大数据行业数据分析实战指南.docVIP

大数据行业数据分析实战指南

TOC\o1-2\h\u4811第一章数据采集与预处理 3

292941.1数据源的选择与评估 3

231261.1.1数据源的类型与特点 3

113511.1.2数据源评估指标 3

324051.2数据采集技术 3

160751.2.1数据采集方法 3

272091.2.2数据采集工具与框架 3

124431.3数据清洗与预处理方法 4

70901.3.1数据清洗 4

58761.3.2数据预处理 4

19338第二章数据存储与管理 4

263372.1数据存储技术概述 4

94772.2分布式存储系统 5

183872.3数据库管理与优化 5

24237第三章数据分析与挖掘 6

60143.1数据分析基本概念 6

172423.1.1数据源 6

44943.1.2数据清洗 6

295793.1.3数据转换 6

250813.1.4数据可视化 6

109913.2数据挖掘算法介绍 6

243203.2.1决策树 7

294133.2.2支持向量机（SVM） 7

205083.2.3随机森林 7

128513.2.4Kmeans聚类 7

44573.2.5关联规则挖掘 7

192743.3实际案例分析 7

80113.3.1案例背景 7

178693.3.2数据清洗 7

134123.3.3数据转换 7

95303.3.4数据可视化 7

133333.3.5数据挖掘 8

240323.3.6结果展示 8

11802第四章数据可视化与报告 8

88434.1数据可视化基本原理 8

276574.2可视化工具与技巧 8

226694.3交互式数据报告制作 9

16310第五章机器学习在大数据分析中的应用 9

115325.1机器学习概述 9

168435.2常用机器学习算法 10

239945.2.1监督学习算法 10

271615.2.2无监督学习算法 10

62495.2.3强化学习算法 10

305675.3机器学习在大数据分析中的应用案例 10

123065.3.1金融行业信用评分 10

27665.3.2电商行业用户行为分析 10

69905.3.3医疗行业疾病预测 10

150765.3.4交通行业拥堵预测 11

39175.3.5社交媒体情感分析 11

17728第六章深度学习在大数据分析中的应用 11

255516.1深度学习概述 11

310056.2常用深度学习模型 11

40186.3深度学习在大数据分析中的应用案例 12

3114第七章数据安全与隐私保护 12

192087.1数据安全概述 12

211967.2数据加密与解密技术 13

27787.3数据隐私保护方法 13

24400第八章大数据行业解决方案 14

276488.1金融行业解决方案 14

266008.1.1行业背景 14

35108.1.2解决方案框架 14

44618.1.3具体解决方案 14

86608.2电商行业解决方案 14

279538.2.1行业背景 14

265808.2.2解决方案框架 15

108608.2.3具体解决方案 15

125618.3医疗行业解决方案 15

163938.3.1行业背景 15

163498.3.2解决方案框架 15

148108.3.3具体解决方案 16

8289第九章大数据项目管理与实践 16

277819.1项目管理基本概念 16

208359.1.1项目定义及特点 16

116769.1.2项目管理要素 16

11309.2项目进度与风险管理 17

229809.2.1项目进度管理 17

142979.2.2风险管理 17

2219.3项目实施与评估 17

171399.3.1项目实施 17

42239.3.2项目评估 17

27363第十章未来趋势与挑战 18

2234710.1大数据行业发展趋势 18

442410.2技术创新与挑战 18

2045010.3政策法规与市场环境变化 18

第