大数据分析

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作者: 王伟军著

出版社: 重庆大学出版社

出版时间: 2017-05

版次: 1

ISBN: 9787568900430

定价: 39.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 224页

字数: 332千字

丛书: 高等院校电子商务本科系列教材

分类: 工程技术

18人买过

　　王伟军、刘蕤、周光有编*的《大数据分析》结合大数据分析实操和商务应用场景，以大数据分析流程为主线，按照“原理、方法、工具和应用”组织内容体系，主要内容包括：大数据生态系统和大数据分析的环境搭建、大数据收集、大数据计算、大数据挖掘、大数据可视化，通过在用户搜索行为分析和个性化推荐系统两个现实场景中的实验，阐述并展示了大数据分析的环境配置和大数据分析的应用实例。
　　本书以附录形式呈现大数据分析实验环境搭建、Hadoop组件参数配置，以及大数据分析相关学习资源。此外，我们还制作了配套PPT课件、案例、习题、试卷及答案等电子资源，以及实验所用完整数据，方便读者动手实践书中所讲解的实例。
　　本书适合于电子商务、信息管理与信息系统及相关专业的大学生和研究生学习，以及对大数据分析感兴趣和有志于从事数据分析工作的读者阅读使用。

第1章大数据概述
1.1大数据的背景
1.2大数据的基本概念
1.3大数据的来源及分类
1.4大数据分析的价值
1.5案例：上海联通大数据应用实践
【本章小结】
【关键术语】
【复习思考题】
第2章大数据生态系统
2.1.Hadoop生态系统
2.2Spark生态系统
2.3Hadoop和Spark的应用案例
【本章小结】
【关键术语】
【复习思考题】
第3章大数据收集
3.1Flume
3.2Kafka
3.3Kafka和Flume的区别
【本章小结】
【关键术语】
【复习思考题】
第4章大数据计算
4.1MapReduce
4.2Impala
4.3Stolln
【本章小结】
【关键术语】
【复习思考题】
第5章大数据挖掘
5.1机器学习
5.2Mahout
5.3Weka
5.4R语言
【本章小结】
【关键术语】
【复习思考题】
第6章大数据可视化
6.1Tableau
6.2ECharts
6.3大数据可视化应用实例
【本章小结】
【关键术语】
【复习思考题】
第7章大规模搜索日志用户行为分析
7.1Linux环境下进行数据预处理
7.2基于Hive构建日志数据的数据仓库
7.3搜索日志数据分析
【本章小结】
【关键术语】
【复习思考题】
第8章电子商务大数据推荐系统
8.1电子商务推荐系统
8.2数据预处理
8.3Mahout基于项目的推荐方法
【本章小结】
【关键术语】
【复习思考题】
附录
附录1Flume中组件的度量
附录2Linux系统下配置实验环境
附录3安装部署Hive
附录4Mahout实验环境配置及数据准备
附录5大数据分析学习资源
参考文献
内容简介:
　　王伟军、刘蕤、周光有编*的《大数据分析》结合大数据分析实操和商务应用场景，以大数据分析流程为主线，按照“原理、方法、工具和应用”组织内容体系，主要内容包括：大数据生态系统和大数据分析的环境搭建、大数据收集、大数据计算、大数据挖掘、大数据可视化，通过在用户搜索行为分析和个性化推荐系统两个现实场景中的实验，阐述并展示了大数据分析的环境配置和大数据分析的应用实例。
　　本书以附录形式呈现大数据分析实验环境搭建、Hadoop组件参数配置，以及大数据分析相关学习资源。此外，我们还制作了配套PPT课件、案例、习题、试卷及答案等电子资源，以及实验所用完整数据，方便读者动手实践书中所讲解的实例。
　　本书适合于电子商务、信息管理与信息系统及相关专业的大学生和研究生学习，以及对大数据分析感兴趣和有志于从事数据分析工作的读者阅读使用。
目录:
第1章大数据概述
1.1大数据的背景
1.2大数据的基本概念
1.3大数据的来源及分类
1.4大数据分析的价值
1.5案例：上海联通大数据应用实践
【本章小结】
【关键术语】
【复习思考题】
第2章大数据生态系统
2.1.Hadoop生态系统
2.2Spark生态系统
2.3Hadoop和Spark的应用案例
【本章小结】
【关键术语】
【复习思考题】
第3章大数据收集
3.1Flume
3.2Kafka
3.3Kafka和Flume的区别
【本章小结】
【关键术语】
【复习思考题】
第4章大数据计算
4.1MapReduce
4.2Impala
4.3Stolln
【本章小结】
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5.1机器学习
5.2Mahout
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