本书围绕若干航空领域的业务，讨论了航空领域面临的大数据需求，指出大数据分析的目的、数据来源和存在的困难，给出了数据分析的方法和大数据平台参考方案。书中内容分为 七章。第一章介绍了大数据的背景与一般性概念，引入了航空大数据的定义，介绍了大数据的知识体系、常用开源大数据平台工具和分析工具，指出了大数据与云计算、物联网之间的关系，阐述了人工智能在大数据中的重要性。同时，提出了数据思维的定义与内涵、大数据实施的步骤，展望了大数据在航空领域的应用。第二章简述了一些与航空大数据挖掘有关的通用方法，包括信号变换、分类与聚类、关联分析、预测分析等以及流行的深度学习、增强学习。第三章介绍了"工业4.0”、工业大数据、信息-物理系统（CPS）、智能制造，结合航空制造探讨了大数据的业务模式及在生产中的作用，提出了基于制造执行系统（MES）的工业大数据分析模型，描述了数据分析功能框架。第四章描述了航空物流大数据概念，介绍了航空物流的业务模式，包括仓储、航空货运、海关监管、检验检疫、物品配送与维护，提出了统一的大数据平台参考模型，分析了典型的功能模块。第五章分析了跨境电商的主要业务和不足之处，提出了面向跨境电商的大数据平台及各个业务系统，包括应用系统功能、数据流和综合统计展示、数据仓库、推荐系统。第六章介绍了航空客流的主要业务，分析了数据仓库、"旅客画像”、风险管理、供应链管理中存在的数据挖掘问题。最后分析了两个案例。第七章介绍了面向企业的大数据服务，包括企业征信、企业知识图谱、企业专利地图三个流行的领域，并提出了分析模型和思路。附录给出文中的中英文词汇对照表、国内外大数据政策、常用的数据源及参考文献。
管涛，曾在香港城市大学从事科学研究工作，现在郑州航空工业管理学院从事数据挖掘、人工智能领域的科研和教学工作。河南省电子学会信息产业和信息化专家，航空经济发展河南省协同创新中心研究员。