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商业大数据分析与可视化
丛   书   名: 新工科建设之路·数据科学与大数据系列
作   译   者:张艳荣 出 版 日 期:2022-08-01
出   版   社:电子工业出版社 维   护   人:牛晓丽 
书   代   号:G0439460 I S B N:9787121439469
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    内容简介

    本书依据商业大数据的特点,对不同类型的商业大数据进行分析和讲解。全书共5 章,第1 章和第2 章分别对商业大数据分析和商业数据可视化进行了概述,第3~5 章详细阐述了非结构化数据与文本挖掘、社会网络分析与可视化、多维异构数据的分析与可视化。在梳理基本专业理论知识的同时,本书注重与知识点相对应的实际应用案例展示,以便辅助读者更直观地理解理论知识。 本书着重培养学生综合运用专业知识解决理论和实际问题的能力,可以作为高等院校电子商务、管理科学与工程、计算机科学与技术等专业的教材,也可以作为相关工作人员的参考用书。

    图书详情

    ISBN:9787121439469
    开 本:16(185*260)
    页 数:188
    字 数:243

    本书目录

    第1 章 商业大数据分析 ...................................................................................................... 1
    1.1 大数据处理与大数据分析 ..................................................................................... 1
    1.1.1 大数据的基本概念、来源与应用 .............................................................. 1
    1.1.2 大数据处理 .................................................................................................. 6
    1.1.3 大数据分析和计算 .................................................................................... 25
    1.2 商业环境中的大数据分析 ................................................................................... 51
    1.2.1 商业大数据的挑战 .................................................................................... 51
    1.2.2 商业大数据处理的挑战 ............................................................................ 53
    1.2.3 商业大数据的来源 .................................................................................... 54
    1.2.4 商业价值 .................................................................................................... 55
    1.3 商业大数据分析技术与方法 ............................................................................... 57
    1.3.1 商业大数据分析技术 ................................................................................ 57
    1.3.2 商业大数据分析方法 ................................................................................ 59
    1.4 商业大数据分析流程 ........................................................................................... 63
    1.4.1 数据分析与数据挖掘的区别 .................................................................... 63
    1.4.2 常见的数据分析挖掘工具 ........................................................................ 64
    1.4.3 商业数据分析流程 .................................................................................... 66
    第2 章 商业数据可视化 .................................................................................................... 70
    2.1 数据可视化简介 ................................................................................................. 70
    2.1.1 数据可视化简史 ........................................................................................ 70
    2.1.2 数据可视化概述 ........................................................................................ 71
    2.1.3 数据可视化的重要性 ................................................................................ 72
    2.1.4 数据可视化技术及其特点 ........................................................................ 73
    2.1.5 数据可视化的功能 .................................................................................... 73
    2.1.6 数据可视化类型 ........................................................................................ 74
    2.1.7 数据可视化标准 ........................................................................................ 76
    2.1.8 商业信息可视化概述 ................................................................................ 76
    2.2 感知与认知 ........................................................................................................... 77
    2.2.1 视觉感知与认知 ........................................................................................ 77
    2.2.2 颜色 ............................................................................................................ 86
    2.2.3 视觉编码原则 ............................................................................................ 94
    2.3 数据可视化基础 ................................................................................................. 108
    2.3.1 数据可视化流程 ...................................................................................... 108
    2.3.2 数据可视化设计 ....................................................................................... 113
    2.3.3 可视化中的数据类型 ............................................................................... 116
    2.4 商业数据可视化方法 .......................................................................................... 118
    2.4.1 数据可视化的展现形式 ........................................................................... 118
    2.4.2 Tableau 大数据可视化技术简介 ............................................................ 130
    2.4.3 Power BI 大数据可视化技术简介 .......................................................... 131
    第3 章 非结构化数据与文本挖掘 .................................................................................. 133
    3.1 非结构化数据与文本挖掘概述 ......................................................................... 133
    3.1.1 非结构化数据的挑战 .............................................................................. 133
    3.1.2 文本挖掘及其过程 .................................................................................. 134
    3.2 文本预处理 ......................................................................................................... 136
    3.2.1 文本表示 .................................................................................................. 136
    3.2.2 标引与中文分词 ...................................................................................... 137
    3.2.3 文本相似度计算 ...................................................................................... 138
    3.3 文本分类算法 ..................................................................................................... 140
    3.3.1 朴素贝叶斯算法 ...................................................................................... 140
    3.3.2 Rocchio 算法 ............................................................................................ 141
    3.3.3 K 最近邻算法 .......................................................................................... 142
    3.3.4 其他分类算法 .......................................................................................... 142
    3.3.5 分类性能评价 .......................................................................................... 144
    3.3.6 分类效果评价 .......................................................................................... 144
    3.4 文本聚类 ............................................................................................................. 145
    3.4.1 划分法 ...................................................................................................... 145
    3.4.2 层次法 ...................................................................................................... 146
    3.4.3 神经网络法与遗传算法 .......................................................................... 147
    3.4.4 其他聚类算法 .......................................................................................... 148
    3.4.5 聚类质量评价 .......................................................................................... 149
    第4 章 社会网络分析与可视化 ...................................................................................... 151
    4.1 社会网络分析 ..................................................................................................... 151
    4.1.1 社会网络的相关概念 .............................................................................. 151
    4.1.2 社会网络的形式化表达 .......................................................................... 152
    4.1.3 社会网络分析指标 .................................................................................. 156
    4.1.4 方法论特征 .............................................................................................. 159
    4.2 社会网络分析与可视化 ..................................................................................... 161
    4.3 典型社会网络可视化工具 ................................................................................. 163
    4.3.1 UCINET ................................................................................................... 163
    4.3.2 Pajek ......................................................................................................... 163
    4.3.3 NWB ........................................................................................................ 163
    4.3.4 NodeXL .................................................................................................... 164
    4.3.5 Gephi ........................................................................................................ 164
    4.4 社会网络分析与可视化应用案例 ..................................................................... 165
    第5 章 多维异构数据的分析与可视化 .......................................................................... 168
    5.1 各种多维分析方法 ............................................................................................. 168
    5.1.1 多维尺度分析法 ...................................................................................... 169
    5.1.2 等距映射算法 .......................................................................................... 171
    5.1.3 局部线性嵌入算法 .................................................................................. 173
    5.1.4 主成分分析法 .......................................................................................... 175
    5.2 异构数据处理与分析 ......................................................................................... 177
    5.3 多维异构数据可视化 ......................................................................................... 179
    5.4 多维异构数据分析与可视化应用案例 ............................................................. 180
    参考文献 .............................................................................................................................. 182
    展开

    前     言

    前言
    当今社会,数据正在以前所未有的速度增长,数据挖掘的研究和应用产生了一定的社会效益和经济效益,为信息社会的发展做出了重大贡献。对商业数据进行分析,从而挖掘商业运营、商业管理及商业模式等存在的问题信息,有助于管理者及决策者做出具有商业价值的判断,为他们提供解决问题的方案,使企业具有一定的战略竞争优势。因此,经济、商务、金融、计算机等领域的人士均需要学习商业大数据分析与可视化,以辅助自己在此领域延伸发展,并获得更多的价值。商业大数据分析是商业管理与数据分析的纽带,相关人员可以利用各种分析工具探索商业大数据之间的关系,揭示其中有价值的信息。
    商业大数据分析与可视化,即运用视觉化手段传递商业数据信息。在大数据时代,商业分析领域不可或缺的就是对其数据的分析研究,商业大数据分析与挖掘具有很大的商业价值。数据可视化让大数据分析的信息更有价值和意义。数据可视化技术展现了数据挖掘的结果,并将结果信息以更优的方式传达且呈现给用户,让数据变得更容易理解。数据可视化使一般情况下人们无法轻易得出的结论信息通过其他方式清晰、高效地展现出来。目前,分析与可视化的数据已从传统的静态数据转向对以数据流为代表的数据集及商业数据流的挖掘,允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接,在电子商务、移动商务和基于情景感知计算的信息推荐系统中均具有重要的研究价值和广阔的市场前景。
    本书针对不同类型的商业大数据的特点,分别详尽地介绍了大数据分析与可视化的基本概念、分析方法和相关分析流程等知识要点,针对与商业数据相关度较大的非结构化数据与文本挖掘、社会网络分析与可视化、多维异构数据的分析与可视化的方法进行了详细介绍,并且针对每种类型数据分析的理论知识都给出了与之相匹配的具体应用案例,帮助读者理论联系实际,紧跟大数据时代的发展步伐,使读者学习商业数据挖掘模型、方法和应用,理解、分析、洞察和利用大数据创造商业价值。
    由于时间紧迫,加之编著者水平有限,因此本书难免有疏漏之处,恳请广大读者批评指正,以便再版时予以订正。
    展开

    作者简介

    张艳荣,博士,哈尔滨商业大学副教授,黑龙江省计算机学会青工委员。主持黑龙江省自然基金项目、黑龙江省高等教育教学改革项目等多项科研和教研项目,多次指导学生参加中国大学生计算机设计大赛、 "蓝桥杯”程序设计竞赛、ACM程序设计竞赛等,并荣获国家级二等奖、三等奖及省级一等奖、二等奖、三等奖等,多次被评为校级优秀教师。出版《大学计算机基础教程》《计算机网络》等图书。
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