本书以管理和应用视角解读大数据，以大数据分析全生命周期为主线，从大数据的采集、存储、预处理、分析、可视化、治理等环节切入，对大数据管理与应用的理论、方法、工具和应用进行科学合理的组织。
本书包含十六章，分为四篇：概念篇主要介绍大数据管理与应用的基本概念、分析的基本思路；基础篇主要介绍大数据管理与应用的数学基础和机器学习基础；技术篇主要介绍大数据管理应用的数据采集与存储技术、数据预处理技术、数据回归分析技术、数据分类分析技术、数据聚类分析技术、数据关联分析技术、深度学习技术、文本分析技术、Web分析技术、可视化技术、数据治理技术；平台与发展篇介绍大数据计算平台和综述大数据管理与应用的新进展。
本书可作为高等学校大数据管理与应用、信息管理与信息系统、数据科学与大数据技术等管理类、信息类专业本科生教材，还可以作为各行各业的管理者与实践者的培训用书和参考读物。

国家级一流本科课程配套教材
教育部产学合作协同育人项目成果

大数据

本书以管理和应用视角解读大数据，以大数据分析全生命周期为主线，从大数据的采集、存储、预处理、分析、可视化、治理等环节切入，对大数据管理与应用的理论、方法、工具和应用进行科学合理的组织。
本书包含十六章，分为四篇：概念篇主要介绍大数据管理与应用的基本概念、分析的基本思路；基础篇主要介绍大数据管理与应用的数学基础和机器学习基础；技术篇主要介绍大数据管理与应用的数据采集与存储技术、数据预处理技术、数据回归分析技术、数据分类分析技术、数据聚类分析技术、数据关联分析技术、深度学习技术、文本分析技术、Web分析技术、可视化技术、数据治理技术；平台与发展篇介绍大数据计算平台并综述大数据管理与应用的新进展。
本书可作为高等学校大数据管理与应用、信息管理与信息系统、数据科学与大数据技术等管理类、信息类专业的本科生、研究生教材，还可作为大数据相关企业的管理者与实践者的培训用书和参考读物。

《大数据管理与应用》目录
第一部分 大数据管理与应用基础
第1章 大数据管理与应用概论
1.1 大数据及大数据产业的含义和特点
1.2 商务决策需要商务数据分析
1.2 商务数据分析简介
1.3 商务数据分析的应用
1.6 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题


第二部分 大数据管理与应用理论基础
第2章 大数据管理与应用的管理基础
2.1 企业管理中的商务数据分析
2.2 战略管理与商务数据分析
2.3 运营管理与商务数据分析
2.4 营销管理与商务数据分析
2.5 人力资源管理与商务数据分析
2.6 会计和财务管理与商务数据分析
2.7 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

第3章 大数据管理与应用的统计基础
3.1 概率分布
3.2 参数估计与假设检验
3.3 基本统计分析方法
3.4 元分析方法
3.5 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

第4章 大数据管理与应用的机器学习基础
4.1 机器学习的发展历程
4.2 机器学习基本概念
4.3 机器学习活动
4.4 机器学习系统
4.5 机器学习的主要类型
4.6 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

第三部分 大数据管理与应用核心技术
第5章 数据存储与预处理
5.1 关系型与非关系型数据库
5.2 典型数据库系统
5.3 数据质量与审计
5.4 数据清洗与变换
5.5 其他预处理方法
5.6 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

第六章 大数据管理与应用基本方法
6.1 大数据管理与应用方法概述
6.2 分类分析方法
6.3 聚类分析方法
6.4 预测分析方法
6.5 关联分析方法
6.6 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

第7章 文本分析
9.1 文本分析流程
9.2 文本预处理
9.3 特征提取
9.4 文本分类算法
9.5 模型评估
7.6 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

第8章 推荐系统
8.1 推荐系统基本概念
8.2 协同过滤推荐
8.3 基于内容的推荐
8.4 混合推荐
8.5 模型评估
8.6 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

第9章 社会网络分析
11.1 社会网络基本概念
11.2 凝聚特性
11.3 代理特性
11.4 等级特性
11.5 建模分析
11.6 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

第10章 深度学习
10.1 神经网络
10.2 深度前馈网络
10.3 卷积神经网络
10.4 循环神经网络
10.5 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

第11章 可视化技术
11.1 主要类型
11.2 基本模型
11.3 常用方法
11.4 评价与改进
11.5 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

第四部分 大数据管理与应用实务
第12章 大数据在战略管理中的应用
12.1 战略管理与大数据
12.2 商务数据分析在战略环境分析中的应用
12.3 商务数据分析在竞争对手分析中的应用
12.4 商务数据分析在企业绩效管理中的应用
12.5 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

第13章 大数据在运营管理中的应用
13.1 战略管理与大数据
13.2 商务数据分析在选址规划中的应用
13.2 商务数据分析在供应链优化中的应用
13.3 商务数据分析在生产调度管理中的应用
13.4 商务数据分析在质量管理中的应用
13.6 商务数据分析在设备管理中应用
13.7 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

第14章大数据在营销管理中的应用
14.1 营销管理与大数据
14.2 商务数据分析在营销定位中的应用
14.3 商务数据分析在产品设计中的应用
14.4 商务数据分析在精准定价中的应用
14.5 商务数据分析在渠道优化中的应用
14.6 商务数据分析在促销中的应用
14.7 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

第15章 大数据在人力资源管理中的应用
15.1 人力资源管理与大数据
15.2 商务数据分析在员工需求预测中的应用
15.3 商务数据分析在岗位分析中的应用
15.4 商务数据分析在绩效考核中的应用
15.5 商务数据分析在离职预测中的应用
15.6 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

第16章 大数据在会计和财务管理中的应用
16.1 会计和财务管理与大数据
16.2 商务数据分析在成本管理中的应用
16.3 商务数据分析在财务风险预测中的应用
16.4 商务数据分析在企业信用风险管理中的应用
16.5 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

第17章 大数据在物流管理中的应用
17.1 物流管理与大数据
17.2 商务数据分析在采购管理中的应用
17.3 商务数据分析在仓储管理中的应用
17.4 商务数据分析在运输管理中的应用
17.5 商务数据分析在配送管理中的应用
17.6 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题




第五部分 大数据管理与应用发展

第18章 大数据管理与应用进展
18.1 大数据管理与应用趋势
18.2 大数据管理与应用在中国的发展
18.3大数据管理与应用动态
18.4 应用案例
参考文献及扩展阅读资料
思考题

附录 Python语言基础