本书试图在介绍大数据技术的理论基础上对大数据分析最新前沿技术做全面详细介绍，给出实际案例及行业解决方案，达到技术全面、案例教学及工程实用的目的。

本书主要分为4个部分，共10章，分别按大数据的技术架构分层次详细讲述涉及大数据分析系统的各类相关技术：

第一部分大数据基础知识， 简单介绍我们目前面临的数字化时代与信息社会的状况，大数据的定义和特点、大数据技术基础、大数据的社会价值、大数据的商业应用、大数据的基础架构、云计算网络的技术层次、典型的云计算网络平台，包括第1章“大数据技术基本概念”和第2章“基础架构——云计算网络”；

第二部分大数据理论与技术，介绍涉及大数据分析的基本理论与技术基础，按照技术层次分别介绍大数据采集与预处理、大数据存储、大数据计算模式与处理系统、大数据查询、显示与交互、大数据分析与数据挖掘、大数据隐私与安全，包括第3章到第8章的内容；

第三部分为行业案例研究，以银行、保险、证券、金融行业为例，介绍涉及大数据分析的理论与技术方法在具体行业中的应用，包括第9章“行业案例研究”；

第四部分大数据技术发展前景，介绍大数据引发的新一代信息技术变革浪潮、大数据各个过程的最新技术与发展前景，包括第10章大数据技术发展前景。

本书主要作为高等院校计算机专业、信息管理与信息系统专业、经济类专业、管理类专业相关专业本科生和研究生专业基础课的教材，安排课时为48课时（3学分）。如课时缩减，可在概要叙述第一部分的基础上，主要讲解第二部分第3章到第8章的内容，并安排学生在课外自主阅读每章节后的案例及第9章“行业案例研究”。第10章“大数据技术发展前景”仅作参考性讲解。

本书的特点是紧扣实践应用需求，全面讲述讲云计算与大数据分析实用技术，提供了大量的实际案例、数据分析适用技术。内容新颖、用表格和结构图直观描述知识并力图反映最新主流技术。

每一章在讲解相关理论外，还讲解了最新前沿技术。各章都附有案例、习题以帮助读者学习理解和实际工程应用。为方便教师教学，附有全套教学PPT课件、教学大纲、教学计划以便教师使用。

本书由李联宁教授编著，在本书编写过程中，编者参考了国内外大量的云计算网络与大数据分析技术的书刊及文献资料，主要参考书籍及研究论文在书后“参考文献”中列出。但由于大量来自网络的资料未能详尽标注作者及文献资料来源，疏漏之处在所难免，在此一并对书刊文献、科技论文的作者表示感谢。如有遗漏，恳请相应书刊文献作者及时告知，将在书籍再版时列入。如发现本书有错误或不妥之处，恳请广大读者不吝赐教。