为响应国家大数据发展战略，贯彻落实国家电网有限公司战略部署要求，立足大数据应用工作发展需要，以打造复合型大数据应用专业技能人才队伍、提高大数据应用水平和实战能力为导向，国家电网有限公司组织编写了《国家电网有限公司大数据应用知识读本》《国家电网有限公司大数据应用习题集》系列丛书。
本书为《国家电网有限公司大数据应用知识读本》分册，共分为基础篇和实践篇两篇12章。其中基础篇包括数据理论基础、大数据技术与工具、机器学习、深度学习、文本与图像处理、Python语言、典型案例；实践篇包括数据获取、数据预处理、数据统计方法、数据挖掘、数据可视化。
本书可供从事大数据应用各级管理人员、大数据工程及分析专业人员等学习使用，可作为电力行业大数据领域化入职培训、继续教育、技能竞赛、专业学习、资格认证等业务工作的培训教材及参考用书，也可供大专院校相关专业广大师生阅读参考。

前言
第一篇 基础篇
第1章 数据理论基础
1.1 数据科学概述
1.2 数据流程与方法
1.3 数据项目管理
1.4 大数据能力评价
第2章 大数据技术与工具
2.1 MapReduce
2.2 HBase
2.3 HDFS
2.4 Hive
2.5 Spark
2.6 其他
第3章 机器学习
3.1 机器学习基础
3.2 模型评估
3.3 特征选择
3.4 主成分分析
3.5 常用机器学习算法
第4章 深度学习
4.1 深度学习原理
4.2 超参数调试与正则化
4.3 卷积神经网络
4.4 循环神经网络
4.5 LSTM
第5章 文本与图像处理
5.1 文本处理
5.2 图像处理
第6章 Python语言
6.1 Python编程
6.2 Python语法
6.3 Python基础工具
6.4 Python扩展工具
第7章 典型案例
7.1 电力发电领域应用模型
7.2 电力输变电领域应用模型
7.3 电力配用电领域应用模型
7.4 电力经营管理领域应用模型
第二篇 实践篇
第8章 数据获取
8.1 结构化数据获取
8.2 半结构化数据获取
8.3 Web数据获取
8.4 从数据中台获取
8.5 典型案例
第9章 数据预处理
9.1 数据加载与存储
9.2 数据清洗
9.3 数据变换
9.4 特征抽取
9.5 数据规整
第10章 数据统计方法
10.1 特定值统计
10.2 特征型统计
10.3 典型案例
第11章 数据挖掘
11.1 分类算法
11.2 回归算法
11.3 聚类算法
11.4 关联算法
第12章 数据可视化
12.1 数据可视化概述
12.2 Python数据可视化库
12.3 数据可视化实现
12.4 Matplotlib制作动画
参考文献