基本介紹
- 中文名：大數據工具套用
- 作者：侯昉、劉曉慶、黃承慧、彭詩力
- 出版社：清華大學出版社
- 出版時間：2020年9月1日
- 頁數：294 頁
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787302559641
內容簡介,目錄,
內容簡介
《大數據工具套用：微課視頻版/高等學校大數據管理與套用專業規劃教材》是為配合“大數據工具套用”線上開放課程而編寫的新形態大數據入門教材，以講授大數據基礎知識和工具套用為目標，立足套用入門，強調工具操作，突出案例教學，力圖將理論與實踐相結合，講解和演示如何基於所學理論選擇大數據工具去解決實際問題。
《大數據工具套用：微課視頻版/高等學校大數據管理與套用專業規劃教材》共7章。內容包括：大數據基本概念及其套用；數據獲取；數據分析入門；數據分析進階；Tableau數據可視化；數據分析拓展；數據思維。
目錄
第1章大數據基本概念及其套用00
1.1大數據套用概況00
1.1.1大數據的定義00
1.1.2大數據的特點00
1.1.3大數據的結構00
1.1.4相關技術00
1.1.5現狀與趨勢00
1.2大數據處理步驟00
1.2.1數據獲取00
1.2.2數據存儲00
1.2.3數據管理00
1.2.4數據分析0
1.3套用案例0
1.3.1商品推薦服務0
1.3.2公共信息服務0
1.3.3數據呈現服務0
第2章數據獲取0
2.1格式轉換與數據清洗整理0
2.2網頁數據獲取0
2.2.1八爪魚採集原理與安裝0
2.2.2模板採集任務0
2.2.3自定義採集模式0
第3章數據分析入門0
3.1Weka簡介與數據預處理0
3.1.1軟體下載 0
3.1.2檔案與數據格式0
3.1.3Weka程式界面0
3.1.4數據預處理0
3.2數據分類0
3.2.1J48決策樹分類器0
3.2.2LinearRegression分類器0
3.2.3M5P分類器0
3.3數據聚類0
3.3.1SimpleKMeans聚類器0
3.3.2EM聚類器0
3.3.3DBSCAN聚類器0
3.4數據關聯0
3.4.1關聯規則相關概念0
3.4.2Apriori算法介紹0
3.4.3Weka中Apriori關聯規則挖掘0
3.5選擇屬性0
3.5.1屬性選擇概述0
3.5.2Weka中Select attributes標籤頁0
3.5.3選擇屬性模式介紹0
3.5.4Weka中選擇屬性操作示例0
3.6數據可視化0
3.6.1Visualize標籤頁0
3.6.2數值型類別屬性可視化0
第4章數據分析進階0
4.1貝葉斯網路0
4.1.1貝葉斯公式簡介0
4.1.2貝葉斯網路簡介
4.1.3創建貝葉斯網路
4.1.4使用貝葉斯網路進行推理
4.2神經網路
4.2.1神經網路介紹
4.2.2Weka神經網路選項設定
4.2.3編輯神經網路
4.2.4神經網路參數調整
4.3時間序列分析及預測
第5章Tableau數據可視化
5.1Tableau概述與入門
5.1.1概述
5.1.2下載與安裝
5.1.3數據類型
5.1.4Tableau Desktop軟體界面
5.1.5檔案類型
5.2初級可視化分析
5.2.1條形圖
5.2.2直方圖
5.2.3餅圖
5.2.4折線圖
5.2.5壓力圖
5.2.6樹地圖
5.2.7氣泡圖
5.3地圖分析
5.3.1認識地圖
5.3.2創建地圖
5.4高級數據操作
5.4.1分層結構
5.4.2組
5.4.3集
5.4.4參數
5.4.5計算欄位
5.5分析圖表整合
5.6案例一： 無錫市宜居時間分析
5.6.1創建計算欄位
5.6.2空氣品質
5.6.3氣溫
5.6.4宜居時間
5.6.5製作儀錶板
5.7案例二： 佛山市納稅企業增長情況分析
5.7.1創建欄位
5.7.2預測
5.7.3剖析行業
5.7.4剖析區域
5.7.5製作儀錶板
5.7.6分析
第6章數據分析拓展
6.1數據分析拓展引言
6.1.1研究背景及實驗數據
6.1.2研究方法
6.2k最近鄰算法
6.2.1k最近鄰算法的基本原理
6.2.2Weka中k最近鄰算法(kNN)套用實踐
6.3支持向量機
6.3.1支持向量機算法基本原理
6.3.2Weka中SVM算法套用實踐
6.4邏輯回歸算法
6.4.1邏輯回歸算法基本原理
6.4.2Weka中的邏輯回歸算法套用實踐
6.5隨機森林算法
6.5.1隨機森林算法基本原理
6.5.2Weka中的隨機森林算法套用實踐
6.6模型性能評估(一)
6.7模型性能評估(二)
第7章數據思維
7.1數據分析基礎
7.1.1相關概念
7.1.2數據分析可以幫用戶做什麼
7.1.3如何做有效的數據分析
7.2數據分析思維、過程和方法
7.2.1數據分析思維
7.2.2數據分析過程
7.2.3數據分析方法
7.2.4數據分析結果展示
參考文獻
