大資料分析是個入門容易但精專頗難的領域。牛琨著的《縱觀大資料(建模分析及應用)》以大資料分析為主線，以電信行業應用為背景，以一線操作者為物件，系統闡述了大資料分析的理論、方法和實踐。
從思維創新開始，依次介紹了大資料探勘、經營分析 和營銷策劃三個主題。本書聚合了作者多年實戰操作的經驗，加上執教和內訓的總結，輔以真實的案例， 對於電信行業的分析師而言是一部較為實用的工具類書籍。
第一章 思維能力特訓
第一節 大腦如何轉彎
第二節 智慧型之匙
第三節 人人皆可創新
第四節 阻礙創新的因素
第五節 創新的習慣
第六節 小測試：學到了多少？
第二章 資料分析導論
第一節 資料分析：從狹義到廣義
第二節 資料的層次
第三節 初級的資料層
第四節 中級的統計層
第五節 高階的模型層
第三章 數統計分析：可敬的老前輩
第一節 從統計分析到資料探勘
第二節 統計分析的輝煌時代
第三節 統計分析的無可奈何
第四節 統計分析的未來
第四章 excel：資料基礎管理
第一節 新功能怎麼用
第二節 幾個大招
第三節 函式
第四節 excel操作技巧
第五節 smartart
第五章 spss：處理大資料
第一節 基本功能介紹
第二節 檔案操作
第三節 統計功能
第四節 分析功能
第六章 資料預處理：不可承受之重
第一節 資料預處理做什麼
第二節 資料清洗
第三節 資料整合
第四節 資料轉換
第五節 資料歸約
第六節 資料離散化
第七章 建模：資料探勘的本義
第一節 資料探勘的過去和未來
第二節 資料探勘的標準流程
第三節 主要模型介紹
第四節 回歸：最似然估計
第五節 聚類：回歸本質
第六節 分類：與**不同
第七節 關聯規則：煥發活力
第八節 過擬合與適用性：平衡精確與健壯
第八章 sap predictive analytics：簡單為王
第一節 基本功能介紹
第二節 聚類模型
第三節 分類模型
第四節 關聯規則模型
第九章 概論：經營分析的常見錯誤
第一節 典型錯誤
第二節 經營分析的概念和內涵
第三節 經營分析的能力要求
第四節 網際網路時代的經營分析
第十章 質的分析：定性分析方法
第一節 觀察法
第二節 訪談法
第三節 cati：市場調研利器
第四節 焦點小組座談會
第五節 案例分析法
第十一章 量的分析：定量分析方法
第一節 比較分析法
第二節 因素分析法
第三節 分組分析法
第四節 異常分析法
第五節 結構分析法
第十二章 主題分析：每個月的那幾天
第一節 主題分析的概念
第二節 主題分析的組織方式
第三節 主題分析的關鍵點
第十三章 主題分析模板：簡單的靈魂
第一節 模板框架設計
第二節 雙表展示結構
第三節 彙總表、過程表與月份表
第四節 公式邏輯與細節調整
第十四章 專題分析：價值所在
第一節 專題分析的概念
第二節 專題分析思路
第三節 資料提取與處理
第四節 資料分析與展示
第十五章 專題分析案例：事實說話
第一節 價值背離模型：使用者流失之源
第二節 移動業務融合比例分析
第三節 行業發展**模型
第四節 業務發展**模型
第五節 業務規模**模型
第十六章 概論：營銷策劃的日常
第一節 營銷策劃的概念
第二節 營銷策劃技術演進
第三節 網際網路 時代的營銷策劃
第十七章 管理諮詢模型：必備**庫
第一節 stp模型
第二節 swot 模型
第三節 bcg矩陣
第四節 波特五力分析
第五節 基尼係數
第六節 蘭徹斯特模型
第十八章 方**：不是僅靠經驗
第一節 概論
第二節 市場分析
第三節 **設計
第四節 營銷準備
第五節 後評估
第六節 **優化
第十九章 營銷策劃案例：經典的背後
第一節 移動業務**
第二節 家庭客戶**
第三節 集團客戶**
第二十章 網際網路化趨勢：無娛樂不營銷
第一節 粉絲經濟學
第二節 網際網路思維
第三節 炒作營銷
第四節 跨界營銷
第五節 事件營銷
大資料基礎及應用試題分析
第一題 30分 編制程式為小學生生成計算題和答案，該程式執行一次生成20道小題，每道小題是兩個兩位數的算術運算 加或減 1 11 23 2 21 18 3 18 9 4 28 25 1 34 2 39 3 9 4 3 具體要求 1.test.txt檔案中的每個小題包含小題的序號 序號為1 20 兩個...
大資料探勘分析與應用
import time name number 2017 xx blessing 2020年注定不尋常，今年我的目標是.右鍵 選擇在編終端中執行python檔案，執行結果如下 1 變數，語句，縮排，注釋 變數命名規則 語句 縮排 注釋 輸入與輸出操作 1 資料型別 1 標準資料型別 number 數...
大資料分析及處理
從所周知，大資料已經不簡簡單單是資料大的事實了，而最重要的現實是對大資料進行分析，只有通過分析才能獲取很多智慧型的，深入的，有價值的資訊。那麼越來越多的應用涉及到大資料，而這些大資料的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大資料不斷增長的複雜性，所以大資料的分析方法在大資料領域就顯得尤為重要，可...