全书共十三个章节，分为基础理论和企业实践两大部分，基础理论部分包括：第一章“大数据分析概述”、第二章“大数据分析的体系架构”、第三章“大数据分析的关键技术”、第四章“大数据分析的数据采集与存储”、第五章“大数据分析的数据清洗”、第六章“大数据分析的数据挖掘”和第七章“大数据可视化”；企业实践部分包括：第八章“体育行业NBA数据分析”、第九章“金融行业贷款分析”、第十章“服装行业库龄库存分析”、第十一章“公司财务数据分析”、第十二章“能源行业油井数据分析”和第十三章“政府行业财政收支分析”。《大数据分析指南》是数据科学领域为数不多的理论与实践相结合的基础性、实用型专业图书，它通过详细剖析大数据分析的基础理论和企业实际案例，全景展现了大数据分析各个阶段的基础知识、相关方法、关键技术和实用工具。“大数据分析”是当今科技行业很受欢迎的流行语之一，也是各领域人士极为关注的话题。飞速发展的中国，同样将大数据作为国家战略，企业实践不断涌现。本书积极响应在中央政治局第二次集体学习时关于“用好大数据布局新时代”的重要讲话精神，通过详尽的内容，丰富的实例，帮助对大数据分析、数据科学感兴趣的人员，快速学习和掌握大数据分析的基础知识、基本技能和近期新实践。同时，有志于成为数据科学家的读者也可以从本书中获益。

第一章从头说起：什么是大数据分析.1
1.1大数据分析的背景与基础.2
1.1.1大数据分析的背景.2
1.1.2大数据分析的基础.4
1.2大数据分析的概念与原理.6
1.2.1大数据分析的概念界定.6
1.2.2大数据分析的基本原理.8
1.3大数据分析的思维与误区.9
1.3.1大数据分析的思维.9
1.3.2大数据分析的误区.12
1.4大数据分析的作用及影响.17
1.4.1大数据分析对企业的作用和影响.17
1.4.2大数据分析对社会的作用和影响.18
1.5大数据分析的过程象.19
1.5.1大数据分析的过程.19
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