大數據應用基礎（微課版 第2版）
李建軍
- 出版商: 人民郵電
- 出版日期: 2025-06-01
- 售價: $359
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 218
- ISBN: 7115670870
- ISBN-13: 9787115670878
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大數據 Big-data
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商品描述
數據是非常重要的資產，是“數字經濟”時代的核心生產要素。本書主要面向財經商貿類專業的學生，旨在培養學生的大數據處理能力。本書重點講解MySQL數據庫基礎、Python程序基礎、浪潮可視化大數據三大核心內容，根據大數據分析崗位的典型工作任務，詳細講解MySQL數據庫的庫表操作、結構化查詢部分，以及Python中的數據采集、數據處理與數據分析部分，同時拓展講解浪潮可視化大數據工具應用的實操技能。
本書共6個項目，包括認知大數據系統、MySQL數據庫設計、MySQL數據查詢操作、Python應用基礎、Python數據處理與浪潮可視化大數據工具應用。本書選擇真實的商業案例進行講解，內容新穎，解析透徹。本書運用人工智能技術輔助學生自主學習與拓展練習，培養學生的學習力與創新力。
本書不僅可以作為高等職業院校財經商貿類專業相關課程的教材，也可以作為從事大數據處理與分析相關工作的人員的參考書。
作者簡介
李建軍
四川財經職業學院，副教授，四川省大數據技術專業教師創新團隊負責人，四川省電子商務新媒體創新平臺主持人，四川省課程思政《Excel在財務中的應用》負責人。主要從事大數據技術、會計信息管理專業教學與財稅大數據、商務大數據研究。
目錄大綱
項目一 認知大數據系統....1
學習目標 .........................................1
課前自學..........................................2
一、大數據概述 ...............................2
二、大數據思維 ...............................5
三、大數據技術 ...............................6
四、大數據處理流程 .......................8
自學自測 .......................................14
課中實訓........................................15
實訓一 浪潮A集團財務共享服務
中心大數據系統分析 .......15
實訓二 大數據存儲與分析工具
環境配置 .........................17
實訓三 大數據分析、挖掘與
可視化工具對比 ..............20
實訓四 利用大模型生成小程序
並調試運行 .....................22
實訓項目評價 ................................24
課後提升........................................25
案例一 訪問華為雲主頁 ..............25
案例二 訪問成都四方偉業軟件
股份有限公司主頁 ...........25
項目二 MySQL數據庫
設計....................27
學習目標 .......................................27
課前自學........................................28
一、數據庫生命周期概述 ..............28
二、常見關系數據庫管理系統
介紹 .......................................38
三、MySQL數據類型 ....................38
四、表約束概述 .............................40
五、數據的增、改、刪操作 ...........43
自學自測 .......................................45
課中實訓........................................47
實訓一 優悅網上商城數據庫設計
與實施 .............................47
實訓二 實施客戶表 .....................50
實訓三 實施銷售數據表 ..............54
實訓項目評價 ................................58
課後提升........................................59
案例 悠樂公司財務管理數據庫
設計與實施 .........................59
項目二 MySQL數據查詢
操作....................61
學習目標 .......................................61
課前自學........................................62
一、SQL簡介 ................................62
二、SELECT語句的語法結構 .......63
三、常量、變量、運算符 ..............65
四、常用函數 ................................69
五、SELECT擴展 .........................72
自學自測 .......................................74
課中實訓........................................75
實訓一 概覽客戶信息 ..................75
實訓二 查詢客戶特征 ..................78
實訓三 統計銷售訂單 ..................80
實訓四 分析商品銷售 ..................81
實訓五 分類客戶價值 ..................85
實訓六 融合InsCode應用 ............89
實訓項目評價 ................................ 90
課後提升........................................91
案例一 概覽產品信息 .................. 91
案例二 查詢產品特征 .................. 91
案例三 統計客戶分布 .................. 91
案例四 分析銷售趨勢 .................. 91
案例五 結合AI大模型的銷售
預測與優化 ..................... 92
項目四 Python應用
基礎.................... 93
學習目標 ....................................... 93
課前自學........................................94
一、Python編程語言簡介 .............. 94
二、Python編程知識 ..................... 95
三、網頁基礎 .............................. 106
四、網絡數據采集 ....................... 108
自學自測 ..................................... 112
課中實訓......................................113
實訓一 Python開發環境準備 ..... 113
實訓二 供應商數據標準化 ......... 117
實訓三 當日營業數據統計 ......... 117
實訓四 銷售數據篩選 ................ 119
實訓五 財務數據采集 ................ 121
實訓項目評價 .............................. 124
課後提升......................................125
案例一 采集女鞋數據 ................ 125
案例二 采集成都市二手房
數據 .............................. 126
項目五 Python數據
處理.................. 129
學習目標 ..................................... 129
課前自學......................................130
一、Python數據處理概述 ............ 130
二、NumPy計算基礎 .................. 131
三、pandas數據處理 .................. 138
四、Matplotlib數據可視化 ........... 147
自學自測 ..................................... 157
課中實訓......................................159
實訓一 銷售數據統計分析 ......... 159
實訓二 鏈家二手房數據處理 ..... 161
實訓三 去哪兒網數據處理 ......... 166
實訓四 旅遊金融數據分析
系統 .............................. 172
實訓項目評價 .............................. 178
課後提升......................................179
案例一 網易財報數據處理 ......... 179
案例二 天貓訂單數據處理 ......... 179
項目六 浪潮可視化大數據
工具應用........... 181
學習目標 ..................................... 181
課前自學......................................182
一、浪潮大數據分析產品架構 ..... 182
二、DMP ..................................... 183
三、大數據分析產品（BA） ....... 185
自學自測 ..................................... 186
課中實訓......................................187
實訓一 數據整理 ....................... 189
實訓二 數據可視化 ................... 200
實訓三 綜合分析 ....................... 214
實訓項目評價 .............................. 216
課後提升......................................217
案例 財務分析數據整理與可視化
呈現 .................................. 217
