大数据分析应用作业指导书.doc

大数据分析应用作业指导书

TOC\o1-2\h\u27633第一章绪论 3

199541.1大数据分析概述 3

147171.2大数据分析应用领域 4

17893第二章数据采集与预处理 4

267552.1数据源类型及采集方法 4

190292.1.1数据源类型 4

92922.1.2数据采集方法 5

171092.2数据清洗与整合 5

86692.2.1数据清洗 5

217742.2.2数据整合 5

25752.3数据预处理技术 5

2552.3.1数据标准化 5

54482.3.2数据降维 6

318242.3.3数据离散化 6

28161第三章数据存储与管理 6

115833.1分布式存储系统 6

226603.1.1存储节点 6

271163.1.2网络通信 6

208633.1.3数据分布策略 6

18093.1.4数据副本管理 7

88093.1.5数据恢复与容错 7

228873.2数据仓库技术 7

86483.2.1数据集成 7

100573.2.2数据模型 7

181273.2.3数据存储 7

133923.2.4查询与报表 7

130573.3数据安全管理 7

79403.3.1访问控制 7

106683.3.3审计与监控 8

186403.3.4备份与恢复 8

277723.3.5数据隐私保护 8

734第四章数据挖掘与分析 8

280284.1数据挖掘算法 8

200994.1.1决策树算法 8

26174.1.2支持向量机算法 8

139254.1.3聚类算法 8

248064.1.4关联规则算法 8

116544.1.5神经网络算法 9

60614.2数据挖掘应用场景 9

30224.2.1客户关系管理 9

285724.2.2信用评分 9

153144.2.3股票市场预测 9

19874.2.4网络安全 9

30474.3数据分析工具与实践 9

67874.3.1Python数据分析库 9

258004.3.2R语言 9

36174.3.3SQL 9

313094.3.4数据可视化工具 10

151244.3.5机器学习平台 10

284284.3.6实践方法 10

7596第五章机器学习在大数据分析中的应用 10

271035.1机器学习概述 10

56345.2常见机器学习算法 10

216555.2.1监督学习算法 10

123665.2.2无监督学习算法 11

300665.2.3强化学习算法 11

2845.3机器学习在大数据分析中的应用实例 11

248405.3.1金融风险控制 11

153515.3.2电商推荐系统 11

288715.3.3医疗诊断 11

83105.3.4智能语音识别 11

26195.3.5无人驾驶 11

30945第六章深度学习在大数据分析中的应用 11

96586.1深度学习概述 11

324516.2常见深度学习模型 12

141096.2.1卷积神经网络（CNN） 12

238336.2.2循环神经网络（RNN） 12

291156.2.3自编码器（AE） 12

12866.2.4对抗网络（GAN） 12

268156.3深度学习在大数据分析中的应用实例 12

289876.3.1图像识别与分析 12

224026.3.2文本挖掘与分析 12

54826.3.3语音识别与合成 13

311456.3.4推荐系统 13

252126.3.5金融风控 13

22783第七章大数据分析可视化 13

198217.1可视化工具介绍 13

264807.2可视化设计原则 14

301907.3可视化案例分析 14

11664第八章大数据分析在商业领域的应用 14

131248.1客户关系管理 14

231798.1.1客户分群与画像 14

166408.1.2客户满意度分析 15

103598.1.3客户流失预警 15

211158.2营销策略优化 15

246748.2.1营销活