摘要：大數(shù)據(jù)分析，魯班為祖師該節(jié)選自全棧數(shù)據(jù)之門第四章數(shù)據(jù)分析，見微知著的引言部分如果你要問大數(shù)據(jù)分析最早起源于哪里，答案自然是有著千年悠久歷史的中國了。因此，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)不僅起源于中國，而且其祖師正是木工藝人的祖師魯班。

經(jīng)過一段時間的等待，目前已經(jīng)可以在各大電商平臺『現(xiàn)貨』購買本書。
本文后面也有京東、當(dāng)當(dāng)、天貓的購買鏈接！

本書以數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域最熱的Python語言為主要線索，介紹數(shù)據(jù)分析庫Numpy、Pandas與機器學(xué)習(xí)庫Scikit-Learn，使用了可視化環(huán)境Orange3來理解算法的一些細節(jié)。

對于機器學(xué)習(xí)，既有常用算法KNN與Kmeans的應(yīng)用，決策樹與隨機森林的實戰(zhàn)，還涉及常用特征工程與深度學(xué)習(xí)中的自動編程器。
在大數(shù)據(jù)Hadoop與Hive環(huán)境的基礎(chǔ)之上，使用Spark的ML/MLLib庫來集成了前面的各部分內(nèi)容，讓分布式機器學(xué)習(xí)更容易。大量的工具與技能實戰(zhàn)，從而將各部分融合成為一個全棧的數(shù)據(jù)科學(xué)內(nèi)容。

該節(jié)選自《全棧數(shù)據(jù)之門》第四章『數(shù)據(jù)分析，見微知著』的引言部分！

如果你要問大數(shù)據(jù)分析最早起源于哪里，答案自然是有著5千年悠久歷史的中國了。若君不信，且看下面的說明。

大數(shù)據(jù)

有一顆樹，非常非常大，一個人搬不動，于是魯班發(fā)明了鋸子，將樹鋸成很多小節(jié)，然后找很多人來幫忙搬，這樣不僅速度快，而且效率高。此所謂“大樹鋸”是也。這樣一傳十，十傳百，傳到其它國家，大家訛傳訛，就變成了“大數(shù)據(jù)”。

分布式存儲

為了保證高可用性，魯班教了大家一個好方法。將同樣的木料，分3份保存，自己家放一份，鄰居家放一份，鄰村里面再放一份。如果自己家被燒了，還可以使用鄰居家的那份。如果整個村子被水湮（或者像現(xiàn)在電視劇里演的一樣，在古代可能會一不小心被滅村），還有鄰居村子的那份可以使用。

數(shù)據(jù)分析

將樹鋸斷后，分成一小節(jié)一小節(jié)的，統(tǒng)計每節(jié)的長度，面積等等。分析木料是否有被蟲咬過，以及如何防止其它樹也被類似的蟲咬。分析樹每年的增長幅度，以及每天需要投入多少水資源來促進樹的快速增長。

數(shù)據(jù)挖掘

魯班通過分析樹干上面的紋理，發(fā)現(xiàn)了樹的年輪規(guī)律，這樣可以快速了解樹生長了多少年。這個方法被魯班建立成了一個模型，用于預(yù)測其它樹每年的生長速度。另外，還將樹根“挖掘”出來，分析為什么這個地方能產(chǎn)生這么大的樹，和土地是否有關(guān)系，土壤的成分是什么，能否將這種土壤移植到其它地方等等?？傊?，是真正的進行了數(shù)據(jù)的“挖掘”。

因此，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)不僅起源于中國，而且其祖師正是木工藝人的祖師--魯班。

一本正經(jīng)的胡說八道了這么多，相信你對數(shù)據(jù)分析有了一個初步的了解吧。
欲了解更多的內(nèi)容，請關(guān)注下面購買地址。

京東：
https://item.jd.com/12054675....
當(dāng)當(dāng)：
http://product.dangdang.com/2...
天貓：
https://detail.tmall.com/item...

博文視點：
http://www.broadview.com.cn/b...
豆瓣：
https://book.douban.com/subje...
百度百科：
http://baike.baidu.com/item/全棧數(shù)據(jù)之門/20490226

請輸入代碼

本文題圖取自《全棧數(shù)據(jù)之門》的封底，使用的是Orange3制作的數(shù)據(jù)挖掘流程『演示』圖。