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内容大纲
本书基于大数据分析常用工具，紧密结合国内相关的大数据分析与应用技能标准，既注重理论知识的系统性，又强调实践操作的可行性。本书依据《大数据分析与应用开发职业技能等级标准》中的“大数据分析师职业技能等级要求（初级）”和《大数据分析与应用职业技能等级标准》中的“大数据分析与应用职业技能等级要求（初级）”等相关要求组织编写，介绍大数据分析与应用的相关知识，基于常用工具讲解示例及案例，方便教师组织实验教学，便于读者学习。通过对本书的学习，读者不仅能够理解大数据分析的基本概念、原理和方法，还能够掌握常见的大数据分析工具和技术，从而在实际应用中能够灵活运用所学知识，解决实际问题。
本书旨在为高校相关专业提供一本系统、实用的大数据分析与应用入门教材。适合作为高校大数据管理与应用、电子商务、市场营销、工商管理、物流管理等经管类相关专业的教材，也可作为大数据分析相关人员的自学教材或参考书。 -
作者介绍
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目录
第1章 大数据分析概述
1.1 什么是大数据
1.1.1 大数据的定义与特征
1.1.2 大数据的应用与挑战
1.1.3 大数据的意义与发展趋势
1.2 什么是大数据分析
1.2.1 大数据分析的概念
1.2.2 大数据分析的产生与发展
1.2.3 大数据分析的应用场景
1.3 大数据分析的基本理论与模型
1.3.1 大数据分析的基本理论
1.3.2 大数据分析的模型
1.4 大数据分析流程、技术、平台与工具
1.4.1 大数据分析的流程
1.4.2 大数据分析的技术
1.4.3 大数据分析平台与工具
1.5 大数据分析相关职业及技能要求
1.5.1 职业概况
1.5.2 技能要求
1.5.3 技能认证
本章小结
实训练习
课后习题
第2章 业务与数据理解
2.1 业务理解
2.1.1 业务理解的含义及作用
2.1.2 业务理解的主要工作
2.1.3 需求分析
2.2 数据分类与来源
2.2.1 数据分类
2.2.2 数据来源
2.3 数据采集
2.3.1 常见的大数据采集方法
2.3.2 网页数据采集的原理与工具
2.4 数据理解
2.4.1 数据理解的含义和重要性
2.4.2 数据描述与探索性分析
2.4.3 数据质量评估
本章小结
实训练习
课后习题
第3章 数据预处理
3.1 数据预处理概述
3.1.1 数据预处理的含义
3.1.2 数据预处理的主要工作
3.2 使用SQL处理数据
3.2.1 SQL概述
3.2.2 MySQL基础
3.2.3 使用MySQL处理数据操作
3.3 使用Excel处理数据
3.3.1 Excel概述
3.3.2 数据清洗
3.3.3 数据加工
3.3.4 数据抽样
3.4 使用Orange处理数据
3.4.1 Orange数据预处理组件
3.4.2 使用Orange处理数据操作
本章小结
实训练习
课后习题
第4章 数据基本统计分析
4.1 数据统计分析指标与方法
4.1.1 数据统计分析指标
4.1.2 常用数据统计分析方法
4.2 Excel数据统计分析
4.2.1 Excel中的数据分析功能
4.2.2 Excel数据分析的基本操作
4.3 Orange数据统计分析
4.3.1 Orange数据统计分析的主要功能
4.3.2 Orange数据统计分析的基本操作
4.4 SPSS数据统计分析
4.4.1 SPSS数据统计分析的主要功能
4.4.2 SPSS数据统计分析的基本操作
本章小结
实训练习
课后习题
第5章 数据可视化分析
5.1 什么是数据可视化
5.1.1 数据可视化的定义
5.1.2 数据可视化的作用
5.1.3 数据可视化的分类
5.2 数据可视化的原则
5.2.1 数据筛选原则
5.2.2 从数据到可视化的直观映射原则
5.2.3 视觉选择与交互设计原则
5.2.4 美学原则
5.2.5 适当运用隐喻原则
5.2.6 颜色与透明度选择原则
5.3 数据可视化工具
5.3.1 数据可视化工具的类别
5.3.2 Excel数据可视化
5.3.3 PowerBI数据可视化
5.3.4 Tableau数据可视化
本章小结
实训练习
课后习题
第6章 数据分析报告撰写
6.1 数据分析报告概述
6.1.1 数据分析报告的定义、作用及分类
6.1.2 数据分析报告的结构
6.1.3 数据分析报告的撰写原则
6.1.4 数据分析报告的撰写流程
6.1.5 数据分析报告的汇报模板
6.2 数据分析报告撰写案例
6.2.1 案例背景及任务说明
6.2.2 数据分析报告示例
6.2.3 数据分析报告的评估
本章小结
实训练习
课后习题
第7章 数据分析综合案例
7.1 服装零售分析
7.1.1 分析背景、目的和思路
7.1.2 数据理解
7.1.3 数据预处理
7.1.4 分析过程与结果
7.1.5 结论与建议
7.2 网店商品分析
7.2.1 分析背景、目的和思路
7.2.2 数据理解
7.2.3 数据预处理
7.2.4 分析过程与结果
7.2.5 结论与建议
7.3 会员RFM分析
7.3.1 分析背景、目的和思路
7.3.2 数据理解
7.3.3 数据预处理
7.3.4 分析过程与结果
7.3.5 结论与建议
7.4 网站流量分析
7.4.1 分析背景、目的和思路
7.4.2 数据理解
7.4.3 数据预处理
7.4.4 分析过程与结果
7.4.5 结论与建议
7.5 货品物流分析
7.5.1 分析背景、目的和思路
7.5.2 数据理解
7.5.3 数据预处理
7.5.4 分析过程与结果
7.5.5 结论与建议
本章小结
实训练习
课后习题
参考文献
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