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《敏捷数据科学：用Hadoop创建数据分析应用》面向大数据挖掘，以敏捷视角呈现高效构建数据模型的全程实践和思路。在一组以一个真实电子邮箱数据挖掘为例的数据-价值金字塔进阶模式中，你将学到：一整套实用工具及其方法论，可快速实现在Hadoop 上构建数据分析应用；用Python、Apache Pig 及D3.js等轻量级工具创建用于探索数据的敏捷环境；一种可根据数据中信息快速切换，进行不同类型数据分析的迭代式开发方法。

《敏捷数据科学：用Hadoop创建数据分析应用》适合所有与数据工作相关的从业者，同时也适合有志成为数据科学工作者的广大读者作为入门读物。

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

作者介绍：Russsel Jurney 在美国和墨西哥的赌场开始他的数据分析生涯。他开发了一个 Web 应用来分析老虎机的性能。在经历了创业、交互式媒体和新闻业以后，他到了硅谷，在 Ning 和LinkedIn 开始构建可扩展的数据分析应用。

译者介绍：朱洪波 阿里巴巴数据挖掘专家，机器学习团队负责人，司职于解决商业客户对数据的深层需求。纸质书爱好者，相信理性与逻辑的力量。

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总结一下，当数据模式定义严谨，且SQL是唯一的工具时，我们就不会从挖掘数据的角度看待数据，因为视角会被优化过的数据处理工具所支配。严谨的数据格式抑制了我们在数据与直觉之间建立起联系的能力。另一方面，半结构化的数据可以让我们专注于数据本身，通过迭代地操作数据来抽取价值，并转化为产品。在敏捷大数据中选择NoSQL，是因为它让我们具备了上述能力。

书籍介绍

《敏捷数据科学：用Hadoop创建数据分析应用》面向大数据挖掘，以敏捷视角呈现高效构建数据模型的全程实践和思路。在一组以一个真实电子邮箱数据挖掘为例的数据-价值金字塔进阶模式中，你将学到：一整套实用工具及其方法论，可快速实现在Hadoop 上构建数据分析应用；用Python、Apache Pig 及D3.js等轻量级工具创建用于探索数据的敏捷环境；一种可根据数据中信息快速切换，进行不同类型数据分析的迭代式开发方法。

《敏捷数据科学：用Hadoop创建数据分析应用》适合所有与数据工作相关的从业者，同时也适合有志成为数据科学工作者的广大读者作为入门读物。