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大数据分析与实践——社会研究与数字治理 版权信息
- ISBN:9787111744078
- 条形码:9787111744078 ; 978-7-111-74407-8
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
大数据分析与实践——社会研究与数字治理 本书特色
配套资源:电子课件、习题答案、教学进度表、作业与实践 本书特色: 理论联系实际,有机结合大数据分析理念、技术与应用的学习和实践活动。 结合课堂教学方法改革的要求,有针对性地安排了课前导读案例。 为大数据分析的学习设计了课程实践。
大数据分析与实践——社会研究与数字治理 内容简介
“大数据分析”是一门理论性和实践性都很强的课程。本书是为高等院校相关专业“大数据分析”课程而设计编写,具有丰富实践特色的主教材。针对高等院校学生的发展需求,本书系统、全面地介绍了大数据分析的基本知识和技能,详细介绍了大数据分析基础、社会研究与方法、计算社会科学及其发展、基本原则与生命周期、构建分析路线与用例、大数据分析的运用、预测分析方法、预测分析技术、大数据分析模型、用户角色与分析工具、大数据分析平台、社交网络与推荐系统、组织分析团队等内容,*后为大数据分析的学习设计了一个基于大数据集市的课程实践。全书具有较强的系统性、可读性和实用性。 本书适合作为高等院校相关专业“大数据分析”课程的教材,也可供有一定实践经验的社会研究人员、IT应用人员、管理人员参考和作为继续教育的教材。
大数据分析与实践——社会研究与数字治理 目录
课程教学进度表
第1章大数据分析基础
【导读案例】葡萄酒的品质分析
11大数据基础
111定义大数据
112大数据的3V特征
113广义的大数据
12大数据的结构类型
13大数据对分析的影响
131大数据的影响
132大数据分析的定义
14定性分析与定量分析
15四种数据分析方法
151描述性分析
152诊断性分析
153预测性分析
154规范性分析
16大数据分析的行业作用
161大数据分析的决策支持价值
162大数据分析的关键应用
163大数据分析的能力分析
164大数据分析面临的问题
【作业】
第2章社会研究与方法
【导读案例】第四范式:大数据对于科研的意义
21社会研究的概念
211社会研究的特征
212社会研究的理论问题
213社会研究的基本方法
22社会研究的主要过程
221选题与文献回顾
222研究设计
223测量与操作化
224抽样概念与方法
23调查研究
231调查研究概述
232调查研究的特点
233定量与定性调查
234程序与报告
235调查问卷设计
24实验研究
241实验研究概述
242实验研究的分类
25利用文献的定量研究
251文献分析概述
252文献搜集和积累
253文献综述
26实地调查
261实地调查概述
262实地调查的方法
【作业】
第3章计算社会科学及其发展
【导读案例】大数据时代的
社会治理之道
31什么是计算社会科学
311计算社会学
312计算经济学
32社会科学与大数据
321大数据推动相关分析崛起
322大数据推动学科融合
323大数据重构定量与定性研究
324大数据优化数据处理
33社会研究的范式变革
331大数据带来的变革因素
332路径变革:“数据驱动”知识发现
333手段变革:大数据服务于因果分析
334功能变革:分析与预测统一于政策
34计算社会学发展
341计算社会学的发展历程
342计算社会学发展的五大内容
343计算社会学发展的思考
【作业】
第4章基本原则与生命周期
【导读案例】得数据者得天下
41大数据分析生命周期
411商业案例评估
412数据标识
413数据获取与过滤
414数据转换
415数据验证与清洗
416数据聚合与表示
417数据分析
418数据可视化
419分析结果的使用
42大数据的分析原则
421原则1:实现商业价值和影响
422原则2:专注于*后一公里
423原则3:持续改善
424原则4:加速学习能力和执行力
425原则5:差异化分析
426原则6:嵌入分析
427原则7:建立分析架构
428原则8:构建人力因素
429原则9:利用消费化趋势
【作业】
第5章构建分析路线与用例
【导读案例】大数据时代,看透
“假数据”
51什么是分析路线
511商业竞争30时代
512创建独特的分析路线
52大数据分析路线
521第1步:确定关键业务目标
522第2步:定义价值链
523第3步:头脑风暴分析解决方案机会
524第4步:描述分析解决方案机会
525第5步:创建决策模型
526第6步:评估分析解决方案机会
527第7步:建立分析路线图
528第8步:不断演进分析路线图
53关键用例分析
531预测用例
532解释用例
533预报用例
534发现用例
535模拟用例
536优化用例
【作业】
第6章大数据分析的运用
【导读案例】数据驱动≠大数据
61企业分析的分类
62战略分析
621专案分析
622战略市场细分
623经济预测
624业务模拟
63管理分析
64运营分析
65科学分析
66面向客户的分析
661预测服务
662分析应用
663消费分析
664案例:大数据促进商业决策
【作业】
第7章预测分析方法
【导读案例】准确预测地震
71预测分析方法论
711数据具有内在预测性
712预测分析的流程
72定义业务需求
721理解业务问题
722定义应对措施
723了解误差成本
724确定预测窗口
725评估部署环境
73建立分析数据集
731配置数据
732评估数据
733调查异常值
734数据转换
735执行基本表操作
736处理丢失数据
74降维与特征工程
741降维
742特征工程
743特征变换
75建立预测模型
751制订建模计划
752细分数据集
753执行模型训练计划
754测量模型效果
755验证模型
76部署预测模型
761审查和批准预测模型
762执行模型评分
763评价模型效果
764管理模型资产
【作业】
第8章预测分析技术
【导读案例】中小企业的“深层竞争力”
81统计分析
82监督和无监督学习
821监督学习
822无监督学习
823监督和无监督学习的区别
83机器学习
831机器学习的思路
832异常检测
833过滤
834贝叶斯网络
835文本挖掘
84神经网络与深度学习
841人工神经网络
842深度学习
85语义分析
851自然语言处理
852文本分析
853文本处理
854语义检索
86视觉分析
861热点图
862空间数据图
【作业】
第9章大数据分析模型
【导读案例】行业人士必知的十大数据思维原理
91什么是分析模型
92回归分析模型
93关联分析模型
931关联规则分析
932相关分析
94分类分析模型
941判别分析的原理和方法
942基于机器学习的分类模型
943支持向量机
944逻辑回归
945决策树
946k近邻
947随机森林
948朴素贝叶斯
95聚类分析模型
951聚类问题分析
952聚类分析的分类
953聚类分析方法
954聚类分析的应用
96结构分析模型
961典型的结构分析方法
962社团发现
97文本分析模型
【作业】
第10章用户角色与分析工具
【导读案例】包罗一切的数字图书馆
101用户角色
1011超级分析师
1012数据科学家
1013业务分析师
1014分析使用者
102分析的成功因素
103分析编程语言
1031R语言
1032SAS编程语言
1033SQL
104业务用户工具
1041BI的常用技术
1042BI工具和方法的发展历程
1043新的分析工具与方法
【作业】
第11章大数据分析平台
【导读案例】大数据分析的数据源
111分布式分析
1111关于并行计算
1112并行计算的三种形式
1113数据并行与“正交”
1114分布式的软件环境
112预测分析架构
1121独立分析
1122部分集成分析
1123基于数据库的分析
1124基于Hadoop分析
113云计算中的分析
1131公有云和私有云
1132安全和数据移动
114现代SQL平台
1141现代SQL平台
1142现代SQL平台区别于传统SQL平台
1143MPP数据库
1144SQL-on-Hadoop
1145NewSQL数据库
1146现代SQL平台的发展
【作业】
第12章社交网络与推荐系统
【导读案例】推荐系统的工程实现(节选)
121社交网络的定义
1211社交网络的特点
1212社交网络度量
1213社交网络学习
122社交网络的结构
1221社交网络的统计学构成
1222社交网络的群体形成
1223图与网络分析
123社交网络的关联分析
124推荐系统
1241推荐系统的概念
1242推荐方法的组合
1243推荐系统的评价
125协同过滤
【作业】
第13章组织分析团队
【导读案例】数据工作者的数据之路:从洞察到行动
131企业的分析文化
1311管理分析团队的有效因素
1312繁荣分析的文化共性
132数据科学家(数据工作者)
1321数据科学家角色
1322分析人才的四种角色
1323数据准备分析专业人员
1324分析程序员
1325分析经理
1326分析通才
1327吸引数据科学家
133集中式与分散式分析团队
134组织分析团队
1341卓越中心
1342首席数据官与首席分析官
1343实验室团队
1344数据科学技能自我评估
135走起,大数据分析
【作业】
第14章基于大数据集市的课程实践
141什么是大数据集市
1411数据集市的结构
1412数据集市的类型
1413区别于数据仓库
142大数据分析实践项目选择
1421大数据帮零售企业制定促销策略
1422电信公司通过大数据分析挽回核心客户
1423大数据帮能源企业设置发电机地点
1424电商企业通过大数据制定销售战略
143案例分析与课程实践要求
1431角色选择
1432项目选择
1433实践项目的背景说明
1434分知识点要点简述
1435撰写大数据分析报告
1436课程实践总结
1437课程实践的教师评价
附录课程作业参考答案
参考文献
大数据分析与实践——社会研究与数字治理 作者简介
周苏,男,1958年出生,苏州人。浙江大学城市学院教授,清华大学访问学者,科技部相关机构认证创新工程师(二级),清华大学《计算机教育》杂志“周苏专栏”作者。周苏教授的主要教学和研究方向为软件工程、操作系统和多媒体技术等,仅从自1999年参加独立学院工作以来,潜心体验大众化教育背景下的教学活动并探索其规律,认真踏实地进行教改研究,在教材研究与建设,教学方法改革与创新等方面积累了丰富的经验,成绩显著,在独立学院和应用型院校计算机学科的教学方法上走出了具有开创性的步伐,得到全国同行的广泛认同。
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