大数据应用基础（微课版第2版）-图书-人邮教育社区

内容摘要

数据是非常重要的资产，是“数字经济”时代的核心生产要素。本书主要面向财经商贸类专业的学生，旨在培养学生的大数据处理能力。本书重点讲解MySQL数据库基础、Python程序基础、浪潮可视化大数据三大核心内容，根据大数据分析岗位的典型工作任务，详细讲解MySQL数据库的库表操作、结构化查询部分，以及Python中的数据采集、数据处理与数据分析等，同时拓展讲解浪潮可视化大数据工具应用的实操技能。
本书共6个项目，包括认知大数据系统、MySQL数据库设计、MySQL数据查询操作、Python应用基础、Python数据处理与浪潮可视化大数据工具应用。本书选择真实的商业案例进行讲解，内容新颖，解析透彻。本书运用人工智能技术辅助学生自主学习与拓展练习，培养学生的学习力与创新力。
本书不仅可以作为高等职业院校财经商贸类专业相关课程的教材，也可以作为从事大数据处理与分析相关工作人员的参考书。

项目一认知大数据系统 ... 1
学习目标 ......................................... 1
课前自学.........................................2
一、大数据概述 ............................... 2
二、大数据思维 ............................... 5
三、大数据技术 ............................... 6
四、大数据处理流程 ....................... 8
自学自测 ....................................... 14
课中实训.......................................15
实训一浪潮A集团财务共享服务中心大数据系统分析 ....... 15
实训二大数据存储与分析工具环境配置 ......................... 17
实训三大数据分析、挖掘与可视化工具对比 .............. 20
实训四利用大模型生成小程序并调试运行 ..................... 22
实训项目评价 ................................ 24
课后提升.......................................25
案例一访问华为云主页 .............. 25
案例二访问成都四方伟业软件股份有限公司主页 ........... 25

项目二 MySQL数据库设计................... 27
学习目标 ....................................... 27
课前自学.......................................28
一、数据库生命周期概述 .............. 28
二、常见关系数据库管理系统介绍 ....................................... 38
三、MySQL数据类型 .................... 38
四、表约束概述 ............................. 40
五、数据的增、改、删操作 ........... 43
自学自测 ....................................... 46
课中实训.......................................47
实训一优悦网上商城数据库设计与实施 ............................. 47
实训二实施客户表 ..................... 50
实训三实施销售数据表 .............. 54
实训项目评价 ................................ 58
课后提升.......................................59
案例悠乐公司财务管理数据库设计与实施 ......................... 59

项目三 MySQL数据查询操作 ................... 61
学习目标 ....................................... 61
课前自学.......................................62
一、SQL简介 ................................ 62
二、SELECT语句的语法结构 ....... 63
三、常量、变量、运算符 .............. 65
四、常用函数 ................................ 69
五、SELECT扩展 ......................... 72
自学自测 ....................................... 74
课中实训.......................................75
实训一概览客户信息 .................. 75
实训二查询客户特征 .................. 78
实训三统计销售订单 .................. 80
实训四分析商品销售 .................. 81
实训五分类客户价值 .................. 85
实训六融合InsCode应用 ............ 89
实训项目评价 ................................ 90
课后提升.......................................91
案例一概览产品信息 .................. 91
案例二查询产品特征 .................. 91
案例三统计客户分布 .................. 91
案例四分析销售趋势 .................. 91
案例五结合AI大模型的销售预测与优化 ..................... 92

项目四 Python应用基础 ................... 93
学习目标 ....................................... 93
课前自学.......................................94
一、Python编程语言简介 .............. 94
二、Python编程知识 ..................... 95
三、网页基础 .............................. 106
四、网络数据采集 ....................... 108
自学自测 ..................................... 112
课中实训.....................................113
实训一 Python开发环境准备 ..... 113
实训二供应商数据标准化 ......... 117
实训三当日营业数据统计 ......... 117
实训四销售数据筛选 ................ 119
实训五财务数据采集 ................ 121
实训项目评价 .............................. 124
课后提升.....................................125
案例一采集女鞋数据 ................ 125
案例二采集成都市二手房数据 .............................. 126

项目五 Python数据处理 ................. 129
学习目标 ..................................... 129
课前自学.....................................130
一、Python数据处理概述 ............ 130
二、NumPy计算基础 .................. 131
三、pandas数据处理 .................. 138
四、Matplotlib数据可视化 ........... 147
自学自测 ..................................... 157
课中实训.....................................159
实训一销售数据统计分析 ......... 159
实训二链家二手房数据处理 ..... 161
实训三去哪儿网数据处理 ......... 166
实训四旅游金融数据分析系统 .............................. 172
实训项目评价 .............................. 178
课后提升.....................................179
案例一网易财报数据处理 ......... 179
案例二天猫订单数据处理 ......... 179

项目六浪潮可视化大数据工具应用.......... 181
学习目标 ..................................... 181
课前自学.....................................182
一、浪潮大数据分析产品架构 ..... 182
二、DMP ..................................... 183
三、大数据分析产品（BA） ....... 185
自学自测 ..................................... 186
课中实训.....................................187
实训一数据整理 ....................... 189
实训二数据可视化 ................... 200
实训三综合分析 ....................... 214
实训项目评价 .............................. 216
课后提升.....................................217
案例财务分析数据整理与可视化呈现 .................................. 217