《大數據分析導論》是2019年電子工業出版社出版的圖書，作者是魏苗、陳述、吳稟雅。
基本介紹
- 中文名：大數據分析導論
- 作者：魏苗、,陳述、吳稟雅
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2019年2月
- 頁數：184 頁
- 開本：16 開
- ISBN：9787121360223
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
該書主要介紹了大數據的相關背景、大數據基礎知識、大數據下的相關程式語言、相關工具框架以及大數據下的其他相關技術等，另外，還對機器學習、神經網路和深度學習等內容進行了介紹，並且對常用的大數據可視化工具進行了闡述。由於大數據、雲計算、人工智慧有著密不可分的關係，本書既包含了大數據的基礎知識，同時也涵蓋了大數據下的人工智慧以及可視化工具等相關內容，方便讀者通過本書了解到大數據以及相關技術的基礎知識。本書可以作為本科院校、高等職業院校各專業學生學習大數據基礎知識的教材，也可以滿足對大數據分析感興趣的廣大讀者的學習需求。
圖書目錄
1.1 大數據的產生 ............................................................................1
1.1.1.天文學——信息爆炸的起源 ...................................... 3
1.1.2.大數據產生的背景......................................................4
1.2 大數據與可視化 .......................................................................9
1.2.1.數據可視化的概念和意義 .......................................... 9
1.2.2.打造最好的可視化效果 ............................................ 11
1.2.3.數據可視化的運用.................................................... 12
1.3 人工智慧和大數據的關係 ......................................................13
1.4 大數據的相關技術 ..................................................................22
1.4.1.數據挖掘 ................................................................... 22
1.4.2.機器學習 ................................................................... 26
1.4.3.神經網路 ................................................................... 29
第 2章大數據概述 ...................................................... 37
2.1 數據處理與大數據 ..................................................................37
2.1.1.古典數據處理案例.................................................... 38
2.1.2.現代數據處理案例.................................................... 39
2.2 什麼是大數據 ..........................................................................40
2.3 大數據工作流程 ......................................................................41
2.3.1.數據收集 ................................................................... 42
2.3.2.數據處理 ................................................................... 43
2.3.3.知識生成 ................................................................... 45
2.3.4.數據存儲 ................................................................... 46
2.4 大數據來源 ..............................................................................47
2.4.1.網際網路以及線上金融數據 ........................................ 48
2.4.2.社交平台數據............................................................ 49
2.4.3.感測器數據................................................................ 51
2.4.4.企業管理數據............................................................ 52
2.5 大數據特徵 ..............................................................................52
2.5.1.大數據的基本特徵：3V............................................ 53
2.5.2.大數據新增特徵：4V ............................................... 55
2.5.3.IBM對於大數據的解讀：5V ................................... 56
2.6 大數據基本架構設計原理 ......................................................58
第 3章大數據相關開發語言........................................63
3.1 Python語言 .............................................................................64
3.1.1.Python的歷史 ........................................................... 64
3.1.2.Python的特點 ........................................................... 65
3.1.3.Python的版本與區別................................................ 66
3.1.4.Python的安裝步驟 ................................................... 68
3.1.5.Python的基本用法 ................................................... 70
3.1.6.Python的常用庫 ....................................................... 74
3.1.7.Python實際運用案例 ............................................... 76
3.1.8.Python金融數據分析實例........................................ 81
3.2 R語言 ......................................................................................84
3.2.1.R語言簡介 ............................................................... 84
3.2.2.R語言的特性 ........................................................... 85
3.2.3.R語言的安裝 ........................................................... 86
3.2.4.R語言工具庫的載入................................................ 87
3.2.5.R語言實際運用案例................................................ 88
3.3 分散式計算框架 ......................................................................91
3.3.1.大數據所帶來的挑戰 ................................................ 92
3.3.2.Hadoop概述.............................................................. 92
3.3.3.Hadoop的發展歷史 .................................................. 93
3.3.4.Hadoop框架組件...................................................... 95
第 4章大數據的相關技術 ........................................... 99
4.1 雲計算 ......................................................................................99
4.1.1.什麼是雲計算............................................................ 99
4.1.2.雲計算的服務層面.................................................. 100
4.2 人工智慧 ................................................................................101
4.3 機器學習 ................................................................................104
4.3.1.機器學習的原因...................................................... 105
4.3.2.機器學習的定義...................................................... 106
4.3.3.機器學習算法的分類 .............................................. 107
4.3.4.機器學習問題領域.................................................. 109
4.3.5.機器學習的一般步驟 .............................................. 110
4.3.6.模型評價指標.......................................................... 113
4.3.7.現實中的分類問題以及 KNN算法........................ 116
4.3.8.機器學習實例.......................................................... 118
4.4 神經網路和深度學習 ............................................................124
4.4.1.神經網路 ................................................................. 124
4.4.2.深度學習 ................................................................. 128
4.5 大數據可視化工具 ................................................................133
4.5.1.Matplotlib................................................................. 134
4.5.2.Excel......................................................................... 136
4.5.3.百度 ECharts............................................................ 148
4.5.4.Tableau..................................................................... 149
第 5章大數據分析套用案例：通過社交媒體對市場進行分析........................................................ 151
5.1 社交媒體非結構化大數據的背景 ........................................152
5.2 社交媒體大數據情緒分析 ....................................................156
5.2.1.情緒分析的概念...................................................... 156
5.2.2.情緒分析的步驟...................................................... 157
5.2.3.情緒分析實際案例.................................................. 158
5.3 使用社交媒體大數據對市場結構進行分析 ........................160
5.3.1.市場結構及分析...................................................... 160
5.3.2.品牌聯想網路.......................................................... 163
5.3.3.文本挖掘技術.......................................................... 165
5.3.4.市場結構分析步驟.................................................. 166
參考文獻....................................................................... 171
