大数据分析技术应用 - 中国高校教材图书网
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书名： |
大数据分析技术应用
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| ISBN： | 978-7-300-34107-1 |
责任编辑： | |
| 作者： |
吕萍丽 吕国庆
相关图书
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装订： | 平 |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 大16 |
| 定价： |
￥46.00
折扣价：￥41.40
折扣：0.90
节省了4.6元
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千字数： |
200
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| 出版社： |
中国人民大学出版社 |
装订： | 平 |
| 出版日期： |
2026-05-30 |
页数： |
200页
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| 每包册数： |
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立体化教材： | |
| 专业分类： | |
中图法分类： | 自动化技术、计算机技术 |
| 用途分类： | |
读者分类： | |
| 国家规划教材： |
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省部级规划教材： |
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| 入选重点出版项目： |
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获奖信息： |
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| 印刷日期： | |
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| 内容简介： |
《大数据分析技术应用》教材系统介绍了大数据的相关知识，分为实时数据获取、 Flink实时数据分析、Spark离线数据分析、 Echarts实现我国五大蜜源地涟漪呈现、 Vue+ECharts实现蜂行天下驾驶舱、基于机器学习的经典数据挖掘算法、深度学习技术实现蜜源地推荐共7个项目，内容涵盖大数据的基本概念、Flume实时数据采集、Kafka分布式消息系统、Flink流处理框架、Spark并行计算框架、ECharts数据可视化图表库、Vue JavaScript框架，决策树，线性回归，支持向量机等经典数据挖掘算法、PyTorch深度学习算法，以及各个工具在蜂产业数据分析上的应用。该教材不仅详细阐述了大数据分析的原理和方法，还通过丰富的案例和实战练习，帮助读者提升解决实际问题的能力。此外，本教材还特别关注大数据分析在各行各业的应用，力求使读者能够了解到大数据分析在不同领域中的具体应用场景和价值。
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| 作者简介： |
吕萍丽，副教授，任职于徐州工业职业技术学院信息工程学院，软件技术专业带头人，移动应用开发大赛评委，教授大数据分析技术应用、数据库应用技术等课程，研究方向为人工智能应用、数据挖掘、计算机软件应用开发，发表论文19篇，其中，SCI检索3篇，EI检索5篇，授权发明专利3项，实用新型专利和软著20项，撰写《Visual Basic程序设计案例教程》教材，江苏省科学技术厅产学研项目《A级保温材料自动化生产线状态预测系统设计与研发》主持人，荣获2012年度江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师，2022年江苏省科技副总人才称号。
吕国庆 高级教师职称，任职于徐州工业职业技术学院信息工程学院大数据技术专业。教授“Hadoop基础与运维”“大数据仓库技术”课程，研究方向：数据挖掘、人工智能。发表学术论文十多篇，曾获江苏省青年岗位能手称号。
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| 章节目录： |
项目 1 实时数据获取与分析
任务 1.1 Flume 的基本概念及安装与配置方法
任务 1.2 Zookeeper 的安装与配置
任务 1.3 Kafka 的相关概念及安装与配置
项目 2 Flink 实时数据分析
任务 2.1 Flink 的相关概念及使用
任务 2.2 Flink 的安装与配置
项目 3 Spark 离线数据分析
任务 3.1 Spark 相关概念及作用
任务 3.2 Spark 安装与配置
项目 4 Echarts 实现我国五大蜜源地涟漪呈现
任务 4.1 徐州地区蜂产品销售情况柱状图
任务 4.2 蜂产品数据 ECharts 图表呈现
任务 4.3 ECharts 地图呈现全国气温分布
项目 5 Vue+ECharts 实现蜂行天下驾驶舱
任务 5.1 实现第一个 Vue 项目
任务 5.2 蜂行天下驾驶舱项目基本布局配置
任务 5.3 蜂行天下驾驶舱 ECharts 图表的实现
任务 5.4 Vue+ECharts 实现蜂农的追花夺蜜图
项目 6 基于机器学习的经典数据挖掘算法
任务 6.1 KNN 算法
任务 6.2 决策树算法
任务 6.3 k- 平均算法（k-means 算法）
任务 6.4 线性回归算法
任务 6.5 支持向量机算法
项目 7 深度学习技术实现蜜源地推荐
任务 7.1 深度学习相关技术
任务 7.2 蜜源指数预测系统设计与实现
任务 7.3 蜜源地推荐系统设计与实现
附件
参考文献
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| 精彩片段： |
数据是现代社会的重要资产。大数据分析作为挖掘数据价值、支持决策制定的关键技术，正日益受到各界的广泛关注。为了满足社会对大数据分析人才的迫切需求，推动大数据分析技术的普及与应用，我们编写了这本《大数据分析技术应用》教材。希望读者通过学习本教材，掌握大数据分析的核心技能，提升数据驱动决策的能力，奠定数据分析师职业基础，为数字化社会转型贡献自己的力量。
《大数据分析技术应用》基于当前大数据分析领域的最新研究成果和实践经验，以智慧蜂业为产业背景，对标大数据分析师岗位工作流程，系统介绍了大数据分析的基本概念、方法和技术。内容涵盖数据预处理、数据存储与管理、数据挖掘、数据预测、数据可视化等数据分析全流程，体现数据增值全过程，为读者提供全面深入的大数据分析知识体系。
《大数据分析技术应用》主编为徐州工业职业技术学院吕萍丽博士和吕国庆老师，副主编为张欣老师和航天信息股份有限公司李云鹏总经理。教材中，项目1到项目3由吕国庆老师编写，项目4、5、7由吕萍丽老师编写，项目6由张欣老师编写。李云鹏总经理在教材编写过程中提供了大量的实践案例，并对教材的组织架构给予宝贵意见。感谢徐州工业职业技术学院的领导、专家、学者对教材编写和出版给予大力支持。本教材适用于高职院校大数据技术应用专业和软件技术专业的学生、大数据分析从业者以及对大数据分析感兴趣的各界人士。衷心希望本教材能够为读者带来有益的学习体验，成为掌握大数据分析技术的“得力助手”。
在编写过程中，我们始终秉持严谨、科学的态度，力求为读者提供全面、准确的大数据分析知识。然而，由于编者能力有限，加之教材内容的广泛性和复杂性，教材中难免存在一些欠缺或不足之处。希望读者在使用过程中提出宝贵的意见和建议，以便我们不断完善和优化教材内容。
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