn)7 大數(shù)據(jù)分析——利用hive對(duì)預(yù)處理后的收視數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)8 sqoop安裝部署及數(shù)據(jù)結(jié)果利用hdfs導(dǎo)入實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)9 sqoop安裝部署及數(shù)據(jù)結(jié)果利用hdfs導(dǎo)出實(shí)驗(yàn)
第六章 商業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘方法
實(shí)驗(yàn)10 大數(shù)據(jù)挖掘——電子商務(wù)數(shù)據(jù)的邏輯回歸模型挖掘?qū)嶒?yàn)
實(shí)驗(yàn)11 大數(shù)據(jù)挖掘——電子商務(wù)數(shù)據(jù)的決策樹分類模型挖掘?qū)嶒?yàn)
實(shí)驗(yàn)12 大數(shù)據(jù)挖掘——利用Apriori算法進(jìn)行電子商務(wù)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)嶒?yàn)
實(shí)驗(yàn)13 大數(shù)據(jù)挖掘——利用K-means算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)
實(shí)驗(yàn)14 大數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)案例——利用大數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)電影廣告的精準(zhǔn)營(yíng)銷
第七章 大數(shù)據(jù)可視化
實(shí)驗(yàn)15 大數(shù)據(jù)可視化——使用Matplotlib進(jìn)行可視化操作練習(xí)
實(shí)驗(yàn)16 大數(shù)據(jù)可視化實(shí)戰(zhàn)案例——利用Matplotlib分析自行車租賃情況
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