第1章 大数据分析介绍 1
1.1 大数据概述 2
1.1.1 数据结构 4
1.1.2 数据存储的分析视角 9
1.2 分析的实践状态 10
1.2.1 商业智能 VS 数据科学 11
1.2.2 当前分析架构 12
1.2.3 大数据的驱动力 14
1.2.4 新的大数据生态系统和新的分析方法 15
1.3 新的大数据生态系统中的关键角色 17
1.4 大数据分析案例 20
1.5 总结 21
1.6 练习 21
参考书目 21
第2章 数据分析生命周期 23
2.1 数据分析生命周期概述 24
2.1.1 一个成功分析项目的关键角色 24
2.1.2 数据分析生命周期的背景和概述 26
2.2 第1阶段：发现 28
2.2.1 学习业务领域 29
2.2.2 资源 29
2.2.3 设定问题 30
2.2.4 确定关键利益相关者 30
2.2.5 采访分析发起人 31
2.2.6 形成初始假设 32
2.2.7 明确潜在数据源 32
2.3 第2阶段：数据准备 33
2.3.1 准备分析沙箱 34
2.3.2 执行ETLT 35
2.3.3 研究数据 36
2.3.4 数据治理 37
2.3.5 调查和可视化 37
2.3.6 数据准备阶段的常用工具 38
2.4 第3阶段：模型规划 39
2.4.1 数据探索和变量选择 40
2.4.2 模型的选择 41
2.4.3 模型设计阶段的常用工具 42
2.5 第4阶段：模型建立 42
2.5.1 模型构建阶段中的常用工具 44
2.6 第5阶段：沟通结果 45
2.7 第6阶段：实施 46
2.8 案例研究：全球创新网络和分析（GINA） 49
2.8.1 第1阶段：发现 50
2.8.2 第2阶段：数据准备 51
2.8.3 第3阶段：模型规划 51
2.8.4 第4阶段：模型建立 51
2.8.5 第5阶段：沟通结果 53
2.8.6 第6阶段：实施 54
2.9 总结 55
2.10 练习 55
参考书目 55
第3章 使用R进行基本数据分析 57
3.1 R简介 58
3.1.1 R图形用户界面 61
3.1.2 数据导入和导出 63
3.1.3 属性和数据类型 64
3.1.4 描述性统计(descriptive statistics) 72
3.2 探索性数据分析 73
3.2.1 在分析之前先可视化 74
3.2.2 脏数据 77
3.2.3 可视化单个变量 80
3.2.4 研究多个变量 83
3.2.5 对比数据探索和数据演示 90
3.3 用于评估的统计方法 92
3.3.1 假设检验 93
3.3.2 均值差异 94
3.3.3 Wilcoxon秩和检验 98
3.3.4 I型和II型错误 99
3.3.5 功效和抽样大小 100
3.3.6 ANOVA 100
3.4 总结 104
3.5 练习 104
参考文献 105
第4章 高级分析理论与方法：聚类 107
4.1 聚类概述 108
4.2 k均值聚类 108
4.2.1 使用案例 109
4.2.2 方法概述 110
4.2.3 确定聚类簇的数量 112
4.2.4 诊断 117
4.2.5 选择原因及注意事项 118
4.3 其他算法 122
4.4 总结 122
4.5 练习 123
参考书目 123
第5章 高级分析理论与方法：关联规则 124
5.1 概述 125
5.2 Apriori算法 127
5.3 评估候选规则 128
5.4 关联规则的应用 129
5.5 杂货店交易示例 130
5.5.1 杂货店数据集 130
5.5.2 生成频繁数据集 132
5.5.3 规则的生成和可视化 137
5.6 验证和测试 143
5.7 诊断 143
5.8 总结 144
5.9 练习 144
参考书目 145
第6章 高级分析理论与方法：回归 147
6.1 线性回归 148
6.1.1 用例 148
6.1.2 模型描述 149
6.1.3 诊断 158
6.2 逻辑回归 163
6.2.1 用例 163
6.2.2 模型描述 163
6.2.3 诊断 165
6.3 选择理由和注意事项 172
6.4 其他回归模型 173
6.5 总结 173
6.6 练习 174
第7章 高级分析理论与方法：分类 175
7.1 决策树 176
7.1.1 决策树概览 177
7.1.2 通用算法 181
7.1.3 决策树算法 185
7.1.4 评估决策树 186
7.1.5 R中的决策树 189
7.2 朴素贝叶斯 193
7.2.1 贝叶斯定理 194
7.2.2 朴素贝叶斯分类器 196
7.2.3 平滑 198
7.2.4 诊断 198
7.2.5 R中的朴素贝叶斯 199
7.3 分类器诊断 204
7.4 其他分类方法 208
7.5 总结 209
7.6 练习 210
参考书目 210
第8章 高级分析理论与方法：时间序列分析 212
8.1 时间序列分析概述 213
8.1.1 Box-Jenkins方法 214
8.2 ARIMA模型 215
8.2.1 自相关函数（ACF） 215
8.2.2 自回归模型 216
8.2.3 移动平均模型 218
8.2.4 ARMA和ARIMA模型 219
8.2.5 建立和评估ARIMA模型 222
8.2.6 选择理由及注意事项 230
8.3 其他方法 230
8.4 总结 231
8.5 练习 231
第9章 高级分析理论与方法：文本分析 232
9.1 文本分析步骤 234
9.2 一个文本分析的示例 235
9.3 收集原始数据 237
9.4 表示文本 240
9.5 词频-逆文档频率（TFIDF） 245
9.6 通过主题来分类文件 249
9.7 情感分析 253
9.8 获得洞察力 258
9.9 总结 263
9.10 练习 263
参考书目 264
第10章 高级分析技术与工具：MapReduce和Hadoop 267
10.1 非结构化数据分析 268
10.1.1 用例 268
10.1.2 MapReduce 270
10.1.3 Apache Hadoop 271
10.2 Hadoop生态系统 277
10.2.1 Pig 278
10.2.2 Hive 279
10.2.3 HBase 282
10.2.4 Mahout 290
10.3 NoSQL 292
10.4 总结 293
10.5 练习 294
参考书目 294
第11章 高级分析技术与工具：数据库内分析 297
11.1 SQL基本要素 298
11.1.1 连接 299
11.1.2 set运算符 301
11.1.3 grouping扩展 303
11.2 数据库内的文本分析 307
11.3 高级SQL技术 311
11.3.1 窗口函数 311
11.3.2 用户定义函数与聚合 315
11.3.3 排序聚合 318
11.3.4 MABlib 319
11.4 总结 323
11.5 练习 323
参考书目 323
第12章 结尾 324
12.1 沟通和实施一个分析项目 325
12.2 创建最终可交付成果 327
12.2.1 为多个受众群体创建核心材料 329
12.2.2 项目目标 330
12.2.3 主要发现 331
12.2.4 方法 333
12.2.5 模型描述 334
12.2.6 有数据支持的关键论点 335
12.2.7 模型细节 336
12.2.8 建议 337
12.2.9 关于最终演示文档的额外提示 338
12.2.10 提供技术规范和代码 339
12.3 数据可视化基础 340
12.3.1 有数据支持的要点 341
12.3.2 图的演进 342
12.3.3 通用表示方法 348
12.3.4 如何清理图形 349
12.3.5 额外考虑 353
12.4 总结 355
12.5 练习 355
12.6 参考文献与扩展阅读 355
参考书目 356
· · · · · · (收起)