电子书：《大数据与机器学习实践方法与行业案例》
1020内容简介：
技术丛书
安alytics and Applications with Business Cases
Guide to Big Data & Machine Leaming
大数据与机器学习
实践方法与行业案例
Chen春宝阙子扬钟飞⊙著
想业
图书在版编目(CIP)数据
大数据与机器学习:实践方法与行业案例/Chen春宝,調子扬,钟飞著?一北京:机械工业出
(大数据技术从书)
ISBN978-7-111-55680-0
大1.①Chen…②阙…③钟…m.①数据处理②机器学习IV.DTP274
②TP181
中guo版本图书馆CIP数据核字(2016)第323978号
大数据与机器学习:实践方法与行业案例
出版发行:机械工业出版社北京家市陸植区自万庄大2号
责任辑:Li艺
印刷:北京文吕阁彩色印
版次:2017年1月第1版第1次即
开本;186mmX240mm
书号:ISBN978-7-1
定价:69.00元
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版权所有·侵权必究
封底无防标均为备版
本书法律问:北京大成律师事务所Han光/骁东
不畏浮云望眼,只缘身在最高.层。
安石《登飞来峰》
数据科学家=统计学家+程序员+讲故事的人+艺术家
本书的创作初衷
大数据方面的书籍可谓琳琅满目,有的讲解理论,有的介绍方法,有的传播理念。但
是,大数据从业人员(如数据工程师、数据分析师、业务分析师、算法设计师等)应该掌握
那些知识与技能,如何应用数据解决现实的业务问题呢?恐怕最能给出答案的还是实际的
数据从业者。为此,三位作者基于近10年的数据分析与应用经验,融合各自在商业银行
互联网金融和电商领域的切身体验,寓理论于实战,选取多个详实的案例,站在企业实际
应用的角度介绍数据分析应用过程并公布源代码,并最终形成本书。本书对于读者开展数
据分析工作能够提供直接帮助,为有志于在大数据领域发展的读者启航
本书特点
本书有三大特点。其一,内容全面,覆盖大数据生态中的数据、基础平台、分析方法
和应用四个领域,对数据应用从业务需求、数据准备、数据分析、挖掘建模、演示报告
成果应用等全流程进行了详细闸述;其二,以业务场景为主线,精选银行和互联网方面最
具代表性的案例,站在数据消费者和分析师的角度,身临其境地介绍了数据如何产生价值
战,让读者能知其所以然;其三,写作手法上遵循大道至简原则,用浅显的语
言介绍复杂的数据分析应用过程,归纳数据分析师乃至数据科学家应该修炼的要点,既关
注技术细节,又不拖泥带水,能为读者提供直接帮助
本书定位
本书既可作为数据分析与商业分析人员的入门指引和案头工具,亦可为统计学、计算
机科学、市场营销等专业研究生拓宽视野
源代码下载
对书中源代码感兴趣的读者,可与作者联系(邮箱:64346837@q,com)
目录
2.2.1系统解椐……
2.2.2批量导出
第一部分数据与平台篇
2.2.3FTP传输……
930
2.2.4批量导入
第1章数据与数据平台
1.1数据的基本形态
2.3.1ETL工具
1.1.,1数据环境与数据形态…4
2.3.2ETL作业
11.生产数据…24作业调度
1.13原始数…
0266
52.5监控和预警
1.1.4分析数据…
使用监控工具进行监控……57
1.2数据平台
2.5.2使用BI工具进行监控……57
1.2.1数据仓库平台……………-92.6本章小结
1.2.2大数据平台…
1.2.3MPP数据库…
第3章实战:打造数据闭环
2.4 NOSQL数据库
3.1数据缓冲区的基本规则……
1.3应用系统……………
3.1.1文件存储规则
1.4本章小结…
3.1.2文件命名规则
3.1.3文件清理规则
第2章数据体系
263.2自动加载的流程…
2.1数据闭环
3.2.1扫描文件
-63
2.2数据缓冲区……
3.2.2下截文件
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