大數據分析計算機基礎（大數據分析統計應用叢書） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張延鬆，王成章，徐天晟 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 統計學
• 計算機基礎
• 大數據分析
• 應用統計
• 數據挖掘
• Python
• R語言
• 機器學習

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300229188

版次：1

商品編碼：11990400

包裝：平裝

叢書名： 大數據分析統計應用叢書

開本：16開

齣版時間：2016-07-01

頁數：392

內容簡介

大數據分析計算機基礎是大數據分析應用統計專業碩士學生的專業必修課，通過本課程的學習使學生能夠掌握大數據分析領域所需要具備的操作係統使用基礎知識，數據庫基礎知識和基於數據的分析處理技術；掌握目前大數據分析過程中所必備Python語言編程的方法。

作者簡介

張延鬆，博士，副教授。於中國人民大學獲得計算機應用工學博士學位，2010年進入中國人民大學應用經濟學博士後流動站從事博士後研究工作，在中國人民大 學信息學院任教，並在中國人民大學中國調查與數據中心任職。主要研究方嚮為大數據分析技術、內存數據庫、數據倉庫等。在相關研究領域的國內外學術會議及期 刊發錶論文20餘篇，申請多項國內外發明專利，其中在數據庫方嚮已申請10餘項專利，獲得4項國內發明專利、3項美國PCT發明專利授權。

目錄

第1篇 Linux基礎
第1章 Linux的概況
第1節 Linux的曆史
第2節 Linux的現狀
第3節 Linux的初體驗
第2章 用戶界麵和文件管理
第1節 Linux用戶界麵
第2節 文件管理
第3章 編輯器及shell編程
第1節 文本編輯器
第2節 shell介紹
第3節 shell編程基礎
第4章 用戶權限及磁盤管理
第1節 Linux用戶設置
第2節 Linux磁盤管理
第5章 係統管理及Linux基本網絡配置
第1節 Linux係統管理
第2節 Linux軟件安裝方法
第3節 Linux基本網絡命令
第2篇 Python程序設計基礎
第6章 Python基礎知識
第1節 Python簡介
第2節 Python編程的基本概念及基本原則
第3節 Python語言的控製結構
第4節 Python語言的數據結構
第5節 Python語言的輸入與輸齣
第7章 Python語言的模塊
第1節 Python語言的模塊簡介
第2節 Python語言常用模塊簡介
第3節 Python語言的函數
第8章 Python語言的類
第1節 Python語言的類簡介
第2節 類的繼承
第3節 Python語言的異常
第9章 利用Python獲取數據———網絡爬蟲介紹
第1節 Python網絡爬蟲的基本框架
第2節 Python語言加載網頁
第3節 網頁的HTML代碼
第4節 Python網絡爬蟲定位目標數據
第5節 Python網絡爬蟲提取所有數據
第10章 利用Python進行數據分析
第1節 Python語言的高級數據結構
第2節 利用Python進行描述統計
第3節 利用Python進行統計建模
第4節 利用Python進行數據可視化
第3篇 數據庫基礎
第11章 數據庫基礎知識
第1節 數據庫基本概念
第2節 關係數據模型
第3節 數據庫係統結構
第4節 數據庫係統的組成
第5節 大數據時代的數據庫技術
第12章 關係數據庫標準語言SQL
第1節 SQL概述
第2節 數據定義SQL
第3節 數據查詢SQL
第4節 數據更新SQL
第5節 視圖的定義和使用
第6節 數據處理函數
第13章 數據庫實踐案例
第1節 數據庫導入導齣實踐案例
第2節 使用Integration Service導入數據
第3節 SQL查詢命令執行
第4節 MySQL數據庫實踐案例

精彩書摘

隨著信息技術的不斷提高和大數據分析需求的快速增長，大數據分析處理技術成為繼互聯網、信息高速公路之後的又一個基礎設施。大數據分析處理技術逐漸滲透到社會應用的各個領域，建立瞭以數據為中心的數據密集型的計算科學範式。傳統的統計、人文、社會等學科正在麵對大數據浪潮，需要在大數據背景下拓展傳統學科的基礎理論，以適應大數據生存環境並藉助大數據技術開拓新的理論、應用與研究空間。本書定位於大數據分析處理背景下的計算機基礎知識教育，采用實踐教學為主，理論教學為輔，案例任務驅動的教學模式，培養學生掌握必備的開源操作係統Linux、開源社區廣泛應用的Python語言以及數據庫分析處理技術基礎理論和技能，並結閤典型的案例任務讓學生能夠理論結閤實踐地學習和掌握以數據為中心的數據分析處理技術，為大數據分析處理技術打下良好的計算機基礎並掌握必備的數據分析處理知識與技能。

前言/序言

《大數據分析統計應用叢書》係列圖書簡介 係列總覽 《大數據分析統計應用叢書》旨在為廣大讀者提供一套係統、深入、前沿的大數據分析理論與實踐指導。本叢書聚焦於大數據時代下，統計學原理在數據分析中的核心地位與創新應用，涵蓋瞭從基礎概念到高級模型，從理論推導到實際操作的各個環節。每一本書籍都力求在夯實統計學根基的同時，緊密結閤大數據技術的特點，探討如何運用先進的統計方法和工具，從海量、異構、實時的數據中挖掘有價值的洞察，驅動決策，創造價值。 本叢書係列內容豐富，結構清晰，適用於不同層次的讀者。無論您是初入數據科學領域的學生、渴望提升實戰技能的從業者，還是希望將統計學理論應用於大數據研究的專業人士，都能在本叢書中找到適閤自己的寶貴資源。我們相信，通過深入研讀本係列圖書，讀者將能夠構建堅實的大數據分析知識體係，掌握靈活多變的統計分析技巧，最終成為一名齣色的數據科學傢。 分冊簡介（按齣版順序可能略有不同） 1. 《大數據時代的數據挖掘與統計建模》 本書是大數據分析的入門之作，深入淺齣地介紹瞭在大數據環境下進行數據挖掘和統計建模的基本概念、核心方法和關鍵技術。我們將從數據的采集、清洗、預處理開始，詳細講解描述性統計、探索性數據分析（EDA）等基礎步驟。在此基礎上，本書將重點闡述各類常用的統計學習模型，包括但不限於迴歸分析（綫性迴歸、邏輯迴歸）、分類模型（決策樹、支持嚮量機、樸素貝葉斯）、聚類分析（K-Means、層次聚類）等。 特彆之處在於，本書將這些經典統計模型與大數據處理框架（如Hadoop、Spark）相結閤，探討如何在分布式環境下高效地實現模型訓練和預測。讀者將學習如何理解模型背後的統計原理，如何評估模型性能，以及如何根據業務需求選擇和調優模型。書中包含豐富的案例研究，涵蓋瞭營銷分析、金融風控、用戶行為分析等多個領域，幫助讀者將理論知識轉化為實際應用能力。 2. 《麵嚮大數據的推斷性統計與假設檢驗》 本書聚焦於大數據分析中至關重要的推斷性統計部分，強調如何從大規模樣本中進行可靠的統計推斷。我們將詳細迴顧並深化參數估計、置信區間、假設檢驗等核心統計概念，並重點探討在大數據場景下如何應對樣本量過大、數據維度爆炸等挑戰。 本書將介紹一些針對大數據環境的推斷性統計方法，例如利用Bootstrap方法進行非參數統計推斷，以及如何在大規模數據集上進行快速且精確的假設檢驗。此外，我們還將深入講解方差分析（ANOVA）、協方差分析（ANCOVA）等，並討論在大數據分析中如何處理多重比較問題，減少假陽性。本書還探討瞭如何利用統計推斷來理解因果關係，例如通過傾嚮性評分匹配（PSM）等方法，在觀察性數據中模擬實驗設計，為決策提供更可靠的依據。 3. 《高級統計建模與機器學習在多維度大數據中的應用》 本書是係列中的進階之作，將帶您進入更復雜、更精密的統計建模和機器學習領域，重點關注如何處理高維度、海量且可能包含非結構化數據的大規模數據集。我們將深入探討廣義綫性模型（GLM）的擴展，如泊鬆迴歸、負二項迴歸等，並引入更強大的迴歸技術，如嶺迴歸、Lasso迴歸（彈性網絡），它們在大數據降維和特徵選擇方麵錶現齣色。 此外，本書將詳細講解一係列強大的機器學習算法，它們同樣建立在深厚的統計學基礎之上，包括但不限於：集成學習方法（如隨機森林、梯度提升樹），它們通過組閤多個弱學習器來提升整體預測性能；核方法（如支持嚮量機核技巧），用於處理非綫性可分數據；以及神經網絡與深度學習的基本原理，探討其在圖像識彆、自然語言處理等大數據應用中的統計學解釋。本書還將涉及模型評估與選擇的更高級技術，如交叉驗證、Akaike信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC），以及如何在大數據環境中進行有效的模型正則化。 4. 《時間序列分析與預測在大數據背景下的新機遇》 時間序列數據是大數據領域中最常見且最有價值的數據類型之一，廣泛應用於金融市場預測、銷售趨勢分析、物聯網設備監控等。本書將係統性地介紹時間序列分析的核心理論與方法，並著重探討其在大數據環境下的獨特挑戰與解決方案。 我們將從平穩性、自相關性、偏自相關性等基本概念齣發，深入講解經典的ARIMA模型（自迴歸積分滑動平均模型）及其變種。隨後，本書將引入狀態空間模型、卡爾曼濾波等更強大的工具，用於處理復雜、非綫性的時間序列。在大數據背景下，本書將重點介紹如何利用分布式計算框架處理海量時間序列數據，以及如何應用機器學習技術（如循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM）進行更精確的時間序列預測。此外，本書還將涵蓋異常檢測、趨勢分解、季節性分析等關鍵時間序列任務，並通過實際案例展示如何將這些方法應用於實際業務場景。 5. 《大數據可視化與交互式統計分析》 數據可視化是理解和傳達大數據分析結果的關鍵環節。本書將深入探討如何利用各種可視化技術，將復雜的海量數據轉化為直觀、易懂的圖錶和儀錶盤，從而幫助用戶快速發現數據中的模式、趨勢和異常。 本書將介紹多種大數據可視化工具和庫（如Matplotlib, Seaborn, Plotly, D3.js等），並講解如何選擇最適閤特定數據類型和分析目標的圖錶類型，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、熱力圖、地理信息圖等。更重要的是，本書將深入講解交互式可視化技術，如何構建動態、可探索的數據儀錶盤，允許用戶通過交互操作來深入挖掘數據。我們還將探討統計圖形學的基本原理，以及如何設計具有信息量且美觀的圖形。此外，本書還將介紹一些大數據可視化特有的挑戰，如如何處理高密度散點圖、如何對大規模網絡數據進行可視化等，並提供相應的解決方案。 6. 《麵嚮特定行業的統計分析應用（如金融、醫療、電商等）》 本係列叢書的最後幾本（可能為單捲或係列）將聚焦於大數據統計分析在具體行業中的應用。例如，一本可能專注於“金融大數據分析的統計學視角”，探討如何利用統計模型進行信用評分、欺詐檢測、風險管理、高頻交易策略開發等。另一本則可能聚焦“醫療大數據與公共衛生統計”，講解如何利用大數據分析技術進行疾病預測、疫情監測、基因組學研究、藥物療效評估等。再者，“電子商務大數據分析”則會深入探討用戶畫像構建、精準營銷、推薦係統、供應鏈優化等。 這些行業應用的圖書，將結閤本係列前幾本所介紹的統計理論和方法，通過大量的真實行業案例，展示如何在實際業務場景中落地大數據分析。讀者將學習到針對特定行業數據特點和業務需求的統計建模思路、數據處理流程和結果解讀方式。這些書籍將幫助讀者將通用的大數據統計分析能力，轉化為解決具體行業問題的專業能力。

評分☆☆☆☆☆

讓我驚喜的是，這本書在探討大數據分析的倫理和隱私問題時，並沒有流於錶麵，而是進行瞭相當深入的討論。在當前這個數據爆炸的時代，數據安全和隱私保護的重要性不言而喻。作者在這部分內容中，詳細地講解瞭在大數據分析過程中可能齣現的隱私泄露風險，以及各種數據匿名化、差分隱私等技術手段。更重要的是，它還探討瞭在大數據分析中可能存在的算法偏見和歧視問題，並提齣瞭相應的解決方案和監管建議。這些內容讓我意識到，作為一名大數據分析從業者，不僅要有技術能力，更要有高度的社會責任感。通過閱讀這部分內容，我對大數據分析的理解層次得到瞭極大的提升，不再僅僅關注如何從數據中提取價值，更開始思考如何負責任地使用數據。

評分☆☆☆☆☆

本書在介紹大數據分析的統計學基礎方麵，同樣展現瞭非凡的功力。我一直認為統計學是大數據分析的靈魂，但過去的學習經曆讓我覺得統計學枯燥乏味，充斥著各種公式和證明。這本書卻成功地改變瞭我的看法。作者以一種“應用驅動”的方式來講解統計學概念，也就是說，每一個統計概念的引入，都緊密地聯係著實際的大數據分析場景。例如，在講解概率分布時，作者並沒有直接給齣各種分布函數的定義，而是通過分析用戶點擊率、商品銷售量等實際例子，來闡述不同分布的特點以及它們在大數據預測中的作用。更讓我印象深刻的是，作者在講解假設檢驗時，並沒有停留在理論層麵，而是深入淺齣地展示瞭如何在真實的業務場景中提齣假設，設計實驗，並對結果進行統計分析，從而做齣更明智的商業決策。這種將理論與實踐緊密結閤的講解方式，讓我覺得統計學不再是冰冷的數字，而是充滿瞭智慧和洞察力的工具。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的另一大好評點在於，它對數據可視化在整個大數據分析流程中的作用進行瞭深入的闡釋。我一直覺得數據可視化是大數據分析的“最後一公裏”，是將分析結果呈現給決策者，並幫助他們理解復雜信息的關鍵環節。這本書在這方麵的講解非常到位，它不僅介紹瞭各種常見的圖錶類型（如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、熱力圖等），更重要的是，它教我如何根據分析的目標和數據的特點，選擇最閤適的圖錶來呈現信息。此外，書中還探討瞭如何通過可視化來發現數據中的模式、趨勢和異常，以及如何設計齣清晰、直觀、有說服力的數據報告。在閱讀這部分內容時，我能夠聯想到許多工作中遇到的場景，比如如何用圖錶清晰地展示市場營銷活動的效果，或者如何直觀地呈現産品用戶行為的變化趨勢。

評分☆☆☆☆☆

這本書在講解大數據分析中的機器學習基礎時，做到瞭真正的“基礎”二字。我之前嘗試過一些機器學習的書籍，它們往往直接進入算法模型，讓我感到無從下手。而這本書，在引入機器學習概念之前，花費瞭大量篇幅來講解機器學習所依賴的數學基礎，比如綫性代數、微積分和概率論。但作者的講解方式非常巧妙，他並沒有直接給齣枯燥的數學公式，而是通過數據分析的實際問題來引齣相關的數學概念，並解釋這些數學概念是如何幫助我們理解和構建機器學習模型的。例如，在講解綫性迴歸時，作者會先介紹如何用一個簡單的模型來擬閤數據點，然後自然而然地引齣最小二乘法的概念，並解釋其背後的數學原理。這種循序漸進的方式，讓原本難以理解的數學知識變得觸手可及。

評分☆☆☆☆☆

本書在對不同類型的大數據進行分析的策略上，也給齣瞭非常富有啓發性的指導。我常常在工作中遇到不同來源、不同格式的數據，比如結構化的文本數據、非結構化的圖像和視頻數據、以及半結構化的日誌數據等等。過去，我總是習慣於將所有數據都看作是相似的，然後用統一的方法去處理。然而，這本書讓我意識到，不同類型的數據需要采取不同的分析策略。例如，在講解文本數據分析時，它會介紹自然語言處理（NLP）的基本技術，如分詞、詞性標注、情感分析等。在講解圖像和視頻數據分析時，則會提及計算機視覺的一些基礎概念。這些內容讓我對如何有效地從不同類型的數據中提取信息，有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

最令我感到欣慰的是，這本書雖然名為“計算機基礎”和“統計應用”，但其最終落腳點始終是對“大數據分析”這門學科的深入理解和實際應用。作者在書中反復強調，技術隻是工具，核心在於如何運用這些工具去解決實際問題，從而為業務帶來價值。在書的結尾部分，作者還對未來大數據分析的發展趨勢進行瞭展望，並給齣瞭一些學習和職業發展的建議。這讓我感覺，我不僅僅是讀瞭一本書，更像是完成瞭一次係統性的學習，並且對未來充滿瞭探索的動力。這本書就像我大數據分析旅程中的一張詳細地圖，指明瞭方嚮，提供瞭工具，更重要的是，點燃瞭我持續學習和深入探究的熱情。

評分☆☆☆☆☆

這本《大數據分析計算機基礎（大數據分析統計應用叢書）》給我帶來瞭太多驚喜，遠超我最初的預期。在閱讀之前，我其實對“大數據分析”這個詞匯帶著一種模糊的敬畏感，覺得它高高在上，離我的實際工作和學習很遠。然而，這本書以一種極其友好的方式，像一位耐心細緻的老師，一步步地將我從門外漢引領到門內。首先，它並沒有一開始就拋齣晦澀難懂的概念，而是從最基礎的計算機科學原理講起，比如數據的存儲方式、數據類型、以及基本的運算邏輯。這些內容對於許多非計算機專業背景的讀者來說，可能是學習大數據分析最大的“攔路虎”。作者在這部分的處理方式非常值得稱贊，通過大量的圖示和生動的比喻，將原本抽象的概念具象化。例如，在講解數據結構時，作者並沒有生硬地羅列鏈錶、樹、圖等名詞，而是用瞭一個構建圖書館的例子，說明瞭不同數據結構在信息檢索和管理上的優劣，這讓我立刻就能理解為什麼在處理海量數據時，選擇閤適的數據結構是如此重要。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀《大數據分析計算機基礎（大數據分析統計應用叢書）》的過程中，我發現作者對於整個大數據分析流程的理解非常全麵和係統。它不僅僅局限於某個環節的講解，而是將數據采集、數據存儲、數據處理、數據分析、數據可視化以及最終的決策支持，都串聯成瞭一條完整的邏輯鏈。書中對於每一個環節的講解，都能夠清晰地看到它與前後環節的關聯性，以及在大數據分析中扮演的重要角色。例如，在講解數據存儲時，作者會提及不同的存儲方式（如關係型數據庫、NoSQL數據庫、數據倉庫、數據湖）的優缺點，以及它們如何影響後續的數據處理和分析效率。這種宏觀的視角，讓我能夠更全麵地理解大數據分析的整個生態係統，而不是被孤立的技術細節所睏擾。

評分☆☆☆☆☆

讓我真正覺得受益匪淺的是，這本書並沒有停留在理論的講解，而是非常注重實踐層麵的指導。雖然書名中並沒有直接齣現“實戰”、“案例”等詞匯，但其內容卻處處體現著實操性。書中引用瞭大量來自不同行業（如電商、金融、醫療、社交媒體等）的真實案例，詳細地闡述瞭在大數據分析過程中可能遇到的問題，以及如何運用書中介紹的計算機基礎和統計學原理來解決這些問題。我尤其喜歡關於數據清洗和預處理的章節，這部分內容常常被其他書籍忽略，但它卻是大數據分析成功的關鍵。作者在這裏花瞭很大的篇幅，講解瞭如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值，以及如何進行數據轉換和特徵工程。通過這些具體的案例分析，我纔真正意識到，高質量的數據分析，離不開細緻入微的數據準備工作，而這本書提供的這些方法和思路，無疑為我節省瞭大量摸索的時間。

評分☆☆☆☆☆

《大數據分析計算機基礎（大數據分析統計應用叢書）》在對大數據處理框架和工具的介紹上，顯得尤為剋製和恰當。我曾經接觸過一些大數據技術的書籍，它們往往上來就羅列 Hadoop、Spark、Flink 等一堆技術名詞，讓初學者望而生畏。而這本書卻反其道而行之，它並沒有將重點放在介紹各種具體的工具和框架上，而是花瞭很多篇幅來講解支撐這些工具和框架的底層計算機科學原理。比如，在講解分布式計算時，它並沒有直接講 MapReduce 的細節，而是先從並行計算和分布式係統的基本概念入手，解釋瞭為什麼需要分布式計算，以及分布式計算所麵臨的挑戰，如數據一緻性、容錯性等。這種“授人以漁”的方式，讓我即使在不熟悉具體工具的情況下，也能夠理解不同大數據處理框架的設計思想和技術優勢。

評分☆☆☆☆☆

質量還不錯，京東送貨速度一直很快。為京東的。遞員點贊

評分☆☆☆☆☆

四校聯閤大數據班的課程用書，每部分都寫得不怎麼深，也不怎麼廣。。大數據python那章，代碼部分為什麼要截圖！！！！小得看不清瞭好嗎！！！

評分☆☆☆☆☆

寫的不錯，理論深刻！

評分☆☆☆☆☆

啦啦啦啦啦啦

評分☆☆☆☆☆

書有異味！！！！

評分☆☆☆☆☆

數據分析老師推薦

評分☆☆☆☆☆

大數據技術叢書·數據挖掘：實用案例分析（附光盤）

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不錯，服務姮好