我国由于信息化程度不太高，企业外部信息不残缺，批发业、银行、保险、证券等对大数据分析与发掘的运用并不太理想。
但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据分析与发掘技术的研讨与应意图愿越来越激烈，可以估计，将来几年，各行业的数据分析一定都是大规模的数据发掘与运用。
在大数据时代，数据过剩、人才短缺，数据发掘专业人才的培育又需求专业知识和职业阅历积累。所以，本篇在注严重数据时代数据发掘实际的同时，也留意与大数据项目案例实际相结合，这样可以让读者体验真实的大数据发掘学习与实际环境，更快、更好地学习大数据分析与发掘知识以及积累职业阅历。
总地来说，随着大数据时代的降临，大数据分析与发掘技术将具有越来越重要的战略意义。大数据曾经浸透到每一个行业和业务职能范畴，逐渐成为重要的消费要素，人们对于海量数据的运用将预示着新一轮消费率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据分析与发掘技术将协助企业用户在合理工夫内攫取、管理、处理、整理海量数据，为企业运营决策提供积极的协助。
大数据分析与发掘作为数据存储和发掘分析的前沿技术，广泛运用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是其商业价值曾经显现出来，特别是有实际阅历的大数据分析人才更是各企业争夺的抢手资源。
大数据时代降临，风云变化，时不我待!
数据发掘的基本义务
数据发掘的基本义务包括应用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序形式、偏向检测、智能引荐等方法，协助企业提取数据中包含的商业价值，提高企业的竞争力。
对餐饮企业而言，数据发掘的基本义务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等外部数据，以及天气、节假日、竞争对手以及周边商业氛围等外部数据;
之后应用数据分析手腕，完成菜品智能引荐、促销效果分析、客户价值分析、新店选点优化、热销/畅销菜品分析和销量趋向预测;最后将这些分析结果推送给餐饮企业管理者及有关服务人员，为餐饮企业降低运营成本，添加盈利才能，完成精准营销，策划促销活动等提供智能服务支持。
Hadoop生态系统: Hive
Hive最后是应Facebook每天产生的海量新兴社会网络数据停止管理和机器学习的需求而产生和发展的，是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。作为Hadoop的逐一个数据仓库工具，Hive可以将结构化的数据文件映射为--张数据库表，并提供简单的SQL查询功能。
Hive作为构建在Hadoop之上的数据仓库，它提供了一系列的工具，可以用来停止数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
Hive定义了简单的类SQL查询言语，称为HQL,它允许熟习SQL的用户查询数据。同时，该言语也允许熟习MapReduce的开发者开发自定义的Mapper和Reducer来处理内建的Mapper和Reducer无法完成的复杂的分析工作。
Hive没有专门的数据格式。Hive 可以很好地工作在Thrft之上，控制分隔符，也允许用户指定数据格式。
Hive具有以下特点:
口支持索引，加快数据查询。
口不同的存储类型，如纯文本文件、HBase 中的文件。
口将元数据保存在关系数据库中，大大减少了在查询过程中执行语义检查的工夫。
口可以直接运用存储在Hadoop文件系统中的数据。
口内置大量用户函数UDF来操作工夫、字符串和其他的数据发掘工具，支持用户扩展UDF函数来完成内置函数无法完成的操作。
口类SQL的查询方式，将SQL查询转换为MapReduce的Job在Hadoop集群上执行。
发掘建模
经过数据探求与数据预处理，得到了可以直接建模的数据。根据发掘目的和数据方式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、智能引荐等模型，协助企业提取数据中包含的商业价值，提高企业的竞争力。
背景与发掘目的
随着网上购物越来越盛行，人们对于网上购物的需求变得越来越高，这给京东、淘宝等电商平台提供了很大的发展机会，但是与此同时，这种需求也推进了更多电商平台的崛起，引发了激烈的竞争。
在电商平台激烈竞争的大背景下，除了提高商质量量、压低商品价格外，了解更多消费者的心声对于电商平台来说也变得越来越有必要，其中非常重要的方式就是对消费者的文本回复数据停止内在信息的数据发掘分析。经过发掘得到的这些信息，也会有利于提升对应商品的消费厂家本身的竞争力。
本篇对京东平台上的热水器回复做文本发掘分析，本次数据发掘建模目的如下:
1)分析某一热水器的用户情感倾向。
2)从回复文本中发掘出该热水器的优点与不足。
3)提炼不同品牌热水器的卖点。
基于Mahout的大数据发掘开发
目前，基于Hadoop框架的大数据开发的数据发掘算法库一-Mahout 曾经相当成熟，Ma-hout在MapReduce形式下封装完成了大量数据发掘经典算法，为Hadoop开发人员提供了数据建模的标准，从而大大降低了大数据运用中并行发掘产品的开发难度。本章详细分析了如何应用Mahout停止基于Hadoop框架的大数据发掘开发，引见如何应用Mahout来构建本人的数据发掘平台，即如何把Mahout加入到自已的项目中。
基于TipDM-HB的数据发掘二二次开发
随着企业信息化的推进和运用程度的不断提高，企业中积累的数据规模越来越庞大。如何有效地应用历史数据，发掘出有价值的信息，从而协助企业可以对将来变化作出及时正确的决策，最终在激烈的市场竞争中占据自动，曾经成为当前企业越来越迫切想要处理的成绩。
TipDM- HB大数据发掘开发平台就是这样一套用于 从大量的企业数据中发掘出智能知识，并且疾速定制运用的二次开发平台。TipDM-HB大数据发掘建模平台提供多种算法模型的Web服务接口，可供开发人员调用，减小开发难度、周期，加快工作效率。下面引见TipDM-HB数据发掘开发平台的各个Web服务，同时给出开发实例，使读者不只可以了解运用TipDM-HB大数据发掘建模平台停止二次开发的各个流程，还可以实战练习，加深了解。
由于篇幅过长，小编只做了个简单的引见，剩下的就靠大家伙来消化吸收了。
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大数据分析与发掘曾经成为大数据时代最重要的技能之一，社会对这方面的人才的需求随着数据的增长而不断增长。目前，数据分析与发掘方面的技术和工具曾经很多，而且在不断成熟，基于Hadoop架构的大数据发掘技术在这方面具有非常分明的优势，运用范围也越来越广，但是这方面的系统性学习材料却非常稀缺。
为了满足目前的大数据分析人才需求，本篇以大家熟知的Hadoop技术来展开，实际部分引见了Hadoop生态系统基本原理及常用大数据发掘建模工具。案例部分以处理某个运用的发掘目的为前提，先引见案例背景提出发掘目的，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在引见建模过程中穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中，使读者轻松了解并掌握相关的实际和知识点。 |
