大數據分析與應用 (微課版) 彭文波 郭遠威 9787302686392 【台灣高等教育出版社】

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書名：大數據分析與應用 (微課版)
ISBN：9787302686392
出版社：清華大學
著編譯者：彭文波 郭遠威
頁數：218
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1730130
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內容簡介

本書緊跟大數據技術的最新發展，採用簡明易懂的語言和逐步深入的案例，系統地講解了大數據分析的相關知識。本書的主要內容包括：大數據分析概論、需求分析與指標體系構建、大數據存儲與管理、雲計算與大數據的集成應用、網頁結構分析與Python編程基礎、大數據採集、大數據預處理、大數據與機器學習基礎、大數據可視化、金融客戶數據案例分析以及交通大數據綜合案例分析。書中通過常見的數據分析工具，詳細展示了大數據分析技術在多個實際案例中的應用。 本書適合高等院校商務數據分析、大數據技術與應用、人工智能等相關專業本科生，以及高等職業院校相關專業的學生閱讀。同時，它也適合作為數據分析愛好者的自學指南和參考手冊。

作者簡介

郭遠威，資深大數據架構師，阿里云云計算ACP專家、MongoDB中文社區聯席主席&專欄作者，熱愛開源技術，對新技術保持高度關注。具有多年與數據相關產品研發經驗，曾帶領團隊開發雲存儲平台、內存資料庫等產品；為Vodafone、中國移動、Afrimax等海內外三十多個各級電信運營商的IT系統提供過諮詢、規劃、交付服務。著有《大數據存儲：MongoDB實戰指南》一書。

目錄

第1章 大數據分析概論
課前自學
一、數據及其分類
二、大數據的概念
三、大數據產生的原因
四、大數據的作用
五、大數據對科學研究的影響
課中實訓：崗位數據採集與分析
任務1：人才供需現狀分析
任務2：數據採集與處理
任務3：詞頻統計與分析
課後拓展
本章小結
第2章 需求分析與指標體系構建
課前自學
一、數據分析的基本流程
二、數據分析指標體系
三、基礎數據分析方法
四、描述統計
課中實訓
任務1：城市跨境電商指標體系設計（以W市為例）
任務2：設置數據分析工具庫
任務3：跨境電商數據描述統計
課後拓展
一、常見的數據分析方法論模型
二、數據分析指數
本章小結
第3章 大數據存儲與管理
課前自學
一、資料庫基礎知識
二、SQL查詢基礎知識
課中實訓
任務1：MySQL資料庫安裝與配置
任務2：使用Navicat Premium管理MySQL資料庫
任務3：數據表結構設計
任務4：資料庫查詢操作
課後拓展
一、MongoDB的安裝與數據模型介紹
二、HBase資料庫簡介
本章小結
第4章 雲計算與大數據的集成應用
課前自學
一、雲計算的概念
二、雲計算概念模型的特點
三、雲計算的部署模式
四、雲計算的服務模式（IaaS、PaaS和SaaS）
五、雲計算與大數據架構：以Google為例
課中實訓
任務1：配置單台虛擬機環境
任務2：安裝CentOS 7操作系統並配置網絡
任務3：克隆並配置多台虛擬機
任務4：Linux的常見操作
任務5：設置主機之間的免密登錄
任務6：在Liunx平台下安裝JAVA運行環境
任務7：配置hadoop環境
任務8：基於HDFS的MapReduce詞頻數據分析
課後拓展
本章小結
第5章 網頁結構分析與Python編程基礎
課前自學
一、網頁的基本結構
二、Python簡介與特點
三、Python基礎語法
課中實訓
任務1：Python開發環境配置
任務2：Python基礎案例
任務3：網頁數據的請求與響應
任務4：使用Python連接MySQL資料庫
課後拓展
本章小結
第6章 大數據採集
課前自學
一、大數據採集技術
二、Scrapy框架簡介
課中實訓
任務1：安裝並啟動Scrapy爬蟲框架
任務2：通過XPath對網頁進行解析
任務3：獲取電商平台類目信息
課後拓展
本章小結
第7章 大數據預處理
課前自學
一、數據處理過程中的常見問題及原因
二、數據預處理的流程與方法課中實訓
任務1：使用Excel進行數據預處理
任務2：使用OpenRefine進行數據預處理
任務3：使用Python進行數據預處理
課後拓展
一、讀取數據文件的常用方法
二、Python中常見的數據預處理函數
本章小結
第8章 大數據與機器學習基礎
課前自學
一、大數據分析方法與方法論
二、數據分析與數據挖掘相關概念
三、機器學習：讓系統更聰明
課中實訓
任務1：Python機器學習庫配置
任務2：基於跨境電商數據的特徵分析
任務3：基於Apriori算法的金融產品組合
課後拓展
本章小結
第9章 大數據可視化
課前自學
一、數據可視化基礎
二、典型圖表介紹
課中實訓
任務1：基於ECHARTS和Excel的圖表可視化
任務2：使用Matplotlib繪製折線圖
任務3：使用Matplotlib繪製散點圖
任務4：讀取數據並繪製散點圖
任務5：對短視頻數據進行探索性分析
課後拓展
本章小結
第10章 金融客戶數據案例分析
課前自學
一、需求分析
二、數據挖掘分析相關技術
課中實訓
任務1：探索性分析
任務2：數據預處理：判斷異常值和降維處理
任務3：K最近鄰算法分析
任務4：邏輯回歸算法分析
任務5：決策樹算法分析
課後拓展
本章小結
第11章 交通大數據綜合案例分析
課前自學
一、數據集類型
二、交通大數據處理需求分析
課中實訓
任務1：數據分析流程設計
任務2：數據預處理
任務3：模型訓練與數據預測
任務4：數據輸出
課後拓展
本章小結
參考文獻
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