深入理解大数据分析（2012）.pdf

1.1 工业大数据分析的概述 1.1.1 工业大数据分析的概念 工业大数据分析是利用统计学分析技术、机器学习技术、信号处理技术等手段，结合业务知识对工业过程中产生的数据进行处理、计算、分析，并提取其中有价值的信息和规律的过程。大数据分析工作应本着需求牵引、技术驱动的原则，在明确用户需求、结合数据现状、衡量业务价值的基础上，针对特定业务问题，制定个性化的数据分析解决方案。 工业大数据分析的直接目的 工业大数据分析的核心目的是获得支撑企业生产、经营、研发、服务等活动的精细化知识，贯通大数据技术与大数据应用之间的桥梁，从而促进企业的转型升级。工业大数据的分析需用数理逻辑严格定义业务问题，结合数据驱动

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

数据分析是通过适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结的过程，目的是提取有用信息支持决策。数据挖掘则通过算法从海量数据中发现隐藏的规律和知识，其目标在于挖掘数据中的重要价值。尽管二者有着明显的区别，但在现代信息技术中密切联系，共同推动着大数据时代的发展。

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

谷歌于 2003 至 2006 年间发表的三篇奠基性论文——GFS、BigTable 和 MapReduce，为大数据时代的到来奠定了坚实的基础，深入剖析了分布式文件系统、结构化数据存储和分布式计算框架的核心原理。

Hadoop大数据教程是一套全面深入的学习资源，涵盖了大数据处理的核心技术。Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源框架，主要用于处理和存储海量数据。本教程包含了多个组件，如HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算模型）、YARN（资源调度器）、HBase、Spark、Hive等工具的详细讲解。学习者将了解到HDFS的数据块概念、副本策略、数据读写流程以及故障恢复机制，以及MapReduce的工作原理、作业提交过程、shuffle和sort机制。此外，还将深入学习YARN的资源管理系统、HBase的表设计原则、RegionServer、Zookeeper的使用、Sp

基于Spark进行气象数据处理和分析 项目完整报告 可直接提交作业

第一章：数据分析基础理论- 数据分析概述- 大数据分析基础- 大数据预测分析 第二章：计算机数据分析SPSS Modeler- SPSS Modeler概述- SPSS Modeler节点介绍 第三章：计算机数据分析Hadoop- 大数据平台Hadoop

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