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大数据分析技术与应用实战指南

TOC\o1-2\h\u11254第一章大数据分析基础理论 2

119221.1数据采集与预处理 2

133471.1.1数据采集 2

175881.1.2数据预处理 3

48331.2数据存储与管理 3

157851.2.1数据存储 3

324071.2.2数据管理 3

134241.3数据分析与挖掘方法 3

132291.3.1描述性分析 3

295831.3.2摸索性分析 4

233681.3.3预测性分析 4

198191.3.4机器学习算法 4

23757第二章Hadoop生态系统 4

62002.1Hadoop框架概述 4

62562.2HDFS分布式文件系统 5

293862.3MapReduce计算模型 5

152052.4YARN资源管理 6

24715第三章数据仓库与OLAP技术 6

88093.1数据仓库概述 6

323383.2星型模式与雪花模式 6

96583.3多维数据模型 7

243273.4OLAP工具与应用 7

16832第四章数据挖掘算法与应用 8

220574.1决策树算法 8

271124.2支持向量机算法 8

265404.3聚类分析算法 8

326504.4关联规则挖掘算法 9

4060第五章机器学习在大数据分析中的应用 9

299075.1机器学习概述 9

274175.2神经网络算法 9

92115.3集成学习算法 9

175745.4深度学习在大数据分析中的应用 10

25951第六章数据可视化技术与应用 10

33146.1数据可视化概述 10

8206.2常见数据可视化工具 10

314726.3动态数据可视化 11

245486.4交互式数据可视化 11

31108第七章大数据分析在金融领域的应用 12

31657.1信用评分模型 12

187087.2股票市场预测 12

137887.3反欺诈检测 12

160447.4金融风险管理 13

20212第八章大数据分析在医疗领域的应用 13

54788.1电子病历分析 13

137918.1.1电子病历概述 13

112528.1.2电子病历分析技术 14

272368.1.3电子病历分析应用 14

60058.2疾病预测与诊断 14

142908.2.1疾病预测技术 14

322568.2.2疾病诊断技术 14

71308.2.3疾病预测与诊断应用 14

323988.3基因数据分析 14

146838.3.1基因数据概述 15

228258.3.2基因数据分析技术 15

241488.3.3基因数据分析应用 15

249628.4药物研发与临床试验 15

78318.4.1药物研发概述 15

223758.4.2药物研发技术 15

207318.4.3药物研发与临床试验应用 15

23465第九章大数据分析在物联网领域的应用 15

274089.1物联网概述 15

116369.2数据采集与传输 16

224509.3实时数据监控 16

315279.4智能决策与优化 16

1769第十章大数据分析在商业智能领域的应用 17

1105410.1商业智能概述 17

1073510.2客户关系管理 17

2571010.3供应链优化 17

2569210.4市场分析与预测 18

第一章大数据分析基础理论

大数据分析作为当今信息技术领域的重要分支，已经成为推动社会发展和企业创新的关键力量。本章将主要介绍大数据分析的基础理论，包括数据采集与预处理、数据存储与管理以及数据分析与挖掘方法等内容。

1.1数据采集与预处理

数据采集与预处理是大数据分析的第一步，其目的是获取高质量的数据，为后续的数据分析与挖掘提供基础。

1.1.1数据采集

数据采集是指通过各种手段和方法获取原始数据的过程。数据采集的途径包括：

网络爬虫：通过网络爬虫技术，自动抓取互联网上的数据。

物联网：利用传感器、智能设备等收集实时数据。

数据接口：通过API接口获取第三方数据。

数据导入：将已有数据文件导入到分析系统中。

1.1.2数据预处理

数据预处理是对原始数据进行