" 本书从数据分析为生产与服务赋能的角度出发，首先介绍了大数据分析、挖掘常用的技术手段，包括Hadoop、Spark等大数据处理框架以及大数据分析的基础理论与常用方法，然后以生产与服务中的复杂系统为对象，介绍了大数据关联关系分析、性能预测、优化调控等方法与技术，并对现实生产与服务领域中的生产过程优化、完工时间预测、码头作业调度、共享车辆调配等实例展开分析和建模，对生产和服务过程进行了优化，提高了生产与服务的质量、效率。本书主要面向相关专业的高校本科生、研究生、科研人员、企业中从事数据分析和生产、服务过程优化等工作的技术人员。 "

秦威，副教授，博士生导师，上海交通大学工业工程与管理系副主任。主要从事复杂系统建模、控制与优化，以及机器智能理论、方法与应用等领域研究。主持多项国家、省部级科研项目和企业委托项目。目前担任中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会副总干事、中国机电一体化协会工业大数据分会秘书长。发表SCI论文三十余篇，担任多个期刊编委和审稿人，出版中英文专著五部，取得多项专利和软件著作权。

前言| 当今世界，信息技术的迅猛发展正深刻地改变着我们的生产和生活方式。随着大数据、云计算、物联网等技术的广泛应用，生产与服务系统正逐步向智能化、自动化、信息化转型。这一转型不仅关乎企业竞争力的提升，更关系到国家战略的实施和经济的可持续发展。在此背景下，深入研究和掌握生产与服务系统中的大数据分析技术，对于提高我国在全球价值链中的地位、推动经济高质量发展具有重要意义。 本书旨在为相关专业的学生、研究生、研究人员和从业人员提供一系列全面、系统的学习资源，帮助他们理解和应用大数据分析技术，优化生产与服务系统。内容涵盖从基础理论到实际应用的各个方面，包括数据预处理、特征提取、关联分析、聚类分析、数据降维、因果推断等，旨在培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。 本书具有以下几个特点： 第一，系统全面。从数据预处理到特征提取，从关联分析到聚类分析，再到数据降维和预测建模，本书涵盖了大数据分析的全过程。每一部分都配有详细的技术解读和实际应用指导，确保读者能够全面掌握大数据分析的各个环节。第1篇“概述篇”介绍生产与服务系统的基本概况和大数据分析的基本概念； 第2篇“处理篇”详细阐述数据预处理、特征提取等关键步骤，为后续分析打下坚实基础； 第3篇“分析篇”深入探讨关联分析、聚类分析、数据降维、因果推断等分析方法，揭示数据内在联系； 第4篇“预测篇”聚焦于分类预测和回归预测，预测未来趋势； 第5篇“决策篇”则将数据分析应用于生产与服务系统的实际运行管理、调度与控制，提供决策支持。 第二，前沿实用。在前沿性方面，本书详细介绍大数据领域的最新理论，如机...