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商業大數據分析與應用基礎(微課版)/大數據應用人才能力培養新形態系列

  • 作者：編者:歐陽峰//劉玲玲//劉燕珊//葉李//張倩|責編:孫澍
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115668837
  • 出版日期：2025/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：206
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書基於大數據分析常用工具，緊密結合國內相關的大數據分析與應用技能標準，既注重理論知識的系統性，又強調實踐操作的可行性。本書依據《大數據分析與應用開發職業技能等級標準》中的「大數據分析師職業技能等級要求（初級）」和《大數據分析與應用職業技能等級標準》中的「大數據分析與應用職業技能等級要求（初級）」等相關要求組織編寫，介紹大數據分析與應用的相關知識，基於常用工具講解示例及案例，方便教師組織實驗教學，便於讀者學習。通過對本書的學習，讀者不僅能夠理解大數據分析的基本概念、原理和方法，還能夠掌握常見的大數據分析工具和技術，從而在實際應用中能夠靈活運用所學知識，解決實際問題。
    本書旨在為高校相關專業提供一本系統、實用的大數據分析與應用入門教材。適合作為高校大數據管理與應用、電子商務、市場營銷、工商管理、物流管理等經管類相關專業的教材，也可作為大數據分析相關人員的自學教材或參考書。
作者介紹
編者:歐陽峰//劉玲玲//劉燕珊//葉李//張倩|責編:孫澍
目錄
第1章  大數據分析概述
  1.1  什麼是大數據
    1.1.1  大數據的定義與特徵
    1.1.2  大數據的應用與挑戰
    1.1.3  大數據的意義與發展趨勢
  1.2  什麼是大數據分析
    1.2.1  大數據分析的概念
    1.2.2  大數據分析的產生與發展
    1.2.3  大數據分析的應用場景
  1.3  大數據分析的基本理論與模型
    1.3.1  大數據分析的基本理論
    1.3.2  大數據分析的模型
  1.4  大數據分析流程、技術、平台與工具
    1.4.1  大數據分析的流程
    1.4.2  大數據分析的技術
    1.4.3  大數據分析平台與工具
  1.5  大數據分析相關職業及技能要求
    1.5.1  職業概況
    1.5.2  技能要求
    1.5.3  技能認證
  本章小結
  實訓練習
  課後習題
第2章  業務與數據理解
  2.1  業務理解
    2.1.1  業務理解的含義及作用
    2.1.2  業務理解的主要工作
    2.1.3  需求分析
  2.2  數據分類與來源
    2.2.1  數據分類
    2.2.2  數據來源
  2.3  數據採集
    2.3.1  常見的大數據採集方法
    2.3.2  網頁數據採集的原理與工具
  2.4  數據理解
    2.4.1  數據理解的含義和重要性
    2.4.2  數據描述與探索性分析
    2.4.3  數據質量評估
  本章小結
  實訓練習
  課後習題
第3章  數據預處理
  3.1  數據預處理概述
    3.1.1  數據預處理的含義
    3.1.2  數據預處理的主要工作
  3.2  使用SQL處理數據
    3.2.1  SQL概述
    3.2.2  MySQL基礎
    3.2.3  使用MySQL處理數據操作
  3.3  使用Excel處理數據

    3.3.1  Excel概述
    3.3.2  數據清洗
    3.3.3  數據加工
    3.3.4  數據抽樣
  3.4  使用Orange處理數據
    3.4.1  Orange數據預處理組件
    3.4.2  使用Orange處理數據操作
  本章小結
  實訓練習
  課後習題
第4章  數據基本統計分析
  4.1  數據統計分析指標與方法
    4.1.1  數據統計分析指標
    4.1.2  常用數據統計分析方法
  4.2  Excel數據統計分析
    4.2.1  Excel中的數據分析功能
    4.2.2  Excel數據分析的基本操作
  4.3  Orange數據統計分析
    4.3.1  Orange數據統計分析的主要功能
    4.3.2  Orange數據統計分析的基本操作
  4.4  SPSS數據統計分析
    4.4.1  SPSS數據統計分析的主要功能
    4.4.2  SPSS數據統計分析的基本操作
  本章小結
  實訓練習
  課後習題
第5章  數據可視化分析
  5.1  什麼是數據可視化
    5.1.1  數據可視化的定義
    5.1.2  數據可視化的作用
    5.1.3  數據可視化的分類
  5.2  數據可視化的原則
    5.2.1  數據篩選原則
    5.2.2  從數據到可視化的直觀映射原則
    5.2.3  視覺選擇與交互設計原則
    5.2.4  美學原則
    5.2.5  適當運用隱喻原則
    5.2.6  顏色與透明度選擇原則
  5.3  數據可視化工具
    5.3.1  數據可視化工具的類別
    5.3.2  Excel數據可視化
    5.3.3  PowerBI數據可視化
    5.3.4  Tableau數據可視化
  本章小結
  實訓練習
  課後習題
第6章  數據分析報告撰寫
  6.1  數據分析報告概述
    6.1.1  數據分析報告的定義、作用及分類
    6.1.2  數據分析報告的結構

    6.1.3  數據分析報告的撰寫原則
    6.1.4  數據分析報告的撰寫流程
    6.1.5  數據分析報告的彙報模板
  6.2  數據分析報告撰寫案例
    6.2.1  案例背景及任務說明
    6.2.2  數據分析報告示例
    6.2.3  數據分析報告的評估
  本章小結
  實訓練習
  課後習題
第7章  數據分析綜合案例
  7.1  服裝零售分析
    7.1.1  分析背景、目的和思路
    7.1.2  數據理解
    7.1.3  數據預處理
    7.1.4  分析過程與結果
    7.1.5  結論與建議
  7.2  網店商品分析
    7.2.1  分析背景、目的和思路
    7.2.2  數據理解
    7.2.3  數據預處理
    7.2.4  分析過程與結果
    7.2.5  結論與建議
  7.3  會員RFM分析
    7.3.1  分析背景、目的和思路
    7.3.2  數據理解
    7.3.3  數據預處理
    7.3.4  分析過程與結果
    7.3.5  結論與建議
  7.4  網站流量分析
    7.4.1  分析背景、目的和思路
    7.4.2  數據理解
    7.4.3  數據預處理
    7.4.4  分析過程與結果
    7.4.5  結論與建議
  7.5  貨品物流分析
    7.5.1  分析背景、目的和思路
    7.5.2  數據理解
    7.5.3  數據預處理
    7.5.4  分析過程與結果
    7.5.5  結論與建議
  本章小結
  實訓練習
  課後習題
參考文獻

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