《新能源汽车大数据分析与应用技术》—— 新能源汽车行业的大数据宝典，理论实践全涵盖，助力行业发展！
1.内容全面且系统
《新能源汽车大数据分析与应用技术》涵盖新能源汽车数据基础、大数据应用流程、分析方法、处理工具等内容，还涉及新能源汽车运行大数据统计分析与应用实例，以及在未来交通出行中的应用及发展前景，全面呈现新能源汽车与大数据融合的各个方面，内容由浅入深，系统性强。
2.多学科融合
《新能源汽车大数据分析与应用技术》融合车辆工程、信息工程、计算机技术等多学科知识，为读者提供跨学科视角下的新能源汽车大数据分析与应用的理解，有助于打破学科壁垒，拓宽知识视野。
3.理论与实践相结合
《新能源汽车大数据分析与应用技术》中不仅有扎实的理论基础阐述，更结合大量实践案例，如新能源汽车应用、多网融合应用等方面的案例，帮助读者更好地将所学理论应用到实际工作和研究中，为从事相关工作的研究人员和工作者提供有力的借鉴和参考。
4.紧跟行业发展与热点
《新能源汽车大数据分析与应用技术》在第1版基础上，突出新能源汽车大数据技术内容，增加近年行业成熟应用的新技术和新进展，如 “大模型” 等热门新兴技术，还增加了大数据安全分析、数据隐私保护、高效数据处理技术、智能数据分析技术等适应现阶段行业发展需求和热点的内容。
5.广泛的适用性
《新能源汽车大数据分析与应用技术》适合新能源汽车相关行业的从业人员，从事相关科研项目或相关专业的教师、学者，以及本科生、研究生阅读，满足不同层次和背景读者对于新能源汽车大数据知识的需求。

本书从新能源汽车数据基础、大数据应用流程、数据分析方法、数据处理工具、新能源汽车运行大数据统计分析与应用实例、大数据分析在未来交通出行中的应用及发展前景等方面，融合车辆工程、信息工程、计算机技术等多学科知识，理论与实践相结合，由浅入深，系统地介绍了新能源汽车与大数据融合的发展趋势、理论基础与挖掘技术、应用技术与范例。可为从事大数据分析工作的研究人员和相关工作组提供借鉴和参考，对新能源汽车大数据平台构建、数据管理和数据应用有指导意义。
本书适合新能源汽车相关行业的从业人员，从事相关科研项目或相关专业的教师、学者，以及本科生、研究生阅读。

丛书序
前言
第1章  导论1
1.1  大数据基本概念2
1.1.1  大数据的概念2
1.1.2  大数据特征和数据类型2
1.1.3  大数据与云计算、人工智能的关系7
1.2  大数据的发展历程8
1.2.1  大数据的产生与发展8
1.2.2  大数据的价值10
1.3  新能源汽车大数据及应用12
1.3.1  汽车行业数字化现状12
1.3.2  新能源汽车数据概述13
1.3.3  新能源汽车大数据应用16
1.4  新能源汽车大数据应用流程18
本章习题21
第2章  新能源汽车数据采集与治理24
2.1  数据采集终端25
2.1.1  车载终端设备25
2.1.2  终端功能28
2.1.3  车辆定位30
2.1.4  车辆升级31
2.2  数据采集方法32
2.3  数据通信方式34
2.3.1  无线传输技术35
2.3.2  有线通信协议36
2.3.3  数据加密与安全38
2.4  数据预处理40
2.4.1  数据清洗41
2.4.2  数据集成42
2.4.3  数据转换45
2.4.4  数据规约46
本章习题48
第3章  新能源汽车大数据存储与计算49
3.1  数据库基础50
3.1.1  关系数据库50
3.1.2  时序数据库51
3.1.3  新型数据库60
3.2  分布式存储系统61
3.2.1  分布式存储运行原理62
3.2.2  典型分布式存储架构63
3.3  大数据计算68
3.3.1  批量大数据计算69
3.3.2  流式大数据计算71
3.3.3  大规模图数据计算74
3.4  新能源汽车大数据平台75
3.4.1  平台技术架构76
3.4.2  平台可扩展性78
3.4.3  平台应用服务系统79
本章习题80
第4章  数据分析方法82
4.1  数据分析基础理论83
4.1.1  描述性统计分析83
4.1.2  抽样与抽样分布87
4.1.3  参数估计91
4.1.4  假设检验93
4.2  数据关联分析95
4.2.1  关联规则定义与说明95
4.2.2  Apriori算法97
4.2.3  FP-Growth算法99
4.2.4  Eclat算法101
4.3  数据分类分析103
4.3.1  分类分析的定义与说明103
4.3.2  支持向量机103
4.3.3  决策树106
4.3.4  随机森林108
4.3.5  逻辑回归109
4.4  数据聚类分析111
4.4.1  聚类分析法定义与说明111
4.4.2  划分聚类法112
4.4.3  密度聚类法114
4.4.4  层次聚类法116
4.5  数据回归分析117
4.5.1  回归分析法定义与说明117
4.5.2  线性回归118
4.5.3  非线性回归—人工神经网络120
本章习题123
第5章  数据处理工具124
5.1  数据管理工具125
5.1.1  MySQL125
5.1.2  Oracle Database127
5.1.3  Microsoft SQL Server130
5.2  数据可视化工具132
5.2.1  数据可视化工具概述132
5.2.2  数据可视化图表137
5.3  数据分析工具140
5.3.1  数据分析工具概述140
5.3.2  Python基本操作141
本章习题149
第6章  新能源汽车运行大数据应用实例151
6.1  动力电池系统故障分析152
6.1.1  应用背景152
6.1.2  数据准备152
6.1.3  模型构建152
6.1.4  应用案例154
6.1.5  总结156
6.2  动力电池系统安全风险评估157
6.2.1  应用背景157
6.2.2  数据准备157
6.2.3  电池系统安全风险评估模型构建157
6.2.4  应用案例161
6.2.5  总结163
6.3  动力电池系统健康状态评估163
6.3.1  应用背景163
6.3.2  数据准备164
6.3.3  计算方法164
6.3.4  模型训练和结果验证169
6.3.5  总结171
6.4  新能源汽车能耗影响分析特征171
6.4.1  应用背景171
6.4.2  数据准备172
6.4.3  新能源汽车能耗影响分析模型172
6.4.4  应用案例175
6.4.5  总结179
6.5  新能源汽车行驶工况构建方法180
6.5.1  应用背景180
6.5.2  数据准备180
6.5.3  车辆行驶工况构建模型180
6.5.4  应用案例183
6.5.5  总结186
本章习题187
第7章  新能源汽车跨网大数据应用实例188
7.1  充电基础设施选址规划应用189
7.1.1  应用背景189
7.1.2  数据准备189
7.1.3  充电规划模型构建189
7.1.4  应用案例192
7.1.5  总结195
7.2  车辆电动化节能减排分析195
7.2.1  应用背景195
7.2.2  数据准备196
7.2.3  新能源汽车行驶阶段碳排放计算模型197
7.2.4  应用案例198
7.2.5  结论199
7.3  新能源汽车关键零部件故障诊断200
7.3.1  应用背景200
7.3.2  数据准备200
7.3.3  故障诊断模型建立201
7.3.4  应用案例205
7.3.5  总结208
7.4  新能源汽车动力电池衰退预测应用208
7.4.1  应用背景208
7.4.2  数据准备209
7.4.3  模型构建210
7.4.4  应用案例214
7.4.5  总结217
7.5  新能源汽车群体充电负荷和充电车辆比例评估218
7.5.1  应用背景218
7.5.2  数据准备218
7.5.3  模型构建219
7.5.4  应用案例220
7.5.5  总结221
本章习题222
第8章  新能源汽车数据化发展趋势223
8.1  未来新挑战224
8.1.1  数据的安全性224
8.1.2  数据的复杂性224
8.1.3  计算的复杂性225
8.1.4  系统的复杂性225
8.2  智能化、网联化发展趋势226
8.3  跨网融合发展趋势227
8.4  大模型融合趋势230
8.4.1  大模型体系框架230
8.4.2  大模型与新能源汽车231
本章习题233
参考文献236