Hadoop大数据分析与挖掘实战
本书特色
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本书共14章，分三个部分：基础篇、实战篇、高级篇。基础篇介绍了数据挖掘、hadoop大数据的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得大数据项目挖掘分析经验，同时快速领悟看似难懂的大数据分析与挖掘理论知识。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助tipdm-hb大数据挖掘建模平台，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。
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目录
目录前 言基 础 篇第1章 数据挖掘基础2 1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑2 1.2 从餐饮服务到数据挖掘3 1.3 数据挖掘的基本任务4 1.4 数据挖掘建模过程41.4.1 定义挖掘目标41.4.2 数据取样51.4.3 数据探索61.4.4 数据预处理121.4.5 挖掘建模141.4.6 模型评价14 1.5 餐饮服务中的大数据应用15 1.6 小结15第2章 hadoop基础16 2.1 概述162.1.1 hadoop简介162.1.2 hadoop生态系统17 2.2 安装与配置19 2.3 hadoop原理262.3.1 hadoop hdfs原理262.3.2 hadoop mapreduce原理272.3.3 hadoop yarn原理28 2.4 动手实践30 2.5 小结33第3章 hadoop生态系统：hive34 3.1 概述343.1.1 hive简介343.1.2 hive安装与配置35 3.2 hive原理383.2.1 hive架构383.2.2 hive的数据模型40 3.3 动手实践41 3.4 小结45第4章 hadoop生态系统：hbase46 4.1 概述464.1.1 hbase简介464.1.2 hbase安装与配置47 4.2 hbase原理504.2.1 hbase架构504.2.2 hbase与rdbms514.2.3 hbase访问接口524.2.4 hbase数据模型53 4.3 动手实践54 4.4 小结61第5章 大数据挖掘建模平台62 5.1 常用的大数据平台62 5.2 tipdm-hb大数据挖掘建模平台635.2.1 tipdm-hb大数据挖掘建模平台的功能635.2.2 tipdm-hb大数据挖掘建模平台操作流程及实例655.2.3 tipdm-hb大数据挖掘建模平台的特点67 5.3 小结68第6章 挖掘建模69 6.1 分类与预测696.1.1 实现过程696.1.2 常用的分类与预测算法706.1.3 决策树716.1.4 mahout中random forests算法的实现原理756.1.5 动手实践79 6.2 聚类分析836.2.1 常用聚类分析算法836.2.2 k-means聚类算法846.2.3 mahout中k-means算法的实现原理886.2.4 动手实践90 6.3 关联规则936.3.1 常用的关联规则算法936.3.2 fp-growth关联规则算法946.3.3 mahout中parallel frequentpattern mining算法的实现原理986.3.4 动手实践100 6.4 协同过滤1026.4.1 常用的协同过滤算法1026.4.2 基于项目的协同过滤算法简介1026.4.3 mahout中itembasedcollaborative filtering算法的实现原理1036.4.4 动手实践106 6.5 小结109实 战 篇第7章 法律咨询数据分析与服务推荐112 7.1 背景与挖掘目标112 7.2 分析方法与过程1147.2.1 数据抽取1207.2.2 数据探索分析1207.2.3 数据预处理1257.2.4 模型构建130 7.3 上机实验139 7.4 拓展思考140 7.5 小结145第8章 电商产品评论数据情感分析146 8.1 背景与挖掘目标146 8.2 分析方法与过程1468.2.1 评论数据采集1478.2.2 评论预处理1508.2.3 文本评论分词1558.2.4 构建模型155 8.3 上机实验167 8.4 拓展思考168 8.5 小结169第9章 航空公司客户价值分析170 9.1 背景与挖掘目标170 9.2 分析方法与过程1719.2.1 数据抽取1749.2.2 数据探索分析1749.2.3 数据预处理1759.2.4 模型构建177 9.3 上机实验182 9.4 拓展思考183 9.5 小结183第10章 基站定位数据商圈分析184 10.1 背景与挖掘目标184 10.2 分析方法与过程18610.2.1 数据抽取18610.2.2 数据探索分析18710.2.3 数据预处理18810.2.4 构建模型191 10.3 上机实验194 10.4 拓展思考195 10.5 小结195第11章 互联网电影智能推荐196 11.1 背景与挖掘目标196 11.2 分析方法与过程19711.2.1 数据抽取19911.2.2 构建模型199 11.3 上机实验201 11.4 拓展思考202 11.5 小结203第12章 家电故障备件储备预测分析204 12.1 背景与挖掘目标204 12.2 分析方法与过程20612.2.1 数据探索分析20712.2.2 数据预处理20912.2.3 构建模型212 12.3 上机实验216 12.4 拓展思考217 12.5 小结217第13章 市供水混凝投药量控制分析218 13.1 背景与挖掘目标218 13.2 分析方法与过程22013.2.1 数据抽取22113.2.2 数据探索分析22113.2.3 数据预处理22313.2.4 构建模型227 13.3 上机实验237 13.4 拓展思考238 13.5 小结239第14章 基于图像处理的车辆压双黄线检测240 14.1 背景与挖掘目标240 14.2 分析方法与过程24114.2.1 数据抽取24214.2.2 数据探索分析24214.2.3 数据预处理24214.2.4 构建模型249 14.3 上机实验250 14.4 拓展思考250 14.5 小结251高 级 篇第15章 基于mahout的大数据挖掘开发254 15.1 概述254 15.2 环境配置255 15.3 基于mahout算法接口的二次开发25815.3.1 mahout算法实例25815.3.2 mahout算法接口的二次开发示例259 15.4 小结271第16章 基于tipdm-hb的数据挖掘二次开发272 16.1 概述27216.1.1 tipdm-hb大数据挖掘建模平台服务接口27216.1.2 apache cxf简介276 16.2 tipdm-hb大数据挖掘建模平台服务开发实例27716.2.1 环境配置27716.2.2 开发实例280 16.3 小结288参考资料289
封面
书名:Hadoop大数据分析与挖掘实战
作者:张良均
页数:290
定价:¥69.0
出版社:机械工业出版社
出版日期:2016-01-01
ISBN:9787111522652
PDF电子书大小:99MB 高清扫描完整版