书评:《深入浅出数据分析》

深入浅出系列的书被很多人誉为神书,其原因是文字诙谐,内容简单,排版休闲。

《深入浅出数据分析》书是一本数据分析大杂烩,囊括了许多数据分析的方法,思维,工具,可把目录中13个章节视作本书的13个分支。

在本书中中,作者把读者当作一名数据分析师,然后跟着他的脚步拜访各个公司,解决客户的难题。很有种自娱自乐的感觉。作者会扮演你的老师告诉你要怎么做,也会扮演客户给你出题。一本书,13款脚色扮演小游戏。

本书内容很容易,不会对分支知识作深入的引导,例如贝叶斯统计这块,在介绍完我们需要分析的背景后,就开始教你如何使用贝叶斯公式,并没有像教材那样复杂的推导。如果我们学校所读的教材适用于理论,那么这本书更偏向于基础的应用。

先见树林再见树木,本书13节可以看作提出了13个分支如同一片森林,浅尝辄止。了解数据分析是干嘛的,我们也了解到我们要深入学习那些分支。(其实附录A里介绍的那些方方面面的东西也十分重要)

在我看来,数据分析师需要具备三样基础的条件,分析方法(理论),分析工具,行业经验。数据分析工具我们列出来比比皆是,R, Python, MySQL, Excel等等,但只会这些工具如同有把枪在手却不会瞄准。分析方法(理论)让我们指导该如何瞄准我们要做的事,例如对数据描述性指标分析(平均数,中位数,众数等),回归分析,最优化分析,方差分析等等。当然还得要有行业经验,这是让企业对一名应聘数据分析师岗位的重要筹码。

### Hadoop MapReduce 书籍书评分析 对于希望深入了解Hadoop MapReduce的读者来说,市场上存在多种资源可供选择。这些书籍不仅涵盖了MapReduce的基础概念和技术细节,还提供了实际应用案例。 #### 1. 技术深度与实用性并重 一些书籍专注于提供全面的技术指导和支持,帮助读者掌握如何利用Hadoop生态系统中的工具来处理大规模数据集。例如,《Hive入门与大数据分析实战》一书中提到,“通过实例讲解了基于Hadoop平台的数据仓库构建方法以及SQL查询优化技巧。” 这表明该书可能也涉及到了MapReduce作为底层计算框架的内容[^2]。 #### 2. 实战经验分享 另一类书籍则更侧重于实践经验的传递。有评论指出,在某些关于Hadoop的著作中,“作者们结合自身多年的工作经历,深入浅出地介绍了分布式文件系统、YARN调度器及其上运行的各种应用程序(包括但不限于MapReduce),并通过具体项目展示了它们的应用场景。” 此描述暗示这类书籍能够给予开发者更多实用性的建议和解决方案[^4]。 #### 3. 商业视角下的数据分析 从商业角度出发探讨Hadoop MapReduce使用的书籍也不少见。《商业数据分析》这本书强调了“将统计学原理应用于企业决策过程的重要性”,虽然其主要内容并非专门针对MapReduce,但在讨论到大型数据集处理时不可避免会涉及到这一关键技术[^3]。 ```python # Python代码示例:模拟简单的Word Count程序以展示MapReduce工作流程 from collections import defaultdict def map_function(document): words = document.split() return [(word, 1) for word in words] def reduce_function(mapped_data): result = defaultdict(int) for key, value in mapped_data: result[key] += value return dict(result) documents = ["hello world", "big data analytics"] mapped_results = [] for doc in documents: mapped_results.extend(map_function(doc)) final_result = reduce_function(mapped_results) print(final_result) ```
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