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全新图解大数据分析(日)渡部徹太郎9787122431943
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章 大数据分析概述1.1 大数据和分布式处理网络的普及导致了大量数据的增加 0021.2 非结构化数据的增加和机器学习分析文本、声音、图像等数据 0061.3 大数据分析系统在分布式处理与机器学习驱动下将数据利润化 0101.4 企业中大数据活用的各个阶段大数据分析要从一小步开始 0141.5 活用大数据分析时所需的三个角色数据业务员、科学分析员、工程技术员 0201.6 工程技术员的价值在哪里为什么完成了验实验后仍然无法实现真正的系统化 026第2章 大数据分析系统的结构2.1 整体结构概述数据的收集、积累、活用 0322.2 数据的生成和收集利用业务系统生成数据,利用分析系统收集数据 036. 数据的积累数据池与数据仓库 0402.4 数据的活用应用于企业决策和增加利润 044第3章 分布式处理的基础知识3.1 对瓶颈问题的分析系统能上的一些问题 0483.2 上述三种瓶颈以外的与能关的问题内存枯竭,以及没有瓶颈但能仍然很差的原因 0523.3 分布式存储消除磁盘瓶颈的技术 0563.4 分布式计算消除处理器瓶颈的技术 0603.5 分布式系统的网络消除网络的瓶颈 0643.6 资源管理器支撑分布式处理的资源管理 0683.7 分布式处理的开发方式Hadoop、自行开发、云服务 070第4章 机器学习的基础知识4.1 机器学习对变换成向量的数据进行处理的函数 0764.2 数据的准备和预处理机器学习的开发过程(前篇) 0824.3 模型预估与系统化机器学习的开发过程(中篇) 0864.4 正式发布与能提升机器学习的开发过程(后篇) 0904.5 深度学习引发机器学习热潮的火种 0944.6 机器学习工具的几个重要工具 0984.7 科学分析员与工程技术员的不同角色系统化与数据准备等大量的工作 104第5章 大数据的收集5.1 批数据收集和流数据收集数据收集的种类 1085.2 文件数据的收集与文件格式文件形式数据的收集 1125.3 基于SL的数据收集从数据库中收集数据(前篇) 1165.4 基于数据输出和同步更新日志的数据收集从数据库中收集数据(后篇) 1205.5 API数据收集与刮擦收集的批数据收集方式 1245.6 批数据收集的开发方法可以利用ETL软件制品也可以自行开发 1285.7 分布式队列与流处理流数据收集概述 1325.8 流数据收集中的分布式队列了解分布式队列的特 1365.9 生产者、分布式队列和消费者流数据收集的开发方法 1405.10 应对数据结构的变化数据结构会随着业务的发展而变化 143第6章 大数据的积累6.1 数据池与数据仓库要分别准备好原始数据和用于分析的数据 1486.2 分析型数据库操作型数据库与分析型数据库的不同之处 1526.3 面向列的数据格式化在列方向上压缩数据后实现分析处理的高速化 1566.4 SL on Hadoop分析型DB的选择方法(前篇) 1606.5 DWH制品分析型DB的选择方法(后篇) 166第7章 大数据的活用7.1 数据市场根据不同目的来加工数据 1727.2 即席分析可以自主地分析数据并进行决策 1787.3 构筑即席分析环境支持数据利用者和进行资源管理的必要 127.4 数据可视化任何人都可以基于数据做出决策 1867.5 数据应用程序互联网企业的活用案例 190第8章 元数据的管理8.1 整体概念和静态元数据元数据管理(前篇) 1948.2 动态元数据和元数据管理的实现方法元数据管理(后篇) 1988.3 数据结构管理如何定义数据 2028.4 数据沿袭管理数据从何而来,又去往何处 2088.5 数据新鲜度的管理表明这是什么时候的数据 212后记 216
无
本书图文并茂,提供的插图可以形象地展现文字描述的内容,书中也没有数学公式,因此开拓了一个对任何背景、任何年龄的读者都能接受并且津津乐道的科技领域画面,即使是大数据分析的入门读者也能够看懂。
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