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。

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大多数企业都充斥着数据。为使数据有助于业务开展，需要一个简单的、具有成本效益的工具——最好是已经有所了解的一个工具。Excel就是这样一个工具。《Excel营销数据分析宝典——大数据时代下易用、超值的数据分析技术》中的每个示例都具有分步指导、可下载的包含数据与解决方案的Excel文件，以及大量截图。想要提高自己的市场营销分析技术，这本指南和Excel是必不可少的。本书有助于掌握许多重要的市场营销分析概念：◆ 使用Excel图表和函数来汇总市场营销数据◆ 评估需求曲线并使用规划求解来判定使利润最大化的定价策略◆ 将聚类分析用于市场细分◆ 开发自定义的预测模型，以说明市场营销组合如何影响销量◆ 衡量广告计划的效应◆ 理解社交网络与病毒式营销背后的分析

本书分为上下两篇，其中上篇介绍了HDFS以及流式数据/日志的问题，同时还谈到了Flume是如何解决这些问题的。本书展示了Flume的架构，包括将数据移动到数据库中以及从数据库中获取数据、NoSQL数据存储和性能调优。对于各个架构组件（源、通道、接收器、通道处理器、接收器组等），都提供了详尽的各种实现以及配置选项，你可以借此根据自己的需要来定制Flume。同时，还介绍了如何编写自定义的实现，这将有助于你的学习与实现。下篇简洁明快地介绍了Hadoop以及如何使用MapReduce进行编程，旨在帮助读者快速起步并对使用Hadoop进行编程有个总体的认识，通过本书的学习，你将具备坚实的基础并可以解决遇到的各种MapReduce问题。

本书共16章，共三篇。基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具MATALB进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。提高篇（第16章），介绍了基于MATLAB二次开发的数据挖掘应用软件——TipDM数据挖掘建模工具，并以此工具为例详细介绍了基于MATLAB接口完成数据挖掘二次开发的各个步骤，使读者体验到通过MATLAB实现数据挖掘二次开发的强大魅力。

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本书每章一个主题，介绍了各种大数据分析技术与机器学习算法。本书能够让读者掌握大数据分析和机器学习的相关技术的大致脉络，为之后的进阶学习提供参考与指导。本书适合大数据技术入门者、希望对大数据技术有所了解，以及想要学习大数据技术但是不知道应该从何处入手的读者阅读。