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| 內容簡介： |
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随着大数据分析方法的发展，分析工具的改进，大数据分析的门槛降低了。基于大数据算法平台，数据分析师们已经不再被数据的“大”所困扰，可以轻松地探索大数据，挖掘大数据的价值。本书侧重介绍大数据分析方法和算法的应用，适合对大数据分析感兴趣的读者阅读。在内容的组织上，选取了10个不同领域的真实数据集，针对每个数据的特点，选择适合的方法和算法，和读者一起体验数据探索、数据分析、建模预测的过程；通过实例计算的结果，读者会更加了解各种方法和算法的长处和局限。本书的实例都运行在大数据算法平台XLab上。
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| 關於作者： |
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杨旭，吉林长春人，2004年获南开大学数学博士学位；随后在南开大学信息学院从事博士后研究工作；2006年加入微软亚洲研究院，进行符号计算、大规模矩阵计算及机器学习算法研究；2010年加入阿里巴巴，从事大数据相关的统计和机器学习算法研发。著有《重构大数据统计》。
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| 目錄：
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第1章 入门11.1 打开大数据之门11.2 接触大数据21.3 数据初探索41.4 进一步分析101.5 训练和预测17第2章 简介232.1 主界面介绍232.1.1 工具栏242.1.2 数据列表262.1.3 窗口管理器282.1.4 工作界面282.2 数据查看、运行292.2.1 文本显示312.2.2 复制部分数据312.2.3 显示隐藏列322.3 脚本编辑、运行332.4 如何获得帮助信息372.4.1 查看帮助手册372.4.2 界面上的帮助信息382.4.3 脚本函数的帮助信息402.5 执行SQL语句44第3章 全球机场信息463.1 数据可视化473.2 统计分析583.3 大中型机场的分析623.4 海拔高度排行643.5 数据的关联关系68第4章 股票价格734.1 数据处理744.2 数据探索784.3 数据展开814.3.1 组合使用基本函数进行变换834.3.2 利用专门函数一步到位844.4 各股趋势比较854.5 总体趋势87第5章 标准普尔500指数915.1 数据类型转换925.2 各指标间的线性关系935.3 按时间变化趋势965.4 数据对比100第6章 鸢尾花数据集1076.1 属性间的关系1086.2 聚类1106.2.1 K-Means聚类1116.2.2 EM聚类1206.3 二分类数据子集1246.3.1 使用训练、预测窗体1256.3.2 调用训练、预测脚本131第7章 MovieLens数据集1367.1 数据变换1377.2 统计1387.3 排行榜1457.4 分类排行榜1477.5 影片关联分析1497.6 属性扩展157第8章 汽车评价数据集1618.1 数据图示化1628.2 对比分析1658.3 决策树169第9章 Twitter数据1749.1 用户信息分析1759.2 用户粉丝数量的情况1849.3 粉丝的情况1929.4 “粉”与“被粉”1979.5 信息传播速度2049.6 哪些用户更重要2089.6.1 粉丝最多的用户2099.6.2 用户排名211第10章 随机数据21510.1 数据生成21510.2 计算π值21710.3 中心极限定理222第11章 新浪网页数据23011.1 分词23211.2 有区分度的单词23411.3 选择特征23511.3.1 卡方检验23611.3.2 信息增益23811.4 主题模型24211.4.1 潜在语义分析24211.4.2 概率潜在语义分析25311.4.3 LDA模型27211.5 单词映射为向量289第12章 2014年阿里巴巴大数据竞赛29412.1 试题介绍29412.2 数据29612.3 思路29812.3.1 用户和品牌的各种特征29812.3.2 二分类模型训练30012.3.3 比赛考核目标30112.4 计算训练数据集30212.4.1 原始数据划分30312.4.2 计算特征30412.4.3 数据预处理标识30412.4.4 用户-品牌联合特征30812.4.5 用户特征31312.4.6 品牌特征31712.4.7 整合训练数据的特征32212.4.8 计算标签32312.5 二分类模型训练32412.5.1 正负样本配比32412.5.2 朴素贝叶斯算法32512.5.3 逻辑回归算法32612.5.4 随机森林算法32712.6 提交预测结果328
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推荐序一阿里云副总裁周靖人阿里巴巴的大数据算法平台作为支持天猫、淘宝和支付宝等各种业务的基石，每天有数千名的阿里工程师在平台上处理各式各样的海量数据。作者多年来一直从事阿里巴巴的大数据算法平台的研发，致力于帮助工程师更快捷、更高效地挖掘大数据，进行复杂多样的数据分析。作者根据自己在阿里大数据计算方面的所见所闻，结合多个具体的案例分析，将大数据分析计算的脉络直观、清晰地展现给读者。本书集中在大数据分析实战上，精选了不同行业和领域的数据集，重点讲解大数据的分析方法和算法。本书的每一个章节都围绕一个实际数据集，从数据探索入手，根据数据自身的特点选取相应的分析方法，并对相关算法和方法进行简要介绍，便于读者理解掌握。同时，本书注重计算结果的分析，使读者对算法的效果有具体的印象，加强对算法的理解。它是大数据领域一本难得的实用好书！推荐序二蚂蚁金服副总裁、首席数据科学家漆远本书立足于阿里巴巴成熟的大数据算法平台，读者在分析实例时，可以直接关注思路和算法，省去了如何编写复杂的分布式代码实现一个常用算法的困扰。本书的学习门槛低，读者如果用过MATLAB、SAS、R或Excel等任何一款数据分析软件，就可以轻松读懂本书。作者是阿里巴巴一个核心MPI大数据算法平台的主要建设者和领头人，其开发的算法平台在阿里巴巴和蚂蚁金服集团都广泛使用，很好地支持了数据分析师和工程师的工作。作者结合自身的丰富经验，通过具体案例全面地解析数据探索过程，讲解思路、具体算法的使用及技巧，实战性强：面对具体的数据，引入适合的算法，有简明的算法原理介绍；通过算法应用到数据后的效果展示，读者能感性地了解该算法的作用。本书可以帮助对大数据分析感兴趣的初学者了解该领域，提高自己在该领域的知识积累。本书所讨论的十多个数据集，涉及不同的场景，用到了各种统计分析和机器学习的算法，可以帮助正在从事该领域的专业人士扩宽知识面，增强大数据实战能力。看完这本书，也许你会揭下大数据神秘的“面纱”，然后发现它很有意思、很有用！
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