《大數據技術與應用基礎》全面講述了大數據技術與應用相關的基礎概念和知識，著重介紹了大數據的國內外發展狀況、技術架構以及大數據分析的基本知識、數據分析、挖掘的流程、方法、工具等，并選擇了一個數據分析、挖掘軟件作為實例進行了重點說明。
全書分四個部分共18章，第一部分包括第1章至第4章，介紹大數據基礎知識；第二部分包括第5章至第7章，介紹大數據初級應用基礎知識；第三部分包括第8章至第16章，介紹數據分析挖掘模型和方法；第四部分包括第17章和第18章，介紹大數據關聯工作說明。
《大數據技術與應用基礎》既適合于開展國家職業技能培訓的各類培訓機構作為大數據基礎分析師，以及大數據技術與應用基礎的教材使用，也適合于已經掌握大數據基礎知識，但希望使用數據挖掘軟件進行數據分析實踐的讀者自學參考。
第一部分 基礎知識
第1章 大數據的基本概念、特征與作用
1．1 背景和概要說明
1．2 大數據的基本概念和內涵
1．3 大數據的特征
1．4 大數據的重要作用
1．5 章節匯總
第2章 大數據發展狀況
2．1 背景和概要說明
2．2 國外大數據發展狀況
2．3 國內大數據現狀
2．4 大數據發展趨勢
2．5 章節匯總
第3章 大數據技術體系
3．1 背景和概要說明
3．2 NIST提出的大數據參考架構
3．3 國際標準化機構提出的大數據概念模型
3．4 大數據生命周期
3．5 大數據技術體系
3．6 大數據核心技術
3．7 章節匯總
第4章 大數據標準化之路
4．1 背景和概要說明
4．2 SC32大數據標準化情況
4．3 SG2大數據標準化工作情況
4．4 ITU大數據標準化工作情況
4．5 NIST標準化工作情況
4．6 國內標準化工作情況
4．7 大數據標準體系架構
4．8 章節匯總
第二部分 初級應用
第5章 相關工具簡介
5．1 背景和概要說明
5．2 工具說明
5．3 數據分析、挖掘流程
5．4 數據分析、挖掘
5．5 章節匯總
第6章 了解數據
6．1 背景和概要說明
6．2 數據分析、挖掘的目的和局限
6．3 相關概念
6．4 數據的類型
6．5 與隱私和安全有關的說明
6．6 章節匯總
第7章 準備數據
7．1 背景和概要說明
7．2 應用CRISP數據分析、挖掘模型
7．3 數據收集
7．4 數據清理
7．5 動手練習
7．6 準備系統、導入數據
7．7 數據約簡
7．8 處理不一致的數據
7．9 屬性約簡
第三部分 數據分析、挖掘模型和方法
第8章 相關知識
8．1 背景和概要說明
8．2 了解組織
8．3 了解數據
8．4 數據準備
8．5 建模
8．6 評估
8．7 部署
8．8 章節匯總
第9章 關聯規則
9．1 背景和概要說明
9．2 了解組織
9．3 了解數據
9．4 數據準備
9．5 建模
9．6 評估
9．7 部署
9．8 章節匯總
第10章 K均值聚類
10．1 背景和概要說明
10．2 了解組織
10．3 了解數據
10．4 數據準備
10．5 建模
10．6 評估
10．7 部署
10．8 章節匯總
第11章 判別分析
11．1 背景和概要說明
11．2 了解組織
11．3 了解數據
11．4 數據準備
11．5 建模
11．6 評估
11．7 部署
11．8 章節匯總
第12章 線性回歸
12．1 背景和概要說明
12．2 了解組織
12．3 了解數據
12．4 數據準備
12．5 建模
12．6 評估
12．7 部署
12．8 章節匯總
第13章 邏輯回歸
13．1 背景和概要說明
13．2 了解組織
13．3 了解數據
13．4 數據準備
13．5 建模
13．6 評估
13．7 部署
13．8 章節匯總
第14章 決策樹
14．1 背景和概要說明
14．2 了解組織
14．3 了解數據
14．4 數據準備
14．5 建模
14．6 評估
14．7 部署
14．8 章節匯總
第15章 神經網絡
15．1 背景和概要說明
15．2 了解組織
15．3 了解數據
15．4 數據準備
15．5 建模
15．6 評估
15．7 部署
15．8 章節匯總
第16章 文本挖掘
16．1 背景和概要說明
16．2 了解組織
16．3 了解數據
16．4 數據準備
16．5 建模
16．6 評估
16．7 部署
16．8 章節匯總
第四部分 關聯工作說明
第17章 評估和部署
17．1 背景和概要說明
17．2 交叉驗證
17．3 章節匯總
第18章 數據分析、挖掘道德規范
18．1 背景和概要說明
18．2 道德框架和建議
18．3 總結
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