章 面试经验／1
1.1 大数据分析技能要求／1
1.1.1 数据分析师／1
1.1.2 数据开发／4
1.1.3 数据挖掘／7
1.1.4 职业能力模型／10
1.2 数据分析工作流程／10
1.2.1 组织架构／10
1.2.2 分析流程／11
1.3 数据分析师临场面试／13
1.3.1 如何准备面试／13
1.3.2 面试问题／16
1.4 本章总结／18
第2章 统计学知识／19
2.1 概率知识／19
2.1.1 概率模型之间的关系解析／19
2.1.2 概率相关面试题／25
2.1.3 贝叶斯公式／28
2.2 参数估计／31
2.2.1 点估计／31
2.2.2 区间估计／34
. 设检验／41
..1 设检验原理／41
..2 两类错误／43
.. 设检验的常用方法／45
2.4 抽样技术解析／49
2.4.1 样本量影响因素分析／50
2.4.2 设检验样本量计算／52
2.4.3 参数估计样本量计算／53
2.5 马尔可夫模型／54
2.5.1 马尔可夫过程原理／55
2.5.2 马尔可夫模型计算／55
2.6 隐马尔可夫模型／57
2.6.1 HMM和三类问题／57
2.6.2 求概率问题／58
2.6.3 预测问题／59
2.6.4 学习问题／60
2.7 EM算法／62
2.7.1 基本思想／62
2.7.2 算法流程／63
2.8 本章总结／63
第3章 数据挖掘算法／65
3.1 常用聚类算法／66
3.1.1 Kmeans算法／66
3.1.2 DBSCAN算法／68
3.1.3 聚类算法评估／69
3.2 常用分类算法／74
3.2.1 决策树／74
3.2.2 朴素贝叶斯／79
3.. KNN／80
3.2.4 SVM／81
3.2.5 逻辑回归／84
3.2.6 BP神经网络／88
3.3 集成学习算法／91
3.3.1 Bagging原理／92
3.3.2 随机森林／93
3.3.3 Boosting原理／95
3.3.4 Adaboost算法／96
3.3.5 Stacking算法／99
3.3.6 分类算法评估／100
3.3.7 分类算法小结／108
3.4 关联规则算法／108
3.4.1 Apriori／108
3.4.2 Fp_Growth／111
3.4.3 算法评估／112
3.5 数据降维算法／112
3.5.1 降维技术基本理论／112
3.5.2 特征选择／113
3.5.3 主成分分析／116
3.5.4 SVD分解／118
3.5.5 降维方法选择／121
3.6 数据升维方法／121
3.6.1 分箱／121
3.6.2 交互式特征／1
3.7 算法／124
3.7.1 基于内容／124
3.7.2 基于用户的协同过滤／125
3.7.3 基于物品的协同过滤／126
3.7.4 SVD原理／127
3.7.5 算法评估／130
3.8 模型优化方法／130
3.8.1 机器学习抽样／130
3.8.2 相似度量／134
3.8.3 损失函数／136
3.8.4 过拟合与欠拟合／138
3.8.5 正则化方法／139
3.8.6 剪枝方法／141
3.8.7 模型选择／144
3.9 本章总结／145
第4章 大数据技术解析／147
4.1 数据埋点技术／148
4.1.1 技术原理／148
4.1.2 代码埋点／149
4.1.3 可视化埋点／149
4.1.4 无埋点技术／150
4.1.5 埋点需求分析／150
4.1.6 选择部署方式／151
4.2 网络爬虫技术／152
4.2.1 聚焦爬虫工作流程／153
4.2.2 数据解析流程／154
4.. 爬行策略／154
4.2.4 网页更新策略／155
4.3 数据仓库技术／156
4.3.1 数仓名词解析／156
4.3.2 数据建模方法／161
4.3.3 数仓建设原则／164
4.3.4 SL查询／166
4.3.5 SL查询优化／170
4.4 ETL技术／171
4.4.1 数据质量评估／172
4.4.2 ETL流程／173
4.4.3 缺失值处理方法／177
4.4.4 异常值识别方法／179
4.5 Hadoop技术／180
4.5.1 Hadoop核心之HDFS／181
4.5.2 Hadoop核心之MapReduce／184
4.5.3 YARN／190
4.5.4 WordCount源码／192
4.5.5 MapReduce优化／194
4.6 Spark技术／196
4.6.1 Spark集群运行／196
4.6.2 Spark程序运行／199
4.6.3 Spark RDD／202
4.6.4 Spark存储／210
4.6.5 Spark 内存管理／216
4.6.6 Spark资源分配／222
4.6.7 Spark Shuffle机制／224
4.6.8 Spark的算子调优／0
4.6.9 数据倾斜问题解析／1
4.7 本章总结／5
第5章 数据可视化／
5.1 图表类型／
5.2 绘图原则／243
5.3 ECharts速上／247
5.3.1 ECharts引入／247
5.3.2 准备DOM容器／248
5.3.3 柱状图示例／249
5.4 本章总结／249
附录／250
附录A 笔面试真题／250
周炎亮，全栈数据分析师，北京化工大学工程管理硕士。拥有10多年的数据分析经验，擅长将各种业务问题转化为可量化的数学模型。先后在咨询公司、互联网公司担任数据分析师，现在某工业互联网公司担任高级数据分析经理，致力于解决工业领域的数据分析问题。刘志全，博士，暨南大学网络空间安全学院副研究员、硕士生导师；近年来共在IEEE TITS、IEEE TDSC、IEEEIOTJ、IEEE TVT等国内外期刊/会议发表SCI/EI40余篇，申请/授权/公告发明专利/国外发明专利/PCT专利40余项。
本书是大数据分析师的参考读物，旨在帮读者了解大数据分析师的工作内容、技能要求、各类常用技术的原理和可能应用的场景。大数据分析是一个多学科交叉的领域，包含了统计学、计算机科学、运筹学乃至市场营销学等等。限于本人的水平，本书并没有全面介绍大数据分析领域涉及的所有方面，而是根据当前用人单位对大数据分析师的需求，选择了其中较为重要的内容进行了解析，将当前大数据分析涉及的热点技术一网打尽。由于大数据分析技术是一个知识密集型技术，其涉及较多学科的综合应用，因此，阅读本书需要一定的数理统计知识基础和计算机编程背景。考虑到实战，本书尽量不去明一些在理论界已经被明过的结论，尽量用浅显的语言来解释复杂的公式，以便于读者更为轻松地掌握本书的内容，从而能够从容面对面试以及日常工作。
本书特色：系统覆盖大数据分析师岗位需要掌握的统计学、数据挖掘算法、数据可 视化知识和大数据相关技术（数据埋点、网络爬虫、数据仓库、ETL、 Hadoop、Spark）。 经验分享：详细讲解大数据相关职业需要的技能、工作流程及面试方法。 附赠资源：作者100分钟核心知识点分享视频及相关知识点思维导图/技能谱系图。
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