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高等學校大數(shù)據(jù)管理與應用專業(yè)規(guī)劃教材大數(shù)據(jù)工具應用/微課視頻版

高等學校大數(shù)據(jù)管理與應用專業(yè)規(guī)劃教材大數(shù)據(jù)工具應用/微課視頻版

出版社：清華大學出版社出版時間：2020-09-01
開本： 其他 頁數(shù)： 294
中 圖 價:¥36.6(6.2折) 定價  ¥59.0 登錄后可看到會員價
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高等學校大數(shù)據(jù)管理與應用專業(yè)規(guī)劃教材大數(shù)據(jù)工具應用/微課視頻版 版權信息

高等學校大數(shù)據(jù)管理與應用專業(yè)規(guī)劃教材大數(shù)據(jù)工具應用/微課視頻版 本書特色

本教材是《大數(shù)據(jù)工具應用》在線開放課程對應的教材！洞髷(shù)據(jù)工具應用》在線開放課程于2018年初在智慧樹平臺上線，2018年底面向全國開放共享。該課程于2018年獲得廣東省本科高校質(zhì)量工程建設項目立項，2019年底獲得廣東省精品在線開放課程。課程展示請見以下網(wǎng)址：https://coursehome.zhihuishu.com/courseHome/2067507體驗大數(shù)據(jù)的無窮價值，領略妙算法的智慧火花，掌握酷工具的炫麗應用

高等學校大數(shù)據(jù)管理與應用專業(yè)規(guī)劃教材大數(shù)據(jù)工具應用/微課視頻版 內(nèi)容簡介

本課程面向非計算機專業(yè)學生，以普及大數(shù)據(jù)基礎知識和工具為目標，力圖構建一門新的大數(shù)據(jù)入門學習課程。課程包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和數(shù)據(jù)思維等四部分內(nèi)容。課程立足應用入門，突出八爪魚、Weka和Tableau等主流工具應用，強調(diào)案例教學。通過本課程學習，學生們能夠掌握一定的數(shù)據(jù)獲取、分析與呈現(xiàn)技能，初步建立數(shù)據(jù)思維。而且，學習先決條件僅為熟練使用Word和Excel，教學與學習中都無需編程，可視為基本無門檻。 截止目前為止，在靠前眾多在線開放課程平臺和教材市場上，未發(fā)現(xiàn)有同類型的課程。

高等學校大數(shù)據(jù)管理與應用專業(yè)規(guī)劃教材大數(shù)據(jù)工具應用/微課視頻版 目錄

第1章大數(shù)據(jù)基本概念及其應用00


1.1大數(shù)據(jù)應用概況00


1.1.1大數(shù)據(jù)的定義00


1.1.2大數(shù)據(jù)的特點00


1.1.3大數(shù)據(jù)的結構00


1.1.4相關技術00


1.1.5現(xiàn)狀與趨勢00


1.2大數(shù)據(jù)處理步驟00


1.2.1數(shù)據(jù)獲取00


1.2.2數(shù)據(jù)存儲00


1.2.3數(shù)據(jù)管理00


1.2.4數(shù)據(jù)分析0


1.3應用案例0


1.3.1商品推薦服務0


1.3.2公共信息服務0


1.3.3數(shù)據(jù)呈現(xiàn)服務0



第2章數(shù)據(jù)獲取0


2.1格式轉換與數(shù)據(jù)清洗整理0


2.2網(wǎng)頁數(shù)據(jù)獲取0


2.2.1八爪魚采集原理與安裝0


2.2.2模板采集任務0


2.2.3自定義采集模式0



第3章數(shù)據(jù)分析入門0


3.1Weka簡介與數(shù)據(jù)預處理0


3.1.1軟件下載 0


3.1.2文件與數(shù)據(jù)格式0


3.1.3Weka程序界面0


3.1.4數(shù)據(jù)預處理0



3.2數(shù)據(jù)分類0


3.2.1J48決策樹分類器0


3.2.2LinearRegression分類器0


3.2.3M5P分類器0


3.3數(shù)據(jù)聚類0


3.3.1SimpleKMeans聚類器0


3.3.2EM聚類器0


3.3.3DBSCAN聚類器0


3.4數(shù)據(jù)關聯(lián)0


3.4.1關聯(lián)規(guī)則相關概念0


3.4.2Apriori算法介紹0


3.4.3Weka中Apriori關聯(lián)規(guī)則挖掘0


3.5選擇屬性0


3.5.1屬性選擇概述0


3.5.2Weka中Select attributes標簽頁0


3.5.3選擇屬性模式介紹0


3.5.4Weka中選擇屬性操作示例0


3.6數(shù)據(jù)可視化0


3.6.1Visualize標簽頁0


3.6.2數(shù)值型類別屬性可視化0







第4章數(shù)據(jù)分析進階0


4.1貝葉斯網(wǎng)絡0


4.1.1貝葉斯公式簡介0


4.1.2貝葉斯網(wǎng)絡簡介


4.1.3創(chuàng)建貝葉斯網(wǎng)絡


4.1.4使用貝葉斯網(wǎng)絡進行推理


4.2神經(jīng)網(wǎng)絡


4.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡介紹


4.2.2Weka神經(jīng)網(wǎng)絡選項設置


4.2.3編輯神經(jīng)網(wǎng)絡


4.2.4神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)調(diào)整


4.3時間序列分析及預測



第5章Tableau數(shù)據(jù)可視化


5.1Tableau概述與入門


5.1.1概述


5.1.2下載與安裝


5.1.3數(shù)據(jù)類型



5.1.4Tableau Desktop軟件界面


5.1.5文件類型


5.2初級可視化分析


5.2.1條形圖


5.2.2直方圖


5.2.3餅圖


5.2.4折線圖


5.2.5壓力圖


5.2.6樹地圖


5.2.7氣泡圖


5.3地圖分析


5.3.1認識地圖


5.3.2創(chuàng)建地圖


5.4高級數(shù)據(jù)操作


5.4.1分層結構


5.4.2組


5.4.3集


5.4.4參數(shù)


5.4.5計算字段


5.5分析圖表整合


5.6案例一： 無錫市宜居時間分析


5.6.1創(chuàng)建計算字段


5.6.2空氣質(zhì)量


5.6.3氣溫


5.6.4宜居時間


5.6.5制作儀表板


5.7案例二： 佛山市納稅企業(yè)增長情況分析


5.7.1創(chuàng)建字段


5.7.2預測


5.7.3剖析行業(yè)


5.7.4剖析區(qū)域


5.7.5制作儀表板


5.7.6分析



第6章數(shù)據(jù)分析拓展


6.1數(shù)據(jù)分析拓展引言


6.1.1研究背景及實驗數(shù)據(jù)


6.1.2研究方法


6.2k*近鄰算法


6.2.1k*近鄰算法的基本原理


6.2.2Weka中k*近鄰算法(kNN)應用實踐


6.3支持向量機


6.3.1支持向量機算法基本原理


6.3.2Weka中SVM算法應用實踐


6.4邏輯回歸算法


6.4.1邏輯回歸算法基本原理


6.4.2Weka中的邏輯回歸算法應用實踐


6.5隨機森林算法


6.5.1隨機森林算法基本原理


6.5.2Weka中的隨機森林算法應用實踐


6.6模型性能評估(一)


6.7模型性能評估(二)



第7章數(shù)據(jù)思維


7.1數(shù)據(jù)分析基礎


7.1.1相關概念


7.1.2數(shù)據(jù)分析可以幫用戶做什么


7.1.3如何做有效的數(shù)據(jù)分析


7.2數(shù)據(jù)分析思維、過程和方法


7.2.1數(shù)據(jù)分析思維


7.2.2數(shù)據(jù)分析過程


7.2.3數(shù)據(jù)分析方法


7.2.4數(shù)據(jù)分析結果展示



參考文獻



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高等學校大數(shù)據(jù)管理與應用專業(yè)規(guī)劃教材大數(shù)據(jù)工具應用/微課視頻版 作者簡介

鐘雪靈，博士，廣東金融學院互聯(lián)網(wǎng)金融與信息工程學院教授，副院長。主持和參與多項國家自然科學基金項目和國家社會科學基金項目。在Naval Research Logistics，European Journal of Operational Research等期刊發(fā)表論文數(shù)十篇。主編《Python程序設計基礎》和《算法基礎與實驗》兩部教材。主持《大數(shù)據(jù)工具應用》在線開放課程。

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