大數(shù)據(jù)應用分析技術與方法

第1章大數(shù)據(jù)是信息社會的寶貴資源1
1.1大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景和概念1
1.2大數(shù)據(jù)的特征3
1.3大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別4
1.4大數(shù)據(jù)的價值和開發(fā)應用5
1.5大數(shù)據(jù)時代的新機遇和新挑戰(zhàn)8
1.5.1依據(jù)大數(shù)據(jù)進行決策成為一種新的決策方式8
1.5.2大數(shù)據(jù)與各行業(yè)深度融合帶來層出不窮的新應用8
1.5.3大數(shù)據(jù)推動新技術的不斷涌現(xiàn)9
1.6本書的特定視野10
參考文獻11第2章大數(shù)據(jù)應用分析12
2.1大數(shù)據(jù)的處理流程12
2.2大數(shù)據(jù)分析的概念14
2.3大數(shù)據(jù)分析的關鍵技術15
2.3.1云計算15
2.3.2數(shù)據(jù)分析方法16
2.3.3數(shù)據(jù)可視化17
2.4大數(shù)據(jù)分析工具介紹17
2.4.1Hadoop18
2.4.2R19
2.4.3Python19
2.4.4RapidMiner20
2.4.5Tableau20
2.5大數(shù)據(jù)分析示例——查處虛假出口貿(mào)易22
2.5.1案例概述22
2.5.2查詢分析23
2.5.3可視化分析25
2.5.4分析小結(jié)27
參考文獻30第3章常用數(shù)據(jù)分析與預測方法31
3.1方差分析31
3.1.1分析方法31
3.1.2示例介紹31
3.1.3示例分析33
3.1.4結(jié)果分析與總結(jié)35
3.2相關分析35
3.2.1分析方法35
3.2.2示例介紹36
3.2.3示例分析37
3.2.4結(jié)果分析與總結(jié)40
3.3回歸分析40
3.3.1分析方法40
3.3.2示例介紹41
3.3.3示例分析41
3.3.4結(jié)果分析與總結(jié)42
3.4時間序列分析44
3.4.1平穩(wěn)性檢驗44
3.4.2純隨機性檢驗44
3.4.3適用性檢測44
3.5聚類分析45
3.6可視化數(shù)據(jù)分析46
3.6.1常用的可視化數(shù)據(jù)展示方法47
3.6.2可視化分析示例51
3.7環(huán)境準備61
參考文獻62第4章大數(shù)據(jù)分析的思維特征63
4.1大數(shù)據(jù)應用分析的實務框架63
4.1.1大數(shù)據(jù)應用分析的四個層面63
4.1.2四個層面的關系65
4.2大數(shù)據(jù)分析的特征發(fā)現(xiàn)65
4.2.1特征發(fā)現(xiàn)的案例66
4.2.2特征發(fā)現(xiàn)的概念73
4.3對數(shù)據(jù)的分類73
4.4特征發(fā)現(xiàn)的一般過程79
參考文獻81第5章大數(shù)據(jù)的可視化分析82
5.1不良貸款分析82
5.1.1數(shù)據(jù)準備82
5.1.2各銀行的不良貸款情況分析86
5.1.3各經(jīng)濟類型的企業(yè)的不良貸款情況分析95
5.1.4各類貸款的不良貸款情況分析99
5.2保險公司客戶索賠分析103
5.2.1數(shù)據(jù)準備103
5.2.2數(shù)據(jù)分析104
參考文獻119第6章可視化挖掘分析120
6.1挖掘分析在審計線索特征發(fā)現(xiàn)中的應用120
6.1.1案例背景120
6.1.2數(shù)據(jù)準備120
6.1.3聚類分析122
6.2挖掘分析在推薦系統(tǒng)中的應用131
6.2.1案例背景131
6.2.2數(shù)據(jù)準備131
6.2.3構建推薦系統(tǒng)132第7章大數(shù)據(jù)資源的元數(shù)據(jù)管理140
7.1元數(shù)據(jù)簡介140
7.1.1元數(shù)據(jù)和對象數(shù)據(jù)140
7.1.2應用元數(shù)據(jù)管理技術的意義140
7.2著錄對象分析142
7.2.1審計中間表142
7.2.2審計分析模型142
7.2.3審計專家經(jīng)驗143
7.2.4審計情景案例144
7.2.5被審計單位資料144
7.3元數(shù)據(jù)結(jié)構設計145
7.3.1審計中間表的元數(shù)據(jù)結(jié)構145
7.3.2審計分析模型的元數(shù)據(jù)結(jié)構146
7.3.3審計專家經(jīng)驗的元數(shù)據(jù)結(jié)構147
7.3.4審計情景案例的元數(shù)據(jù)結(jié)構149
7.3.5被審計單位資料的元數(shù)據(jù)結(jié)構150
7.4應用大數(shù)據(jù)審計分析數(shù)字信息元數(shù)據(jù)規(guī)范的擴展規(guī)則151
參考文獻152第8章大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)清洗153
8.1大數(shù)據(jù)清洗的基本概念153
8.1.1大數(shù)據(jù)清洗的基本架構153
8.1.2數(shù)據(jù)清洗的基本步驟154
8.2數(shù)據(jù)清洗157
8.2.1數(shù)據(jù)清洗的一些注意事項157
8.2.2常見的數(shù)據(jù)清洗158
參考文獻163第9章大數(shù)據(jù)分析的風險與對策164
9.1大數(shù)據(jù)分析的風險及產(chǎn)生原因164
9.2大數(shù)據(jù)采集的風險165
9.3大數(shù)據(jù)處理與集成的風險167
9.4大數(shù)據(jù)分析的風險168
9.5大數(shù)據(jù)解釋的風險168
9.6大數(shù)據(jù)的隱私和安全風險及其對策169
9.6.1大數(shù)據(jù)處理流程的隱私風險170
9.6.2大數(shù)據(jù)處理平臺帶來的安全和隱私風險172
9.6.3保護大數(shù)據(jù)隱私和安全的對策173
參考文獻175第10章大數(shù)據(jù)治理簡介177
10.1大數(shù)據(jù)治理的必要性177
10.2大數(shù)據(jù)治理的概念178
10.3大數(shù)據(jù)治理的核心內(nèi)容180
10.4案例181
10.4.1工作思路182
10.4.2數(shù)據(jù)真實性的驗證方法182
10.4.3數(shù)據(jù)完整性的驗證186
參考文獻187附錄ATableau 10.0簡介188
A.1Tableau工作區(qū)188
A.1.1工作表工作區(qū)189
A.1.2儀表板工作區(qū)190
A.1.3故事工作區(qū)191
A.2Tableau的文件管理192附錄BRapidMiner使用方法簡介194
B.1RapidMiner的主界面194
B.2使用RapidMiner分析數(shù)據(jù)的方法195