大數據分析挖掘實戰pdf

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簡介：大數據是近幾年廣受關注的一個概念。今天，互聯網不斷發展，逐漸深入我們生活的各個層面，隨之而來的是數據量的指數級增長，使用Spark進行大規模數據分析的實戰寶典，由著名大數據公司Cloudera的數據科學家撰寫

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《Python金融大數據分析》（[德] 伊夫·希爾皮斯科）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python金融大數據分析

作者：[德] 伊夫·希爾皮斯科

譯者：姚軍

豆瓣評分：7.7

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2015-12

頁數：511

內容簡介：唯一一本詳細講解使用Python分析處理金融大數據的專業圖書；金融應用開發領域從業人員必讀。

Python憑借其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學計算社區，在需要分析、處理大量數據的金融行業得到了廣泛而迅速的應用，並且成為該行業開發核心應用的首選編程語言。《Python金融大數據分析》提供了使用Python進行數據分析，以及開發相關應用程序的技巧和工具。

《Python金融大數據分析》總計分為3部分，共19章，第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用於金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹了金融分析和應用程序開發中最重要的Python庫、技術和方法，其內容涵蓋了Python的數據類型和結構、用matplotlib進行數據可視化、金融時間序列數據處理、高性能輸入/輸出操作、高性能的Python技術和庫、金融學中需要的多種數學工具、隨機數生成和隨機過程模擬、Python統計學應用、Python和Excel的集成、Python面向對象編程和GUI的開發、Python與Web技術的集成，以及基於Web應用和Web服務的開發；第3部分關注的是蒙特卡洛模擬期權與衍生品定價實際應用的開發工作，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值、波動率期權等知識。

《Python金融大數據分析》適合對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀。

作者簡介：Yves Hilpsch是Python Quants（德國）股份有限公司的創始人和任事股東，也是Python Quants（紐約）有限責任公司的共同創辦人。該集團提供基於Python的金融和衍生品分析軟體（參見http://pythonquants.com，http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com），以及和Python及金融相關的咨詢、開發和培訓服務。

Yves還是Derivatives Analytics with Python（Wiley Finance，2015）的作者。作為獲得數理金融學博士學位的商業管理專業研究生，他在薩爾州大學講授計算金融學中的數值化方法課程。

❸ 如何用python進行大數據挖掘和分析

毫不誇張地說，大數據已經成為任何商業交流中不可或缺的一部分。桌面和移動搜索向全世界的營銷人員和公司以空前的規模提供著數據，並且隨著物聯網的到來，大量用以消費的數據還會呈指數級增長。這種消費數據對於想要更好地定位目標客戶、弄懂人們怎樣使用他們的產品或服務，並且通過收集信息來提高利潤的公司來說無疑是個金礦。
篩查數據並找到企業真正可以使用的結果的角色落到了軟體開發者、數據科學家和統計學家身上。現在有很多工具輔助大數據分析，但最受歡迎的就是Python。
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼夢工廠。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。所以，大數據市場急需Python開發者，不是Python開發者的專家也可以以相當塊速度學習這門語言，從而最大化用在分析數據上的時間，最小化學習這門語言的時間。
用Python進行數據分析之前，你需要從Continuum.io下載Anaconda。這個包有著在Python中研究數據科學時你可能需要的一切東西。它的缺點是下載和更新都是以一個單元進行的，所以更新單個庫很耗時。但這很值得，畢竟它給了你所需的所有工具，所以你不需要糾結。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要成為一個Python開發者。這並不意味著你需要成為這門語言的大師，但你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
各種類庫
當你掌握了Python的基本知識點後，你需要了解它的有關數據科學的類庫是怎樣工作的以及哪些是你需要的。其中的要點包括NumPy，一個提供高級數學運算功能的基礎類庫，SciPy，一個專注於工具和演算法的可靠類庫，Sci-kit-learn，面向機器學習，還有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。
除了類庫之外，你也有必要知道Python是沒有公認的最好的集成開發環境(IDE)的，R語言也一樣。所以說，你需要親手試試不同的IDE再看看哪個更能滿足你的要求。開始時建議使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各種各樣的IDE一樣，Python也提供各種各樣的數據可視化庫，比如說Pygal，Bokeh和Seaborn。這些數據可視化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一個簡單且有效的數值繪圖類庫。
所有的這些庫都包括在了Anaconda裡面，所以下載了之後，你就可以研究一下看看哪些工具組合更能滿足你的需要。用Python進行數據分析時你會犯很多錯誤，所以得小心一點。一旦你熟悉了安裝設置和每種工具後，你會發現Python是目前市面上用於大數據分析的最棒的平台之一。
希望能幫到你！

❹ 如何快速的學會大數據分析實戰案例深入解析

1、大數據前沿知識及hadoop入門
2、hadoop部署進階
3、大數據導入與存儲
4、Hbase理論與實戰
5、Spaer配置及使用場景
6、spark大數據分析原理
7、hadoop+spark大數據分析
1.第一階段：大數據前沿知識及hadoop入門，大數據前言知識的介紹，課程的介紹，Linux和unbuntu系統基礎，hadoop的單機和偽分布模式的安裝配置。
2.第二階段：hadoop部署進階。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系統HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api進行HDFS文件操作。Maprece概念及思想。
3.第三階段：大數據導入與存儲。mysql資料庫基礎知識，hive的基本語法。hive的架構及設計原理。hive部署安裝與案例。sqoop安裝及使用。sqoop組件導入到hive。
4.第四階段：Hbase理論與實戰。Hbase簡介。安裝與配置。hbase的數據存儲。項目實戰。
5.第五階段：Spaer配置及使用場景。scala基本語法。spark介紹及發展歷史，sparkstantalone模式部署。sparkRDD詳解。
6.第六階段：spark大數據分析原理。spark內核，基本定義，spark任務調度。sparkstreaming實時流計算。sparkmllib機器學習。sparksql查詢。
7.第七階段：hadoop+spark大數據分析。實戰案例深入解析。hadoop+spark的大數據分析之分類。logistic回歸與主題推薦。

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書名：R語言實戰

作者：卡巴科弗 (Robert I.Kabacoff)

譯者：高濤

豆瓣評分：8.8

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2013-1

頁數：388

內容簡介：

數據時代已經到來，但數據分析、數據挖掘人才卻十分短缺。由於「大數據」對每個領域的決定性影響，相對於經驗和直覺，在商業、經濟及其他領域中基於數據和分析去發現問題並作出科學、客觀的決策越來越重要。開源軟體R是世界上最流行的數據分析、統計計算及制圖語言，幾乎能夠完成任何數據處理任務，可安裝並運行於所有主流平台，為我們提供了成千上萬的專業模塊和實用工具，是從大數據中獲取有用信息的絕佳工具。 本書從解決實際問題入手，盡量跳脫統計學的理論闡述來討論R語言及其應用，講解清晰透澈，極具實用性。作者不僅高度概括了R語言的強大功能、展示了各種實用的統計示例，而且對於難以用傳統方法分析的凌亂、不完整和非正態的數據也給出了完備的處理方法。通讀本書，你將全面掌握使用R語言進行數據分析、數據挖掘的技巧，並領略大量探索和展示數據的圖形功能，從而更加高效地進行分析與溝通。想要成為倍受高科技企業追捧的、炙手可熱的數據分析師嗎？想要科學分析數據並正確決策嗎？不妨從本書開始，挑戰大數據，用R開始炫酷的數據統計與分析吧！ 本書內容： R安裝與操作

❻ 如何利用大數據來深度挖掘互聯網里的潛在用戶

大數據即巨量數據的集合，互聯網、物聯網、穿戴設備等等，在這個互聯網時代，人們留下的行為數據無時無刻不被記錄，造就了巨量的數據，進而出現了大數據分析挖掘等崗位的出現。通過對大數據的分析挖掘，可以發現歷史規律以及對未來的預測，這也是大數據分析的核心目標。

那麼如果利用大數據來深度挖掘互聯網里的潛在用戶呢？下面從業務邏輯流程上來介紹。

1、潛在目標用戶畫像

首先你需要對你的潛在用戶群進行特徵分析，包含：用戶群主要在哪些渠道活躍、共同特徵（喜好、職業、收入、消費力等）有哪些等，通過對用戶畫像，能夠清晰的了解你所要挖掘的潛在用戶群的一些特徵及活動規律，從而為挖掘模型提供數據來源及條件支撐。

例如需要挖掘裝修的潛在用戶，他們的活躍渠道主要在各大家裝網站、家居網、裝修設計網等與房子有關的網站或app，一般這類用戶都會提前在這些網站/app瀏覽做准備。

2、數據採集

在明確了潛在用戶活躍渠道後，可以針對性的採集數據，數據採集後需要對數據做清洗、轉換、載入，將一些無用的數據提前篩選，保證數據的質量。

3、數據建模

這個階段是非常重要的，通過數據的建模去分析出潛在目標用戶，建模是一件非常復雜的工作，需要將用戶的行為數據、畫像數據進行拆分、合並、關聯，從而建立一套或多套數據模型。

還以裝修為例：

（1）消費能力模型，我們可以根據用戶瀏覽傢具的價格、以往消費歷史紀錄、收入等對用戶進行消費能力分析；

（2）優質客戶分析模型，可以根據用戶瀏覽次數、停留時長、購買記錄、信譽度等數據進行分析，從而得出用戶裝修的迫切程度，可以分為高、中、低三個等級。

同時還可以加入用戶的所在區域、小區等維度進行分析（根據具體需要），將模型細分，最後可以通過各個模型關聯碰撞，組合成多種模型，如消費能力強且馬上要裝修的潛在用戶、消費能力強不太迫切要求裝修的潛在用戶等等，這樣可以實現差異化、精準化的運營。（例子舉的很簡單，事實上真正做起來還是很復雜的，各方面因素都要考慮到）

4、開發驗證

數據建模完成後，就需要研發完成並運用到實戰當中，去檢驗數據模型的准確性到底如何，根凳遲山據結果去對模型做調整。

大數據分析本來就是一項對未來將要發生棗中什麼事做的預測的工作，這種不確定性的預測隨著社會發展、時間、地點、旦枯環境、政策等變化而不斷變化，所以我們在做分析挖掘時，需要快速不斷地試錯去調整，從而達到一個比較准確的分析結果。

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這是一本適合教學和零基礎自學的Hadoop與大數據挖掘的教程，即便你完全沒有Hadoop編程基礎和大數據挖掘基礎，根據本書中的理論知識和上機實踐，也能迅速掌握如何使用Hadoop進行大數據挖掘。全書主要分為兩篇：基礎篇（1-7章），首先從宏觀上介紹了大數據相關概念和技術，然後逐一對Hadoop、Hive、HBase、Pig、Spark、Oozie等一系列大數據技術的概念、原理、架構，以及企業應用方法進行了詳細介紹，同時配有大量的案例。掌握了這些內容，就具備了大數據技術的基礎；挖掘實戰篇（8章），主要是一個企業級大數據應用項目——電子商務智能推薦系統。

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《Hadoop與大數據挖掘》（張良均 樊哲 位文超劉名軍等 著）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Hadoop與大數據挖掘

作者: 張良均 樊哲 位文超 劉名軍等 著

出版社: 機械工業出版社

出版年: 2017-6-1

頁數: 322

內容簡介

這是一本適合教學和零基礎自學的Hadoop與大數據挖掘的教程，即便你完全沒有Hadoop編程基礎和大數據挖掘基礎，根據本書中的理論知識和上機實踐，也能迅速掌握如何使用Hadoop進行大數據挖掘。全書主要分為兩篇：基礎篇（1-7章），首先從宏觀上介紹了大數據相關概念和技術，然後逐一對Hadoop、Hive、HBase、Pig、Spark、Oozie等一系列大數據技術的概念、原理、架構，以及企業應用方法進行了詳細介紹，同時配有大量的案例。掌握了這些內容，就具備了大數據技術的基礎；挖掘實戰篇（8章），主要是一個企業級大數據應用項目——電子商務智能推薦系統。通過分析應用背景、構建系統，使讀者了解針對系統的每一層應用使用什麼大數據技術來解決問題。涉及的流程有數據採集、數據預處理、模型構建等，在每一個流程中會進行大數據相關技術實踐，運用實際數據來進行分析，使讀者...

作者簡介

張良均 樊哲 位文超劉名軍 專業計算機領域研究