商业大数据分析与应用基础（微课版）-图书-人邮教育社区

内容摘要

本书基于大数据分析易用工具，紧密结合国内相关的大数据分析与应用技能标准，既注重理论知识的系统性，又强调实践操作的可行性。本书依据《大数据分析与应用开发职业技能等级标准》中的“大数据分析师职业技能等级要求（初级）”和《大数据分析与应用职业技能等级标准》中的“大数据分析与应用职业技能等级要求（初级）”等相关要求组织编写，介绍大数据分析与应用的有关知识，基于易用性工具讲解示例或案例，方便教师组织实验教学，便于读者学习。通过对本书的学习，读者不仅能够理解大数据分析的基本概念、原理和方法，还能够掌握常见的大数据分析工具和技术，从而在实际应用中能够灵活运用所学知识，解决实际问题。
本书旨在为高校相关专业提供一本系统、实用的大数据分析与应用入门教材。适合作为高校大数据管理与应用、电子商务、市场营销、工商管理、物流管理等经管类相关专业的教材，也可作为大数据分析相关人员的自学教材或参考书。

第 1 章大数据分析概述 .........................1
1.1 什么是大数据............................................1
1.1.1 大数据的定义与特征.........................2
1.1.2 大数据的应用与挑战.........................3
1.1.3 大数据的意义与发展趋势.................5
1.2 什么是大数据分析 ....................................7
1.2.1 大数据分析的概念.............................7
1.2.2 大数据分析的产生与发展.................8
1.2.3 大数据分析的应用场景.....................9
1.3 大数据分析的基本理论与模型 ..............10
1.3.1 大数据分析的基本理论...................10
1.3.2 大数据分析的模型...........................10
1.4 大数据分析流程、技术、平台与工具.....11
1.4.1 大数据分析的流程...........................11
1.4.2 大数据分析的技术...........................16
1.4.3 大数据分析平台与工具...................17
1.5 大数据分析相关职业及技能要求 ..........19
1.5.1 职业概况...........................................19
1.5.2 技能要求...........................................20
1.5.3 技能认证...........................................23
本章小结...........................................................25
实训练习...........................................................25
课后习题...........................................................26

第 2 章业务与数据理解 .......................29
2.1 业务理解..................................................30
2.1.1 业务理解的含义及作用...................30
2.1.2 业务理解的主要工作.......................30
2.1.3 需求分析...........................................30
2.2 数据分类与来源 ......................................37
2.2.1 数据分类...........................................37
2.2.2 数据来源...........................................39
2.3 数据采集 ..................................................40
2.3.1 常见的大数据采集方法...................40
2.3.2 网页数据采集的原理与工具 ...........41
2.4 数据理解 ..................................................42
2.4.1 数据理解的含义和重要性 ...............42
2.4.2 数据描述与探索性分析...................43
2.4.3 数据质量评估...................................44
本章小结...........................................................46
实训练习...........................................................46
课后习题...........................................................47

第 3 章数据预处理..................................49
3.1 数据预处理概述 ......................................49
3.1.1 数据预处理的含义...........................49
3.1.2 数据预处理的主要工作...................50
3.2 使用 SQL 处理数据.................................50
3.2.1 SQL 概述 ..........................................50
3.2.2 MySQL 基础.....................................53
3.2.3 使用 MySQL 处理数据....................56
3.3 使用 Excel 处理数据 ...............................64
3.3.1 Excel 概述.........................................64
3.3.2 数据清洗...........................................66
3.3.3 数据加工...........................................70
3.3.4 数据抽样...........................................75
3.4 使用 Orange 处理数据.............................75
3.4.1 Orange 数据预处理组件 ..................75
3.4.2 使用 Orange 处理数据操作 .............80
本章小结...........................................................82
实训练习...........................................................82
课后习题...........................................................83

第 4 章数据基本统计分析...................85
4.1 数据统计分析指标与方法.......................85
4.1.1 数据统计分析指标...........................85
4.1.2 常用数据统计分析方法...................86
4.2 Excel 数据统计分析................................89
4.2.1 Excel 中的数据分析功能.................89
4.2.2 Excel 数据分析的基本操作.............90
4.3 Orange 数据统计分析 .............................95
4.3.1 Orange 数据统计分析的主要功能 ........95
4.3.2 Orange 数据统计分析的基本操作 .......96
4.4 SPSS 数据统计分析 ..............................100
4.4.1 SPSS 数据统计分析的主要功能 ......100
4.4.2 SPSS 数据统计分析的基本操作 .....103
本章小结......................................................... 111
实训练习......................................................... 111
课后习题......................................................... 112

第 5 章数据可视化分析.....................114
5.1 什么是数据可视化................................ 114
5.1.1 数据可视化的定义.........................114
5.1.2 数据可视化的作用.........................116
5.1.3 数据可视化的分类.........................118
5.2 数据可视化的原则................................ 119
5.2.1 数据筛选原则.................................119
5.2.2 从数据到可视化的直观映射原则 ........119
5.2.3 视觉选择与交互设计原则.............120
5.2.4 美学原则.........................................120
5.2.5 适当运用隐喻原则.........................120
5.2.6 颜色与透明度选择原则.................120
5.3 数据可视化工具....................................121
5.3.1 数据可视化工具的类别.................121
5.3.2 Excel 数据可视化...........................122
5.3.3 PowerBI 数据可视化......................126
5.3.4 Tableau 数据可视化.......................133
本章小结.........................................................138
实训练习.........................................................138
课后习题.........................................................139

第 6 章数据分析报告撰写 ................141
6.1 数据分析报告概述 ................................141
6.1.1 数据分析报告的定义、作用及分类....142
6.1.2 数据分析报告的结构.....................142
6.1.3 数据分析报告的撰写原则.............143
6.1.4 数据分析报告的撰写流程.............144
6.1.5 数据分析报告的汇报模板.............145
6.2 数据分析报告撰写案例 ........................149
6.2.1 案例背景及任务说明.....................149
6.2.2 数据分析报告示例.........................149
6.2.3 数据分析报告的评估.....................156
本章小结.........................................................157
实训练习.........................................................158
课后习题.........................................................158

第 7 章数据分析综合案例 ................161
7.1 服装零售分析........................................161
7.1.1 分析背景、目的和思路.................161
7.1.2 数据理解.........................................162
7.1.3 数据预处理.....................................163
7.1.4 分析过程与结果.............................164
7.1.5 结论与建议.....................................172
7.2 网店商品分析........................................173
7.2.1 分析背景、目的和思路.................173
7.2.2 数据理解.........................................173
7.2.3 数据预处理.....................................174
7.2.4 分析过程与结果.............................174
7.2.5 结论与建议.....................................177
7.3 会员 RFM 分析......................................177
7.3.1 分析背景、目的和思路.................177
7.3.2 数据理解.........................................178
7.3.3 数据预处理.....................................179
7.3.4 分析过程与结果.............................179
7.3.5 结论与建议.....................................188
7.4 网站流量分析........................................189
7.4.1 分析背景、目的和思路.................189
7.4.2 数据理解.........................................190
7.4.3 数据预处理.....................................191
7.4.4 分析过程与结果.............................191
7.4.5 结论与建议.....................................198
7.5 货品物流分析........................................198
7.5.1 分析背景、目的和思路.................198
7.5.2 数据理解.........................................199
7.5.3 数据预处理.....................................199
7.5.4 分析过程与结果.............................200
7.5.5 结论与建议.....................................203
本章小结.........................................................204
实训练习.........................................................204
课后习题.........................................................204
参考文献.........................................................206

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出版信息

书　　名：商业大数据分析与应用基础（微课版）
执行编辑：本书的内容有任何问题，请联系孙澍
书　　号：978-7-115-66883-7
作　　者： 欧阳峰
定　　价：
页　　数：300
印刷方式：黑白印刷
开　　本：16开
出版状态：正在审校

作者介绍

欧阳峰，广州商学院数字经济产业学院教授，教育部人文社科规划项目评审专家，广东省首届电子商务百强名师。主要从事商务数据分析、计量营销学、网络营销、电子商务等相关领域的教学及研究；在国内外学术期刊发表论文数十篇，出版过《计量营销学》《电子商务解决方案》等专著和教材多本，获得校级和院级优秀教学奖。在大型央企从事过技术管理工作，兼任过某高校控股企业董事长；2007 年由中国电子商务协会暨高等院校工作委员会评为首届“中国电子商务名师”，获2016年度广东省电子商务百强名师荣誉称号。