×
图文详情
  • ISBN：9787568900430
  • 装帧：一般胶版纸
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 开本：26cm
  • 页数：212页
  • 出版时间：2017-04-01
  • 条形码：9787568900430 ; 978-7-5689-0043-0

本书特色

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。

内容简介

本书聚焦于“大数据分析”这一炙手可热的领域, 既有目前热门的大数据分析和预测分析, 还有移动互联网分析、非结构化数据分析等非常具有实用价值和前瞻性的内容, 带你一起客观审慎地对待已有的大数据优势, 学会用数据说话, 实现全企业层面的精确管理和精确营销、销售、服务。

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2.2 Spark生态系统2.3 Hadoop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3.1 Flume3.2 Kafka3.3 Kafka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4.1 MapReduce4.2 Impala4.3 Stolln【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5.2 Mahout5.3 Weka5.4 R语言【本章小结】【关键术语】【复习思考题】 第6章 大数据可视化6.1 Tableau6.2 ECharts6.3 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7.1 Linux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8.3 Mahout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1 Flume中组件的度量附录2 Linux系统下配置实验环境附录3 安装部署Hive附录4 Mahout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
展开全部
本类五星书
更多>>
浏览历史
本类畅销

预估到手价 ×

预估到手价是按参与促销活动、以最优惠的购买方案计算出的价格（不含优惠券部分），仅供参考，未必等同于实际到手价。

确定
客服
收藏
购物车
加入购物车
快速
导航