大数据分析技术与实践教程
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广东广州
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作者王宇新,齐恒,张霞
出版社科学出版社
ISBN9787030631657
出版时间2019-11
装帧平装
开本16开
定价69元
货号1201989797
上书时间2024-06-28
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
篇大数据基础
章大数据技术概述
1.1理解大数据
1.1.1大数据概念的提出
1.1.2大数据概念的内涵
1.1.3大数据的特征
1.1.4大数据的数据类型
1.2大数据处理流程
1.2.1数据的采集与预处理
1.2.2数据的存储与管理
1.2.3数据的处理与分析
1.3大数据关键技术
1.3.1大数据的存储和管理
1.3.2大数据的计算模式
1.3.3大数据的分析方法
第2章大数据存储与管理
2.1分布式文件系统
2.1.1分布式文件系统概述
2.1.2几种比较流行的分布式文件系统
2.2HDFS与Alluxio
2.2.1HDFS
2.2.2Alluxio
2.3分布式数据库
2.3.1分布式数据库系统概述
2.3.2分布式数据库系统的特点
2.3.3分布式数据库系统的结构
2.3.4典型的分布式数据库系统
2.4NoSQL
2.4.1NoSQL概述
2.4.2NoSQL的设计原则
2.4.3NoSQL系统的技术特点
2.4.4NoSQL与NewSQL的比较
2.5HBase与Hive
2.5.1HBase
2.5.2Hive
2.5.3Hive与HBase的比较
第3章大数据计算模式
3.1MapReduce计算
3.1.1MapReduce概述
3.1.2MapReduce模型
3.1.3Hadoop中的MapReduce
3.2流计算
3.2.1流计算概述
3.2.2流式大数据特征
3.2.3流式计算系统关键技术
3.2.4流式计算系统实例
3.3图计算
3.3.1图计算概述
3.3.2分布式图计算
3.3.3Pregel框架
3.3.4SparkGraphX
第4章大数据处理平台
4.1Hadoop
4.1.1简介
4.1.2架构
4.1.3工作过程
4.2Spark
4.2.1简介
4.2.2架构
4.2.3工作过程
4.3各种产品化平台
4.3.1国外的大数据处理平台
4.3.2国内的大数据处理平台
第二篇大数据分析
第5章大数据分析概述
5.1浅谈大数据分析
5.1.1塔吉特的精准营销
5.1.2Google流感预测
5.1.3Netflix与纸牌屋
5.2大数据分析基本流程
第6章特征工程
6.1特征工程概述
6.2特征提取
6.2.1特征及特征提取的概念
6.2.2特征提取方法
6.3特征预处理
6.3.1特征预处理概述
6.3.2特征缺失值处理
6.3.3特征离散化
6.4特征选择
6.4.1特征选择概述
6.4.2特征选择方法
6.5特征降维
6.5.1特征降维概述
6.5.2特征降维方法
第7章机器学习
7.1回归分析
7.1.1概念描述
7.1.2线性回归
7.1.3广义线性回归
7.2聚类分析
7.2.1概念描述
7.2.2应用举例
7.2.3聚类算法分类
7.2.4代表性聚类算法
7.3分类分析
7.3.1概念描述
7.3.2常用分类算法
第8章数据可视化
8.1数据可视化概述
8.1.1定义与概念
8.1.2数据可视化标准
8.1.3可视化的挑战与发展趋势
8.2应用场景
8.3开源工具
8.3.1R可视化相关工具
8.3.2Python可视化相关工具
8.3.3D3.js插件
8.4RealRec平台数据可视化介绍
8.4.1力导向图
8.4.2雷达图
8.4.3和弦图
8.4.4趋势分析图
8.4.5箱线图
8.4.6散点图
8.4.7折线图
8.4.8饼图
8.4.9柱状图
第三篇大数据实践
第9章SDK与应用
9.1SparkML介绍
9.2SDK接口介绍
9.3开发环境搭建
9.4项目结构与构建
9.5新算法编程开发
9.6算法打包与上传
9.7算法应用与评估
0章应用实践
10.1实验一：水产品鲍鱼产量预测
10.2实验二：高校贫困生识别
10.3实验三：银行卡盗刷风险预警分析
10.4实验四：电影票房预测
10.5实验五：航空配餐预测
10.6实验六：个性化推荐
10.7实验七：风机预测性维护
10.8实验八：医保欺诈
1章开放性实验
11.1实验一：就业局就业与失业大数据分析
11.2实验二：客户流失大数据分析
内容摘要
本教材的内容包括了面向大数据计算的底层系统级平台的介绍，面向大数据应用的架构及实用性算法介绍，以及面向真实企业级应用数据的应用实践。主要分三部分：篇介绍大数据相关的技术基础及底层架构；第二篇介绍大数据分析方法，重在各种机器学习的算法；第三篇为实践篇，以实验教程为主要内容。
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