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12大数据的结构类型 13大数据对分析的影响 131大数据的影响 132大数据分析的定义 14定性分析与定量分析 15四种数据分析方法 151描述性分析 152诊断性分析 153预测性分析 154规范性分析 16大数据分析的行业作用 161大数据分析的决策支持价值 162大数据分析的关键应用 163大数据分析的能力分析 164大数据分析面临的问题 【作业】 第2章社会研究与方法 【导读案例】第四范式：大数据对于科研的意义 21社会研究的概念 211社会研究的特征 212社会研究的理论问题 213社会研究的基本方法 22社会研究的主要过程 221选题与文献回顾 222研究设计 223测量与操作化 224抽样概念与方法 23调查研究 231调查研究概述 232调查研究的特点 233定量与定性调查 234程序与报告 235调查问卷设计 24实验研究 241实验研究概述 242实验研究的分类 25利用文献的定量研究 251文献分析概述 252文献搜集和积累 253文献综述 26实地调查 261实地调查概述 262实地调查的方法 【作业】 第3章计算社会科学及其发展 【导读案例】大数据时代的 社会治理之道 31什么是计算社会科学 311计算社会学 312计算经济学 32社会科学与大数据 321大数据推动相关分析崛起 322大数据推动学科融合 323大数据重构定量与定性研究 324大数据优化数据处理 33社会研究的范式变革 331大数据带来的变革因素 332路径变革：“数据驱动”知识发现 333手段变革：大数据服务于因果分析 334功能变革：分析与预测统一于政策 34计算社会学发展 341计算社会学的发展历程 342计算社会学发展的五大内容 343计算社会学发展的思考 【作业】 第4章基本原则与生命周期 【导读案例】得数据者得天下 41大数据分析生命周期 411商业案例评估 412数据标识 413数据获取与过滤 414数据转换 415数据验证与清洗 416数据聚合与表示 417数据分析 418数据可视化 419分析结果的使用 42大数据的分析原则 421原则1：实现商业价值和影响 422原则2：专注于最后一公里 423原则3：持续改善 424原则4：加速学习能力和执行力 425原则5：差异化分析 426原则6：嵌入分析 427原则7：建立分析架构 428原则8：构建人力因素 429原则9：利用消费化趋势 【作业】 第5章构建分析路线与用例 【导读案例】大数据时代，看透 “假数据” 51什么是分析路线 511商业竞争30时代 512创建独特的分析路线 52大数据分析路线 521第1步：确定关键业务目标 522第2步：定义价值链 523第3步：头脑风暴分析解决方案机会 524第4步：描述分析解决方案机会 525第5步：创建决策模型 526第6步：评估分析解决方案机会 527第7步：建立分析路线图 528第8步：不断演进分析路线图 53关键用例分析 531预测用例 532解释用例 533预报用例 534发现用例 535模拟用例 536优化用例 【作业】 第6章大数据分析的运用 【导读案例】数据驱动≠大数据 61企业分析的分类 62战略分析 621专案分析 622战略市场细分 623经济预测 624业务模拟 63管理分析 64运营分析 65科学分析 66面向客户的分析 661预测服务 662分析应用 663消费分析 664案例：大数据促进商业决策 【作业】 第7章预测分析方法 【导读案例】准确预测地震 71预测分析方法论 711数据具有内在预测性 712预测分析的流程 72定义业务需求 721理解业务问题 722定义应对措施 723了解误差成本 724确定预测窗口 725评估部署环境 73建立分析数据集 731配置数据 732评估数据 733调查异常值 734数据转换 735执行基本表操作 736处理丢失数据 74降维与特征工程 741降维 742特征工程 743特征变换 75建立预测模型 751制订建模计划 752细分数据集 753执行模型训练计划 754测量模型效果 755验证模型 76部署预测模型 761审查和批准预测模型 762执行模型评分 763评价模型效果 764管理模型资产 【作业】 第8章预测分析技术 【导读案例】中小企业的“深层竞争力” 81统计分析 82监督和无监督学习 821监督学习 822无监督学习 823监督和无监督学习的区别 83机器学习 831机器学习的思路 832异常检测 833过滤 834贝叶斯网络 835文本挖掘 84神经网络与深度学习 841人工神经网络 842深度学习 85语义分析 851自然语言处理 852文本分析 853文本处理 854语义检索 86视觉分析 861热点图 862空间数据图 【作业】 第9章大数据分析模型 【导读案例】行业人士必知的十大数据思维原理 91什么是分析模型 92回归分析模型 93关联分析模型 931关联规则分析 932相关分析 94分类分析模型 941判别分析的原理和方法 942基于机器学习的分类模型 943支持向量机 944逻辑回归 945决策树 946k近邻 947随机森林 948朴素贝叶斯 95聚类分析模型 951聚类问题分析 952聚类分析的分类 953聚类分析方法 954聚类分析的应用 96结构分析模型 961典型的结构分析方法 962社团发现 97文本分析模型 【作业】 第10章用户角色与分析工具 【导读案例】包罗一切的数字图书馆 101用户角色 1011超级分析师 1012数据科学家 1013业务分析师 1014分析使用者 102分析的成功因素 103分析编程语言 1031R语言 1032SAS编程语言 1033SQL 104业务用户工具 1041BI的常用技术 1042BI工具和方法的发展历程 1043新的分析工具与方法 【作业】 第11章大数据分析平台 【导读案例】大数据分析的数据源 111分布式分析 1111关于并行计算 1112并行计算的三种形式 1113数据并行与“正交” 1114分布式的软件环境 112预测分析架构 1121独立分析 1122部分集成分析 1123基于数据库的分析 1124基于Hadoop分析 113云计算中的分析 1131公有云和私有云 1132安全和数据移动 114现代SQL平台 1141现代SQL平台 1142现代SQL平台区别于传统SQL平台 1143MPP数据库 1144SQL-on-Hadoop 1145NewSQL数据库 1146现代SQL平台的发展 【作业】 第12章社交网络与推荐系统 【导读案例】推荐系统的工程实现（节选） 121社交网络的定义 1211社交网络的特点 1212社交网络度量 1213社交网络学习 122社交网络的结构 1221社交网络的统计学构成 1222社交网络的群体形成 1223图与网络分析 123社交网络的关联分析 124推荐系统 1241推荐系统的概念 1242推荐方法的组合 1243推荐系统的评价 125协同过滤 【作业】 第13章组织分析团队 【导读案例】数据工作者的数据之路：从洞察到行动 131企业的分析文化 1311管理分析团队的有效因素 1312繁荣分析的文化共性 132数据科学家（数据工作者） 1321数据科学家角色 1322分析人才的四种角色 1323数据准备分析专业人员 1324分析程序员 1325分析经理 1326分析通才 1327吸引数据科学家 133集中式与分散式分析团队 134组织分析团队 1341卓越中心 1342首席数据官与首席分析官 1343实验室团队 1344数据科学技能自我评估 135走起，大数据分析 【作业】 第14章基于大数据集市的课程实践 141什么是大数据集市 1411数据集市的结构 1412数据集市的类型 1413区别于数据仓库 142大数据分析实践项目选择 1421大数据帮零售企业制定促销策略 1422电信公司通过大数据分析挽回核心客户 1423大数据帮能源企业设置发电机地点 1424电商企业通过大数据制定销售战略 143案例分析与课程实践要求 1431角色选择 1432项目选择 1433实践项目的背景说明 1434分知识点要点简述 1435撰写大数据分析报告 1436课程实践总结 1437课程实践的教师评价 附录课程作业参考答案 参考文献 內容試閱： 这是一个数据爆发的时代。面对信息的激流，多元化数据的涌现，大数据已经为社会研究、个人生活、企业经营，甚至国家与社会的发展都带来了机遇和挑战，成为IT信息产业中具有潜力的蓝海。对于身处大数据时代的企业而言，成功的关键还在于找出大数据所隐含的真知灼见。“以前，人们总说信息就是力量，但如今，对数据进行分析、利用和挖掘才是力量之所在。” 大数据的力量，正在积极地影响着社会的方方面面，它冲击着许多重要的行业，包括零售业、电子商务和金融服务业等，同时也正在彻底改变人们的学习和日常生活：改变人们的教育方式、生活方式、工作方式。如今，通过简单、易用的移动应用和基于云端的数据服务，人们能够追踪自己的行为以及饮食习惯，还能改善个人的健康状况。因此，有必要真正理解大数据这个极其重要的议题。 中国是大数据的潜在市场之一，这就意味着中国的企业拥有机会来更好地研究社会，了解其客户并提供更个性化的体验，同时，为企业增加收入并提高利润。然而，仅有数据是不够的。 在不同行业中，那些专门从事行业数据的搜集、整理、分析，并依据分析结果开展行业研究、评估和预测的工作被称为数据分析。所谓大数据分析，是指用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，从而对数据加以详细研究和概括总结的过程。或者，顾名思义，大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，是大数据到信息，再到知识的关键步骤。大数据分析结合了传统统计分析方法和计算分析方法，在研究大量数据的过程中寻找模式、相关性和其他有用信息，帮助企业更好地适应变化并做出更明智的决策。 对于大数据技术及相关专业的大学生来说，大数据分析是一门理论性和实践性都很强的核心课程。在长期的教学实践中，我们体会到，坚持“因材施教”的重要原则，把实践环节与理论教学相融合，抓实践教学促进理论知识的学习，是有效地改善教学效果和提高教学水平的重要方法之一。本书的主要特色是：理论联系实际，结合一系列了解和熟悉大数据分析理念、技术与应用的学习和实践活动，把大数据分析的概念、知识和技术融入实践当中，使学生保持浓厚的学习热情，从而加深对大数据分析的兴趣、认识、理解和掌握。 本书是为高等院校相关专业“大数据分析”相关课程而设计编写，具有丰富实践特色的主教材，也可供有一定实践经验的社会研究人员、IT应用人员、管理人员参考和作为继续教育的教材。 本书系统、全面地介绍了大数据分析的基本知识和应用技能，详细介绍了大数据分析基础、社会研究与方法、计算社会科学及其发展、基本原则与生命周期、构建分析路线与用例、大数据分析的运用、预测分析方法、预测分析技术、大数据分析模型、用户角色与分析工具、大数据分析平台、社交网络与推荐系统、组织分析团队等内容，最后为大数据分析的学习设计了一个基于大数据集市的课程实践。本书附录提供了课程作业参考答案。全书具有较强的系统性、可读性和实用性。 结合课堂教学方法改革的要求，全书有针对性地安排了课前导读案例，要求和指导学生在课前阅读案例和课后完成作业，深入理解课程知识内涵。 本课程的教学进度设计参考见《课程教学进度表》，该表可作为教师授课和学生学习的参考。实际执行时，应按照教学大纲和校历中关于本学期节假日的安排，确定本课程的实际教学进度，并作适当剪裁。 本书的编写得到2019年度国家一流本科专业建设点（教高厅函〔2019〕46号）、浙江省本科高校“十三五”特色专业建设项目（浙教高教〔2017〕29号）、杭州市属高校新型专业建设计划项目（杭教高教〔2019〕5号）等的支持。 本书是2021年国家首批“新文科”研究与改革实践项目《“城市数字治理”人才培养的探索与实践》、2021年国家产学合作协同育人项目《大数据平台基础与实践课程建设》、2021年国家产学合作协同育人项目《“互联网 ”背景下大数据应用实训基地建设》和2021年浙江省“十三五”省级虚拟仿真实验教学项目《城市大脑赋能街区智治的人流精细化管理虚拟仿真实验》的研究成果之一。本书得到浙大城市学院“城市数字治理科教创新综合体”、浙大城市学院超大规模时序图数据高性能智能计算中心的支持。 本书的编写得到浙大城市学院、浙江大学、嘉兴技师学院、温州商学院等多所院校师生的支持，参加本书编写工作的有王贵、杨武剑、周苏、原瑞彬、章小华、王贵鑫、王文。 欢迎教师与作者交流并索取为本书教学配套的相关资料。

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