具体描述
《敏捷数据科学：用Hadoop创建数据分析应用》面向大数据挖掘，以敏捷视角呈现高效构建数据模型的全程实践和思路。在一组以一个真实电子邮箱数据挖掘为例的数据-价值金字塔进阶模式中，你将学到：一整套实用工具及其方法论，可快速实现在Hadoop 上构建数据分析应用；用Python、Apache Pig 及D3.js等轻量级工具创建用于探索数据的敏捷环境；一种可根据数据中信息快速切换，进行不同类型数据分析的迭代式开发方法。
《敏捷数据科学：用Hadoop创建数据分析应用》适合所有与数据工作相关的从业者，同时也适合有志成为数据科学工作者的广大读者作为入门读物。
好的，这是一本名为《数据驱动的业务洞察：从基础到前沿的应用实践》的图书简介。 《数据驱动的业务洞察：从基础到前沿的应用实践》 图书简介 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业最宝贵的战略资产。然而，如何真正将海量数据转化为可执行的商业洞察和可持续的竞争优势，是摆在所有决策者面前的共同挑战。《数据驱动的业务洞察：从基础到前沿的应用实践》一书，正是一部深度聚焦于此的实用指南。它不仅为数据从业者提供了从理论到实践的坚实桥梁，也为商业领导者描绘了一幅清晰的数据战略蓝图。 本书摒弃了繁复冗余的数学推导，转而强调在真实商业场景中，如何高效、负责任地构建、分析和应用数据。全书结构严谨，内容涵盖了数据生命周期的各个关键阶段，从数据采集的质量保障到最终洞察的可视化呈现与决策整合，力求为读者提供一套完整、可操作的知识体系。 第一部分：数据基础与战略构建 本部分奠定了数据驱动文化和技术架构的基石。 第一章：数据生态的重塑与商业价值锚定 本章深入探讨了当前企业数据环境的复杂性与数据孤岛现象。我们首先分析了传统数据处理模式的局限性，并提出了面向业务目标的数据战略规划框架。重点内容包括：如何将宏观业务目标分解为可量化的数据指标（KPIs与OKRs的映射），数据治理的组织结构搭建，以及建立数据素养（Data Literacy）在整个企业中的普及路径。我们强调，脱离业务场景的数据探索是无效的，必须从商业痛点出发定义数据项目。 第二章：现代数据架构：从仓库到湖仓一体的演进 本章详细介绍了支撑现代数据分析的底层技术架构。内容覆盖了关系型数据库、数据仓库（Data Warehouse）的优化实践，以及数据湖（Data Lake）在处理非结构化和半结构化数据方面的优势。更重要的是，本书重点阐述了当前业界流行的“湖仓一体”（Lakehouse Architecture）范式，分析了其在统一数据治理、支持BI（商业智能）和ML（机器学习）工作流方面的独特价值。此外，我们探讨了云原生数据平台（如AWS Redshift, Google BigQuery, Snowflake）的选择标准与成本效益分析。 第三章：数据质量保障与元数据管理 数据质量是一切分析的生命线。本章提供了系统性的数据质量管理（DQM）流程，包括数据谱系（Lineage）的可视化、数据漂移（Data Drift）的监控以及数据清洗的自动化策略。元数据管理被视为构建数据目录（Data Catalog）的核心，它不仅是技术文档，更是业务理解数据的“地图”。本章提供了构建可信、可检索数据资产的实践步骤，确保分析师和业务用户能够快速找到并信任所需的数据源。 第二部分：分析方法与洞察生成 本部分着重于如何运用统计学思维和先进分析技术，从清洗过的数据中提炼出有意义的商业信息。 第四章：描述性统计与探索性数据分析（EDA）的艺术 EDA是洞察发现的第一步。本章超越了基本的均值和标准差计算，着重讲解了如何利用可视化工具（如Pandas Profiling, Tableau/Power BI）高效地揭示数据分布、异常值和潜在关联。内容包括：时间序列数据的季节性分解、分类变量的交叉分析，以及如何通过图表叙事来快速传达初步发现，避免“数据淹没”效应。 第五章：因果推断与实验设计 在复杂的商业环境中，区分“相关性”和“因果性”至关重要。本章系统介绍了严谨的实验设计方法，重点剖析了A/B测试的流程、样本量计算、多重比较校正以及如何处理“冷启动”和“网络效应”等非理想实验条件。对于无法进行随机对照实验（RCT）的场景，本书也介绍了准实验方法，如倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）在评估营销活动或政策影响方面的应用。 第六章：预测建模的核心技术与业务应用 本章聚焦于如何构建可靠的预测模型。我们选择性地讲解了回归、树模型（如XGBoost, LightGBM）以及基础神经网络在预测任务中的应用。关键不在于模型有多复杂，而在于如何选择合适的特征工程（Feature Engineering）——如何将原始数据转化为模型可理解的、具有预测能力的变量。此外，本章详细讨论了模型评估指标（如AUC, Precision/Recall, RMSE）的选择与业务场景的匹配，以及如何避免过拟合。 第三部分：洞察落地与伦理考量 数据的最终价值在于其被采纳并转化为行动。本部分关注如何有效地传递洞察，以及在数据应用中必须遵守的伦理和合规要求。 第七章：数据可视化叙事：从报告到决策引擎 有效的数据可视化是将复杂分析转化为直观行动的关键。本章指导读者掌握“有效视觉传达”的原则，包括选择正确的图表类型（何时用散点图，何时用树状图）、色彩心理学在数据展示中的运用，以及如何设计交互式仪表板（Dashboards）。我们强调了“故事线”的构建：一个好的仪表板应该引导用户通过数据流，自然地得出业务结论，而非仅仅是数据堆砌。 第八章：模型可解释性（XAI）与信任构建 随着模型复杂度的增加，模型的“黑箱”特性成为业务采纳的障碍。本章深入探讨了模型可解释性技术（XAI），如SHAP值和LIME方法，解释模型为何做出特定预测。这种透明度不仅是监管要求，也是业务人员信任并采纳自动化决策的基础。我们提供了在实际系统中部署和监控模型解释输出的流程。 第九章：数据伦理、隐私保护与合规性 在数据驱动的时代，责任感至关重要。本章系统梳理了全球主要的数据隐私法规（如GDPR, CCPA）对数据分析实践的影响。内容包括：去标识化技术（Anonymization）和差分隐私（Differential Privacy）的技术原理与应用边界。更重要的是，本章讨论了算法偏见（Algorithmic Bias）的识别、量化与缓解策略，倡导建立一套负责任的AI（Responsible AI）开发与部署框架，确保数据驱动的决策是公平和包容的。 结语：构建持续学习的数据组织 本书的最终目标是帮助企业建立一个能够自我迭代、持续从数据中学习的组织文化。我们相信，数据驱动的成功不是一次性的项目，而是一种需要技术、流程和人员共同维护的动态平衡。本书为读者提供的，是一套兼具前瞻性与实操性的路线图，以应对未来数据挑战的不断演进。 本书适合所有希望提升数据应用能力的人员：数据分析师、数据科学家、商业智能专业人士、产品经理，以及寻求提升决策质量的企业高管。
作者简介
作者介绍：Russsel Jurney 在美国和墨西哥的赌场开始他的数据分析生涯。他开发了一个 Web 应用来分析老虎机的性能。在经历了创业、交互式媒体和新闻业以后，他到了硅谷，在 Ning 和LinkedIn 开始构建可扩展的数据分析应用。
译者介绍：朱洪波 阿里巴巴数据挖掘专家，机器学习团队负责人，司职于解决商业客户对数据的深层需求。纸质书爱好者，相信理性与逻辑的力量。
目录信息
第1 部分 起步 ............................................................... 1
第1 章 理论 .................................................................. 3
敏捷大数据 ............................................................................................................3
Big Words 定义 ......................................................................................................4
敏捷大数据团队 .....................................................................................................5
认识机遇和问题 ..............................................................................................6
敏捷大数据流程 ................................................................................................... 11
代码检查和结对编程 ...........................................................................................12
敏捷的场所：开发的效率 ....................................................................................13
协作空间 .......................................................................................................14
私人空间 .......................................................................................................14
个人空间 .......................................................................................................14
用大幅打印件明确表达想法 ................................................................................15
第2 章 数据 ............................................................... 17
电子邮件 ..............................................................................................................17
处理原始数据 ......................................................................................................18
原始的电子邮件 ............................................................................................18
结构化与半结构化数据 .................................................................................18
SQL ......................................................................................................................20
NoSQL .................................................................................................................24
序列化 ...........................................................................................................24
从演变的模式中抽取和展示特征 ..................................................................25
数据流水线 ...................................................................................................26
数据透视 ..............................................................................................................27
社交网络 .......................................................................................................28
时间序列 .......................................................................................................30
自然语言 .......................................................................................................31
概率 ...............................................................................................................33
小结 .....................................................................................................................35
第3 章 敏捷开发工具 ................................................... 37
可扩展性= 简洁...................................................................................................37
敏捷大数据处理 ...................................................................................................38
设置运行Python 的虚拟环境 ...............................................................................39
使用Avro 对事件进行序列化 ..............................................................................40
在Python 中使用Avro ..................................................................................40
收集数据 ..............................................................................................................42
使用Pig 处理数据................................................................................................44
安装Pig .........................................................................................................45
使用MongoDB 发布数据 ....................................................................................49
安装MongoDB ..............................................................................................49
安装MongoDB 的Java 驱动程序 .................................................................50
安装mongo-hadoop .......................................................................................50
用Pig 向MongoDB 推送数据 .......................................................................50
使用ElasticSearch 搜索数据 ................................................................................52
安装 ...............................................................................................................52
使用Wonderdog 整合ElasticSearch 和Pig ...................................................53
对工作流程的反思 ...............................................................................................55
轻量级的Web 应用 ..............................................................................................56
Python 和 Flask .............................................................................................56
展示数据 ..............................................................................................................58
安装Bootstrap ...............................................................................................58
启用Bootstrap ...............................................................................................59
使用d3.js 和nvd3.js 可视化数据 ..................................................................63
小结 .....................................................................................................................64
第4 章 在云端 ............................................................. 65
引言 .....................................................................................................................65
GitHub .................................................................................................................67
dotCloud ...............................................................................................................67
dotCloud Echo 服务 .......................................................................................68
Python 工作者服务 ........................................................................................71
Amazon Web Services ..........................................................................................71
Simple Storage Service ..................................................................................71
Elastic MapReduce ........................................................................................72
MongoDB 即服务 ..........................................................................................79
辅助工具（Instrumentation） ................................................................................81
Google Analytics ...........................................................................................81
Mortar Data ...................................................................................................82
第2 部分 登上金字塔 ................................................... 85
第5 章 收集和展示数据 ............................................... 89
整合软件栈 ..........................................................................................................90
收集并序列化收件箱 ...........................................................................................90
处理和发布邮件数据 ...........................................................................................91
在浏览器中显示邮件 ...........................................................................................93
用Flask 和pymongo 处理邮件数据 ..............................................................94
使用Jinja2 渲染HTML5 页面 ......................................................................94
敏捷检查点 ..........................................................................................................98
生成电子邮件清单 ...............................................................................................99
用MongoDB 显示邮件 .................................................................................99
对数据展示的分析 ...................................................................................... 101
搜索邮件 ............................................................................................................ 106
使用Pig，ElasticSearch 和Wonderdog 构建索引 ....................................... 106
在网页中搜索邮件数据 ............................................................................... 107
结论 ................................................................................................................... 108
第6 章 使用图表可视化数据 ....................................... 111
优秀的图表 ........................................................................................................ 112
抽取实体：邮件地址 ......................................................................................... 112
抽取邮件 ..................................................................................................... 112
对时间进行可视化 ............................................................................................. 116
结论 ................................................................................................................... 122
第7 章 利用报表探索数据 .......................................... 123
为数据添加联系 ................................................................................................. 126
用TF-IDF 从邮件中提取关键字 ........................................................................ 133
小结 ................................................................................................................... 138
第8 章 预测 .............................................................. 141
预测电子邮件的回复率 ...................................................................................... 142
个性化 ................................................................................................................ 147
小结 ................................................................................................................... 148
第9 章 驱动行动 ........................................................ 149
好邮件的属性 .................................................................................................... 150
使用朴素贝叶斯方法进行更好的预测 ............................................................... 150
P(Reply | From ∩ To) ........................................................................................ 150
P(Reply | Token) ................................................................................................. 151
实时预测 ............................................................................................................ 153
记录事件日志 .................................................................................................... 157
小结 ................................................................................................................... 157
索引 ........................................................................... 159
· · · · · · (收起)
第1 章 理论 .................................................................. 3
敏捷大数据 ............................................................................................................3
Big Words 定义 ......................................................................................................4
敏捷大数据团队 .....................................................................................................5
认识机遇和问题 ..............................................................................................6
敏捷大数据流程 ................................................................................................... 11
代码检查和结对编程 ...........................................................................................12
敏捷的场所：开发的效率 ....................................................................................13
协作空间 .......................................................................................................14
私人空间 .......................................................................................................14
个人空间 .......................................................................................................14
用大幅打印件明确表达想法 ................................................................................15
第2 章 数据 ............................................................... 17
电子邮件 ..............................................................................................................17
处理原始数据 ......................................................................................................18
原始的电子邮件 ............................................................................................18
结构化与半结构化数据 .................................................................................18
SQL ......................................................................................................................20
NoSQL .................................................................................................................24
序列化 ...........................................................................................................24
从演变的模式中抽取和展示特征 ..................................................................25
数据流水线 ...................................................................................................26
数据透视 ..............................................................................................................27
社交网络 .......................................................................................................28
时间序列 .......................................................................................................30
自然语言 .......................................................................................................31
概率 ...............................................................................................................33
小结 .....................................................................................................................35
第3 章 敏捷开发工具 ................................................... 37
可扩展性= 简洁...................................................................................................37
敏捷大数据处理 ...................................................................................................38
设置运行Python 的虚拟环境 ...............................................................................39
使用Avro 对事件进行序列化 ..............................................................................40
在Python 中使用Avro ..................................................................................40
收集数据 ..............................................................................................................42
使用Pig 处理数据................................................................................................44
安装Pig .........................................................................................................45
使用MongoDB 发布数据 ....................................................................................49
安装MongoDB ..............................................................................................49
安装MongoDB 的Java 驱动程序 .................................................................50
安装mongo-hadoop .......................................................................................50
用Pig 向MongoDB 推送数据 .......................................................................50
使用ElasticSearch 搜索数据 ................................................................................52
安装 ...............................................................................................................52
使用Wonderdog 整合ElasticSearch 和Pig ...................................................53
对工作流程的反思 ...............................................................................................55
轻量级的Web 应用 ..............................................................................................56
Python 和 Flask .............................................................................................56
展示数据 ..............................................................................................................58
安装Bootstrap ...............................................................................................58
启用Bootstrap ...............................................................................................59
使用d3.js 和nvd3.js 可视化数据 ..................................................................63
小结 .....................................................................................................................64
第4 章 在云端 ............................................................. 65
引言 .....................................................................................................................65
GitHub .................................................................................................................67
dotCloud ...............................................................................................................67
dotCloud Echo 服务 .......................................................................................68
Python 工作者服务 ........................................................................................71
Amazon Web Services ..........................................................................................71
Simple Storage Service ..................................................................................71
Elastic MapReduce ........................................................................................72
MongoDB 即服务 ..........................................................................................79
辅助工具（Instrumentation） ................................................................................81
Google Analytics ...........................................................................................81
Mortar Data ...................................................................................................82
第2 部分 登上金字塔 ................................................... 85
第5 章 收集和展示数据 ............................................... 89
整合软件栈 ..........................................................................................................90
收集并序列化收件箱 ...........................................................................................90
处理和发布邮件数据 ...........................................................................................91
在浏览器中显示邮件 ...........................................................................................93
用Flask 和pymongo 处理邮件数据 ..............................................................94
使用Jinja2 渲染HTML5 页面 ......................................................................94
敏捷检查点 ..........................................................................................................98
生成电子邮件清单 ...............................................................................................99
用MongoDB 显示邮件 .................................................................................99
对数据展示的分析 ...................................................................................... 101
搜索邮件 ............................................................................................................ 106
使用Pig，ElasticSearch 和Wonderdog 构建索引 ....................................... 106
在网页中搜索邮件数据 ............................................................................... 107
结论 ................................................................................................................... 108
第6 章 使用图表可视化数据 ....................................... 111
优秀的图表 ........................................................................................................ 112
抽取实体：邮件地址 ......................................................................................... 112
抽取邮件 ..................................................................................................... 112
对时间进行可视化 ............................................................................................. 116
结论 ................................................................................................................... 122
第7 章 利用报表探索数据 .......................................... 123
为数据添加联系 ................................................................................................. 126
用TF-IDF 从邮件中提取关键字 ........................................................................ 133
小结 ................................................................................................................... 138
第8 章 预测 .............................................................. 141
预测电子邮件的回复率 ...................................................................................... 142
个性化 ................................................................................................................ 147
小结 ................................................................................................................... 148
第9 章 驱动行动 ........................................................ 149
好邮件的属性 .................................................................................................... 150
使用朴素贝叶斯方法进行更好的预测 ............................................................... 150
P(Reply | From ∩ To) ........................................................................................ 150
P(Reply | Token) ................................................................................................. 151
实时预测 ............................................................................................................ 153
记录事件日志 .................................................................................................... 157
小结 ................................................................................................................... 157
索引 ........................................................................... 159
· · · · · · (收起)
读后感
评分
这本书的第二版已经于2018年出版了。这第一版面世于2014年，第二版在此基础之上有非常大幅度的修改。但最最基本的思路没有变化：端到端，全栈，敏捷，技术为具体业务服务。 第二版的链接在下面： [Spark全栈数据分析] 对比两个版本，除了内容扩充了不少，处理的问题更加充实，...
评分这本书的第二版已经于2018年出版了。这第一版面世于2014年，第二版在此基础之上有非常大幅度的修改。但最最基本的思路没有变化：端到端，全栈，敏捷，技术为具体业务服务。 第二版的链接在下面： [Spark全栈数据分析] 对比两个版本，除了内容扩充了不少，处理的问题更加充实，...
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评分这本书的第二版已经于2018年出版了。这第一版面世于2014年，第二版在此基础之上有非常大幅度的修改。但最最基本的思路没有变化：端到端，全栈，敏捷，技术为具体业务服务。 第二版的链接在下面： [Spark全栈数据分析] 对比两个版本，除了内容扩充了不少，处理的问题更加充实，...
用户评价
评分
一般般般
评分整本书用通俗易懂的一个案例介绍了一个完整数据流的处理过程，并没有介绍算法等核心功能。对不了解etl,olap的初学者有一个简明易懂的介绍，建议完全不懂大数据 数据清洗的人拿来看看，有过了解和研究的人不能得到帮助
评分走马观花
评分走马观花
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