輕松學(xué)大數(shù)據(jù)挖掘：算法、場(chǎng)景與數(shù)據(jù)產(chǎn)品

輕松學(xué)大數(shù)據(jù)挖掘：算法、場(chǎng)景與數(shù)據(jù)產(chǎn)品讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘算法產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)工作數(shù)據(jù)算法場(chǎng)景業(yè)務(wù)第章黨實(shí)踐畫像用戶大數(shù)據(jù)能力本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要這是一本關(guān)于大數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)產(chǎn)品的參考讀物，為了使盡可能多的讀者通過(guò)本書對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用有所了解，**以個(gè)人所感所悟引導(dǎo)初學(xué)者正確學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖掘。但是基礎(chǔ)知識(shí)歸納、開發(fā)環(huán)境部署、算法原理的介紹都是不可避免的。因此，本書更適合于工作經(jīng)驗(yàn)在3年以內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘工程師，以及轉(zhuǎn)型入門做數(shù)據(jù)挖掘的人士，或者是對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品感興趣的追逐者閱讀。讀書筆記讀書筆記作者應(yīng)該有很強(qiáng)的數(shù)學(xué)背景，但是根據(jù)行文習(xí)慣來(lái)看，語(yǔ)文素養(yǎng)有待提升，行文過(guò)程中思路跳躍，上下文用詞不連貫，有些句子是病句甚至?xí)鹌缌x。目錄分析1.1數(shù)據(jù)之禪1.2數(shù)據(jù)情懷1.3大數(shù)據(jù)時(shí)代的我們1.4成為DT時(shí)代的先驅(qū)者第1章數(shù)據(jù)情懷篇1.2數(shù)據(jù)情懷1.2.1數(shù)據(jù)情懷這股勁1.2.2對(duì)數(shù)據(jù)情懷的理解1.4成為DT時(shí)代的先驅(qū)者1.4.1數(shù)據(jù)沒有寒冬1.4.2數(shù)據(jù)生態(tài)問(wèn)題1.4.3健康的數(shù)據(jù)生態(tài)1.4.4結(jié)尾2.1快速掌握SQL的基礎(chǔ)語(yǔ)法2.2在Windows7操作系統(tǒng)上搭建IPythonNotebook2.3快速掌握Python的基本語(yǔ)法2.4用Python搭建數(shù)據(jù)分析體系2.5Python學(xué)習(xí)總結(jié)12345第2章數(shù)據(jù)入門2.1快速掌握SQL的基礎(chǔ)語(yǔ)法2.1.1初識(shí)SQL2.1.2學(xué)會(huì)部署環(huán)境2.1.3常用的SQL語(yǔ)法（上篇）2.1.4常用的SQL語(yǔ)法（下篇）2.2在Windows7操作系統(tǒng)上搭建IPythonNotebook2.2.1學(xué)習(xí)Python的初衷2.2.2搭建IPythonNotebook2.otebook的使用說(shuō)明2.2.4配置IPythonNotebook遠(yuǎn)程調(diào)用2.4用Python搭建數(shù)據(jù)分析體系2.4.1構(gòu)建的初衷2.4.2構(gòu)建思路2.4.3開發(fā)流程2.5Python學(xué)習(xí)總結(jié)2.5.1關(guān)于Python2.5.2Python其他知識(shí)點(diǎn)3.1Hadoop偽分布式的安裝配置3.2數(shù)據(jù)挖掘中的MapReduce編程3.3利用MapReduce中的矩陣相乘3.4數(shù)據(jù)挖掘中的Hive技巧3.5數(shù)據(jù)挖掘中的HBase技巧12345第3章大數(shù)據(jù)工具篇3.1Hadoop偽分布式的安裝配置3.1.1部署CentOS環(huán)境3.1.2部署Java環(huán)境3.1.3部署Hadoop偽分布式環(huán)境3.2數(shù)據(jù)挖掘中的MapReduce編程3.2.1學(xué)習(xí)MapReduce編程的目的3.2.2MapReduce的代碼規(guī)范3.2.3簡(jiǎn)單的案例3.3利用MapReduce中的矩陣相乘3.3.1矩陣的概念3.3.2不同場(chǎng)景下的矩陣相乘3.4數(shù)據(jù)挖掘中的Hive技巧3.4.1面試心得3.4.2用Python執(zhí)行HQL命令3.4.3必知的HQL知識(shí)3.5數(shù)據(jù)挖掘中的HBase技巧3.5.1知曉相關(guān)依賴包3.5.2從HBase中獲取數(shù)據(jù)3.5.3往HBase中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)4.1MapReduce和Spark做大數(shù)據(jù)挖掘的差異4.3動(dòng)手實(shí)現(xiàn)算法工程4.2搭建大數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)環(huán)境第4章大數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)篇4.1MapReduce和Spark做大數(shù)據(jù)挖掘的差異4.1.1初識(shí)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)4.1.2知曉Spark的特點(diǎn)4.1.3編程的差異性4.1.4它們之間的靈活轉(zhuǎn)換4.1.5選擇合適的工具4.3動(dòng)手實(shí)現(xiàn)算法工程4.3.1知曉SparkOnYarn的運(yùn)作模式4.3.2創(chuàng)作第一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘算法4.3.3如何理解“樸素”二字4.3.4如何動(dòng)手實(shí)現(xiàn)樸素貝葉斯算法5.1理論與實(shí)踐的差異5.3數(shù)據(jù)挖掘中的工具包5.2數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)清洗第5章大數(shù)據(jù)挖掘認(rèn)知篇5.2數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)清洗5.2.1數(shù)據(jù)清洗的那些事5.2.2大數(shù)據(jù)的必殺技5.2.3實(shí)踐中的數(shù)據(jù)清洗5.3數(shù)據(jù)挖掘中的工具包5.3.1業(yè)務(wù)模型是何物5.3.2想做一個(gè)好的模型6.1時(shí)間衰變算法6.2熵值法6.3預(yù)測(cè)響應(yīng)算法6.4層次分析算法6.5工程能力的培養(yǎng)與實(shí)踐12345第6章大數(shù)據(jù)挖掘算法篇6.1時(shí)間衰變算法6.1.1何為時(shí)間衰變6.1.2如何理解興趣和偏好6.1.3時(shí)間衰變算法的抽象6.1.4采用Spark實(shí)現(xiàn)模型6.2熵值法6.2.1何為信息熵6.2.2熵值法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程6.2.3業(yè)務(wù)場(chǎng)景的介紹6.2.4算法邏輯的抽象6.3預(yù)測(cè)響應(yīng)算法6.3.1業(yè)務(wù)場(chǎng)景的介紹6.3.2構(gòu)建模型的前期工作6.3.3常用的預(yù)測(cè)模型6.5工程能力的培養(yǎng)與實(shí)踐6.5.1工程能力的重要性6.5.2利用Python實(shí)現(xiàn)層次分析法7.1用戶畫像的應(yīng)用場(chǎng)景7.3用戶畫像的模塊化思維7.2用戶畫像的標(biāo)簽體系第7章用戶畫像實(shí)踐7.5用戶畫像的智能營(yíng)銷7.4用戶畫像的工程開發(fā)第7章用戶畫像實(shí)踐7.1用戶畫像的應(yīng)用場(chǎng)景7.1.1背景描述7.1.2需求調(diào)研7.2用戶畫像的標(biāo)簽體系7.2.1需求分析7.2.2標(biāo)簽的構(gòu)建7.3用戶畫像的模塊化思維7.3.1何為模塊化思維7.3.2用戶畫像與模塊化思維7.4用戶畫像的工程開發(fā)7.4.1對(duì)于開發(fā)框架的選擇7.4.2模塊化功能的設(shè)計(jì)7.5用戶畫像的智能營(yíng)銷7.5.1業(yè)務(wù)營(yíng)銷7.5.2營(yíng)銷構(gòu)思7.5.3技術(shù)難點(diǎn)8.1“羊毛黨”監(jiān)控的業(yè)務(wù)8.2“羊毛黨”監(jiān)控的設(shè)備指紋8.3“羊毛黨”監(jiān)控的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)8.4“羊毛黨”監(jiān)控的實(shí)踐分享第8章反欺詐實(shí)踐篇8.1“羊毛黨”監(jiān)控的業(yè)務(wù)8.1.1“羊毛黨”的定義與特點(diǎn)8.1.2“羊毛”存在的必然性8.1.3“羊毛黨”的進(jìn)化8.1.4“羊毛黨”存在的利與弊8.1.5“羊毛黨”監(jiān)控平臺(tái)的意義8.2“羊毛黨”監(jiān)控的設(shè)備指紋8.2.1何為設(shè)備指紋8.2.2底層參數(shù)8.2.3應(yīng)用場(chǎng)景8.2.4移動(dòng)端的數(shù)據(jù)持久化8.2.5設(shè)備指紋生成算法8.3“羊毛黨”監(jiān)控的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)8.3.1監(jiān)控的目的8.3.2數(shù)據(jù)如何“食用”9.1如何從0到1轉(zhuǎn)型到大數(shù)據(jù)圈子9.3給想要進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘圈子的新人一點(diǎn)建議9.2數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)者綜合能力評(píng)估第9章大數(shù)據(jù)挖掘踐行篇9.2數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)者綜合能力評(píng)估9.2.1度量的初衷9.2.2綜合能力評(píng)估9.2.3個(gè)人指標(biāo)體系（大數(shù)據(jù)挖掘）9.3給想要進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘圈子的新人一點(diǎn)建議9.3.1誠(chéng)信與包裝9.3.