第1 部分 起步 ............................................................... 1
第1 章 理论 .................................................................. 3
敏捷大数据 ............................................................................................................3
Big Words 定义 ......................................................................................................4
敏捷大数据团队 .....................................................................................................5
认识机遇和问题 ..............................................................................................6
敏捷大数据流程 ................................................................................................... 11
代码检查和结对编程 ...........................................................................................12
敏捷的场所：开发的效率 ....................................................................................13
协作空间 .......................................................................................................14
私人空间 .......................................................................................................14
个人空间 .......................................................................................................14
用大幅打印件明确表达想法 ................................................................................15
第2 章 数据 ............................................................... 17
电子邮件 ..............................................................................................................17
处理原始数据 ......................................................................................................18
原始的电子邮件 ............................................................................................18
结构化与半结构化数据 .................................................................................18
SQL ......................................................................................................................20
NoSQL .................................................................................................................24
序列化 ...........................................................................................................24
从演变的模式中抽取和展示特征 ..................................................................25
数据流水线 ...................................................................................................26
数据透视 ..............................................................................................................27
社交网络 .......................................................................................................28
时间序列 .......................................................................................................30
自然语言 .......................................................................................................31
概率 ...............................................................................................................33
小结 .....................................................................................................................35
第3 章 敏捷开发工具 ................................................... 37
可扩展性= 简洁...................................................................................................37
敏捷大数据处理 ...................................................................................................38
设置运行Python 的虚拟环境 ...............................................................................39
使用Avro 对事件进行序列化 ..............................................................................40
在Python 中使用Avro ..................................................................................40
收集数据 ..............................................................................................................42
使用Pig 处理数据................................................................................................44
安装Pig .........................................................................................................45
使用MongoDB 发布数据 ....................................................................................49
安装MongoDB ..............................................................................................49
安装MongoDB 的Java 驱动程序 .................................................................50
安装mongo-hadoop .......................................................................................50
用Pig 向MongoDB 推送数据 .......................................................................50
使用ElasticSearch 搜索数据 ................................................................................52
安装 ...............................................................................................................52
使用Wonderdog 整合ElasticSearch 和Pig ...................................................53
对工作流程的反思 ...............................................................................................55
轻量级的Web 应用 ..............................................................................................56
Python 和 Flask .............................................................................................56
展示数据 ..............................................................................................................58
安装Bootstrap ...............................................................................................58
启用Bootstrap ...............................................................................................59
使用d3.js 和nvd3.js 可视化数据 ..................................................................63
小结 .....................................................................................................................64
第4 章 在云端 ............................................................. 65
引言 .....................................................................................................................65
GitHub .................................................................................................................67
dotCloud ...............................................................................................................67
dotCloud Echo 服务 .......................................................................................68
Python 工作者服务 ........................................................................................71
Amazon Web Services ..........................................................................................71
Simple Storage Service ..................................................................................71
Elastic MapReduce ........................................................................................72
MongoDB 即服务 ..........................................................................................79
辅助工具（Instrumentation） ................................................................................81
Google Analytics ...........................................................................................81
Mortar Data ...................................................................................................82
第2 部分 登上金字塔 ................................................... 85
第5 章 收集和展示数据 ............................................... 89
整合软件栈 ..........................................................................................................90
收集并序列化收件箱 ...........................................................................................90
处理和发布邮件数据 ...........................................................................................91
在浏览器中显示邮件 ...........................................................................................93
用Flask 和pymongo 处理邮件数据 ..............................................................94
使用Jinja2 渲染HTML5 页面 ......................................................................94
敏捷检查点 ..........................................................................................................98
生成电子邮件清单 ...............................................................................................99
用MongoDB 显示邮件 .................................................................................99
对数据展示的分析 ...................................................................................... 101
搜索邮件 ............................................................................................................ 106
使用Pig，ElasticSearch 和Wonderdog 构建索引 ....................................... 106
在网页中搜索邮件数据 ............................................................................... 107
结论 ................................................................................................................... 108
第6 章 使用图表可视化数据 ....................................... 111
优秀的图表 ........................................................................................................ 112
抽取实体：邮件地址 ......................................................................................... 112
抽取邮件 ..................................................................................................... 112
对时间进行可视化 ............................................................................................. 116
结论 ................................................................................................................... 122
第7 章 利用报表探索数据 .......................................... 123
为数据添加联系 ................................................................................................. 126
用TF-IDF 从邮件中提取关键字 ........................................................................ 133
小结 ................................................................................................................... 138
第8 章 预测 .............................................................. 141
预测电子邮件的回复率 ...................................................................................... 142
个性化 ................................................................................................................ 147
小结 ................................................................................................................... 148
第9 章 驱动行动 ........................................................ 149
好邮件的属性 .................................................................................................... 150
使用朴素贝叶斯方法进行更好的预测 ............................................................... 150
P(Reply | From ∩ To) ........................................................................................ 150
P(Reply | Token) ................................................................................................. 151
实时预测 ............................................................................................................ 153
记录事件日志 .................................................................................................... 157
小结 ................................................................................................................... 157
索引 ........................................................................... 159
· · · · · · (
收起)
蓬山远
2 有用 懒得糊涂 2018-02-20 10:46:13
整本书用通俗易懂的一个案例介绍了一个完整数据流的处理过程，并没有介绍算法等核心功能。对不了解etl,olap的初学者有一个简明易懂的介绍，建议完全不懂大数据 数据清洗的人拿来看看，有过了解和研究的人不能得到帮助
0 有用 volnet 2022-12-11 23:06:54 北京
我曾有个疑惑，过去以业务为核心的应用开发，我们通常可以用demo到实现的方式进行敏捷，也就是当我有第一个文本块的时候，我就可以设计它并和客户讨论我的价值主张的可行性。因为我们要论证的是“我的或者客户的观点”。但在数据挖掘领域，我们要挖掘的是“数据的观点”，对，数据有自己的观点，既不是我的也不是客户的，我们只是提出对于观点的假设，并论证这些假设是否成立。
0 有用 风Ooo 2017-07-06 09:00:20
小动物系列，内插不错，思路很清晰
0 有用 落雪青禾 2015-02-08 23:29:12
一般般般
0 有用 沂水弦歌 2014-09-09 15:59:19
蛮失望的 整本书蜻蜓点水 关于算法几乎没有涉及
0 有用 volnet 2022-12-11 23:06:54 北京
我曾有个疑惑，过去以业务为核心的应用开发，我们通常可以用demo到实现的方式进行敏捷，也就是当我有第一个文本块的时候，我就可以设计它并和客户讨论我的价值主张的可行性。因为我们要论证的是“我的或者客户的观点”。但在数据挖掘领域，我们要挖掘的是“数据的观点”，对，数据有自己的观点，既不是我的也不是客户的，我们只是提出对于观点的假设，并论证这些假设是否成立。
2 有用 懒得糊涂 2018-02-20 10:46:13
整本书用通俗易懂的一个案例介绍了一个完整数据流的处理过程，并没有介绍算法等核心功能。对不了解etl,olap的初学者有一个简明易懂的介绍，建议完全不懂大数据 数据清洗的人拿来看看，有过了解和研究的人不能得到帮助
0 有用 风Ooo 2017-07-06 09:00:20
小动物系列，内插不错，思路很清晰
0 有用 wedaren 2016-09-26 10:00:44
走马观花
0 有用 夜里不倦日磕冲 2015-05-30 11:39:04
比较普通的一本书，以邮件为例大幅度介绍从采集存储分析到展示的常见框架。最后稍许介绍了点数据分析。