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内容大纲
数据是非常重要的资产,是“数字经济”时代的核心生产要素。本书主要面向财经商贸类专业的学生,旨在培养学生的大数据处理能力。本书重点讲解MySQL数据库基础、Python程序基础、浪潮可视化大数据三大核心内容,根据大数据分析岗位的典型工作任务,详细讲解MySQL数据库的库表操作、结构化查询部分,以及Python中的数据采集、数据处理与数据分析部分,同时拓展讲解浪潮可视化大数据工具应用的实操技能。
本书共6个项目,包括认知大数据系统、MySQL数据库设计、MySQL数据查询操作、Python应用基础、Python数据处理与浪潮可视化大数据工具应用。本书选择真实的商业案例进行讲解,内容新颖,解析透彻。
本书不仅可以作为高等职业院校财经商贸类专业相关课程的教材,也可以作为从事大数据处理与分析相关工作的人员的参考书。 -
作者介绍
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目录
项目一 认知大数据系统
学习目标
课前自学
一、大数据概述
二、大数据思维
三、大数据技术
四、大数据处理流程
自学自测
课中实训
实训一 浪潮A集团财务共享服务中心大数据系统分析
实训二 大数据存储与分析工具环境配置
实训三 大数据分析、挖掘与可视化工具对比
实训项目评价
课后提升
案例一 访问华为云主页
案例二 访问成都四方伟业软件股份有限公司主页
项目二 MySQL数据库设计
学习目标
课前自学
一、数据库生命周期概述
二、常见关系数据库管理系统介绍
三、MySQL数据类型
四、表约束概述
五、数据的增、改、删操作
自学自测
课中实训
实训一 优悦网上商城数据库设计与实施
实训二 实施客户表
实训三 实施销售数据表
实训项目评价
课后提升
案例悠乐公司财务管理数据库设计与
实施
项目三 MySQL数据查询操作
学习目标
课前自学
一、SQL简介
二、SELECT语句的语法结构
三、常量、变量、运算符
四、常用函数
五、SELECT扩展
自学自测
课中实训
实训一 概览客户信息
实训二 查询客户特征
实训三 统计销售订单
实训四 分析商品销售
实训五 分类客户价值
实训项目评价
课后提升
案例一 概览产品信息
案例二 查询产品特征
案例三 统计客户分布
案例四 分析销售趋势
项目四 Python应用基础
学习目标
课前自学
一、Python编程语言简介
二、Python编程知识
三、网页基础
四、网络数据采集
自学自测
课中实训
实训一 Python开发环境准备
实训二 销售数据筛选
实训三 财务数据采集
实训四 商品数据采集
实训项目评价
课后提升
案例一 采集女鞋数据
案例二 采集成都市二手房数据
项目五 Python数据处理
学习目标
课前自学
一、Python数据处理概述
二、NumPy计算基础
三、pandas数据处理
四、Matplotlib数据可视化
自学自测
课中实训
实训一 销售数据统计分析
实训二 链家二手房数据处理
实训三 去哪儿网数据处理
实训项目评价
课后提升
案例一 网易财报数据处理
案例二 天猫订单数据处理
项目六 浪潮可视化大数据工具应用
学习目标
课前自学
一、浪潮大数据分析产品架构
二、DMP
三、大数据分析产品(BA)
自学自测
课中实训
实训一 数据整理
实训二 数据可视化
实训三 综合分析
实训项 目评价
课后提升
案例 财务分析数据整理与可视化呈现
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