前言

大数据领域的书籍琳琅满目，涵盖实际应用、方法论和理念传播。然而，大数据从业人员（如数据工程师、数据分析师、业务分析师、算法设计师等）究竟需要掌握哪些知识和技能，才能有效利用数据推动业务成功？实践中的数据从业者或许最有发言权。为此，三位作者基于多年的数据分析经验，融合了他们在商业银行、互联网金融和电商行业的亲身经历，编写了这本书。书中通过多个真实案例，介绍了数据分析的实际应用过程，并提供了源代码，旨在帮助读者更好地理解和应用数据分析技术。

第一部分：数据与平台篇

第一章：数据与数据平台

本章将介绍数据的基本形态，包括数据的来源及其表现形式；接着介绍相关的数据平台，并简要说明两类应用系统。在处理数据之前，我们先要对数据有一个清晰的认识。

第二章：数据体系

数据在流动过程中会经历各种形态的变化（如生产数据、原始数据、分析数据）。数据最终仍需回归到生产系统中，所有的分析和处理都必须服务于实际应用。

第三章：实战：打造数据闭环

本章将详细介绍如何实现数据闭环。根据数据的流转过程以及主要负责人的职责，整个数据闭环将由三个关键环节构成。

第二部分：分析篇

第四章：数据预处理

数据的质量和处理方式直接影响数据分析结果的准确性。数据预处理在整个数据分析过程中占据了很大比重，是保证分析结果可靠性的关键步骤。

第五章：聚类与客户细分

在产品同质化的市场环境下，企业间的竞争已转变为顾客满意度的竞争。客户细分是根据不同的需求提供差异化产品和服务的关键手段，有助于提升客户体验。

第六章：关联规则挖掘

交叉销售是通过发现产品或客户行为之间的关联规则来提升销售成功率和客户价值贡献的重要方法。例如，某些产品经常一起购买，这有助于构建有效的交叉销售体系。

第七章：社交网络分析

社交网络分析关注的是关系及其形式，这种方法不同于传统统计分析。近年来，社交网络分析在多个业务领域得到了广泛应用，成为大数据分析的重要方向。

第八章：线性回归

预测分析方法主要有回归分析和分类。线性回归是回归分析的一种经典方法，适用于连续数值的预测，如交易量和客户价值等。

第九章：Logistic回归

Logistic回归是一种常用的分类算法，特别适合于二元分类问题。它操作简单、结果易用且扩展性强，广泛应用于精准营销等领域。

第十章：决策树算法

决策树算法是一种强大的分类工具，特别适用于处理分类问题。例如，营销预测模型和风险预测模型都可以使用决策树算法进行建模。

第十一章：数据可视化

数据可视化不仅是展示数据的方式，也是一种设计艺术。本章将介绍一些经典的数据可视化规则，并探讨如何利用Excel、Tableau等工具制作个性化图表。

第三部分：应用篇

第十二章：标签系统

标签系统是从批量处理的分析环境转向实时处理的关键工具。高效的标签系统能够快速响应业务需求，提高数据应用的效率。

第十三章：自助营销平台

当具备充分条件时，数据营销应实现系统化和自动化。自助营销平台能够帮助企业实现这一目标，提升营销效果。

第十四章：个性化推荐

本章将介绍如何利用Mahout框架实现个性化推荐。读者无需深入了解复杂的数学理论，只需掌握应用场景和相关知识即可。

第十五章：图计算与社会网络

社会网络是由个体和它们之间的关系构成的网状结构。图计算是研究社会网络的有效工具，可以帮助我们更好地理解复杂的关系网络。

结语

本文档摘录了部分内容，希望对读者有所帮助。如果您想获取完整版资料，请私信【学习】二字。感谢您的阅读和支持！

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