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大数据分析在房地产行业的应用手册第1章：大数据与房地产行业概述 (4)1.1 大数据概念与发展 (4)1.2 房地产行业发展背景 (5)1.3 大数据分析在房地产行业的应用前景 (5)第2章：房地产市场数据收集与处理 (5)2.1 数据来源与类型 (5)2.2 数据收集方法与工具 (5)2.3 数据预处理与清洗 (5)第3章：房地产市场数据分析方法 (5)3.1 描述性统计分析 (5)3.2 相关性分析 (5)3.3 预测性分析 (5)第4章：房地产市场需求分析 (5)4.1 房地产市场需求预测 (5)4.2 消费者购房行为分析 (5)4.3 市场细分与目标客户定位 (5)第5章：房地产价格分析 (5)5.1 房地产价格影响因素 (5)5.2 房价时空演变分析 (5)5.3 房价预测与调控 (5)第6章：房地产投资分析 (5)6.1 投资机会识别与评估 (5)6.2 投资风险分析 (5)6.3 投资组合优化 (5)第7章：房地产项目选址与规划 (5)7.1 选址影响因素分析 (5)7.2 选址决策模型与方法 (5)7.3 项目规划与设计优化 (5)第8章：房地产营销策略分析 (5)8.1 营销渠道优化 (5)8.2 营销策略制定与实施 (5)8.3 精准营销与客户关系管理 (6)第9章：房地产项目管理与优化 (6)9.1 项目进度管理 (6)9.2 成本管理与控制 (6)9.3 质量管理与风险控制 (6)第10章：房地产政策与法规分析 (6)10.1 房地产政策概述 (6)10.2 政策对房地产市场的影响 (6)10.3 法规与市场调控策略 (6)第11章：大数据分析在房地产企业中的应用案例 (6)11.1 案例一：某房地产企业市场调研与选址分析 (6)11.2 案例二：某房地产企业营销策略优化 (6)11.3 案例三：某房地产企业投资决策分析 (6)第12章：大数据分析在房地产行业的发展趋势与展望 (6)12.1 技术发展趋势 (6)12.2 房地产行业发展趋势 (6)12.3 大数据分析在房地产行业的未来应用前景 (6)第1章：大数据与房地产行业概述 (6)1.1 大数据概念与发展 (6)1.2 房地产行业发展背景 (6)1.3 大数据分析在房地产行业的应用前景 (7)第2章：房地产市场数据收集与处理 (7)2.1 数据来源与类型 (7)2.2 数据收集方法与工具 (8)2.3 数据预处理与清洗 (8)第3章：房地产市场数据分析方法 (9)3.1 描述性统计分析 (9)3.1.1 频数与频率分布 (9)3.1.2 集中趋势分析 (9)3.1.3 离散程度分析 (9)3.1.4 分布形态分析 (9)3.2 相关性分析 (9)3.2.1 皮尔逊相关系数 (9)3.2.2 斯皮尔曼相关系数 (9)3.2.3 克里金插值法 (9)3.3 预测性分析 (10)3.3.1 时间序列分析 (10)3.3.2 回归分析 (10)3.3.3 神经网络 (10)3.3.4 决策树与随机森林 (10)3.3.5 聚类分析 (10)第4章房地产市场需求分析 (10)4.1 房地产市场需求预测 (10)4.1.1 经济增长与房地产需求 (10)4.1.2 人口增长与房地产需求 (10)4.1.3 城市化进程与房地产需求 (11)4.1.4 政策因素与房地产需求 (11)4.2 消费者购房行为分析 (11)4.2.1 购房动机 (11)4.2.2 购房能力 (11)4.2.3 购房决策过程 (11)4.2.4 影响购房行为的因素 (11)4.3 市场细分与目标客户定位 (11)4.3.1 市场细分 (11)4.3.3 市场细分与目标客户的关系 (12)第5章：房地产价格分析 (12)5.1 房地产价格影响因素 (12)5.1.1 经济因素 (12)5.1.2 政策因素 (12)5.1.3 市场因素 (12)5.2 房价时空演变分析 (13)5.2.1 房价空间分布特征 (13)5.2.2 房价时间演变趋势 (13)5.3 房价预测与调控 (13)5.3.1 房价预测 (13)5.3.2 房价调控 (13)第6章：房地产投资分析 (14)6.1 投资机会识别与评估 (14)6.1.1 房地产市场概述 (14)6.1.2 投资机会识别 (14)6.1.3 投资评估方法 (14)6.2 投资风险分析 (14)6.2.1 房地产投资风险概述 (14)6.2.2 风险识别与评估 (14)6.2.3 风险防范与应对策略 (14)6.3 投资组合优化 (14)6.3.1 投资组合理论 (14)6.3.2 投资组合构建 (14)6.3.3 投资组合优化方法 (14)第7章：房地产项目选址与规划 (15)7.1 选址影响因素分析 (15)7.1.1 政策因素 (15)7.1.2 经济因素 (15)7.1.3 交通条件 (15)7.1.4 环境因素 (15)7.1.5 社会因素 (15)7.1.6 法律法规 (15)7.2 选址决策模型与方法 (15)7.2.1 多因素综合评价法 (15)7.2.2 AHP（层次分析法） (16)7.2.3 线性规划法 (16)7.2.4 模糊综合评价法 (16)7.3 项目规划与设计优化 (16)7.3.1 土地利用规划 (16)7.3.2 建筑设计优化 (16)7.3.3 景观规划与设计 (16)7.3.4 基础设施规划 (16)第8章：房地产营销策略分析 (16)8.1 营销渠道优化 (17)8.1.1 传统渠道优化 (17)8.1.2 线上渠道优化 (17)8.2 营销策略制定与实施 (17)8.2.1 市场调研 (17)8.2.2 营销策略制定 (17)8.2.3 营销策略实施 (17)8.3 精准营销与客户关系管理 (17)8.3.1 精准营销 (17)8.3.2 客户关系管理 (18)第9章：房地产项目管理与优化 (18)9.1 项目进度管理 (18)9.1.1 项目计划制定 (18)9.1.2 项目进度监控 (18)9.1.3 项目进度调整 (18)9.2 成本管理与控制 (18)9.2.1 成本预算编制 (18)9.2.2 成本控制策略 (18)9.2.3 成本监控与优化 (19)9.3 质量管理与风险控制 (19)9.3.1 质量管理 (19)9.3.2 风险识别与评估 (19)9.3.3 风险应对与监控 (19)第10章：房地产政策与法规分析 (19)10.1 房地产政策概述 (19)10.2 政策对房地产市场的影响 (19)10.3 法规与市场调控策略 (20)第11章：大数据分析在房地产企业中的应用案例 (20)11.1 案例一：某房地产企业市场调研与选址分析 (20)11.2 案例二：某房地产企业营销策略优化 (20)11.3 案例三：某房地产企业投资决策分析 (21)第12章：大数据分析在房地产行业的发展趋势与展望 (21)12.1 技术发展趋势 (21)12.2 房地产行业发展趋势 (21)12.3 大数据分析在房地产行业的未来应用前景 (22)以下是大数据分析在房地产行业应用手册的目录结构：第1章：大数据与房地产行业概述1.1 大数据概念与发展1.2 房地产行业发展背景1.3 大数据分析在房地产行业的应用前景第2章：房地产市场数据收集与处理2.1 数据来源与类型2.2 数据收集方法与工具2.3 数据预处理与清洗第3章：房地产市场数据分析方法3.1 描述性统计分析3.2 相关性分析3.3 预测性分析第4章：房地产市场需求分析4.1 房地产市场需求预测4.2 消费者购房行为分析4.3 市场细分与目标客户定位第5章：房地产价格分析5.1 房地产价格影响因素5.2 房价时空演变分析5.3 房价预测与调控第6章：房地产投资分析6.1 投资机会识别与评估6.2 投资风险分析6.3 投资组合优化第7章：房地产项目选址与规划7.1 选址影响因素分析7.2 选址决策模型与方法7.3 项目规划与设计优化第8章：房地产营销策略分析8.1 营销渠道优化8.2 营销策略制定与实施8.3 精准营销与客户关系管理第9章：房地产项目管理与优化9.1 项目进度管理9.2 成本管理与控制9.3 质量管理与风险控制第10章：房地产政策与法规分析10.1 房地产政策概述10.2 政策对房地产市场的影响10.3 法规与市场调控策略第11章：大数据分析在房地产企业中的应用案例11.1 案例一：某房地产企业市场调研与选址分析11.2 案例二：某房地产企业营销策略优化11.3 案例三：某房地产企业投资决策分析第12章：大数据分析在房地产行业的发展趋势与展望12.1 技术发展趋势12.2 房地产行业发展趋势12.3 大数据分析在房地产行业的未来应用前景第1章：大数据与房地产行业概述1.1 大数据概念与发展信息技术的飞速发展，大数据（Big Data）这一概念逐渐进入人们的视野。
Spark权威指南（中⽂版）----第11章Datasets（1）Datasets是结构化api的基本类型。
我们已经使⽤过DataFrames，它是Row类型的Datasets，可以跨Spark的不同语⾔使⽤。
Datasets是⼀种严格意义上的Java虚拟机(JVM)语⾔特性，仅适⽤于Scala和Java。
使⽤Datasets，您可以定义数据集中每⾏包含的对象。
在Scala中，这将是⼀个case类对象，它本质上定义了⼀个您可以使⽤的模式，在Java中，您将定义⼀个Java Bean。
有经验的⽤户经常将Datasets称为Spark中的“类型化api集”。
有关更多信息，请参见第4章。
在第4章中，我们讨论了Spark的类型，如StringType、BigIntType、StructType 等。
这些特定于Spark的类型映射到每个Spark语⾔(如String、Integer和Double)中可⽤的类型。
当您使⽤DataFrame API时，您不创建strings 或 integers，⽽是通过操作Row对象来为您操作数据。
事实上，如果您使⽤Scala或Java，所有“DataFrames”实际上都是Row类型的Datasets。
为了有效地⽀持特定领域的对象，需要⼀个称为“Encoder”的特殊概念。
编码器将特定于域的类型T映射到Spark的内部类型系统。
例如，给定⼀个Person类有两个字段，name (string)和age (int)，编码器指导Spark在运⾏时⽣成代码，将Person对象序列化为⼆进制结构。
当使⽤DataFrames或“标准”结构化api时，这个⼆进制结构将是Row。
当我们想要创建我们⾃⼰的特定于域的对象时，我们在Scala中指定⼀个case class，或者在Java中指定⼀个JavaBean。
Spark将允许我们以分布式⽅式操作这个对象(代替Row)。
当您使⽤Dataset API 时，对于它所触及的每⼀⾏，域指定类型，Spark将Spark⾏格式转换为您指定的对象(case类或Java类)。
大数据导论课程教学大纲
XMU Undergraduate Course Syllabus
厦门大学本科课程大纲填写说明(Notes)
1．须同时填写课程大纲中文版和英文版。
2．课程名称必须准确、规范。
3．课程代码：非任课教师填写。
该课程在教务系统生成后，由学院代为填写。
4．授课对象填写专业。
5．适用年级填写可修读本课程的时间，如本科三年级第一学期。
6．课程类型指公共基本课程、通识教育课程、学科通修课程、专业（或专业方向）课程、其他教学环节。
7．课程课型指理论课、实验课、技能课、实践课。
8．总学时=授课学时+讨论学时+实验学时+上机学时+其他学时
9．先修课程是与该课程具有严格的前后逻辑关系，非先修课程则无法学习该课程。
10.培养目标不少于150字。
11.考核方式包括成绩登记方式、成绩组成、考核标准等。
成绩登记方式包括百分制、
通过/不通过等。
成绩组成指各种考核方式占比。
考核标准指衡量各项考评指标得分的基准。
12.选用教材和主要参考书要求注明作者、书目、出版社、出版年份。
例如，“丹利维
尔：《民主、官僚制组织和公共选择》，中国青年出版社，2001年。
”
13.其它信息指课堂规范要求等，如课上禁止使用手机、缺勤要求等。
14.课程英文类别代号:。
第1章数据库概述1.填空题（1）Oracle（2）U 1U 2U 4U（3）体积小、安装成本低、速度快、源码开放（4）Memcached、Redis、mongoDB（5）大、中、小型网站中2.选择题（1）A（2）B（3）A（4）A（5）D3.简答题（1）常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server和Access数据库。
MySQL数据库主要应用在广泛地应用到互联网上的大、中、小型网站中；Oracle数据库主要应用在传统大企业、政府机构、金融机构、证券机构等；SQL Server数据库主要应用在部分电商和使用Windows 服务器平台的企业；Access数据库早期应用于小型程序系统ASP + Access、系统留言板、校友录等。
（2）关系型数据库按照结构化的方法存储数据，具备纵向扩展能力，采用结构化查询语言，强调ACID规则，强调数据的强一致性，可以控制事务原子性细粒度，并且一旦操作有误或者有需要，可以回滚事务。
非关系型数据库不需要固定的表结构，一般情况下也不存在对数据的连续操作。
不同点：关系型数据库使用表结构，非关系型的数据库格式灵活。
关系型数据库支持SQL语言，支持事务，非关系型数据库不提供SQL语言，无事务处理。
相对于关系型数据库，非关系型数据库在大数据存取上具备无法比拟的性能优势。
（3）应该注意MySQL的版本和开发人员使用的版本。
第2章环境的安装与基本配置1.填空题（1）Ubuntu CentOS Red Hat（2）RPM包二进制包源码包（3）仅主机模式NAT模式桥接模式（4）数据库语言（5）Mysqladmin、mysqldump等命令2.选择题（1）A（2）B（3）B（4）D（5）D3.简答题（1）在企业中应该使用源码编译方式安装MySQL，使用源码安装在编译安装过程可以设定参数，按照需求，进行安装，并且安装的版本，可以自己选择，灵活性比较大。
（2）VMware虚拟平台提供3种网络模式。
大数据处理与云计算教学大纲Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】《大数据处理与云计算》教学大纲课程类别：专业教育课课程名称：大数据处理与云计算开课单位：信息与通信工程学院课程编号：N03050703总学时：40学分：2.5适用专业：信息工程专业先修课程：无一、课程在教学计划中的地位、作用大数据处理与云计算是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课。
本课程主要学习大数据处理和云计算的相关原理和技术，根据实际需求，构建相应的大数据处理和云计算平台框架。
通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop基础架构，掌握HDFS和MapReduce技术。
了解、、、、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。
教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。
二、课程教学内容、要求及学时分配第一章大数据与云计算概况1、了解大数据概念2、了解大数据的产生、应用和作用3、了解云计算技术的概述4、了解云计算的特点及技术分类5、了解大数据与云计算、物联网之间的关系第二章大数据处理与云计算的关键技术1、理解大数据处理的基本流程2、掌握大数据的关键技术3、理解大数据的处理工具4、了解大数据面临的挑战5、理解云计算及关系型数据库第三章Hadoop1、了解Hadoop概述2、了解Hadoop发展简史3、理解Hadoop的功能与作用4、了解Hadoop的优缺点5、了解Hadoop的应用现状和发展趋势6、掌握Hadoop项目及其结构7、掌握Hadoop的体系结构8、掌握HDFS的体系结构第四章MaReduce1、理解分布式并行编程2、理解MapReduce模型概述3、掌握Map和Reduce函数4、掌握MapReduce工作流程5、掌握并行计算的实现6、掌握新的MapReduce框架：Yarn7、理解新旧HadoopMapReduce框架的对比第五章HDFS1、理解HDFS的假设与目标2、理解HDFS的相关概念3、掌握HDFS体系结构4、掌握HDFS命名空间5、掌握HDFS存储原理6、掌握通讯协议7、理解数据错误和异常8、理解从HDFS看分布式文件系统的设计需求第六章Zookeeper1、了解Zookeeper简介2、掌握Zookeeper的工作原理3、理解Zookeeper的数据模型第七章HBase海量实时处理实战技巧1、理解HBase简介和架构2、掌握HBase核心知识点3、掌握HBase高级应用4、理解HBase应用场景5、理解HBase常用接口和SQL引擎层实战6、理解基于HadoopV1和V2使用HBase的异同第八章基于HadoopV2的Hive/Pig开发技巧1、理解Hive和Pig架构和理论基础2、理解Hive的作用和原理说明3、掌握Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系4、理解Hadoop/Hive仓库数据数据流5、理解基于HadoopV1和V2使用Hive和Pig等工具的异同6、HQL基本语法第九章实时流框架StormonYARN（HadoopV2）实战技巧1、理解实时流计算的概念2、理解Storm的概念、核心组件、特性3、理解Storm核心概念和数据流模型4、了解运行基于Storm的编程实例第十章内存计算框架SparkonYARN（HadoopV2）实战技巧1、理解Spark核心架构2、掌握在YARN上安装Spark3、理解Spark集群配置介绍4、理解Spark多语言编程第11章云数据库1、了解云数据库概述2、了解云数据库的特性及其需求3、理解云数据库与传统的分布式数据库4、了解云数据库产品5、理解数据模型6、理解数据访问方法及编程模型三、实验四学时分配。
