本书作为《大数据导论》（ISBN 9787302500704）的配套实训教材，旨在帮助读者夯实基础知识，还原企业真实业务，提升实操能力。本书从大数据开发所需要的基础编程知识出发，首先阐述 Linux 开发环境中常用的命令。接着介绍数据清洗工具 Kettle 的基础操作以及常见的数据可视化效果，如饼图、柱状图、折线图、平行坐标图等。最后通过数据清洗、数据可视化、数据挖掘等热门大数据技术在环境、金融、电商等行业的具体应用，给读者提供真实的大数据体验情景。 本书提供了丰富的项目实训案例，结合实际情况进行真实的行业数据研究，从而培养实用型人才的专业项目能力。本书既可作为培养应用型人才的课程教材，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。

"刘鹏，清华大学博士毕业，现任南京云创大数据科技股份有限公司总经理，兼任中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任、中国信息协会教育分会人工智能专家委员会主任、教育部全国普通高校毕业生就业创业指导委员会委员、第45届世界技能大赛中国区云计算选拔赛裁判长/专家指导组组长、2019年全国大学生数据建模比赛命题人、工信部云计算研究中心专家。李四明，副教授，系统分析师，获得国家科技进步奖三等奖，拥有多项软件著作专利。主持开发了医院HIS系统、移动临床系统、移动输液系统、移动药品实时监管系统、农民健康体检协同系统，承担过智慧城市、智慧社区的整体架构工作。"

前 言 在大数据教学中，概念讲授并不难，但是要帮助学习者真正理解、掌握和运用大数据技术并完整地进行系统开发，除了理论知识的学习外，技术实训的重要性不言而喻，甚至可以说大数据技术实训直接关系到学生的职业前景。为了帮助应用型院校学生学习和掌握大数据基本知识以及基本应用技能，我们以通俗易懂、简明扼要并结合实际应用的方式编写了本书。 本书紧扣应用型人才培养需求，本着“有用、够用、实用”的原则，在某些知识点上做了适当的扩充和提高，在突出重点、有效化解难点方面认真考虑和合理安排，打破了纸上谈兵的传统模式，同时设计大量的大数据技术实训项目，使纸质图书的实际功能辐射到学生实际操作中，引导学生对某些内容与观点进行探究。 本书是为配合读者学习大数据专业知识而编写的，从大数据开发所需的基础编程知识出发，阐述Linux 开发环境中常用的命令，介绍数据清洗工具Kettle 的基础操作以及常见的数据可视化效果，最后通过数据清洗、数据可视化、数据挖掘等热门大数据技术在环境、金融、电商等行业的具体应用，给读者提供真实的大数据体验情景。 本书充分发挥校企合作优势，汇聚大数据行业前沿的真实项目应用，建议与高校普遍采用的《大数据导论》（ISBN 9787302500704）配套使用，可根据《大数据导论》的学习内容选择本书与之相匹配的章节，通过理论+实训的学习过程，一步步夯实学习成果。 本书是集体智慧的结晶，在编写过程中，编委老师相互鼓励、相互学习、相互促进，为本书的完成付出了辛勤的劳动！本书的问世也要感谢清华大学出版社...