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| 編輯推薦： |
理论与实践相结合：既包含大数据分析的基础理论，又通过丰富的应用案例展示这些理论在实际中的应用。
系统性与实用性兼具：系统地介绍大数据分析的基础概念、常用方法和技术，同时通过实际案例将这些知识联系起来，让学习者能够更好地理解和应用。
案例丰富多样：涵盖多个行业和领域，包括金融、电商、物流等，每个案例都具有代表性和现实意义。
实践引导与项目实战：提供大量的实践指导和项目实战，通过实际操作和项目练习，帮助学习者将理论知识转化为实际应用能力，从而更好地掌握大数据分析的技能。
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| 內容簡介： |
本书是一本全面介绍大数据分析理论基础、方法、技术及其应用实践的专业书籍，以数据分析的基础理论为出发点，详细阐述了数据采集、清洗、预处理、探索性数据分析等前期准备工作，为读者揭示了数据分析的全过程和方法论。
本书着重介绍线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等常用的数据分析方法，并通过TensorFlow等工具的应用，展示如何在实际项目中应用这些技术进行数据挖掘和预测分析。此外，作者还精选了金融、电商、物流等行业的大数据分析案例，详细讲解了从数据处理到模型构建，再到结果解释的完整流程，旨在帮助读者深入理解大数据分析在不同领域的应用场景和价值。
本书适合数据科学、金融科技、电子商务、物流等相关专业的学生和教师，以及对数据分析感兴趣的企业管理人员和技术开发人员阅读。本书内容丰富、案例实用、理论与实践相结合，是进入大数据分析领域不可多得的参考书籍。
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| 目錄：
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第1章数据分析基础1
1.1数据分析概述1
1.1.1数据分析的概念1
1.1.2数据分析流程与方法论2
1.2数据获取与预处理4
1.2.1数据采集方法4
1.2.2数据清洗与预处理技术5
1.3探索性数据分析7
1.3.1数据可视化基础7
1.3.2描述性统计分析8
1.3.3数据探索技术与工具9
习题10
第2章数据分析方法11
2.1线性回归11
2.2逻辑回归12
2.3决策树13
2.4随机森林14
2.5XGBoost15
2.6聚类16
2.7神经网络17
2.8TensorFlow18
2.9Keras19
2.10LSTM20
2.11自编码器21
2.12情感计算22
2.13RFM模型222.14遗传算法23
2.15蚁群优化算法24
习题25
目录〖3〗第3章金融大数据分析案例27
3.1证券文本信息情感分析27
3.1.1案例背景27
3.1.2数据来源与运行环境27
3.1.3分析过程与代码实现28
3.1.4小结39
3.2信贷风险预测39
3.2.1案例背景39
3.2.2数据来源与运行环境40
3.2.3分析过程与代码实现40
3.2.4小结62
3.3股票价格预测62
3.3.1案例背景62
3.3.2数据来源与运行环境63
3.3.3分析过程与代码实现63
3.3.4小结71
3.4信用卡欺诈检测71
3.4.1案例背景71
3.4.2数据来源与运行环境72
3.4.3分析过程与代码实现72
3.4.4小结86
习题87
第4章电商大数据分析案例88
4.1电商企业销售数据分析与预测88
4.1.1案例背景88
4.1.2数据来源与运行环境88
4.1.3项目分析方法88
4.1.4项目实现过程89
4.1.5小结100
4.2电商企业广告投放效果分析100
4.2.1案例背景100
4.2.2数据来源与运行环境100
4.2.3项目实现过程101
4.2.4小结112
4.3电商企业客户分析112
4.3.1案例背景112
4.3.2项目分析目标112
4.3.3数据准备112
4.3.4目标分析118
4.3.5案例结论136
4.3.6小结137
习题138
第5章物流大数据分析案例139
5.1运输路线优化139
5.1.1案例背景139
5.1.2数据集介绍140
5.1.3分析过程与代码实现140
5.1.4小结146
5.2智能仓库管理147
5.2.1案例背景147
5.2.2数据集介绍147
5.2.3分析过程与代码实现147
5.2.4小结150
习题150
参考文献152
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| 內容試閱：
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在这个数据驱动的时代，大数据不再是一个新鲜词汇，而是成为推动商业、科技甚至社会进步的关键力量。无论是在金融市场的决策制定、电商行业的消费者行为分析，还是在物流管理的效率优化中，大数据分析的身影无处不在。正是在这样的背景下，我们认识到编写一本关于大数据分析基础及其应用案例的书籍的重要性和迫切性。希望通过本书，为读者提供一个全面的、系统的关于大数据分析的学习资源，不仅介绍理论基础，更重要的是通过实际案例来展示这些理论在实践中的应用。
本书的主要目的是为大数据分析领域的学生、教师、研究人员以及实际应用中的专业人士提供一个全面的指南。我们的目标不仅是介绍大数据分析的理论和方法，更是希望读者能够通过学习，掌握如何将这些理论和方法应用于解决实际问题。本书力求使读者能够理解和掌握数据分析的基本概念、方法论、常用的分析工具和技术，以及它们在不同行业中的应用场景。
本书共分为5章，系统地介绍了从数据分析的基础理论、数据处理技术，到具体的分析方法如线性回归、逻辑回归、神经网络等，再到如何在金融、电商、物流等不同行业中应用这些技术。每章都配有精选的案例分析，通过实际问题的解决过程，帮助读者深入理解和掌握每种技术和方法的应用。
本书最大的特色在于它紧密结合理论与实践，特别是通过详细的应用案例，使理论知识和技术方法得到具体的应用展示。此外，本书还介绍了当前最前沿的数据分析工具和平台，如TensorFlow、XGBoost等，帮助读者了解并掌握数据分析的最新技术动态。我们还特意加入了数据分析过程中的实际问题和挑战讨论，以及如何应对这些问题的策略和方法，使本书内容更加贴近实际，具有很强的指导意义和应用价值。
本书既适合作为高等院校数据科学、金融科技、电子商务、物流等相关专业的教材，也适合数据分析师、业务分析师等专业人士作为自学参考。建议读者首先从第1章开始，逐步深入，按部就班地掌握数据分析的基本理论和方法。在阅读应用案例时，读者可以尝试自己动手实践，通过解决实际问题来加深理解和记忆。
在此，衷心感谢参与本书编写和审阅的所有同事，以及清华大学出版社的编辑们，正是由于他们的辛勤工作和宝贵意见，本书才得以完善。同时，特别感谢山东众志电子有限公司为本书提供部分案例支持。希望本书能够成为读者学习和应用大数据分析不可或缺的良伴。
编者2024年9月
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