大数据分析计算机基础（大数据分析统计应用丛书） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张延松，王成章，徐天晟 著

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 统计学
• 计算机基础
• 大数据分析
• 应用统计
• 数据挖掘
• Python
• R语言
• 机器学习

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300229188

版次：1

商品编码：11990400

包装：平装

丛书名： 大数据分析统计应用丛书

开本：16开

出版时间：2016-07-01

页数：392

内容简介

大数据分析计算机基础是大数据分析应用统计专业硕士学生的专业必修课，通过本课程的学习使学生能够掌握大数据分析领域所需要具备的操作系统使用基础知识，数据库基础知识和基于数据的分析处理技术；掌握目前大数据分析过程中所必备Python语言编程的方法。

作者简介

张延松，博士，副教授。于中国人民大学获得计算机应用工学博士学位，2010年进入中国人民大学应用经济学博士后流动站从事博士后研究工作，在中国人民大 学信息学院任教，并在中国人民大学中国调查与数据中心任职。主要研究方向为大数据分析技术、内存数据库、数据仓库等。在相关研究领域的国内外学术会议及期 刊发表论文20余篇，申请多项国内外发明专利，其中在数据库方向已申请10余项专利，获得4项国内发明专利、3项美国PCT发明专利授权。

目录

第1篇 Linux基础
第1章 Linux的概况
第1节 Linux的历史
第2节 Linux的现状
第3节 Linux的初体验
第2章 用户界面和文件管理
第1节 Linux用户界面
第2节 文件管理
第3章 编辑器及shell编程
第1节 文本编辑器
第2节 shell介绍
第3节 shell编程基础
第4章 用户权限及磁盘管理
第1节 Linux用户设置
第2节 Linux磁盘管理
第5章 系统管理及Linux基本网络配置
第1节 Linux系统管理
第2节 Linux软件安装方法
第3节 Linux基本网络命令
第2篇 Python程序设计基础
第6章 Python基础知识
第1节 Python简介
第2节 Python编程的基本概念及基本原则
第3节 Python语言的控制结构
第4节 Python语言的数据结构
第5节 Python语言的输入与输出
第7章 Python语言的模块
第1节 Python语言的模块简介
第2节 Python语言常用模块简介
第3节 Python语言的函数
第8章 Python语言的类
第1节 Python语言的类简介
第2节 类的继承
第3节 Python语言的异常
第9章 利用Python获取数据———网络爬虫介绍
第1节 Python网络爬虫的基本框架
第2节 Python语言加载网页
第3节 网页的HTML代码
第4节 Python网络爬虫定位目标数据
第5节 Python网络爬虫提取所有数据
第10章 利用Python进行数据分析
第1节 Python语言的高级数据结构
第2节 利用Python进行描述统计
第3节 利用Python进行统计建模
第4节 利用Python进行数据可视化
第3篇 数据库基础
第11章 数据库基础知识
第1节 数据库基本概念
第2节 关系数据模型
第3节 数据库系统结构
第4节 数据库系统的组成
第5节 大数据时代的数据库技术
第12章 关系数据库标准语言SQL
第1节 SQL概述
第2节 数据定义SQL
第3节 数据查询SQL
第4节 数据更新SQL
第5节 视图的定义和使用
第6节 数据处理函数
第13章 数据库实践案例
第1节 数据库导入导出实践案例
第2节 使用Integration Service导入数据
第3节 SQL查询命令执行
第4节 MySQL数据库实践案例

精彩书摘

随着信息技术的不断提高和大数据分析需求的快速增长，大数据分析处理技术成为继互联网、信息高速公路之后的又一个基础设施。大数据分析处理技术逐渐渗透到社会应用的各个领域，建立了以数据为中心的数据密集型的计算科学范式。传统的统计、人文、社会等学科正在面对大数据浪潮，需要在大数据背景下拓展传统学科的基础理论，以适应大数据生存环境并借助大数据技术开拓新的理论、应用与研究空间。本书定位于大数据分析处理背景下的计算机基础知识教育，采用实践教学为主，理论教学为辅，案例任务驱动的教学模式，培养学生掌握必备的开源操作系统Linux、开源社区广泛应用的Python语言以及数据库分析处理技术基础理论和技能，并结合典型的案例任务让学生能够理论结合实践地学习和掌握以数据为中心的数据分析处理技术，为大数据分析处理技术打下良好的计算机基础并掌握必备的数据分析处理知识与技能。

前言/序言

《大数据分析统计应用丛书》系列图书简介 系列总览 《大数据分析统计应用丛书》旨在为广大读者提供一套系统、深入、前沿的大数据分析理论与实践指导。本丛书聚焦于大数据时代下，统计学原理在数据分析中的核心地位与创新应用，涵盖了从基础概念到高级模型，从理论推导到实际操作的各个环节。每一本书籍都力求在夯实统计学根基的同时，紧密结合大数据技术的特点，探讨如何运用先进的统计方法和工具，从海量、异构、实时的数据中挖掘有价值的洞察，驱动决策，创造价值。 本丛书系列内容丰富，结构清晰，适用于不同层次的读者。无论您是初入数据科学领域的学生、渴望提升实战技能的从业者，还是希望将统计学理论应用于大数据研究的专业人士，都能在本丛书中找到适合自己的宝贵资源。我们相信，通过深入研读本系列图书，读者将能够构建坚实的大数据分析知识体系，掌握灵活多变的统计分析技巧，最终成为一名出色的数据科学家。 分册简介（按出版顺序可能略有不同） 1. 《大数据时代的数据挖掘与统计建模》 本书是大数据分析的入门之作，深入浅出地介绍了在大数据环境下进行数据挖掘和统计建模的基本概念、核心方法和关键技术。我们将从数据的采集、清洗、预处理开始，详细讲解描述性统计、探索性数据分析（EDA）等基础步骤。在此基础上，本书将重点阐述各类常用的统计学习模型，包括但不限于回归分析（线性回归、逻辑回归）、分类模型（决策树、支持向量机、朴素贝叶斯）、聚类分析（K-Means、层次聚类）等。 特别之处在于，本书将这些经典统计模型与大数据处理框架（如Hadoop、Spark）相结合，探讨如何在分布式环境下高效地实现模型训练和预测。读者将学习如何理解模型背后的统计原理，如何评估模型性能，以及如何根据业务需求选择和调优模型。书中包含丰富的案例研究，涵盖了营销分析、金融风控、用户行为分析等多个领域，帮助读者将理论知识转化为实际应用能力。 2. 《面向大数据的推断性统计与假设检验》 本书聚焦于大数据分析中至关重要的推断性统计部分，强调如何从大规模样本中进行可靠的统计推断。我们将详细回顾并深化参数估计、置信区间、假设检验等核心统计概念，并重点探讨在大数据场景下如何应对样本量过大、数据维度爆炸等挑战。 本书将介绍一些针对大数据环境的推断性统计方法，例如利用Bootstrap方法进行非参数统计推断，以及如何在大规模数据集上进行快速且精确的假设检验。此外，我们还将深入讲解方差分析（ANOVA）、协方差分析（ANCOVA）等，并讨论在大数据分析中如何处理多重比较问题，减少假阳性。本书还探讨了如何利用统计推断来理解因果关系，例如通过倾向性评分匹配（PSM）等方法，在观察性数据中模拟实验设计，为决策提供更可靠的依据。 3. 《高级统计建模与机器学习在多维度大数据中的应用》 本书是系列中的进阶之作，将带您进入更复杂、更精密的统计建模和机器学习领域，重点关注如何处理高维度、海量且可能包含非结构化数据的大规模数据集。我们将深入探讨广义线性模型（GLM）的扩展，如泊松回归、负二项回归等，并引入更强大的回归技术，如岭回归、Lasso回归（弹性网络），它们在大数据降维和特征选择方面表现出色。 此外，本书将详细讲解一系列强大的机器学习算法，它们同样建立在深厚的统计学基础之上，包括但不限于：集成学习方法（如随机森林、梯度提升树），它们通过组合多个弱学习器来提升整体预测性能；核方法（如支持向量机核技巧），用于处理非线性可分数据；以及神经网络与深度学习的基本原理，探讨其在图像识别、自然语言处理等大数据应用中的统计学解释。本书还将涉及模型评估与选择的更高级技术，如交叉验证、Akaike信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC），以及如何在大数据环境中进行有效的模型正则化。 4. 《时间序列分析与预测在大数据背景下的新机遇》 时间序列数据是大数据领域中最常见且最有价值的数据类型之一，广泛应用于金融市场预测、销售趋势分析、物联网设备监控等。本书将系统性地介绍时间序列分析的核心理论与方法，并着重探讨其在大数据环境下的独特挑战与解决方案。 我们将从平稳性、自相关性、偏自相关性等基本概念出发，深入讲解经典的ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）及其变种。随后，本书将引入状态空间模型、卡尔曼滤波等更强大的工具，用于处理复杂、非线性的时间序列。在大数据背景下，本书将重点介绍如何利用分布式计算框架处理海量时间序列数据，以及如何应用机器学习技术（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM）进行更精确的时间序列预测。此外，本书还将涵盖异常检测、趋势分解、季节性分析等关键时间序列任务，并通过实际案例展示如何将这些方法应用于实际业务场景。 5. 《大数据可视化与交互式统计分析》 数据可视化是理解和传达大数据分析结果的关键环节。本书将深入探讨如何利用各种可视化技术，将复杂的海量数据转化为直观、易懂的图表和仪表盘，从而帮助用户快速发现数据中的模式、趋势和异常。 本书将介绍多种大数据可视化工具和库（如Matplotlib, Seaborn, Plotly, D3.js等），并讲解如何选择最适合特定数据类型和分析目标的图表类型，如散点图、折线图、柱状图、热力图、地理信息图等。更重要的是，本书将深入讲解交互式可视化技术，如何构建动态、可探索的数据仪表盘，允许用户通过交互操作来深入挖掘数据。我们还将探讨统计图形学的基本原理，以及如何设计具有信息量且美观的图形。此外，本书还将介绍一些大数据可视化特有的挑战，如如何处理高密度散点图、如何对大规模网络数据进行可视化等，并提供相应的解决方案。 6. 《面向特定行业的统计分析应用（如金融、医疗、电商等）》 本系列丛书的最后几本（可能为单卷或系列）将聚焦于大数据统计分析在具体行业中的应用。例如，一本可能专注于“金融大数据分析的统计学视角”，探讨如何利用统计模型进行信用评分、欺诈检测、风险管理、高频交易策略开发等。另一本则可能聚焦“医疗大数据与公共卫生统计”，讲解如何利用大数据分析技术进行疾病预测、疫情监测、基因组学研究、药物疗效评估等。再者，“电子商务大数据分析”则会深入探讨用户画像构建、精准营销、推荐系统、供应链优化等。 这些行业应用的图书，将结合本系列前几本所介绍的统计理论和方法，通过大量的真实行业案例，展示如何在实际业务场景中落地大数据分析。读者将学习到针对特定行业数据特点和业务需求的统计建模思路、数据处理流程和结果解读方式。这些书籍将帮助读者将通用的大数据统计分析能力，转化为解决具体行业问题的专业能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《大数据分析计算机基础（大数据分析统计应用丛书）》给我带来了太多惊喜，远超我最初的预期。在阅读之前，我其实对“大数据分析”这个词汇带着一种模糊的敬畏感，觉得它高高在上，离我的实际工作和学习很远。然而，这本书以一种极其友好的方式，像一位耐心细致的老师，一步步地将我从门外汉引领到门内。首先，它并没有一开始就抛出晦涩难懂的概念，而是从最基础的计算机科学原理讲起，比如数据的存储方式、数据类型、以及基本的运算逻辑。这些内容对于许多非计算机专业背景的读者来说，可能是学习大数据分析最大的“拦路虎”。作者在这部分的处理方式非常值得称赞，通过大量的图示和生动的比喻，将原本抽象的概念具象化。例如，在讲解数据结构时，作者并没有生硬地罗列链表、树、图等名词，而是用了一个构建图书馆的例子，说明了不同数据结构在信息检索和管理上的优劣，这让我立刻就能理解为什么在处理海量数据时，选择合适的数据结构是如此重要。

评分☆☆☆☆☆

本书在介绍大数据分析的统计学基础方面，同样展现了非凡的功力。我一直认为统计学是大数据分析的灵魂，但过去的学习经历让我觉得统计学枯燥乏味，充斥着各种公式和证明。这本书却成功地改变了我的看法。作者以一种“应用驱动”的方式来讲解统计学概念，也就是说，每一个统计概念的引入，都紧密地联系着实际的大数据分析场景。例如，在讲解概率分布时，作者并没有直接给出各种分布函数的定义，而是通过分析用户点击率、商品销售量等实际例子，来阐述不同分布的特点以及它们在大数据预测中的作用。更让我印象深刻的是，作者在讲解假设检验时，并没有停留在理论层面，而是深入浅出地展示了如何在真实的业务场景中提出假设，设计实验，并对结果进行统计分析，从而做出更明智的商业决策。这种将理论与实践紧密结合的讲解方式，让我觉得统计学不再是冰冷的数字，而是充满了智慧和洞察力的工具。

评分☆☆☆☆☆

本书在对不同类型的大数据进行分析的策略上，也给出了非常富有启发性的指导。我常常在工作中遇到不同来源、不同格式的数据，比如结构化的文本数据、非结构化的图像和视频数据、以及半结构化的日志数据等等。过去，我总是习惯于将所有数据都看作是相似的，然后用统一的方法去处理。然而，这本书让我意识到，不同类型的数据需要采取不同的分析策略。例如，在讲解文本数据分析时，它会介绍自然语言处理（NLP）的基本技术，如分词、词性标注、情感分析等。在讲解图像和视频数据分析时，则会提及计算机视觉的一些基础概念。这些内容让我对如何有效地从不同类型的数据中提取信息，有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《大数据分析计算机基础（大数据分析统计应用丛书）》的过程中，我发现作者对于整个大数据分析流程的理解非常全面和系统。它不仅仅局限于某个环节的讲解，而是将数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化以及最终的决策支持，都串联成了一条完整的逻辑链。书中对于每一个环节的讲解，都能够清晰地看到它与前后环节的关联性，以及在大数据分析中扮演的重要角色。例如，在讲解数据存储时，作者会提及不同的存储方式（如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖）的优缺点，以及它们如何影响后续的数据处理和分析效率。这种宏观的视角，让我能够更全面地理解大数据分析的整个生态系统，而不是被孤立的技术细节所困扰。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的另一大好评点在于，它对数据可视化在整个大数据分析流程中的作用进行了深入的阐释。我一直觉得数据可视化是大数据分析的“最后一公里”，是将分析结果呈现给决策者，并帮助他们理解复杂信息的关键环节。这本书在这方面的讲解非常到位，它不仅介绍了各种常见的图表类型（如柱状图、折线图、散点图、热力图等），更重要的是，它教我如何根据分析的目标和数据的特点，选择最合适的图表来呈现信息。此外，书中还探讨了如何通过可视化来发现数据中的模式、趋势和异常，以及如何设计出清晰、直观、有说服力的数据报告。在阅读这部分内容时，我能够联想到许多工作中遇到的场景，比如如何用图表清晰地展示市场营销活动的效果，或者如何直观地呈现产品用户行为的变化趋势。

评分☆☆☆☆☆

让我惊喜的是，这本书在探讨大数据分析的伦理和隐私问题时，并没有流于表面，而是进行了相当深入的讨论。在当前这个数据爆炸的时代，数据安全和隐私保护的重要性不言而喻。作者在这部分内容中，详细地讲解了在大数据分析过程中可能出现的隐私泄露风险，以及各种数据匿名化、差分隐私等技术手段。更重要的是，它还探讨了在大数据分析中可能存在的算法偏见和歧视问题，并提出了相应的解决方案和监管建议。这些内容让我意识到，作为一名大数据分析从业者，不仅要有技术能力，更要有高度的社会责任感。通过阅读这部分内容，我对大数据分析的理解层次得到了极大的提升，不再仅仅关注如何从数据中提取价值，更开始思考如何负责任地使用数据。

评分☆☆☆☆☆

《大数据分析计算机基础（大数据分析统计应用丛书）》在对大数据处理框架和工具的介绍上，显得尤为克制和恰当。我曾经接触过一些大数据技术的书籍，它们往往上来就罗列 Hadoop、Spark、Flink 等一堆技术名词，让初学者望而生畏。而这本书却反其道而行之，它并没有将重点放在介绍各种具体的工具和框架上，而是花了很多篇幅来讲解支撑这些工具和框架的底层计算机科学原理。比如，在讲解分布式计算时，它并没有直接讲 MapReduce 的细节，而是先从并行计算和分布式系统的基本概念入手，解释了为什么需要分布式计算，以及分布式计算所面临的挑战，如数据一致性、容错性等。这种“授人以渔”的方式，让我即使在不熟悉具体工具的情况下，也能够理解不同大数据处理框架的设计思想和技术优势。

评分☆☆☆☆☆

让我真正觉得受益匪浅的是，这本书并没有停留在理论的讲解，而是非常注重实践层面的指导。虽然书名中并没有直接出现“实战”、“案例”等词汇，但其内容却处处体现着实操性。书中引用了大量来自不同行业（如电商、金融、医疗、社交媒体等）的真实案例，详细地阐述了在大数据分析过程中可能遇到的问题，以及如何运用书中介绍的计算机基础和统计学原理来解决这些问题。我尤其喜欢关于数据清洗和预处理的章节，这部分内容常常被其他书籍忽略，但它却是大数据分析成功的关键。作者在这里花了很大的篇幅，讲解了如何识别和处理缺失值、异常值、重复值，以及如何进行数据转换和特征工程。通过这些具体的案例分析，我才真正意识到，高质量的数据分析，离不开细致入微的数据准备工作，而这本书提供的这些方法和思路，无疑为我节省了大量摸索的时间。

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解大数据分析中的机器学习基础时，做到了真正的“基础”二字。我之前尝试过一些机器学习的书籍，它们往往直接进入算法模型，让我感到无从下手。而这本书，在引入机器学习概念之前，花费了大量篇幅来讲解机器学习所依赖的数学基础，比如线性代数、微积分和概率论。但作者的讲解方式非常巧妙，他并没有直接给出枯燥的数学公式，而是通过数据分析的实际问题来引出相关的数学概念，并解释这些数学概念是如何帮助我们理解和构建机器学习模型的。例如，在讲解线性回归时，作者会先介绍如何用一个简单的模型来拟合数据点，然后自然而然地引出最小二乘法的概念，并解释其背后的数学原理。这种循序渐进的方式，让原本难以理解的数学知识变得触手可及。

评分☆☆☆☆☆

最令我感到欣慰的是，这本书虽然名为“计算机基础”和“统计应用”，但其最终落脚点始终是对“大数据分析”这门学科的深入理解和实际应用。作者在书中反复强调，技术只是工具，核心在于如何运用这些工具去解决实际问题，从而为业务带来价值。在书的结尾部分，作者还对未来大数据分析的发展趋势进行了展望，并给出了一些学习和职业发展的建议。这让我感觉，我不仅仅是读了一本书，更像是完成了一次系统性的学习，并且对未来充满了探索的动力。这本书就像我大数据分析旅程中的一张详细地图，指明了方向，提供了工具，更重要的是，点燃了我持续学习和深入探究的热情。

评分☆☆☆☆☆

好书，就是京东价格贵了点。便宜点不好吗

评分☆☆☆☆☆

上课的教材~

评分☆☆☆☆☆

还没看，貌似和高深的样子

评分☆☆☆☆☆

还没有看，但是感觉一般。。。写的很教科书。。。

评分☆☆☆☆☆

学校的教材，还可以吧，提前学着

评分☆☆☆☆☆

书到了，很满意，京东自营就是给力。

评分☆☆☆☆☆

书送的快

评分☆☆☆☆☆

不错，入门级资料

评分☆☆☆☆☆

不错，统计硕士用书