本书聚焦大数据分析，特色鲜明。知识编排系统性强，从理论认知到实践应用全覆盖，各环节循序渐进、逻辑严密，形成完备的知识体系。内容设计注重实践，助力学生将理论知识转化为实操技能。全书共7个单元，主要内容包括认识大数据分析、数据采集与存储、数据预处理、数据分析与挖掘、数据可视化应用、数据安全与伦理规范、行业数据分析实战，先引导读者认识大数据分析，再深入讲解采集、处理、分析与挖掘、生成式人工智能、可视化等知识，最后通过多行业的数据分析实战，加深学生对知识和技能的理解。 本书可作为各类高职院校大数据分析及相关课程的教材，也适合作为统计与大数据分析领域读者的参考书。 本书配有课件、案例数据、习题及答案，选用本书作为教材的教师可登录机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）以教师身份注册后免费下载，或联系编辑（010-88379194）咨询。

职业院校教师

目 录
前言
二维码索引
单元1　认识大数据分析 1
学习目标1
1.1　大数据分析概述1
1.2　大数据分析应用 6
实训任务　蓝鹰大数据分析平台认知10
拓展阅读17
习题17
单元2　数据采集与存储 19
学习目标19
2.1　数据采集和存储19
2.2　企业常见的数据源格式25
实训任务　数据源接入29
拓展阅读32
习题32
单元3　数据预处理 34
学习目标34
3.1　梳理数据处理的基本内容34
3.2　处理数据的技术工具41
实训任务　数据预处理45
拓展阅读51
习题51
单元4　数据分析与挖掘 52
学习目标52
4.1　数据分析常用指标与生成式人工智能52
4.2　数据挖掘常见算法60
实训任务　数据分析指标和挖掘算法应用66
拓展阅读88
习题88
单元5　数据可视化应用 90
学习目标90
5.1　常见的数据可视化图表类型91
5.2　仪表盘和可视化大屏98
实训任务　数据可视化102
拓展阅读113
习题113
单元6　数据安全与伦理规范 114
学习目标 114
6.1　数据安全知识 115
6.2　数据伦理规范 118
实训任务　组织安全管理实验 120
习题128
单元7　行业数据分析实战 129
学习目标129
7.1　互联网行业数据分析129
7.2　电商行业数据分析147
7.3　金融行业数据分析163
7.4　文旅行业数据分析181
拓展阅读197
参考文献 198