本書詳細闡述了培養具有數據素養的技術技能型人纔所需要的大數據相關基礎知識。本書在確定知識布局時，秉持的一個基本原則是，緊緊圍繞大數據通識教育核心理念，培養學生的數據意識、數據思維、數據安全和數據分析能力。全書共7章，內容包括大數據概述，大數據思維，數據庫基礎知識，大數據分析技術及相關應用，數據可視化概論，大數據安全，大數據與雲計算、物聯網、人工智能、數字貨幣、區塊鏈等新一代信息技術的融合應用。為了避免陷入空洞的理論介紹，本書在很多章節都融入了豐富的案例，這些案例就發生在我們生活的大數據時代，很具有代表性和說服力，能夠讓學生直觀感受相應理論的具體內涵。
作為通識類課程教材，本書服務於具有數據素養的技術技能型人纔的培養，並非面向大數據專業人纔的培養，因此，本書主要面向的讀者對像是高等職業院校各專業學生，也可以作為其他各類學生和大數據愛好者學習大數據的入門教材和參考書。

姚培榮，男，講師，工程碩士，計算機科學與技術專業，山東經貿職業學院教師。計算機網絡管理員，經濟師（工商管理專業），電子商務師，職業指導師，ICPA、CCPA，CCPA培訓講師。主要講授計算機網絡技術、計算機組成原理、操作繫統、大數據導論、電子商務等課程，主要研究方向為計算機技術、會計信息化、 財務大數據等。
滕延秀，女，碩士研究生，山東經貿職業學院教師。研究方向:計算機技術在財務中的應用，財務大數據。
張義明，秦敏，山東經貿職業學院教師。
王佳倩，帆軟軟件有限公司員工。
張昭君，新道科技股份有限公司員工。
楊揚，帆軟數據應用研究院院長。
劉曙光，新道科技股份有限公司副總裁。

項目一大數據概論
任務一 數據
任務二 大數據
任務三 大數據時代
項目二大數據思維
任務一 大數據思維的核心原理
任務二 大數據時代思維方式
任務三 運用大數據思維的案例分析
項目三 數據庫基礎知識
任務一 數據庫
任務二 數據庫管理繫統與數據庫繫統
任務三 數據庫繫統與數據庫、數據庫管理繫統、數據庫應用繫統的關繫
任務四 SQL與數據庫的關繫
項目四大數據分析技術及相關應用
任務一 大數據分析技術之初體驗
任務二 大數據分析生命周期
任務三 大數據處理和分析工具
任務四 大數據實際使用案例
項目五 數據可視化概論
任務一 數據可視化概念及其發展
任務二 數據可視化的步驟
任務三 常用商業智能BI工具
項目六大數據安全
任務一 大數據安全概述
任務二 大數據安全技術
任務三 大數據安全保護原則及對策
項目七 大數據與新一代信息技術的融合應用
任務一 雲計算
任務二 物聯網
任務三 人工智能
任務四 數字貨幣
任務五 區塊鏈

附錄
參考文獻

五、關注相關性原理
關注相關性而不是因果關繫，社會需要放棄它對因果關繫的渴求，而僅需關注相關關繫，也就是說隻需要知道是什麼，而不需要知道為什麼。這就推翻了自古以來的慣例，而我們做決定和理解現實的最基本方式也將受到挑戰。
例如：大數據思維一個最突出的特點，就是從傳統的因果思維轉向相關思維。傳統的因果思維就是一定要找到一個原因，推出一個結果來。而大數據沒有必要找到原因，不需要用科學的手段來證明這個事件和那個事件之間有一個必然聯繫。大數據隻需要知道，出現這種跡像的時候，這個數據統計的高概率顯示它會有相應的結果，那麼隻要在發現這種跡像的時候，就可以去做一個決策，知道該怎麼做。這和以前的思維方式有很大的不同，可以說，它是一種有點反科學的思維，科學要求實證，要求找到準確的因果關繫。
過去尋找原因的信念正在被“更好”的相關性所取代。轉向相關性，不是不要因果關繫，因果關繫還是基礎，科學的基石還是要的。隻是在高速信息化的時代，為了得到即時信息，實時預測，在快速的大數據分析技術下，尋找到相關性信息，就可以預測用戶的行為，為企業快速決策提供依據。