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高等學校大數據管理與應用專業規劃教材大數據工具應用/微課視頻版 版權信息
- ISBN：9787302559641
- 條形碼：9787302559641 ; 978-7-302-55964-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
高等學校大數據管理與應用專業規劃教材大數據工具應用/微課視頻版 本書特色
本教材是《大數據工具應用》在線開放課程對應的教材。《大數據工具應用》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址：https://coursehome.zhihuishu.com/courseHome/2067507體驗大數據的無窮價值，領略妙算法的智慧火花，掌握酷工具的炫麗應用
高等學校大數據管理與應用專業規劃教材大數據工具應用/微課視頻版 內容簡介
本課程面向非計算機專業學生，以普及大數據基礎知識和工具為目標，力圖構建一門新的大數據入門學習課程。課程包括數據獲取、數據挖掘、數據呈現和數據思維等四部分內容。課程立足應用入門，突出八爪魚、Weka和Tableau等主流工具應用，強調案例教學。通過本課程學習，學生們能夠掌握一定的數據獲取、分析與呈現技能，初步建立數據思維。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，未發現有同類型的課程。
高等學校大數據管理與應用專業規劃教材大數據工具應用/微課視頻版 目錄
第1章大數據基本概念及其應用00
1.1大數據應用概況00
1.1.1大數據的定義00
1.1.2大數據的特點00
1.1.3大數據的結構00
1.1.4相關技術00
1.1.5現狀與趨勢00
1.2大數據處理步驟00
1.2.1數據獲取00
1.2.2數據存儲00
1.2.3數據管理00
1.2.4數據分析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數據呈現服務0
第2章數據獲取0
2.1格式轉換與數據清洗整理0
2.2網頁數據獲取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章數據分析入門0
3.1Weka簡介與數據預處理0
3.1.1軟件下載 0
3.1.2文件與數據格式0
3.1.3Weka程序界面0
3.1.4數據預處理0
3.2數據分類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數據聚類0
3.3.1SimpleKMeans聚類器0
3.3.2EM聚類器0
3.3.3DBSCAN聚類器0
3.4數據關聯0
3.4.1關聯規則相關概念0
3.4.2Apriori算法介紹0
3.4.3Weka中Apriori關聯規則挖掘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數據可視化0
3.6.1Visualize標簽頁0
3.6.2數值型類別屬性可視化0
第4章數據分析進階0
4.1貝葉斯網絡0
4.1.1貝葉斯公式簡介0
4.1.2貝葉斯網絡簡介
4.1.3創建貝葉斯網絡
4.1.4使用貝葉斯網絡進行推理
4.2神經網絡
4.2.1神經網絡介紹
4.2.2Weka神經網絡選項設置
4.2.3編輯神經網絡
4.2.4神經網絡參數調整
4.3時間序列分析及預測
第5章Tableau數據可視化
5.1Tableau概述與入門
5.1.1概述
5.1.2下載與安裝
5.1.3數據類型
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創建地圖
5.4高級數據操作
5.4.1分層結構
5.4.2組
5.4.3集
5.4.4參數
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創建計算字段
5.6.2空氣質量
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： 佛山市納稅企業增長情況分析
5.7.1創建字段
5.7.2預測
5.7.3剖析行業
5.7.4剖析區域
5.7.5制作儀表板
5.7.6分析
第6章數據分析拓展
6.1數據分析拓展引言
6.1.1研究背景及實驗數據
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(kNN)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章數據思維
7.1數據分析基礎
7.1.1相關概念
7.1.2數據分析可以幫用戶做什么
7.1.3如何做有效的數據分析
7.2數據分析思維、過程和方法
7.2.1數據分析思維
7.2.2數據分析過程
7.2.3數據分析方法
7.2.4數據分析結果展示
參考文獻
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高等學校大數據管理與應用專業規劃教材大數據工具應用/微課視頻版 作者簡介
鐘雪靈，博士，廣東金融學院互聯網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等期刊發表論文數十篇。主編《Python程序設計基礎》和《算法基礎與實驗》兩部教材。主持《大數據工具應用》在線開放課程。
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