10多位技術(shù)專家結(jié)合自己10多年的經(jīng)驗，以電信、航空、醫(yī)療等多個行業(yè)的實戰(zhàn)案例為主線，深入淺出地講解了如何基于Hadoop架構(gòu)技術(shù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘建模、數(shù)據(jù)分析和二次開發(fā)。

本書共16章，分三個部分：基礎(chǔ)篇、實戰(zhàn)篇、高級篇。
基礎(chǔ)篇（第1~6章），第1章的主要內(nèi)容是數(shù)據(jù)挖掘概述、大數(shù)據(jù)餐飲行業(yè)應(yīng)用；第2章針對大數(shù)據(jù)理論知識進(jìn)行基礎(chǔ)講解，簡明扼要地對Hadoop安裝、原理等做了介紹；第3章介紹了大數(shù)據(jù)倉庫Hive的安裝、原理等內(nèi)容；第4章介紹了大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫HBase的安裝、原理等內(nèi)容；第5章介紹了幾種大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺，同時重點介紹了本書使用的開源TipDM-HB大數(shù)據(jù)挖掘平臺；第6章對數(shù)據(jù)挖掘的建模過程，各種挖掘建模的常用算法與原理及其在大數(shù)據(jù)挖掘算法庫Mahout的實現(xiàn)原理進(jìn)行了介紹。
實戰(zhàn)篇（第7~14章），重點對大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在法律咨詢、電子商務(wù)、航空、移動通信、互聯(lián)網(wǎng)、生產(chǎn)制造以及公共服務(wù)等行業(yè)的應(yīng)用進(jìn)行了分析。在案例結(jié)構(gòu)組織上，本書是按照先介紹案例背景與挖掘目標(biāo)，再闡述大數(shù)據(jù)時代針對大數(shù)據(jù)的分析方法與過程，最后完成模型構(gòu)建的順序進(jìn)行，對建模過程等關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行了詳細(xì)的分析。最后通過上機(jī)實踐，加深對大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及分析流程的認(rèn)識。
高級篇（第15~16章），介紹了基于Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)的相關(guān)技術(shù)以及開發(fā)步驟，同時使用實例來展示這些步驟，使讀者可以自己動手實踐，親自體會開發(fā)的樂趣；同時，還介紹了基于TipDM-HB大數(shù)據(jù)挖掘平臺的二次開發(fā)實例，借助TipDM-HB大數(shù)據(jù)挖掘平臺二次開發(fā)工具，可以更加快捷、高效地完成相關(guān)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的二次開發(fā)，降低開發(fā)難度，使讀者更方便地體會到大數(shù)據(jù)分析與挖掘的強(qiáng)大魅力。

目錄

第1章　數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)2
第2章　Hadoop基礎(chǔ)16
第3章　Hadoop生態(tài)系統(tǒng)：Hive34
第4章　Hadoop生態(tài)系統(tǒng)：HBase46
第5章　大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺62
第6章　挖掘建模69
第7章　法律咨詢數(shù)據(jù)分析與服務(wù)推薦112
第8章　電商產(chǎn)品評論數(shù)據(jù)情感分析146
第9章　航空公司客戶價值分析170
第10章　基站定位數(shù)據(jù)商圈分析184
第11章　互聯(lián)網(wǎng)電影智能推薦196
第12章　家電故障備件儲備預(yù)測分析204
第13章　市供水混凝投藥量控制分析218
第14章　基于圖像處理的車輛壓雙黃線檢測240
第15章　基于Mahout的大數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)254
第16章　基于TipDM-HB的數(shù)據(jù)挖掘二次開發(fā)272