大数据分析及应用实践

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本书是大数据系列教材之一，是大数据分析理论与实践相结合的入门级教材。

本书主要内容包括认识大数据、大数据技术基础、大数据管理、大数据统计分析技术、数据挖掘、大数据可视化、大数据安全、大数据应用案例实操等。本书编写是以国云数据自主研发的大数据分析工具“魔镜&rdquo

目录
- 第1章认识大数据
  - 1.1 大数据综述
    - 1.1.1 大数据的产生
    - 1.1.2 大数据的特征
  - 1.2 大数据的基本概念
    - 1.2.1 大数据的定义
    - 1.2.2 大数据的特点
  - 1.3 大数据思维
    - 1.3.1 大数据思维的变革
    - 1.3.2 大数据思维的关注点
  - 1.4 大数据的处理过程
    - 1.4.1 大数据采集
    - 1.4.2 大数据导入与预处理
    - 1.4.3 大数据统计与分析
    - 1.4.4 大数据挖掘
  - 1.5 大数据分析工具
    - 1.5.1 InfoSphere BigInsights简介
    - 1.5.2 BigQuery简介
    - 1.5.3 “魔镜”简介
  - 1.6 大数据的应用
    - 1.6.1 大数据助石油公司智能营销、精准管理.
    - 1.6.2 大数据助乳业公司预测产奶量.
  - 实验1 认识大数据分析工具“魔镜”.
- 第2章大数据技术基础
  - 2.1 基础架构支持
    - 2.1.1 Hadoop
    - 2.1.2 HBase.
    - 2.1.3 MapReduce.
    - 2.1.4 Hive
    - 2.1.5 Pig.
    - 2.1.6 R语言.
  - 2.2 云计算
    - 2.2.1 云计算的特点
    - 2.2.2 云计算与大数据
  - 2.3 数据采集
    - 2.3.1 数据采集的意义
    - 2.3.2 数据采集的方法
  - 2.4 数据存储
    - 2.4.1 数据存储的概念
    - 2.4.2 数据的存储方式
    - 2.4.3 常见数据源类型
  - 实验2 数据源接入与编辑
- 第3章大数据管理
  - 3.1 大数据的清洗
    - 3.1.1 数据质量
    - 3.1.2 数据清洗的作用
    - 3.1.3 数据清洗的方法和过程.
    - 3.1.4 数据清洗的实例
  - 3.2 数据类型和数据转换
    - 3.2.1 数据类型
    - 3.2.2 数据转换
  - 3.3 大数据的提取和加载
  - 实验3 数据处理
- 第4章大数据统计分析技术
  - 4.1 统计分析概述
    - 4.1.1 统计分析的概念
    - 4.1.2 统计分析的特点
    - 4.1.3 统计分析的应用
  - 4.2 统计分析的常见指标
    - 4.2.1 统计指标概述
    - 4.2.2 总量指标
    - 4.2.3 相对指标
    - 4.2.4 平均指标
    - 4.2.5 变异指标
  - 4.3 回归与预测
    - 4.3.1 回归
    - 4.3.2 预测
  - 实验4 数据分析
- 第5章数据挖掘
  - 5.1 大数据挖掘概念
    - 5.1.1 数据挖掘的起源
    - 5.1.2 数据挖掘的定义
  - 5.2 数据挖掘任务
    - 5.2.1 数据总结
    - 5.2.2 分类
    - 5.2.3 关联分析
    - 5.2.4 聚类
  - 5.3 数据挖掘流程
    - 5.3.1 业务理解
    - 5.3.2 数据理解
    - 5.3.3 数据准备
    - 5.3.4 建立模型
    - 5.3.5 结果评价
  - 5.4 数据挖掘的常用方法
    - 5.4.1 决策树
    - 5.4.2 遗传算法
    - 5.4.3 神经网络
    - 5.4.4 关联规则
    - 5.4.5 粗糙集
    - 5.4.6 判别分析
  - 实验5 数据挖掘
- 第6章大数据可视化
  - 6.1 数据可视化分类
    - 6.1.1 结构可视化
    - 6.1.2 功能可视化
    - 6.1.3 关联关系可视化
    - 6.1.4 趋势可视化
  - 6.2 可视化表现形式
    - 6.2.1 二维可视化形式
    - 6.2.2 三维可视化形式
    - 6.2.3 仪表盘
    - 6.2.4 定制可视化形式
    - 6.2.5 大数据可视化方式的选择.
  - 实验6 数据可视化
- 第7章大数据安全
  - 7.1 大数据安全的内容
    - 7.1.1 物理安全
    - 7.1.2 网络安全
    - 7.1.3 应用安全
    - 7.1.4 数据隐私
  - 7.2 数据保护技术
    - 7.2.1 镜像技术
    - 7.2.2 快照技术
    - 7.2.3 持续数据保护技术
    - 7.2.4 用户管理技术
  - 实验7 权限管理机制
- 第８章大数据应用案例实操
  - 8.1 学生成绩分析
    - 8.1.1 背景分析
    - 8.1.2 需求分析
    - 8.1.3 大数据分析过程
    - 8.1.4 分析结论
  - 8.2 电商行业销售分析
    - 8.2.1 背景分析
    - 8.2.2 需求分析
    - 8.2.3 大数据分析过程
    - 8.2.4 分析结论

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实验3：数据处理

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拓展学习：数据的清洗、转化和加载

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实验6：数据可视化

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拓展学习：大数据可视化体感互动

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实验7：权限管理机制

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