本书为1+X职业技能等级证书配套教材，依据《大数据分析与应用职业技能等级标准（初级）》编写。全书对标准中涉及的大数据分析与应用的基础知识及技能等进行分析和归纳，并充分考虑学习过程中的可操作性与学习效果，通过理论+实操的形式，使读者能够学以致用、举一反三。 本书主要介绍大数据分析与应用的基础知识及技能，共分为3篇：第1篇大数据基础，主要讲解大数据及大数据分析的基本概念；第2篇数据分析处理，主要讲解SQL基础、数据采集与同步、数据质量管理与数据清洗、数据分析、数据仓库；第3篇数据可视化，主要讲解数据可视化的基础概念、数据分析报表制作。通过学习本书，读者可掌握数据分析基础理论知识和基本技能，完成基本的数据分析工作。 本书配套微课视频、课程标准、电子课件（PPT）、习题解答等数字化学习资源。与本书配套的数字课程“大数据分析与应用”将在“智慧职教”（www.icve.com.cn）上线，读者可以登录网站进行学习，也可以通过扫描书中二维码观看教学视频，详见“智慧职教服务指南”。教师可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com索取相关教学资源。 本书可作为大数据分析与应用1+X职业技能等级证书（初级）认证的相关教学和培训教材，也可作为云计算、大数据相关专业技术人员的学习和参考用书。

前辅文
第1篇　大数据基础
  第1章　大数据概述
   1.1　什么是大数据
   1.2　大数据技术概览
   1.3　本章小结
   1.4　本章习题
  第2章　大数据分析概述
   2.1　什么是大数据分析
   2.2　大数据分析的流程与常用技术
   2.3　实战案例1——从Excel中初窥数据分析
   2.4　实战案例2——初识阿里云大数据计算服务
   2.5　本章小结
   2.6　本章习题
第2篇　数据分析处理
  第3章　SQL基础
   3.1　SQL概述
   3.2　数据定义语言
   3.3　数据操纵语言
   3.4　数据查询语言
   3.5　MaxCompute SQL介绍
   3.6　实战案例——MaxCompute SQL基本操作
   3.7　本章小结
   3.8　本章习题
  第4章　数据采集与同步
   4.1　数据采集概述
   4.2　系统日志采集
   4.3　网络数据采集
   4.4　数据同步
   4.5　实战案例——电商数据同步实验
   4.6　本章小结
   4.7　本章习题
  第5章　数据质量管理与数据清洗
   5.1　数据质量概述
   5.2　数据质量管理标准
   5.3　数据清洗技术
   5.4　数据规约
   5.5　数据变换
   5.6　实战案例——数据质量管理
   5.7　本章小结
   5.8　本章习题
  第6章　数据分析
   6.1　数据分析指标与实现
   6.2　阿里云大数据计算服务（MaxCompute）
   6.3　阿里云数据工场（DataWorks）
   6.4　实战案例——电商数据分析实验
   6.5　本章小结
   6.6　本章习题
  第7章　数据仓库
   7.1　数据仓库概述
   7.2　数据仓库设计与实现
   7.3　数据仓库的数据模型
   7.4　ETL
   7.5　阿里云数据仓库技术
   7.6　实战案例——基于阿里云构建数据仓库
   7.7　本章小结
   7.8　本章习题
第3篇　数据可视化
  第8章　数据可视化概述
   8.1　什么是数据可视化
   8.2　数据可视化原则
   8.3　基本图表类型
   8.4　数据可视化工具
   8.5　本章小结
   8.6　本章习题
  第9章　数据分析报表制作
   9.1　BI报表制作
   9.2　数据分析报告撰写
   9.3　本章小结
   9.4　本章习题
参考文献