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大数据分析指南 版权信息
- ISBN：9787305248214
- 条形码：9787305248214 ; 978-7-305-24821-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
大数据分析指南 内容简介
全书共十三个章节，分为基础理论和企业实践两大部分，基础理论部分包括：章“大数据分析概述”、第二章“大数据分析的体系架构”、第三章“大数据分析的关键技术”、第四章“大数据分析的数据采集与存储”、第五章“大数据分析的数据清洗”、第六章“大数据分析的数据挖掘”和第七章“大数据可视化”；企业实践部分包括：第八章“体育行业NBA数据分析”、第九章“金融行业贷款分析”、第十章“服装行业库龄库存分析”、第十一章“公司财务数据分析”、第十二章“能源行业油井数据分析”和第十三章“政府行业财政收支分析”。《大数据分析指南》是数据科学领域为数不多的理论与实践相结合的基础性、实用型专业图书，它通过详细剖析大数据分析的基础理论和企业实际案例，全景展现了大数据分析各个阶段的基础知识、相关方法、关键技术和实用工具。“大数据分析”是当今科技行业很受欢迎的流行语之一，也是各领域人士极为关注的话题。飞速发展的中国，同样将大数据作为国家战略，企业实践不断涌现。本书积极响应书记在中央政治局第二次集体学习时关于“用好大数据布局新时代”的重要讲话精神，通过详尽的内容，丰富的实例，帮助对大数据分析、数据科学感兴趣的人员，快速学习和掌握大数据分析的基础知识、基本技能和近期新实践。同时，有志于成为数据科学家的读者也可以从本书中获益。
大数据分析指南 目录
**章 大数据分析概览...
1
案例导读：大数据分析的光环与陷阱..
1
本章要点...
2
1.1大数据分析的背景与基础...
2
1.2大数据分析的概念与原理...
6
1.3大数据分析的思维与误区...
10
1.4大数据分析的作用及影响...
19
1.5大数据分析的过程与对象..
21
1.6大数据分析的流程与基础模型..
26
延伸阅读与思考：大数据分析带来的改变..
29
第二章 大数据分析的体系架构..
31
案例导读：携程大数据应用架构的涅槃...
31
本章要点...
32
2.1大数据分析的总体架构...
32
2.2大数据分析的技术体系..
38
2.3大数据分析的产业架构..
42
延伸阅读与思考：携程大数据应用框架的重构..
50
第三章大数据分析的关键技术..
53
案例导读：消费金融的核心——大数据分析技术...
53
本章要点...
54
3.1大数据分析的关键技术概述..
54
3.2大数据分析的基础架构Hadoop.
60
3.3大数据分析的云技术...
74
3.4大数据分析的存储技术..
78
延伸阅读与思考：“大数据人脸识别”助力众可贷...
83
第四章 大数据分析的数据采集与存储...
86
案例导读：Carfax大数据采集的曲折历程..
86
本章要点...
87
4.1大数据采集概述...
87
4.2大数据采集工具..
92
4.3大数据存储...
98
延伸阅读与思考：医疗大数据——数据收集或是*难点..
112
第五章大数据分析的数据清洗..
114
案例导读：Carfax的大数据清洗....
114
本章要点...
115
5.1大数据质量...
115
5.2大数据清洗概述..
124
5.3大数据清洗的方法与工具...
128
5.4大数据清洗的过程与具体内容...
136
延伸阅读与思考：微软与谷歌的拼写检查..
144
第六章大数据分析的数据挖掘..
146
案例导读：《纸牌屋》的秘密武器——数据挖掘...
146
本章要点...
147
6.1传统数据挖掘...
147
6.2大数据和数据挖掘..
156
6.3大数据挖掘的任务..
162
6.4大数据挖掘的流程...
167
6.5大数据挖掘的常用算法...
169
延伸阅读与思考：大数据预测——真的有那么神奇吗 .
186
第七章大数据分析的数据展现..
188
案例导读：百度可视化中国春运迁徙..
188
本章要点...
189
7.1数据可视化概述..
189
7.2数据可视化的基础要素...
199
7.3数据可视化的表现形式...
206
7.4数据可视化的设计...
211
7.5数据可视化的改进...
222
延伸阅读与思考：《卫报》的数据可视化与数据新闻...
226
第八章体育行业NBA数据分析...
229
8.1背景概览...
229
8.2体育行业NBA实例简介...
229
8.3体育行业NBA实例的数据分析..
230
8.4实例总结...
235
8.5实例的延伸与拓展...
235
第九章金融行业贷款分析..
236
9.1背景概览...
236
9.2金融行业贷款实例简介..
236
9.3金融行业贷款实例的数据分析...
236
9.4实例总结...
236
9.5实例的延伸与拓展..
236
第十章服装行业库龄库存分析..
236
10.1背景概览...
236
10.2服装行业库龄库存实例简介...
236
10.3服装行业库龄库存实例的数据分析..
236
10.4实例总结...
236
10.5实例的延伸与拓展...
236
第十一章公司财务数据分析...
236
11.1背景概览...
236
11.2公司财务实例简介...
236
11.3公司财务实例的数据分析..
236
11.4实例总结...
236
11.5实例的延伸与拓展...
236
第十二章能源行业油井数据分析...
236
12.1背景概览...
236
12.2能源行业油井实例简介...
236
12.3能源行业油井实例的数据分析..
236
12.4实例总结...
236
12.5实例的延伸与拓展...
236
第十三章政府行业财政收支分析...
236
13.1背景概览...
236
13.2政府行业财政收支简介...
236
13.3金政府行业财政收支的数据分析...
236
13.4实例总结...
236
13.5实例的延伸与拓展...
236
展开全部
大数据分析指南 作者简介
朱晓峰，博士，南京工业大学教授，经济与管理学院管理工程系副主任，具有近二十年信息管理与信息系统专业的高等教育和教学科研经验，先后主持、完成1项国家社科基金项目、1项国家社科重大项目子课题、1项省部级课题和2项市厅级课题。已经出版学术专著《政府信息资源生命周期管理》、《电子商务概论》、《大数据挖掘》等10余部著作，发表学术论文60余篇。
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