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一本书读懂大数据客户分析

资源名称：一本书读懂大数据客户分析 内容简介： 企业的长期生存能力是指通过持续地满足和超越客户的生理和心理需求来吸引顾客。阅读本书，你将学会如何全面改善客户体验，如何收集、测量以及解读客户数据，如何使用数据创建良好的客户关系，如何实现向数据导向的客户体验转变。 资源目录： 前言 关于本书 可笑的 假设 本书使用的图标 本书之外 本书宗旨 第 部分：客户分析入门 第 章客户分析简介 什么是客户分析？ 客户分析能带给我们什么？ 运用客户分析 汇编大数据与小数据 第 章度量标准的科学与艺术 累加定量数据 离散数

网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 6 浏览

架构大数据 大数据技术及算法解析

资源名称：架构大数据 大数据技术及算法解析 内容简介： 本书从大数据架构的角度全面解析大数据技术及算法，探讨大数据的发展和趋势。不仅对大数据相关技术及算法做了系统性的分析和描述，梳理了大数据的技术分类，如基础架构支持、大数据采集、大数据存储、大数据处理、大数据展示及交互，还融合了大数据行业的最新技术进展和大型互联网公司的大数据架构实践，努力为读者提供一个大数据的全景画卷。 资源目录： 第 章 大数据技术概述 大数据的概念 大数据的行业价值 大数据问题的爆发 大数据处理流程 大数据技术 基础架构支持 数据采

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大数据治理与服务

资源名称：大数据治理与服务 资源截图：

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Splunk大数据分析

资源名称： 大数据分析 内容简介： 是一种典型的大数据处理工具，能够高效地按时序对数据进行存储、索引、访问，已广泛应用在多个领域。本书是介绍如何实时处理大数据并从中获得商业价值的一本实用指南。本书通过真实的大数据分析项目，从数据导入、访问、挖掘和可视化角度全面而系统地介绍 的基本概念和使用方法，以帮助读者快速掌握 。 全书共 章，分为四个部分：第一部分（第 章）介绍 的基本操作，包括利用 进行数据收集、处理、分析及结果可视化等的基本操作和命令，以及使用日志文件创建高级数据分析报表的方法；第二部分（第 章）

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大数据与机器学习：实践方法与行业案例

资源名称：大数据与机器学习：实践方法与行业案例 内容简介： 本书从企业实践出发，内容覆盖数据、平台、分析和应用等企业内数据流转的主要环节。布局上，按照数据与平台篇、分析篇和应用篇分别撰写。数据与平台篇（第 章），立足找到数据、整合数据、使用数据三个角度，介绍数据在企业内的分布和处理逻辑，以便快速为分析准备素材。分析篇（第 章），选取企业实际案例，介绍常用的数据挖掘与机器学习算法，以业务场景为导向展示数据分析过程和技巧。应用篇（第 章），选取当前主流的四个应用场景，介绍如何实现数据驱动，让数据 自动 流转于

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Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战

资源名称： 机器学习与大数据实战 内容简介： 本书从浅显易懂的 大数据和机器学习 原理说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术，还丰富了 机器学习 内容。 为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单机 系统上通过 虚拟机安装多机 虚拟机，如何建立 集群，再建立 开发环境。书中介绍搭建的上机实

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大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例

资源名称：大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例 内容简介： 《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》介绍在互联网行业中经常涉及的算法，包括排序算法、查找算法、资源分配算法、路径分析算法、相似度分析算法，以及与机器学习相关的算法，包括数据分类算法、聚类算法、预测与估算算法、决策算法、关联规则分析算法及推荐算法。《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》涉及的相关算法均为解决实际问题中的主流算法，对于工作和学习都有实际参考意义。 《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型

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大数据大创新-阿里巴巴云上数据中台之道

资源名称：大数据大创新 阿里巴巴云上数据中台之道 内容简介： 在 集团内，数据人员面临的现实情况是：集团数据存储已经达到 级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；在 年 双 购物狂欢节 的 小时中，支付金额达到了 亿元人民币，支付峰值高达 万笔 秒，下单峰值达 万笔 秒，媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露 巨大的信息量给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。《大数据之路 大数据实践》就是在此背景下完成的。本书中讲到的 大数据系统架构，就是为了满足不断变化

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数据科学与大数据分析

资源名称：数据科学与大数据分析 内容简介： 数据科学与大数据分析在当前是炙手可热的概念，关注的是如何通过分析海量数据来洞悉隐藏于数据背后的见解。本书是数据科学领域为数不多的实用性技术图书，它通过详细剖析数据分析生命周期的各个阶段来讲解用于发现、分析、可视化、表示数据的相关方法和技术。《数据科学与大数据分析 数据的发现 分析 可视化与表示》总共分为 章，主要内容包括大数据分析的简单介绍，数据分析生命周期的各个阶段，使用 语言进行基本的数据分析，以及高级的分析理论和方法，主要涉及数据的聚类、关联规则、回归、分

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BIG DATA大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践

资源名称： 大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践 内容简介： 随着社交网络、网络分析和智能型电子商务的兴起，传统的数据库系统显然已无法满足海量数据的管理需求。 作为一种新的处理模式，大数据系统应运而生，它使用多台机器并行工作，能够对海量数据进行存储、处理、分析，进而帮助用户从中提取对优化流程、实现高增长率的有用信息，做更为精准有效的决策。 但不可忽略的是，它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。 本书将教你充分利用集群硬件优势的 架构，以及专门用来捕获和分析网络规模数据

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