"本书是一本全面介绍大数据分析理论基础、方法、技术及其应用实践的专业书籍，以数据分析的基础理论为出发点，详细阐述了数据采集、清洗、预处理、探索性数据分析等前期准备工作，为读者揭示了数据分析的全过程和方法论。 本书着重介绍线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等常用的数据分析方法，并通过TensorFlow等工具的应用，展示如何在实际项目中应用这些技术进行数据挖掘和预测分析。此外，作者还精选了金融、电商、物流等行业的大数据分析案例，详细讲解了从数据处理到模型构建，再到结果解释的完整流程，旨在帮助读者深入理解大数据分析在不同领域的应用场景和价值。 本书适合数据科学、金融科技、电子商务、物流等相关专业的学生和教师，以及对数据分析感兴趣的企业管理人员和技术开发人员阅读。本书内容丰富、案例实用、理论与实践相结合，是进入大数据分析领域不可多得的参考书籍。 "

孙青,山东财经大学东方学院副教授，大数据教研室主任。从事机器学习、数据挖掘等课程的教学工作，在大数据分析领域积累了多年的教学经验，深刻理解数据在不同领域中的应用和价值。作者善于将复杂的概念简化和解释，使学习者能够轻松理解和掌握。并通过在教学中的不断实践和反思，能够更好地满足学生的需求，提供高质量的教育资源。

前言 在这个数据驱动的时代，大数据不再是一个新鲜词汇，而是成为推动商业、科技甚至社会进步的关键力量。无论是在金融市场的决策制定、电商行业的消费者行为分析，还是在物流管理的效率优化中，大数据分析的身影无处不在。正是在这样的背景下，我们认识到编写一本关于大数据分析基础及其应用案例的书籍的重要性和迫切性。希望通过本书，为读者提供一个全面的、系统的关于大数据分析的学习资源，不仅介绍理论基础，更重要的是通过实际案例来展示这些理论在实践中的应用。 本书的主要目的是为大数据分析领域的学生、教师、研究人员以及实际应用中的专业人士提供一个全面的指南。我们的目标不仅是介绍大数据分析的理论和方法，更是希望读者能够通过学习，掌握如何将这些理论和方法应用于解决实际问题。本书力求使读者能够理解和掌握数据分析的基本概念、方法论、常用的分析工具和技术，以及它们在不同行业中的应用场景。 本书共分为5章，系统地介绍了从数据分析的基础理论、数据处理技术，到具体的分析方法如线性回归、逻辑回归、神经网络等，再到如何在金融、电商、物流等不同行业中应用这些技术。每章都配有精选的案例分析，通过实际问题的解决过程，帮助读者深入理解和掌握每种技术和方法的应用。 本书最大的特色在于它紧密结合理论与实践，特别是通过详细的应用案例，使理论知识和技术方法得到具体的应用展示。此外，本书还介绍了当前最前沿的数据分析工具和平台，如TensorFlow、XGBoost等，帮助读者了解并掌握数据分析的最新技术动态。我们还特意加入了数据分析过程中的实际问题和挑战讨论，以及如何应对这些问题的策略和方法，使本书内容更加贴近实际，具有很强...