这是一本讲解如何基于Hadoop技术栈进行大数据挖掘和分析的著作。它能带领你零基础快速掌握Hadoop技术栈，以及基于它的大数据挖掘与分析的流程和方法。 　　　　 全书核心内容分为两部分。 　　　　 1）Hadoop技术栈：详细讲解了Hadoop、Hive、HBase、Spark、Flume、Kafka等大数据技术的基础、原理、应用，通过这部分内容读者能对Hadoop技术栈有从宏观到微观的了解。 　　　　 2）Hadoop大数据挖掘：通过3个综合案例，逐步展示了基于Hadoop的大数据挖掘的完整流程和方法。 　　　　 几位作者在大数据项目研发、教育、咨询等领域有10余年的丰富经验，对教育界和企业界供需两端的了解非常深入，全书的结构和内容围绕这两端的需求尽心设计，能让Hadoop大数据挖掘与分析的教育和学习事半功倍。 　　　　 本书第1版出版后，获得了教育界和企业界的良好反馈，其中数十家高等院校采用本书作为教材或参考书。第2版在第1版的基础上，在技术适应性、案例实用性等方面做了大量更新，与时俱进，更有竞争力！ 　　　　 为了便于学习和教学，本书配套数据文件、实现代码、课后习题、教学PPT。

本书提供了大数据相关技术的简介、原理、实践、企业应用等，针对大数据相关技术，如Hadoop、HBase、Hive、Spark等，都有专业章节进行介绍，并且针对每一模块都有相应的动手实践，能有效加深读者对大数据相关技术原理、技术实践的理解。书中的挖掘实践篇涉及企业在大数据应用中的所有环节，如数据采集、数据预处理、数据挖掘等，通过案例对整个系统的架构进行了详细分析，对读者有一定实践指导作用。对于学习大数据相关技术的高校师生来说，本书不仅提供了大数据相关技术的基础讲解及原理、架构分析，还针对这些原理，配备有对应的动手实践章节，帮助读者加深对原理、架构的认识。同时，在每个模块结束后，书中会有一个相对独立的企业应用案例，帮助读者巩固学到的大数据技术相关知识。

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本书采用“理论+实战”的形式编写，全面介绍了Hadoop大数据挖掘的相关知识。作者为本书专门录制了配套教学视频,便于读者高效、直观地学习。本书分为13章，涵盖的主要内容有集群及开发环境搭建；快速构建一个Hadoop项目并线上运行；Hadoop套件实战；Hive编程；游戏玩家的用户行为分析；Hadoop平台管理与维护；Hadoop异常处理解决方案；Hadoop核心源码初识；Hadoop通信机制和内部协议；HDFS核心模块分析；ELK实战案例；Kafka实战案例；Hadoop拓展。本书不但适合刚入门的初学者系统学习Hadoop的各种基础语法和开发技巧，而且也适合有多年开发经验的开发者进阶提高。另外，本书也适合社会培训机构和相关院校作为教材或者教学参考书使用。

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大数据时代的到来，使我们的生活在政治、经济、社会、文化各个领域都产生了很大改变。“数据科学”一词应运而生。如何更好地对海量数据进行分析、得出结论并做出智能决策是统计工作者面临的机遇与挑战。本书介绍数据挖掘与统计机器学习领域最常用的模型和算法，包括最基础的线性回归和线性分类方法，以及模型选择和模型评价的概念和方法，进而介绍非线性的回归和分类方法（包括决策树与组合方法、支持向量机、神经网络以及在此基础上发展的深度学习方法）。最后介绍无监督的学习中的聚类方法和业界广泛使用的推荐系统方法。除了方法的理论讲解之外，我们给出了每种方法的R语言实现，以及应用Python语言实现深度学习和支持向量机两种方法。本书的一个亮点是最后一章给出的两个大数据案例，数据量均在10G左右。我们同时给出了单机版（Python、数据库、R）和分布式（Hadoop、Hive、Spark）两种实现方案。原始数据和程序代码均可在出版社提供的网址下载。本书面向的主要读者是应用统计专业硕士，希望能够拓展到统计专业高年级的本科生以及其他各个领域有数据分析需求的学生和从业人员。

这是一本关于大数据挖掘与数据产品的参考读物，为了使尽可能多的读者通过本书对大数据应用有所了解，笔者以个人所感所悟引导初学者正确学习大数据挖掘。但是基础知识归纳、开发环境部署、算法原理的介绍都是不可避免的。因此，本书更适合于工作经验在3年以内的数据挖掘工程师，以及转型入门做数据挖掘的人士，或者是对数据产品感兴趣的追逐者阅读。

这是一本关于大数据挖掘与数据产品的参考读物，为了使尽可能多的读者通过本书对大数据应用有所了解，笔者以个人所感所悟引导初学者正确学习大数据挖掘。但是基础知识归纳、开发环境部署、算法原理的介绍都是不可避免的。因此，本书更适合于工作经验在3年以内的数据挖掘工程师，以及转型入门做数据挖掘的人士，或者是对数据产品感兴趣的追逐者阅读。

本书聚焦于个人层面的信用违约技术研究、风险预警与监控系统的实现，但其中的技术也可以便捷地应用于企业征信。全书由浅入深、循序渐进地讲述了大数据时代下的征信技术。 全书分为三个部分，第一部分是基础技术研究，介绍了征信业务中多源、多模态数据的融合 方法，以及大数据征信模型的归因分析与解释性研究；第二部分是信用评估技术研究，包括 大数据征信场景下时序数据的挖掘与分析，违约风险评估预警技术，以及不同区域的差异性 对于信用情况的影响；第三部分聚焦于信用评估系统研发，从全局角度描述了一个信用评估 与监控预警系统的实现。