大數據分析概論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

硃曉峰 著

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 統計學
• 商業智能
• Python
• R語言
• Hadoop
• Spark

齣版社： 南京大學齣版社

ISBN：9787305199530

版次：1

商品編碼：12352736

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：404

字數：646000

內容簡介

本書是在如今大數據迅猛發展背景下，結閤作者經驗編寫的大數據分析方麵的教材，本書以培養學生三能（學習能力、實踐能力、創新能力）為中心，采用國外MBA教材的體例和寫法，將案例與應用背景相結閤，將專業知識與實踐相結閤，並注重新的專業知識結構要求。

作者簡介

南京工業大學經濟與管理學院教授，先後主持、完成1項國傢社科基金項目、1項國傢社科重大項目子課題、1項省部級課題和2項市廳級課題，撰寫專著2部。

目錄

大數據分析理論篇

第一章?大數據分析概述小案例學習目標

1.1大數據分析的産生與發展

1.2大數據分析的概念及內涵

1.3大數據分析的思維與變革

1.4大數據分析的作用及影響

1.5大數據分析的技術與工具

實驗一：認知大數據的價值

第二章?大數據分析的技術基礎小案例學習目標

2.1大數據分析的基礎架構

2.2大數據分析的相關技術

2.3大數據分析的可用工具

實驗二：大數據分析工具

第三章?大數據分析的數據采集與存儲小案例學習目標

3.1數據采集概述

3.2數據采集目標集的確定

3.3數據采集的方法與途徑

3.4數據存儲概述

實驗三：大數據分析的數據導入與編輯
第四章大數據分析的數據處理小案例學習目標

4.1何謂數據處理

4.2大數據分析的數據清洗

4.3大數據分析的數據加工

4.4大數據分析的數據抽樣

實驗四：大數據分析的數據處理

第五章大數據分析的數據挖掘小案例學習目標

5.1大數據挖掘的概念

5.2大數據挖掘的任務

5.3大數據挖掘的流程

5.4大數據挖掘的方法

實驗五：數據挖掘

第六章大數據分析的數據展現小案例學習目標

6.1數據可視化的含義

6.2數據可視化的分類

6.3數據可視化的錶現形式

6.4數據可視化的技巧

6.5數據可視化的陷阱

實驗五：數據圖錶規範化和美化
第七章大數據分析的專業報告小案例學習目標

7.1大數據分析報告概述（實施環境、實施目的、實施障礙、實施準備、實施風險和實施技術）

7.2大數據分析報告的接頭

7.3大數據分析報告的注意事項

7.4大數據分析報告的範例電子商務實訓篇第一章體育行業NBA數據分析1.1背景分析1.2需求分析1.3大數據分析過程1.4分析結論第二章金融行業貸款分析1.1背景分析2.2需求分析2.3大數據分析過程2.4分析結論第三章服裝行業庫齡庫存分析3.1背景分析3.2需求分析3.3大數據分析過程3.4分析結論

……

第十一章水資源數據分析

11.1背景分析

11.2需求分析

11.3大數據分析過程

11.4分析結論第

十二章樓盤銷售數據分析

12.1背景分析

12.2需求分析

12.3大數據分析過程

12.4分析結論

《數據驅動的商業洞察：從海量信息到智能決策》 在信息爆炸的時代，數據已不再僅僅是記錄，而是蘊藏著無限可能的新型資源。這本書，旨在為你揭示如何從看似雜亂無章的海量信息中提煉齣有價值的洞察，並將其轉化為驅動企業創新與增長的強大動力。我們將深入探討數據分析的完整生命周期，從數據采集、清洗、存儲，到建模、可視化，再到最終的決策支持，提供一套係統性的方法論和實操指南。 第一部分：數據的基石——理解與采集 我們從最基礎的概念入手，闡釋“數據”在當今商業環境中的多重含義和核心價值。本書將區分不同類型的數據，如結構化數據（數據庫中的錶格）、半結構化數據（XML、JSON）和非結構化數據（文本、圖像、音頻、視頻），並深入分析它們的特點、采集方式以及在分析過程中麵臨的挑戰。 數據采集的藝術與科學： 你將學習到如何有效地從各種來源采集數據，包括但不限於： 企業內部數據： CRM、ERP、交易日誌、網站用戶行為數據等。 第三方數據源： 社交媒體API、公共數據集、行業報告、傳感器數據等。 實時數據流： 物聯網設備、股票行情、在綫交互數據等，並介紹流處理技術的基本概念。 數據質量是生命綫： 我們將重點強調數據質量的重要性，並提供一套全麵的數據清洗和預處理技術。這包括： 缺失值處理： 識彆、估算與填充缺失數據的方法。 異常值檢測與處理： 識彆並處理數據中的極端值，理解其産生原因並選擇閤適的處理策略。 數據標準化與規範化： 對數據進行縮放和轉換，使其更適閤後續的分析模型。 數據轉換與特徵工程： 將原始數據轉化為更具分析意義的特徵，為模型訓練打下堅實基礎。 第二部分：數據的倉庫——存儲與管理 海量數據的有效存儲與管理是進行高效分析的前提。本書將介紹當前主流的數據存儲技術，並幫助你理解它們的應用場景和優劣勢。 關係型數據庫與NoSQL數據庫： 關係型數據庫（RDBMS）： 深入講解SQL語言的核心概念，以及如何在MySQL、PostgreSQL等傳統數據庫中進行數據管理和查詢。 NoSQL數據庫： 探討鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫和圖數據庫的特點，以及它們如何應對大數據場景下的彈性擴展和靈活模式。 數據倉庫與數據湖： 區分數據倉庫（Data Warehouse）和數據湖（Data Lake）的概念，講解它們在企業級數據架構中的作用，以及如何構建統一的數據平颱。 分布式存儲係統： HDFS（Hadoop Distributed File System）： 深入剖析HDFS的架構原理，理解其在大數據存儲中的容錯機製和高吞吐量優勢。 對象存儲： 介紹Amazon S3、Ceph等對象存儲方案，以及它們在雲原生大數據架構中的應用。 第三部分：數據的煉金術——分析與建模 這是本書的核心部分，我們將帶你踏入數據分析的廣闊天地，學習如何從數據中挖掘深層含義。 探索性數據分析（EDA）： 描述性統計： 掌握均值、中位數、方差、標準差等基本統計量，理解數據的分布特徵。 數據可視化： 學習使用各種圖錶（如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖）來直觀地展示數據，發現潛在的模式和關聯。本書將重點介紹Matplotlib、Seaborn、Plotly等Python可視化庫的應用。 統計分析基礎： 假設檢驗： 理解P值、置信區間等概念，掌握如何通過統計檢驗來驗證假設。 相關性分析與迴歸分析： 探索變量之間的關係，建立預測模型，預測因變量隨自變量的變化趨勢。 機器學習算法入門： 監督學習： 分類算法： 邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）等，應用於用戶分群、信用評分、垃圾郵件檢測等場景。 迴歸算法： 綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸、梯度提升迴歸（如XGBoost、LightGBM）等，應用於銷售預測、房價預測、需求預測等場景。 無監督學習： 聚類算法： K-Means、DBSCAN等，應用於客戶細分、異常檢測、內容推薦等。 降維算法： PCA（主成分分析）、t-SNE等，用於數據可視化和特徵提取。 關聯規則挖掘： Apriori算法等，用於發現商品購買的關聯性，實現精準營銷。 深入主題： 文本分析與自然語言處理（NLP）： 學習如何對文本數據進行情感分析、主題建模、關鍵詞提取，以及應用NLP技術進行智能客服、內容推薦等。 時間序列分析： 掌握ARIMA、LSTM等模型，用於分析和預測具有時間依賴性的數據，如股票價格、天氣變化等。 圖數據分析： 探討如何分析社交網絡、知識圖譜等圖結構數據，發現節點間的關係和網絡結構特徵。 第四部分：數據的呈現——可視化與洞察 再精妙的分析，如果不能被理解，其價值將大打摺扣。本書將強調數據可視化的重要性，以及如何通過有效的可視化來傳達數據洞察。 交互式可視化： 介紹Tableau、Power BI等商業智能工具，以及如何利用Python庫（如Dash、Streamlit）構建交互式的數據儀錶盤。 講故事的數據： 學習如何根據不同的受眾和目的，選擇閤適的可視化方式，將復雜的分析結果以清晰、直觀、有說服力的方式呈現齣來，引發共鳴並驅動行動。 儀錶盤設計原則： 探討如何設計有效的儀錶盤，突齣關鍵指標（KPI），支持用戶進行鑽取和探索，最終實現數據驅動的快速決策。 第五部分：數據的應用——決策與實踐 本書的最終目標是將數據分析的成果轉化為實際的商業價值。 案例研究： 通過分析不同行業（如零售、金融、醫療、製造、互聯網）的真實案例，展示數據分析如何解決實際商業問題，例如： 客戶流失預測與挽留策略。 市場細分與個性化營銷。 供應鏈優化與庫存管理。 欺詐檢測與風險控製。 用戶行為分析與産品改進。 數據驅動的文化建設： 探討如何在組織內部推廣數據驅動的思維方式，鼓勵員工利用數據做齣決策，打破部門壁壘，實現跨部門協作。 倫理與隱私考量： 討論在數據分析過程中必須遵守的倫理準則和隱私保護法律法規，確保數據使用的閤法性與閤規性。 麵嚮未來的趨勢： 簡要介紹人工智能、深度學習、邊緣計算等前沿技術如何與數據分析深度融閤，以及這些趨勢將如何改變未來的商業格局。 學習本書，你將收獲： 紮實的數據分析理論基礎。 掌握多種數據采集、清洗、存儲和管理技術。 熟悉主流的統計分析和機器學習算法，並瞭解其應用場景。 能夠運用數據可視化工具，清晰有效地呈現數據洞察。 具備將數據分析成果轉化為商業決策的能力。 理解數據分析在不同行業中的實際應用價值。 無論你是對數據分析充滿好奇的初學者，還是希望提升專業技能的從業者，本書都將是你通往數據驅動決策之路的可靠夥伴。讓我們一起，從海量信息中發現價值，用數據點亮未來。

評分☆☆☆☆☆

之前我一直覺得“大數據”這個詞聽起來很高大上，但具體是怎麼迴事，卻總是模模糊糊。直到我讀瞭《大數據分析概論》，我纔真正明白瞭它的核心。這本書最大的優點就是它的條理性非常強，從數據的來源、存儲、處理，到分析、應用，每一個環節都講解得非常細緻。作者並沒有迴避其中的技術細節，但又通過類比和圖示，讓這些技術變得易於理解。我特彆喜歡書中關於數據模型和算法的部分，雖然一開始覺得有點難度，但作者循序漸進的講解，加上課後的小練習，讓我逐漸掌握瞭構建和理解數據模型的方法。而且，這本書不僅僅停留在理論層麵，它還提供瞭很多實用的工具和平颱介紹，比如一些開源的數據分析軟件，這讓我覺得自己學到的知識是能夠實際應用的。總而言之，這本書為我打開瞭一扇瞭解大數據分析的大門，讓我對這個領域有瞭係統性的認識，也激發瞭我進一步學習和探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個偶然的機會下接觸到《大數據分析概論》這本書的，當時我正在尋找能夠提升職場競爭力的方法，並且對數據驅動的決策模式非常感興趣。這本書真的超齣瞭我的預期！它不僅僅是一本技術手冊，更像是一次深度的數據思維啓濛。作者在書中探討瞭大數據在各個行業的應用，從金融、醫療到零售、互聯網，無不涵蓋，並且給齣瞭很多非常具體的案例分析，讓我看到瞭大數據如何改變著我們的生活和工作。我印象最深刻的是關於數據可視化那一章，它教會瞭我如何用圖錶和圖形將復雜的數據信息直觀地呈現齣來，這對於溝通和決策至關重要。以往我總覺得數據分析是技術人員的事情，但這本書讓我意識到，即使是沒有深厚技術背景的人，也能通過理解大數據分析的原理和方法，更好地理解數據，並利用數據來優化工作。它還提到瞭大數據帶來的倫理和社會問題，這讓我看到瞭大數據並非全然的美好，也需要我們理性看待和規範使用。這本書讓我從一個數據小白，成長為一個對大數據應用前景充滿期待的 enthusiast。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直讓我眼前一亮！我一直對數據有著莫名的好奇，總覺得隱藏在數字背後的故事纔是最吸引人的。拿到《大數據分析概論》的那一刻，我就被它的厚度和嚴謹的排版吸引瞭。翻開第一頁，就仿佛置身於一個廣闊的數據海洋，作者用一種非常生動有趣的方式，一點點地為我揭開瞭大數據世界的神秘麵紗。它沒有上來就拋齣晦澀難懂的專業術語，而是從最基礎的概念講起，比如什麼是大數據，它的特點是什麼，以及它為什麼如此重要。我尤其喜歡其中關於數據收集和清洗的部分，作者列舉瞭許多現實生活中的例子，讓我深刻理解到，再強大的分析工具，也需要乾淨、可靠的數據作為基石。書中還詳細介紹瞭各種數據分析的技術和方法，比如數據挖掘、機器學習、數據可視化等等，每一個章節都像是一個獨立的寶藏，讓我學到瞭很多新的知識和技能。我發現，原來數據分析不僅僅是冰冷的數字運算，更是一種洞察力和解決問題的藝術。這本書讓我對數據分析的理解，從模糊的憧憬變成瞭清晰的認知，為我後續深入學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個偶然的機會下，在朋友的書架上看到瞭《大數據分析概論》。作為一個非技術背景的讀者，我起初對大數據分析這個領域有些望而卻步，但這本書的封麵和排版卻給我瞭一種親切感。翻開之後，我發現作者的寫作風格非常流暢，語言通俗易懂，即使是對於一些復雜的概念，也能用生動形象的比喻來解釋。我尤其喜歡書中關於數據倫理和社會影響的討論，這部分內容讓我意識到，大數據分析不僅僅是技術問題，更關乎我們的隱私、公平和社會責任。這本書讓我明白瞭，大數據分析的最終目的，是為瞭更好地服務於人類，而不是簡單地堆砌數字。它讓我對數據分析的看法，從一個冰冷的技術領域，轉變成瞭一個充滿人文關懷和社會責任的領域。這本書為我提供瞭一個全新的視角來理解數據，也讓我對如何負責任地使用數據有瞭更深刻的反思。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對新興技術領域保持高度關注的科技愛好者，《大數據分析概論》這本書無疑是近期我閱讀過的最令人印象深刻的書籍之一。它以一種宏觀且深入的視角，梳理瞭大數據分析的整個生態係統。我欣賞作者在書中對大數據分析方法論的嚴謹探討，從描述性分析到預測性分析，再到規範性分析，每一個層級的演進都伴隨著具體的應用場景和技術支撐。書中對於機器學習算法的講解，雖然篇幅有限，但點齣瞭關鍵概念和適用範圍，讓我對如何從海量數據中發現模式和趨勢有瞭更清晰的認知。此外，這本書還著重強調瞭大數據在商業決策中的關鍵作用，通過一係列引人入勝的案例，展示瞭數據分析如何驅動企業創新和增長。它不僅僅是一本教科書，更是一本能夠啓發思維、拓展視野的讀物，讓我對未來的技術發展趨勢有瞭更深刻的洞察。