前言

隨著信息技術的不斷發展，特別是由于信息技術的不斷普及以及互聯網延伸，無處不在的信息技術應用帶來了數據的不斷增長，而且是超幾何增長，數據日益成為重要的戰略資源和新生產要素，對數據進行充分的挖掘和有效利用，能夠對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產生重要影響。

大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，并從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。大數據一方面給我們帶來了重要機遇——數據資產和洞察未來的能力，另一方面也對我們提出了巨大的挑戰——大數據中價值信息的提取、大數據的信息安全以及大數據相關人才的缺乏等。在此背景下，系統地學習和掌握大數據管理與應用的基礎知識和理論是高等學校學生適應科學技術和社會發展的必然要求。

本書從管理和應用的視角來解讀大數據，以大數據分析全生命周期為主線，從大數據的采集、存儲、預處理、分析、可視化、治理等環節切入，對大數據管理與應用的理論、方法、工具和應用進行科學合理的組織，形成了注重介紹大數據理論與方法、強調理論聯系實踐的教材特色。通過對本書的學習，學生可以理解大數據管理與應用的基本概念和基礎理論，掌握大數據管理與應用的核心技術和方法，學生運用大數據分析工具解決具體問題的能力也能得到有針對性的培養。在編寫過程中，我們積極吸取國內外同類教材的先進性，同時注意形成自身的特色。

第一，注重學科融合。大數據管理與應用涉及管理、信息等學科內容，在教材編寫過程中，我們注重將相關學科知識有機地融為一體，重構了大數據管理與應用的知識體系。

第二，教材內容的先進性。在內容選取時，我們參閱了大量的相關文獻，并將其與我們自身的最新研究成果相結合，整合后融入教材之中，力爭反映大數據管理與應用的前沿知識。

第三，理論與實踐相結合。書中除大數據理論知識和技術基礎外，我們還精選了多個大數據應用案例進行分析。在案例選擇上，以本土案例為主，并盡可能選自不同的行業和領域，幫助學生理解大數據分析技術在企業中的具體應用。

本書包含十六章，分為四個部分：概念篇主要介紹大數據管理與應用的基本概念、分析的基本思路；基礎篇主要介紹大數據管理與應用的數學基礎和機器學習基礎；技術篇主要介紹大數據管理應用的數據采集與存儲技術、數據預處理技術、數據回歸分析技術、數據分類分析技術、數據聚類分析技術、數據關聯分析技術、深度學習技術、文本分析技術、Web分析技術、可視化技術、數據治理技術；平臺與發展篇介紹大數據計算平臺并綜述大數據管理與應用的新進展。

本書由合肥工業大學管理學院王剛教授任主編，劉婧副教授、邵臻副教授任副主編，凌海峰副教授、董駿峰副教授、倪麗萍副教授參編。各章的編寫工作分工如下：王剛負責本書的統稿，并負責編寫第一、三、六、七、八、十五、十六章，劉婧負責編寫第九、十、十三章，邵臻負責編寫第二、五章，凌海峰負責編寫第十二、十四章，董駿峰負責編寫第四章，倪麗萍負責編寫第十一章。另外，合肥工業大學博士研究生張峰、馬敬玲、張亞楠、王含茹、盧明鳳、夏平凡、魏娜，碩士研究生黃晶麗、李慧、祝賀功、孟祥睿、徐旺、陳星月、周秀娜、昂瑞、楊雨蝶、韓鈞、王曉瑩、孫文君、貴麗等在書稿的編寫過程中做了大量資料搜集整理、文檔編輯等工作。在此，謹向他們表示最誠摯的謝意。

在本書的編寫過程中，我們參考了大量的國內有關研究成果，在此對所涉及的專家、學者表示衷心感謝。

大數據管理與應用是一門日新月異的學科，且涉及管理科學和信息科學中的多個領域，作者水平有限，書中難免有疏漏或不妥之處，懇請廣大讀者不吝賜教，以便再版時及時更正。

編者

2022年9月3日