从数据获取、预处理、分析、建模到结论展示和系统应用，本课程通过场景化的方式，全面解析数据处理的流程。特别强调机器学习在这一过程中的重要作用。

本课程由三位在金融领域拥有十年以上经验的大数据专家编写，汇集了大量实际案例和解决方案，并提供开源代码。

本文分为三个部分，共计15章，涵盖数据平台、分析方法及行业应用。由于内容丰富，这里只简要介绍各章节的主要内容。

第一部分：数据与平台 对于非计算机专业的分析人员和业务人员而言，理解数据平台并不需要太过复杂的背景知识。数据科学家的主要任务是最大化数据的价值，而不是深入了解数据存储和结构等技术细节。本部分主要介绍数据的基本形态、数据平台及相关的应用系统。

第1章：数据与数据平台 本章首先介绍了数据的基本形态及数据平台，随后简要介绍了相关应用系统，帮助读者初步了解数据处理的基础。

第2章：数据体系 本章讨论了数据流动过程中的形态变化，强调了数据必须回归到实际应用场景中，才能发挥其价值。构建一个健康的数据体系，类似于货币流通系统，需要具备循环和增值的能力。

第3章：实战：打造数据闭环 本章基于前两章介绍的理念和技术，展示了如何实现数据闭环。数据闭环主要由三个环节构成，通过具体步骤说明了如何实现数据的闭环管理。

第二部分：分析方法 数据分析方法是大数据的核心，能够将数据转化为知识。本部分介绍了各种数据分析方法，包括数据预处理、聚类分析、关联规则挖掘、社交网络分析、线性回归、逻辑回归、决策树算法及数据可视化等。

第4章：数据预处理 数据预处理的质量直接影响分析结果的准确性。本章重点介绍了数据清洗的重要性。

第5章：聚类分析 聚类分析是客户细分的基础，能够将对象按相似性分类，有助于实现精准营销和客户关系管理。

第6章：关联规则挖掘 关联规则挖掘揭示了不同事件间的联系，通过发现产品间的关联规则，可以提升销售效率和客户体验。

第7章：社交网络分析 社交网络分析关注个体间的关系，是一种不同于传统统计分析的新方法，适用于团队建设和知识管理等领域。

第8章：线性回归 线性回归是一种经典的预测方法，适用于连续数值的预测，如客户价值评估。

第9章：逻辑回归 逻辑回归主要用于分类问题，是精准营销的重要支撑算法。

第10章：决策树算法 决策树算法在反欺诈模型中扮演重要角色，能够有效识别异常行为。

第11章：数据可视化 数据可视化不仅是呈现结果，也是一种设计过程。本章介绍了如何利用图表和报告工具进行数据展示，特别是在Excel和Tableau等工具不支持的情况下。

第三部分：行业应用 数据从生产系统中产生，经过ETL处理、信息一致化、格式规范等步骤进入分析环境，从而实现数据价值的第一次提升。在分析环境中，数据工程师进一步提炼数据价值，这是数据价值的第二次提升。数据的第三次提升则体现在数据重新应用于生产系统，实现数据的闭环管理。

第12章：标签系统 本章讨论了从批量处理到逐条处理的数据处理效率问题，强调了数据系统在接收业务请求时的快速响应能力。

第13章：自助营销平台 本章探讨了如何通过数据营销直接创造价值，以及数据营销系统化的必要性。

第14章：基于Mahout的个性化推荐系统 本章介绍了如何使用Mahout框架构建个性化推荐系统，无需深入了解复杂的数学原理。

第15章：图计算与社会网络 本章探讨了图计算在处理大规模关系网络中的应用，使用Spark Graphx和Neo4j等工具简化了处理过程。

本课程内容覆盖了大数据处理的主要环节，并提供了详细的案例和建模过程，为企业提供了实际操作指南。