本书共分10章，以大数据决策的完整流程贯穿全文，首先介绍了大数据决策导论，然后详细讲解了数据采集、清洗与预处理、数据挖掘与机器学习、文本挖掘与情感分析、数据可视化等基础技术，接着深入探讨灰色决策方法、模糊决策方法、粗糙集决策方法等多种决策理论框架，最后从基于在线评论的产品排序及基于在线评论和用户画像的产品推荐排序两个实际应用场景展示了大数据决策的实践应用。本书提供了丰富的大数据决策相关案例和形式多样的习题，每章均配有相应的练习题，帮助读者巩固所学知识并提升实践能力。全书既注重理论基础的系统性，又强调实用性和操作性，通过编程实例、数据分析工具应用和决策方法实战案例，能够帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。