本书深入探讨大数据分析的理论基础和实践应用，从前沿研究视角出发，阐释如何将理论知识转化为实际商业价值。

全书涵盖数据分析流程的各个环节，包括：

  • 业务场景分析与建模: 剖析不同行业的大数据应用场景，阐述分析建模流程、关键任务以及模型部署的关键要素。
  • 数据处理: 详细介绍数据收集、抽样、预处理等环节的实施要点。
  • 模型技术: 系统讲解各类模型技术及其应用，包括预测分析、描述分析、生存分析、社交网络分析等，涵盖线性回归、Logistic回归、决策树、聚类、关联规则、序列规则、神经网络、支持向量机、集成学习（Bagging、Boosting、随机森林）等。
  • 实践应用: 阐述如何将分析成果转化为生产力，并结合实际案例，例如信用风险评估、欺诈识别、营销响应优化、客户流失预测、个性化推荐、网页分析、社交媒体分析、业务流程分析等，展示模型的实际应用。

本书语言简洁易懂，案例丰富实用，适合数据分析从业者、高校师生以及对大数据分析感兴趣的读者阅读参考。