大数据分析指南

　　《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。全书全面、系统的讲解了大数据分析的基础理论、体系架构、关键技术、各个关键环节（采集与存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化）；在理论知识讲解的基础上，通过6个不同行业不同主题的大数据分析企业实战案例，帮助读者通过大数据分析工具，熟练掌握大数据分析的工具和方法，深刻领会大数据分析的原理和思路。“大数据分析”是当今科技行业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。

　　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，其中，国家A类权威期刊8篇，人大复印资料全文转载8篇，CSSCI期刊40余篇。专著《政府信息资源生命周期管理》获江苏省政府颁发的第十三届哲学社会科学优秀成果奖三等奖（排名），江苏省教育厅颁发的江苏省高校第七届哲学社会科学研究优秀成果奖二等奖（排名）。

第一章 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

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：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...

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实结...

236

12.5实例的延伸与拓展...

236

第十三章行业财政收支分析...

236

13.1背景概览...

236

13.2行业财政收支简介...

236

13.3金行业财政收支的数据分析...

236

13.4实结...

236

13.5实例的延伸与拓展...

236