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第1章 大数据导论1

1.1大数据的产生1

1.1.1天文学——信息爆炸的起源3

1.1.2大数据产生的背景4

1.2大数据与可视化9

1.2.1数据可视化的概念和意义9

1.2.2打造最好的可视化效果11

1.2.3数据可视化的运用12

1.3人工智能和大数据的关系13

1.4大数据的相关技术22

1.4.1数据挖掘22

1.4.2机器学习26

1.4.3神经网络29

第2章 大数据概述37

2.1数据处理与大数据37

2.1.1古典数据处理案例38

2.1.2现代数据处理案例39

2.2什么是大数据40

2.3大数据工作流程41

2.3.1数据收集42

2.3.2数据处理43

2.3.3知识生成45

2.3.4数据存储46

2.4大数据来源47

2.4.1互联网以及线上金融数据48

2.4.2社交平台数据49

2.4.3传感器数据51

2.4.4企业管理数据52

2.5大数据特征52

2.5.1大数据的基本特征：3V53

2.5.2大数据新增特征：4V55

2.5.3 IBM对于大数据的解读：5V56

2.6大数据基本架构设计原理58

第3章 大数据相关开发语言63

3.1 Python语言64

3.1.1 Python的历史64

3.1.2 Python的特点65

3.1.3 Python的版本与区别66

3.1.4 Python的安装步骤68

3.1.5 Python的基本用法70

3.1.6 Python的常用库74

3.1.7 Python实际运用案例76

3.1.8 Python金融数据分析实例81

3.2 R语言84

3.2.1 R语言简介84

3.2.2 R语言的特性85

3.2.3 R语言的安装86

3.2.4 R语言工具库的加载87

3.2.5 R语言实际运用案例88

3.3分布式计算框架91

3.3.1大数据所带来的挑战92

3.3.2 Hadoop概述92

3.3.3 Hadoop的发展历史93

3.3.4 Hadoop框架组件95

第4章 大数据的相关技术99

4.1云计算99

4.1.1什么是云计算99

4.1.2云计算的服务层面100

4.2人工智能101

4.3机器学习104

4.3.1机器学习的原因105

4.3.2机器学习的定义106

4.3.3机器学习算法的分类107

4.3.4机器学习问题领域109

4.3.5机器学习的一般步骤110

4.3.6模型评价指标113

4.3.7现实中的分类问题以及KNN算法116

4.3.8机器学习实例118

4.4神经网络和深度学习124

4.4.1神经网络124

4.4.2深度学习128

4.5大数据可视化工具133

4.5.1 Matplotlib134

4.5.2 Excel136

4.5.3百度ECharts148

4.5.4 Tableau149

第5章 大数据分析应用案例：通过社交媒体对市场进行分析151

5.1社交媒体非结构化大数据的背景152

5.2社交媒体大数据情绪分析156

5.2.1情绪分析的概念156

5.2.2情绪分析的步骤157

5.2.3情绪分析实际案例158

5.3使用社交媒体大数据对市场结构进行分析160

5.3.1市场结构及分析160

5.3.2品牌联想网络163

5.3.3文本挖掘技术165

5.3.4市场结构分析步骤166

参考文献171