《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——1.2节从餐饮服务到数据挖掘-低调大师

《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——1.2节从餐饮服务到数据挖掘

2017-05-01 599

本节书摘来自华章社区《Hadoop大数据分析与挖掘实战》一书中的第1章，第1.2节从餐饮服务到数据挖掘，作者张良均　樊哲　赵云龙　李成华　，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

1.2　从餐饮服务到数据挖掘
企业经营最大的目的就是盈利，而餐饮业企业盈利的核心就是其菜品和顾客，也就是其提供的产品和服务对象。企业经营者每天都在想推出什么样的菜系和种类会吸引更多的顾客，究竟各种顾客各自的喜好是什么，在不同的时段是不是有不同的菜品畅销，当把几种不同的菜品组合在一起推出时是不是能够得到更好的效果，未来一段时间菜品原材料应该采购多少……
T餐饮的经营者想尽快地解决这些疑问，使自己的企业更加符合现有顾客的口味，吸引更多的新顾客，又能根据不同的情况和环境转换自己的经营策略。T餐饮在经营过程中，通过分析历史数据，总结出一些行之有效的经验：
在

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Spark MLlib - Decision Tree源码分析

以决策树作为开始，因为简单，而且也比较容易用到，当前的boosting或random forest也是常以其为基础的决策树算法本身参考之前的blog，其实就是贪婪算法，每次切分使得数据变得最为有序那么如何来定义有序或无序？无序，node impurity 对于分类问题，我们可以用熵entropy或Gini来表示信息的无序程度对于回归问题，我们用方差Variance来表示无序程度，方差越大，说明数据间差异越大 information gain 用于表示，由父节点划分后得到子节点，所带来的impurity的下降，即有序性的增益 MLib决策树的例子下面直接看个regression的例子，分类的case，差不多， import org.apache.spark.mllib.tree.DecisionTree import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils // Load and parse the data file. // Cache the data since we will use it again to compute train...

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3.8　TaskScheduler的启动 3.6节介绍了任务调度器TaskScheduler的创建，要想TaskScheduler发挥作用，必须要启动它，代码如下。 taskScheduler.start() TaskScheduler在启动的时候，实际调用了backend的start方法。 override def start() { backend.start() } 以LocalBackend为例，启动LocalBackend时向actorSystem注册了LocalActor，见代码清单3-30所示。 3.8.1　创建LocalActor 创建LocalActor的过程主要是构建本地的Executor，见代码清单3-36。代码清单3-36　LocalActor的实现 private[spark] class Local

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