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大数据分析及应用实践(第四版)


作者:
杨和稳 王一民
定价:
39.00 元
版面字数:
218千字
开本:
16开
装帧形式:
平装
版次:
4
最新版次
印刷时间:
1899年
ISBN:
978-7-04-065035-8
物料号:
65035-00
出版时间:
2025-08-14
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

本书是技工教育和职业培训“十四五”规划教材,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、大数据治理、大数据统计分析技术、数据挖掘、大数据可视化和大数据应用案例实战。本书编写是以大数据分析工具———“蓝鹰”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学习效率。

本书可作为高等院校大数据入门课程的教材,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。

  • 目录
    • 前辅文
      • 第1章 认识大数据
        • 1.1 大数据综述
          • 1.1.1 大数据的产生
            • 1.1.2 大数据的特征
            • 1.2 大数据的基本概念
              • 1.2.1 大数据的定义
                • 1.2.2 大数据的特点
                • 1.3 大数据思维
                  • 1.3.1 大数据思维的变革
                    • 1.3.2 大数据思维的关注点
                      • 1.3.3 企业大数据思维之数字化转型
                      • 1.4 大数据的处理过程
                        • 1.4.1 大数据采集
                          • 1.4.2 大数据导入与预处理
                            • 1.4.3 数据治理
                              • 1.4.4 大数据统计与分析
                                • 1.4.5 大数据挖掘
                                • 1.5 企业常用的数据平台
                                  • 1.5.1 数据分析工具
                                    • 1.5.2 数据中台
                                    • 1.6 大数据分析在企业中的实际应用
                                      • 1.6.1 数据业务应用场景
                                        • 1.6.2 大数据分析应用案例
                                        • 实验1 认识蓝鹰数据分析平台
                                        • 第2章 大数据技术基础
                                          • 2.1 云计算
                                            • 2.1.1 云计算的特点
                                              • 2.1.2 云计算与大数据处理
                                              • 2.2 基础架构支持
                                                • 2.2.1 Hadoop
                                                  • 2.2.2 HBase
                                                    • 2.2.3 MapReduce
                                                      • 2.2.4 Hive
                                                        • 2.2.5 Python
                                                          • 2.2.6 R 语言
                                                            • 2.2.7 维度建模
                                                            • 2.3 数据采集
                                                              • 2.3.1 数据的形态
                                                                • 2.3.2 数据采集的方法
                                                                • 2.4 数据存储
                                                                  • 2.4.1 数据存储的概念
                                                                    • 2.4.2 数据的存储方式
                                                                      • 2.4.3 常见数据源类型
                                                                      • 实验2 数据接入
                                                                      • 第3章 大数据治理
                                                                        • 3.1 数据标准管理
                                                                          • 3.1.1 数据服务标准
                                                                            • 3.1.2 指标梳理标准
                                                                              • 3.1.3 技术实现标准
                                                                              • 3.2 数据清洗
                                                                                • 3.2.1 数据清洗的作用
                                                                                  • 3.2.2 数据清洗的方法和过程
                                                                                    • 3.2.3 数据清洗的实例
                                                                                      • 3.2.4 数据类型
                                                                                        • 3.2.5 数据转换
                                                                                        • 3.3 数据资产管理
                                                                                          • 3.3.1 数据规划
                                                                                            • 3.3.2 元数据管理
                                                                                              • 3.3.3 数据质量管理
                                                                                              • 3.4 数据服务
                                                                                                • 3.4.1 统计分析
                                                                                                  • 3.4.2 数据开发
                                                                                                  • 实验3 数据预处理
                                                                                                  • 第4章 大数据统计分析技术
                                                                                                    • 4.1 统计分析概述
                                                                                                      • 4.1.1 统计分析的概念
                                                                                                        • 4.1.2 统计分析的特点
                                                                                                          • 4.1.3 统计分析的应用
                                                                                                          • 4.2 统计分析的常见指标
                                                                                                            • 4.2.1 统计指标概述
                                                                                                              • 4.2.2 总量指标
                                                                                                                • 4.2.3 相对指标
                                                                                                                  • 4.2.4 平均指标
                                                                                                                    • 4.2.5 变异指标
                                                                                                                    • 4.3 回归与预测
                                                                                                                      • 4.3.1 回归
                                                                                                                        • 4.3.2 预测
                                                                                                                        • 实验4 数据分析指标
                                                                                                                        • 第5章 数据挖掘
                                                                                                                          • 5.1 数据挖掘概念
                                                                                                                            • 5.1.1 数据挖掘的起源
                                                                                                                              • 5.1.2 数据挖掘的定义
                                                                                                                              • 5.2 数据挖掘任务
                                                                                                                                • 5.2.1 数据总结
                                                                                                                                  • 5.2.2 分类
                                                                                                                                    • 5.2.3 关联分析
                                                                                                                                      • 5.2.4 聚类
                                                                                                                                      • 5.3 数据挖掘流程
                                                                                                                                        • 5.3.1 业务理解
                                                                                                                                          • 5.3.2 数据理解
                                                                                                                                            • 5.3.3 数据准备
                                                                                                                                              • 5.3.4 建立模型
                                                                                                                                                • 5.3.5 结果评价
                                                                                                                                                • 5.4 数据挖掘的常用方法
                                                                                                                                                  • 5.4.1 决策树
                                                                                                                                                    • 5.4.2 遗传算法
                                                                                                                                                      • 5.4.3 神经网络
                                                                                                                                                        • 5.4.4 关联规则
                                                                                                                                                          • 5.4.5 粗糙集
                                                                                                                                                            • 5.4.6 判别分析
                                                                                                                                                            • 实验5 数据挖掘
                                                                                                                                                            • 第6章 大数据可视化
                                                                                                                                                              • 6.1 数据可视化分类
                                                                                                                                                                • 6.1.1 结构可视化
                                                                                                                                                                  • 6.1.2 功能可视化
                                                                                                                                                                    • 6.1.3 关联关系可视化
                                                                                                                                                                      • 6.1.4 趋势可视化
                                                                                                                                                                      • 6.2 可视化表现形式
                                                                                                                                                                        • 6.2.1 二维可视化形式
                                                                                                                                                                          • 6.2.2 三维可视化形式
                                                                                                                                                                            • 6.2.3 仪表盘
                                                                                                                                                                              • 6.2.4 定制可视化形式
                                                                                                                                                                                • 6.2.5 大数据可视化方式的选择
                                                                                                                                                                                • 实验6 数据可视化
                                                                                                                                                                                • 第7章 大数据应用案例实战
                                                                                                                                                                                  • 7.1 网站流量分析
                                                                                                                                                                                    • 7.1.1 背景分析
                                                                                                                                                                                      • 7.1.2 案例及需求分析
                                                                                                                                                                                        • 7.1.3 大数据分析方法
                                                                                                                                                                                          • 7.1.4 大数据分析过程
                                                                                                                                                                                            • 7.1.5 结论
                                                                                                                                                                                            • 7.2 电商行业销售分析
                                                                                                                                                                                              • 7.2.1 背景分析
                                                                                                                                                                                                • 7.2.2 案例及需求分析
                                                                                                                                                                                                  • 7.2.3 大数据分析方法
                                                                                                                                                                                                    • 7.2.4 大数据分析过程
                                                                                                                                                                                                      • 7.2.5 结论
                                                                                                                                                                                                      • 7.3 金融行业贷款业务分析
                                                                                                                                                                                                        • 7.3.1 背景分析
                                                                                                                                                                                                          • 7.3.2 案例及需求分析
                                                                                                                                                                                                            • 7.3.3 大数据分析方法
                                                                                                                                                                                                              • 7.3.4 大数据分析过程
                                                                                                                                                                                                                • 7.3.5 结论

                                                                                                                                                                                                            相关图书