"《大数据分析及应用》重点介绍了大数据的基础理论、算法理论和关键技术几方面的内容，主要包括：大数据基础、数据采集方法、数据预处理、主成分分析、预测分析、集成学习、预测模型评估、描述性分析、生存分析、社交网络分析、数据处理技术、数据分析技术、数据可视化技术、Hadoop生态系统和互联网电商数据的分析应用等。 《大数据分析及应用》适合计算机、人工智能、大数据等相关专业的本科生、研究生使用，同时也适合对大数据分析与应用感兴趣的相关人员，以及大数据分析与应用行业的工程技术人员阅读。 "

曹福凯，博士，教授、高级工程师，硕士生导师，研究方向大数据分析及应用、人工智能、智慧教育、智能医学及应用。现任华北理工大学冀唐学院信息中心主任及计算机教研室主任，华北理工大学信息创新实验室主任。

前 言 　　大数据发展势头强劲。政策上，国家出台《“十四五”数字经济发展规划》等文件，推动数据要素流通与产业创新，为行业提供制度保障。技术上，我国5G、数据中心等基础设施处于全球领先地位，生成式AI专利占比超60%，人工智能与大数据深度融合，有效提升了数据处理效率。应用上，大数据已广泛渗透至政务、金融、医疗、工业等领域，例如杭州“城市大脑”优化交通，三一重工提升设备管理效率。从机遇来看，大数据行业前景十分广阔，是数字经济的重要驱动力。 　　本书对大数据相关知识进行了系统的介绍，涵盖大数据基础、大数据存储与管理、大数据处理与分析、大数据应用等内容。通过大量案例深入浅出地介绍了数据平台建设与应用之路。以Why-What-How的思路展开，从0到1介绍知识点，并重点讲述How的过程，同时结合某个场景下的具体案例，以便读者能更好地理解实操过程。 　　本书共计15章，具体介绍如下。 　　第1章大数据基础，介绍大数据概述、特点和应用领域，并阐述大数据与云计算、物联网的相互关系。学习本章内容能够帮助读者构建大数据的学习体系。 　　第2章数据采集方法，介绍大数据处理的基础。通过学习本章内容，读者可以了解大数据和数据源的分类，以及每类数据源的采集方法。 　　第3章数据预处理，重点介绍了数据清洗技术。通过学习本章内容，读者将掌握如何对采集到的数据进行初步处理，使数据更加可靠，并方便进行后续分析。 　　第4章主成分分析，主要介绍广泛应用的主成分分析法。通过学习本章内容，读者将掌握分析数据之间的关系，使主成分分析成为读者处理数据的有力工具，同时为其他机器学习的前处理打下基础。 ...