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朱晓峰 著

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 统计学
• 商业智能
• Python
• R语言
• Hadoop
• Spark

出版社： 南京大学出版社

ISBN：9787305199530

版次：1

商品编码：12352736

包装：平装

开本：16

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：404

字数：646000

内容简介

本书是在如今大数据迅猛发展背景下，结合作者经验编写的大数据分析方面的教材，本书以培养学生三能（学习能力、实践能力、创新能力）为中心，采用国外MBA教材的体例和写法，将案例与应用背景相结合，将专业知识与实践相结合，并注重新的专业知识结构要求。

作者简介

南京工业大学经济与管理学院教授，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，撰写专著2部。

目录

大数据分析理论篇

第一章?大数据分析概述小案例学习目标

1.1大数据分析的产生与发展

1.2大数据分析的概念及内涵

1.3大数据分析的思维与变革

1.4大数据分析的作用及影响

1.5大数据分析的技术与工具

实验一：认知大数据的价值

第二章?大数据分析的技术基础小案例学习目标

2.1大数据分析的基础架构

2.2大数据分析的相关技术

2.3大数据分析的可用工具

实验二：大数据分析工具

第三章?大数据分析的数据采集与存储小案例学习目标

3.1数据采集概述

3.2数据采集目标集的确定

3.3数据采集的方法与途径

3.4数据存储概述

实验三：大数据分析的数据导入与编辑
第四章大数据分析的数据处理小案例学习目标

4.1何谓数据处理

4.2大数据分析的数据清洗

4.3大数据分析的数据加工

4.4大数据分析的数据抽样

实验四：大数据分析的数据处理

第五章大数据分析的数据挖掘小案例学习目标

5.1大数据挖掘的概念

5.2大数据挖掘的任务

5.3大数据挖掘的流程

5.4大数据挖掘的方法

实验五：数据挖掘

第六章大数据分析的数据展现小案例学习目标

6.1数据可视化的含义

6.2数据可视化的分类

6.3数据可视化的表现形式

6.4数据可视化的技巧

6.5数据可视化的陷阱

实验五：数据图表规范化和美化
第七章大数据分析的专业报告小案例学习目标

7.1大数据分析报告概述（实施环境、实施目的、实施障碍、实施准备、实施风险和实施技术）

7.2大数据分析报告的接头

7.3大数据分析报告的注意事项

7.4大数据分析报告的范例电子商务实训篇第一章体育行业NBA数据分析1.1背景分析1.2需求分析1.3大数据分析过程1.4分析结论第二章金融行业贷款分析1.1背景分析2.2需求分析2.3大数据分析过程2.4分析结论第三章服装行业库龄库存分析3.1背景分析3.2需求分析3.3大数据分析过程3.4分析结论

……

第十一章水资源数据分析

11.1背景分析

11.2需求分析

11.3大数据分析过程

11.4分析结论第

十二章楼盘销售数据分析

12.1背景分析

12.2需求分析

12.3大数据分析过程

12.4分析结论

《数据驱动的商业洞察：从海量信息到智能决策》 在信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是记录，而是蕴藏着无限可能的新型资源。这本书，旨在为你揭示如何从看似杂乱无章的海量信息中提炼出有价值的洞察，并将其转化为驱动企业创新与增长的强大动力。我们将深入探讨数据分析的完整生命周期，从数据采集、清洗、存储，到建模、可视化，再到最终的决策支持，提供一套系统性的方法论和实操指南。 第一部分：数据的基石——理解与采集 我们从最基础的概念入手，阐释“数据”在当今商业环境中的多重含义和核心价值。本书将区分不同类型的数据，如结构化数据（数据库中的表格）、半结构化数据（XML、JSON）和非结构化数据（文本、图像、音频、视频），并深入分析它们的特点、采集方式以及在分析过程中面临的挑战。 数据采集的艺术与科学： 你将学习到如何有效地从各种来源采集数据，包括但不限于： 企业内部数据： CRM、ERP、交易日志、网站用户行为数据等。 第三方数据源： 社交媒体API、公共数据集、行业报告、传感器数据等。 实时数据流： 物联网设备、股票行情、在线交互数据等，并介绍流处理技术的基本概念。 数据质量是生命线： 我们将重点强调数据质量的重要性，并提供一套全面的数据清洗和预处理技术。这包括： 缺失值处理： 识别、估算与填充缺失数据的方法。 异常值检测与处理： 识别并处理数据中的极端值，理解其产生原因并选择合适的处理策略。 数据标准化与规范化： 对数据进行缩放和转换，使其更适合后续的分析模型。 数据转换与特征工程： 将原始数据转化为更具分析意义的特征，为模型训练打下坚实基础。 第二部分：数据的仓库——存储与管理 海量数据的有效存储与管理是进行高效分析的前提。本书将介绍当前主流的数据存储技术，并帮助你理解它们的应用场景和优劣势。 关系型数据库与NoSQL数据库： 关系型数据库（RDBMS）： 深入讲解SQL语言的核心概念，以及如何在MySQL、PostgreSQL等传统数据库中进行数据管理和查询。 NoSQL数据库： 探讨键值存储、文档数据库、列族数据库和图数据库的特点，以及它们如何应对大数据场景下的弹性扩展和灵活模式。 数据仓库与数据湖： 区分数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）的概念，讲解它们在企业级数据架构中的作用，以及如何构建统一的数据平台。 分布式存储系统： HDFS（Hadoop Distributed File System）： 深入剖析HDFS的架构原理，理解其在大数据存储中的容错机制和高吞吐量优势。 对象存储： 介绍Amazon S3、Ceph等对象存储方案，以及它们在云原生大数据架构中的应用。 第三部分：数据的炼金术——分析与建模 这是本书的核心部分，我们将带你踏入数据分析的广阔天地，学习如何从数据中挖掘深层含义。 探索性数据分析（EDA）： 描述性统计： 掌握均值、中位数、方差、标准差等基本统计量，理解数据的分布特征。 数据可视化： 学习使用各种图表（如柱状图、折线图、散点图、箱线图、热力图）来直观地展示数据，发现潜在的模式和关联。本书将重点介绍Matplotlib、Seaborn、Plotly等Python可视化库的应用。 统计分析基础： 假设检验： 理解P值、置信区间等概念，掌握如何通过统计检验来验证假设。 相关性分析与回归分析： 探索变量之间的关系，建立预测模型，预测因变量随自变量的变化趋势。 机器学习算法入门： 监督学习： 分类算法： 逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等，应用于用户分群、信用评分、垃圾邮件检测等场景。 回归算法： 线性回归、岭回归、Lasso回归、梯度提升回归（如XGBoost、LightGBM）等，应用于销售预测、房价预测、需求预测等场景。 无监督学习： 聚类算法： K-Means、DBSCAN等，应用于客户细分、异常检测、内容推荐等。 降维算法： PCA（主成分分析）、t-SNE等，用于数据可视化和特征提取。 关联规则挖掘： Apriori算法等，用于发现商品购买的关联性，实现精准营销。 深入主题： 文本分析与自然语言处理（NLP）： 学习如何对文本数据进行情感分析、主题建模、关键词提取，以及应用NLP技术进行智能客服、内容推荐等。 时间序列分析： 掌握ARIMA、LSTM等模型，用于分析和预测具有时间依赖性的数据，如股票价格、天气变化等。 图数据分析： 探讨如何分析社交网络、知识图谱等图结构数据，发现节点间的关系和网络结构特征。 第四部分：数据的呈现——可视化与洞察 再精妙的分析，如果不能被理解，其价值将大打折扣。本书将强调数据可视化的重要性，以及如何通过有效的可视化来传达数据洞察。 交互式可视化： 介绍Tableau、Power BI等商业智能工具，以及如何利用Python库（如Dash、Streamlit）构建交互式的数据仪表盘。 讲故事的数据： 学习如何根据不同的受众和目的，选择合适的可视化方式，将复杂的分析结果以清晰、直观、有说服力的方式呈现出来，引发共鸣并驱动行动。 仪表盘设计原则： 探讨如何设计有效的仪表盘，突出关键指标（KPI），支持用户进行钻取和探索，最终实现数据驱动的快速决策。 第五部分：数据的应用——决策与实践 本书的最终目标是将数据分析的成果转化为实际的商业价值。 案例研究： 通过分析不同行业（如零售、金融、医疗、制造、互联网）的真实案例，展示数据分析如何解决实际商业问题，例如： 客户流失预测与挽留策略。 市场细分与个性化营销。 供应链优化与库存管理。 欺诈检测与风险控制。 用户行为分析与产品改进。 数据驱动的文化建设： 探讨如何在组织内部推广数据驱动的思维方式，鼓励员工利用数据做出决策，打破部门壁垒，实现跨部门协作。 伦理与隐私考量： 讨论在数据分析过程中必须遵守的伦理准则和隐私保护法律法规，确保数据使用的合法性与合规性。 面向未来的趋势： 简要介绍人工智能、深度学习、边缘计算等前沿技术如何与数据分析深度融合，以及这些趋势将如何改变未来的商业格局。 学习本书，你将收获： 扎实的数据分析理论基础。 掌握多种数据采集、清洗、存储和管理技术。 熟悉主流的统计分析和机器学习算法，并了解其应用场景。 能够运用数据可视化工具，清晰有效地呈现数据洞察。 具备将数据分析成果转化为商业决策的能力。 理解数据分析在不同行业中的实际应用价值。 无论你是对数据分析充满好奇的初学者，还是希望提升专业技能的从业者，本书都将是你通往数据驱动决策之路的可靠伙伴。让我们一起，从海量信息中发现价值，用数据点亮未来。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会下，在朋友的书架上看到了《大数据分析概论》。作为一个非技术背景的读者，我起初对大数据分析这个领域有些望而却步，但这本书的封面和排版却给我了一种亲切感。翻开之后，我发现作者的写作风格非常流畅，语言通俗易懂，即使是对于一些复杂的概念，也能用生动形象的比喻来解释。我尤其喜欢书中关于数据伦理和社会影响的讨论，这部分内容让我意识到，大数据分析不仅仅是技术问题，更关乎我们的隐私、公平和社会责任。这本书让我明白了，大数据分析的最终目的，是为了更好地服务于人类，而不是简单地堆砌数字。它让我对数据分析的看法，从一个冰冷的技术领域，转变成了一个充满人文关怀和社会责任的领域。这本书为我提供了一个全新的视角来理解数据，也让我对如何负责任地使用数据有了更深刻的反思。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会下接触到《大数据分析概论》这本书的，当时我正在寻找能够提升职场竞争力的方法，并且对数据驱动的决策模式非常感兴趣。这本书真的超出了我的预期！它不仅仅是一本技术手册，更像是一次深度的数据思维启蒙。作者在书中探讨了大数据在各个行业的应用，从金融、医疗到零售、互联网，无不涵盖，并且给出了很多非常具体的案例分析，让我看到了大数据如何改变着我们的生活和工作。我印象最深刻的是关于数据可视化那一章，它教会了我如何用图表和图形将复杂的数据信息直观地呈现出来，这对于沟通和决策至关重要。以往我总觉得数据分析是技术人员的事情，但这本书让我意识到，即使是没有深厚技术背景的人，也能通过理解大数据分析的原理和方法，更好地理解数据，并利用数据来优化工作。它还提到了大数据带来的伦理和社会问题，这让我看到了大数据并非全然的美好，也需要我们理性看待和规范使用。这本书让我从一个数据小白，成长为一个对大数据应用前景充满期待的 enthusiast。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直让我眼前一亮！我一直对数据有着莫名的好奇，总觉得隐藏在数字背后的故事才是最吸引人的。拿到《大数据分析概论》的那一刻，我就被它的厚度和严谨的排版吸引了。翻开第一页，就仿佛置身于一个广阔的数据海洋，作者用一种非常生动有趣的方式，一点点地为我揭开了大数据世界的神秘面纱。它没有上来就抛出晦涩难懂的专业术语，而是从最基础的概念讲起，比如什么是大数据，它的特点是什么，以及它为什么如此重要。我尤其喜欢其中关于数据收集和清洗的部分，作者列举了许多现实生活中的例子，让我深刻理解到，再强大的分析工具，也需要干净、可靠的数据作为基石。书中还详细介绍了各种数据分析的技术和方法，比如数据挖掘、机器学习、数据可视化等等，每一个章节都像是一个独立的宝藏，让我学到了很多新的知识和技能。我发现，原来数据分析不仅仅是冰冷的数字运算，更是一种洞察力和解决问题的艺术。这本书让我对数据分析的理解，从模糊的憧憬变成了清晰的认知，为我后续深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对新兴技术领域保持高度关注的科技爱好者，《大数据分析概论》这本书无疑是近期我阅读过的最令人印象深刻的书籍之一。它以一种宏观且深入的视角，梳理了大数据分析的整个生态系统。我欣赏作者在书中对大数据分析方法论的严谨探讨，从描述性分析到预测性分析，再到规范性分析，每一个层级的演进都伴随着具体的应用场景和技术支撑。书中对于机器学习算法的讲解，虽然篇幅有限，但点出了关键概念和适用范围，让我对如何从海量数据中发现模式和趋势有了更清晰的认知。此外，这本书还着重强调了大数据在商业决策中的关键作用，通过一系列引人入胜的案例，展示了数据分析如何驱动企业创新和增长。它不仅仅是一本教科书，更是一本能够启发思维、拓展视野的读物，让我对未来的技术发展趋势有了更深刻的洞察。

评分☆☆☆☆☆

之前我一直觉得“大数据”这个词听起来很高大上，但具体是怎么回事，却总是模模糊糊。直到我读了《大数据分析概论》，我才真正明白了它的核心。这本书最大的优点就是它的条理性非常强，从数据的来源、存储、处理，到分析、应用，每一个环节都讲解得非常细致。作者并没有回避其中的技术细节，但又通过类比和图示，让这些技术变得易于理解。我特别喜欢书中关于数据模型和算法的部分，虽然一开始觉得有点难度，但作者循序渐进的讲解，加上课后的小练习，让我逐渐掌握了构建和理解数据模型的方法。而且，这本书不仅仅停留在理论层面，它还提供了很多实用的工具和平台介绍，比如一些开源的数据分析软件，这让我觉得自己学到的知识是能够实际应用的。总而言之，这本书为我打开了一扇了解大数据分析的大门，让我对这个领域有了系统性的认识，也激发了我进一步学习和探索的兴趣。