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大数据分析及应用实践（第二版）

样章
作者：
杨和稳
定价：
38.00元
ISBN：
978-7-04-034148-5
版面字数：
310.000千字
开本：
16开
全书页数：
暂无
装帧形式：
平装
重点项目：
暂无
出版时间：
2020-09-03
读者对象：
高等职业教育
一级分类：
计算机大类
二级分类：
计算机类
三级分类：
物联网应用技术

本书是根据教育部最新发布的《高等职业学校专业教学标准》中对本课程的要求修订而成的。

本书主要内容包括认识大数据、大数据技术基础、大数据管理、大数据统计分析技术、数据挖掘、大数据可视化、大数据安全、大数据应用案例实操等。本书编写是以国云数据自主研发的大数据分析工具“魔镜”为平台,理论结合实践,通过具体案例介绍如何进行大数据分析。本书为新形态一体化教材,借助先进技术,丰富内容呈现形式，配套多媒体助学助教资源,助力提高教学质量和教学效率。

本书可作为高等院校大数据人门课程的教材,亦可作为大数据技术相关培训教材,同时也可供大数据相关的从业人员参考。

  • 第1章.认识大数据
    • 1.1 大数据综述 1
    • 1.1.1 大数据的产生 1
    • 1.1.2 大数据的特征 2
    • 1.2 大数据的基本概念 5
    • 1.2.1 大数据的定义 5
    • 1.2.2 大数据的特点 5
    • 1.3 大数据思维 7
    • 1.3.1 大数据思维的变革 7
    • 1.3.2 大数据思维的关注点 9
    • 1.4 大数据的处理过程 10
    • 1.4.1 大数据采集 10
    • 1.4.2 大数据导入与预处理 10
    • 1.4.3 大数据统计与分析 11
    • 1.4.4 大数据挖掘 11
    • 1.5 大数据分析工具 12
    • 1.5.1 InfoSphere BigInsights简介 12
    • 1.5.2 BigQuery简介 13
    • 1.5.3 “魔镜”简介 13
    • 1.6 大数据的应用 14
    • 1.6.1 大数据助石油公司智能营销、精准管理14
    • 1.6.2 大数据助乳业公司预测产奶量 15
    • 实验1 认识大数据分析工具“魔镜” 16
  • 第2章 大数据技术基础
    • 2.1 基础架构支持24
    • 2.1.1 Hadoop 24
    • 2.1.2 HBase 26
    • 2.1.3 MapReduce 26
    • 2.1.4 Hive 27
    • 2.1.5 Python 27
    • 2.1.6 R语言28
    • 2.2 云计算 28
    • 2.2.1 云计算的特点29
    • 2.2.2 云计算与大数据30
    • 2.3 数据采集30
    • 2.3.1 数据采集的意义 30
    • 2.3.2 数据采集的方法 31
    • 2.4 数据存储32
    • 2.4.1 数据存储的概念 32
    • 2.4.2 数据的存储方式 32
    • 2.4.3 常见数据源类型 33
    • 实验2 数据源接入与编辑 36
  • 第3章 大数据管理
    • 3.1 大数据的清洗45
    • 3.1.1 数据质量 46
    • 3.1.2 数据清洗的作用 48
    • 3.1.3 数据清洗的方法和过程 49
    • 3.1.4 数据清洗的实例 50
    • 3.2 数据类型和数据转换 51
    • 3.2.1 数据类型 52
    • 3.2.2 数据转换 55
    • 3.3 大数据的提取和加载 56
    • 实验3 数据处理58
  • 第4章 大数据统计分析技术
    • 4.1 统计分析概述69
    • 4.1.1 统计分析的概念 69
    • 4.1.2 统计分析的特点 71
    • 4.1.3 统计分析的应用 73
    • 4.2 统计分析的常见指标 75
    • 4.2.1 统计指标概述 75
    • 4.2.2.总量指标 77
    • 4.2.3.相对指标 80
    • 4.2.4.平均指标 83
    • 4.2.5.变异指标 88
    • 4.3.回归与预测90
    • 4.3.1.回归 90
    • 4.3.2.预测 92
    • 实验4 数据分析93
  • 第5章 数据挖掘
    • 5.1 大数据挖掘概念 100
    • 5.1.1 数据挖掘的起源100
    • 5.1.2 数据挖掘的定义102
    • 5.2 数据挖掘任务 102
    • 5.2.1 数据总结102
    • 5.2.2.分类102
    • 5.2.3.关联分析103
    • 5.2.4.聚类103
    • 5.3 数据挖掘流程.103
    • 5.3.1.业务理解104
    • 5.3.2 数据理解104
    • 5.3.3 数据准备105
    • 5.3.4 建立模型105
    • 5.3.5 结果评价106
    • 5.4 数据挖掘的常用方法106
    • 5.4.1 决策树106
    • 5.4.2 遗传算法109
    • 5.4.3 神经网络111
    • 5.4.4 关联规则112
    • 5.4.5 粗糙集113
    • 5.4.6 判别分析114
    • 实验5 数据挖掘.116
  • 第6章 大数据可视化
    • 6.1 数据可视化分类 122
    • 6.1.1 结构可视化122
    • 6.1.2 功能可视化123
    • 6.1.3 关联关系可视化123
    • 6.1.4 趋势可视化124
    • 6.2 可视化表现形式 125
    • 6.2.1 二维可视化形式125
    • 6.2.2 三维可视化形式126
    • 6.2.3 仪表盘128
    • 6.2.4 定制可视化形式129
    • 6.2.5 大数据可视化方式的选择130
    • 实验6 数据可视化 132
  • 第7章 大数据安全
    • 7.1 大数据安全的内容 158
    • 7.1.1 物理安全159
    • 7.1.2 网络安全160
    • 7.1.3. 应用安全160
    • 7.1.4 数据隐私162
    • 7.2 数据保护技术.163
    • 7.2.1 镜像技术163
    • 7.2.2 快照技术164
    • 7.2.3 持续数据保护技术165
    • 7.2.4 用户管理技术166
    • 实验7 权限管理机制170
  • 第8章 大数据应用案例实操
    • 8.1 贷款明细分析 174
    • 8.1.1 背景分析174
    • 8.1.2 需求分析175
    • 8.1.3 大数据分析过程175
    • 8.1.4 分析总结184
    • 8.2 电商行业销售分析 184
    • 8.2.1 背景分析184
    • 8.2.2 需求分析185
    • 8.2.3 大数据分析过程185
    • 8.2.4 分析总结192
    • 8.3 网站流量分析.192
    • 8.3.1 背景分析192
    • 8.3.2 需求分析192
    • 8.3.3 大数据分析过程193
    • 8.3.4 分析总结203
  • 参考文献204

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