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大数据分析与应用（中级）



本书为1+X大数据分析与应用职业技能等级证书配套教材,依据1+X职业技能等级标准编写｡本书通过对中级证书标准中涉及的大数据分析与应用的进阶知识及技能等进行深入分析和归纳,并充分考虑学习过程中的可操作性与学习效果,通过理论+实操结合的形式,使读者能够学以致用､举一反三｡

本书主要介绍大数据分析与应用的进阶知识及技能,分为3篇共10章:第1篇数据分析基础,主要讲解大数据分析的基本概念与流程,以及大数据分析平台等;第2篇数据挖掘,主要讲解数据挖掘的概念和流程､数据预处理与特征工程､关联规则分析､分类分析､回归分析､聚类分析等

作者：
阿里云计算有限公司
定价：
56.00 元
出版时间：
2021-08-04
ISBN：
978-7-04-055328-4
物料号：
55328-00
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：
计算机应用技术
重点项目：
暂无
版面字数：
480千字
开本：
16开
装帧形式：
平装
版次：
1
最新版次
印刷时间：
2024年
  • 目录
    • 前辅文
      • 第1篇 数据分析基础
        • 第1章 大数据分析概述
          • 1.1 大数据
            • 1.1.1 大数据的概念
              • 1.1.2 大数据的特征
                • 1.1.3 大数据的产生
                  • 1.1.4 大数据的数据结构
                    • 1.1.5 大数据的应用与挑战
                      • 1.1.6 大数据的意义
                        • 1.1.7 大数据的发展趋势
                        • 1.2 大数据分析
                          • 1.2.1 大数据分析的定义
                            • 1.2.2 大数据分析的产生与发展
                              • 1.2.3 大数据分析的应用场景
                              • 1.3 数据统计分析理论基础
                                • 1.3.1 概率和分布
                                  • 1.3.2 参数估计
                                    • 1.3.3 假设检验
                                      • 1.3.4 回归分析
                                        • 1.3.5 主成分分析与因子分析
                                        • 1.4 大数据分析的流程与常用技术
                                          • 1.4.1 数据采集技术
                                            • 1.4.2 数据预处理技术
                                              • 1.4.3 数据存储与管理技术
                                                • 1.4.4 数据分析处理技术
                                                  • 1.4.5 数据挖掘技术
                                                    • 1.4.6 数据可视化技术
                                                    • 1.5 本章小结
                                                      • 1.6 本章习题
                                                      • 第2章 大数据分析平台
                                                        • 2.1 常用大数据分析平台
                                                          • 2.2 阿里云大数据平台
                                                            • 2.3 阿里云大数据计算服务MaxCompute
                                                              • 2.3.1 MaxCompute概述
                                                                • 2.3.2 MaxCompute基本操作
                                                                • 2.4 一站式大数据平台DataWorks
                                                                  • 2.4.1 DataWorks概述
                                                                    • 2.4.2 DataWorks基本操作
                                                                    • 2.5 BI平台Quick BI
                                                                      • 2.5.1 Quick BI概述
                                                                        • 2.5.2 Quick BI基本操作
                                                                        • 2.6 数据大屏DataV
                                                                          • 2.6.1 DataV概述
                                                                            • 2.6.2 DataV基本操作
                                                                            • 2.7 机器学习平台PAI
                                                                              • 2.7.1 机器学习平台PAI概述
                                                                                • 2.7.2 机器学习平台PAI基本操作
                                                                                • 2.8 实战案例——基于阿里云大数据平台构建数据仓库
                                                                                  • 2.8.1 案例说明
                                                                                    • 2.8.2 数据接口层开发
                                                                                      • 2.8.3 数据仓库层开发
                                                                                        • 2.8.4 数据应用层开发
                                                                                        • 2.9 本章小结
                                                                                          • 2.10 本章习题
                                                                                        • 第2篇 数 据 挖 掘
                                                                                          • 第3章 数据挖掘概念及流程
                                                                                            • 3.1 数据挖掘概述
                                                                                              • 3.1.1 数据挖掘的概念
                                                                                                • 3.1.2 数据挖掘能解决的主要问题
                                                                                                • 3.2 数据挖掘常用算法和工具
                                                                                                  • 3.2.1 数据挖掘常用算法
                                                                                                    • 3.2.2 数据挖掘常用工具概述
                                                                                                    • 3.3 数据挖掘的流程
                                                                                                      • 3.3.1 数据获取
                                                                                                        • 3.3.2 数据预处理
                                                                                                          • 3.3.3 特征工程
                                                                                                            • 3.3.4 分析建模
                                                                                                              • 3.3.5 模型评估与应用
                                                                                                              • 3.4 数据挖掘的应用与发展
                                                                                                                • 3.4.1 数据挖掘的演变
                                                                                                                  • 3.4.2 数据挖掘的应用
                                                                                                                    • 3.4.3 数据挖掘的发展趋势
                                                                                                                    • 3.5 本章小结
                                                                                                                      • 3.6 本章习题
                                                                                                                      • 第4章 数据预处理与特征工程
                                                                                                                        • 4.1 数据预处理与特征工程概述
                                                                                                                          • 4.2 数据抽样
                                                                                                                            • 4.2.1 数据抽样原理
                                                                                                                              • 4.2.2 实战案例——数据抽样
                                                                                                                              • 4.3 数据标准化及归一化
                                                                                                                                • 4.3.1 数据标准化及归一化原理
                                                                                                                                  • 4.3.2 实战案例——数据标准化及归一化实例
                                                                                                                                  • 4.4 数据质量与清洗
                                                                                                                                    • 4.4.1 数据质量问题
                                                                                                                                      • 4.4.2 数据质量评价与清洗原理
                                                                                                                                        • 4.4.3 实战案例——数据质量与清洗实例
                                                                                                                                        • 4.5 特征工程
                                                                                                                                          • 4.5.1 特征工程概述
                                                                                                                                            • 4.5.2 进行特征工程的缘由
                                                                                                                                              • 4.5.3 特征工程的方法与原理
                                                                                                                                              • 4.6 本章小结
                                                                                                                                                • 4.7 本章习题
                                                                                                                                                • 第5章 关联规则
                                                                                                                                                  • 5.1 关联规则综述
                                                                                                                                                    • 5.1.1 关联规则的基本概念
                                                                                                                                                      • 5.1.2 关联规则提出的背景
                                                                                                                                                        • 5.1.3 关联规则的原理
                                                                                                                                                          • 5.1.4 关联规则的应用场景
                                                                                                                                                            • 5.1.5 关联规则的分类
                                                                                                                                                            • 5.2 关联规则挖掘常用算法
                                                                                                                                                              • 5.2.1 Apriori算法
                                                                                                                                                                • 5.2.2 Partition算法
                                                                                                                                                                  • 5.2.3 DHP算法
                                                                                                                                                                    • 5.2.4 MSApriori算法
                                                                                                                                                                      • 5.2.5 FP-Growth算法
                                                                                                                                                                      • 5.3 实战案例——超市货物摆放位置优化
                                                                                                                                                                        • 5.4 本章小结
                                                                                                                                                                          • 5.5 本章习题
                                                                                                                                                                          • 第6章 分类分析
                                                                                                                                                                            • 6.1 分类分析综述
                                                                                                                                                                              • 6.2 支持向量机
                                                                                                                                                                                • 6.2.1 支持向量机概念
                                                                                                                                                                                  • 6.2.2 支持向量机原理
                                                                                                                                                                                    • 6.2.3 实战案例——食物变质与菌落含量关系分析
                                                                                                                                                                                    • 6.3 逻辑回归
                                                                                                                                                                                      • 6.3.1 逻辑回归概念
                                                                                                                                                                                        • 6.3.2 逻辑回归原理
                                                                                                                                                                                          • 6.3.3 实战案例——市民属性与早餐饮品的关系分析
                                                                                                                                                                                          • 6.4 决策树
                                                                                                                                                                                            • 6.4.1 决策树概念
                                                                                                                                                                                              • 6.4.2 决策树原理
                                                                                                                                                                                                • 6.4.3 实战案例——市民属性与是否购车的关系分析(基于决策树)
                                                                                                                                                                                                • 6.5 K近邻
                                                                                                                                                                                                  • 6.5.1 K近邻概念
                                                                                                                                                                                                    • 6.5.2 K近邻原理
                                                                                                                                                                                                      • 6.5.3 实战案例——幼儿属性与是否有龋齿的关系分析
                                                                                                                                                                                                      • 6.6 随机森林
                                                                                                                                                                                                        • 6.6.1 随机森林概念
                                                                                                                                                                                                          • 6.6.2 随机森林原理
                                                                                                                                                                                                            • 6.6.3 实战案例——市民属性与是否购车的关系分析(基于随机森林)
                                                                                                                                                                                                            • 6.7 朴素贝叶斯
                                                                                                                                                                                                              • 6.7.1 贝叶斯概念
                                                                                                                                                                                                                • 6.7.2 贝叶斯原理
                                                                                                                                                                                                                  • 6.7.3 实战案例——市民属性与是否购车的关系分析(基于朴素贝叶斯)
                                                                                                                                                                                                                  • 6.8 本章小结
                                                                                                                                                                                                                    • 6.9 本章习题
                                                                                                                                                                                                                    • 第7章 回归分析
                                                                                                                                                                                                                      • 7.1 回归分析概述
                                                                                                                                                                                                                        • 7.1.1 回归分析提出的背景
                                                                                                                                                                                                                          • 7.1.2 回归分析的定义
                                                                                                                                                                                                                            • 7.1.3 使用最小二乘法求解回归方程
                                                                                                                                                                                                                              • 7.1.4 回归分析的应用场景
                                                                                                                                                                                                                              • 7.2 一元回归
                                                                                                                                                                                                                                • 7.2.1 一元线性回归
                                                                                                                                                                                                                                  • 7.2.2 一元非线性回归
                                                                                                                                                                                                                                    • 7.2.3 一元多项式回归
                                                                                                                                                                                                                                      • 7.2.4 实战案例——一元线性回归实例
                                                                                                                                                                                                                                      • 7.3 多元回归
                                                                                                                                                                                                                                        • 7.3.1 多元线性回归
                                                                                                                                                                                                                                          • 7.3.2 多元多项式回归
                                                                                                                                                                                                                                          • 7.4 实战案例——多元回归实例
                                                                                                                                                                                                                                            • 7.5 本章小结
                                                                                                                                                                                                                                              • 7.6 本章习题
                                                                                                                                                                                                                                              • 第8章 聚类分析
                                                                                                                                                                                                                                                • 8.1 聚类分析概述
                                                                                                                                                                                                                                                  • 8.1.1 聚类分析的定义
                                                                                                                                                                                                                                                    • 8.1.2 聚类分析提出的背景
                                                                                                                                                                                                                                                      • 8.1.3 聚类分析的原理
                                                                                                                                                                                                                                                        • 8.1.4 聚类分析的应用场景
                                                                                                                                                                                                                                                          • 8.1.5 聚类算法的分类
                                                                                                                                                                                                                                                          • 8.2 基于划分的聚类
                                                                                                                                                                                                                                                            • 8.2.1 K-means算法
                                                                                                                                                                                                                                                              • 8.2.2 K-medoids算法
                                                                                                                                                                                                                                                                • 8.2.3 K-prototype算法
                                                                                                                                                                                                                                                                • 8.3 基于层次的聚类
                                                                                                                                                                                                                                                                  • 8.3.1 BIRCH算法
                                                                                                                                                                                                                                                                    • 8.3.2 CURE算法
                                                                                                                                                                                                                                                                    • 8.4 基于密度的聚类
                                                                                                                                                                                                                                                                      • 8.4.1 DBSCAN算法
                                                                                                                                                                                                                                                                        • 8.4.2 OPTICS算法
                                                                                                                                                                                                                                                                          • 8.4.3 DENCLUE算法
                                                                                                                                                                                                                                                                          • 8.5 基于网格的聚类
                                                                                                                                                                                                                                                                            • 8.5.1 STING算法
                                                                                                                                                                                                                                                                              • 8.5.2 CLIQUE算法
                                                                                                                                                                                                                                                                              • 8.6 实战案例——K-means聚类分析实例
                                                                                                                                                                                                                                                                                • 8.7 本章小结
                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 8.8 本章习题
                                                                                                                                                                                                                                                                                • 第3篇 数据挖掘综合应用
                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 第9章 综合实战——构建商品推荐系统
                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 9.1 案例背景
                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 9.2 算法简介
                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 9.3 思路及流程
                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 9.4 案例实施
                                                                                                                                                                                                                                                                                            • 9.4.1 数据准备
                                                                                                                                                                                                                                                                                              • 9.4.2 使用协同过滤算法生成商品推荐列表
                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 9.4.3 提取7月份之后真实购物行为数据
                                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 9.4.4 统计商品推荐命中率
                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 9.4.5 结果分析
                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 9.5 本章小结
                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 第10章 综合实战——O2O优惠券使用预测分析
                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 10.1 案例背景
                                                                                                                                                                                                                                                                                                        • 10.2 思路及流程
                                                                                                                                                                                                                                                                                                          • 10.3 案例实施
                                                                                                                                                                                                                                                                                                            • 10.3.1 安装配置客户端
                                                                                                                                                                                                                                                                                                              • 10.3.2 数据准备
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • 10.3.3 划分数据集
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  • 10.3.4 特征工程
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    • 10.3.5 使用PAI平台训练模型
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 10.3.6 评估模型
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 10.4 本章小结
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      • 参考文献
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    大数据分析与应用(中级) 阿里云
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    大数据分析与应用(中级) 阿里云
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    如无法打开或下载资源，请在电脑端（xuanshu.hep.com.cn)进行下载操作。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    相关图书

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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    20.00 元
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    收藏
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    廖哲智
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    38.00 元
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    收藏
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    陈遵德
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    23.00 元
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    收藏
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    宋汉珍
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    38.80 元
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    收藏
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    朱晓彦 聂哲
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    29.00 元
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    收藏
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    龚小勇 邱跃鹏
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    38.00 元
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    收藏
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    眭碧霞 邱跃鹏
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    38.50 元
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    收藏
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    徐红 顾旭峰
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    33.00 元
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    收藏
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    池瑞楠 姚骏屏
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    32.00 元
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    收藏
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    陈承欢等
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    43.80 元
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    收藏
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    池瑞楠 姚骏屏
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    32.00 元
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    收藏
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    罗颖 伊雯雯
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    43.60 元
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    收藏
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    吴升刚 衣马木艾山·阿布都力克木
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    48.00 元
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    收藏
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    朱亚兴
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    55.00 元
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    收藏
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    南京第五十五所技术开发有限公司
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    59.80 元
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    收藏
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