大数据导论

作者: 杨尊琦主编

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已完结现代当代当代文学

目录 (191章)

倒序

正文

001 大数据基础 002 大数据基础-1.1 大数据时代 003 .1.1 大数据时代的技术基础 004 .1.2 大数据时代的变革 005 .1.3 信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变 006 大数据基础-1.2 什么是大数据 007 .2.1 数据的基本知识 008 .2.2 大数据定义 009 .2.3 大数据的特征 010 大数据基础-1.3 大数据结构类型 011 大数据基础-1.4 大数据的应用 012 .4.1 大数据在个人生活中的应用 013 .4.2 大数据在企业中的应用 014 .4.3 大数据在政府部门中的运用 015 大数据基础-1.5 数据科学和大数据技术 016 .5.1 数据科学 017 .5.2 大数据技术与工具 018 大数据基础-1.6 习题与实践 019 大数据基础-参考文献 020 大数据下的云计算 021 大数据下的云计算-2.1 云计算概述 022 .1.1 云计算的定义 023 .1.2 云计算的特征 024 .1.3 云计算的体系架构 025 .1.4 云计算的类型划分 026 .1.5 云计算的服务模式 027 大数据下的云计算-2.2 云计算技术 028 .2.1 虚拟化技术 029 .2.2 并行计算技术 030 .2.3 海量数据管理技术 031 .2.4 海量数据存储技术 032 大数据下的云计算-2.3 云计算与云存储 033 .3.1 云存储概述 034 .3.2 云存储的存储方式 035 .3.3 云存储与云计算的关系 036 大数据下的云计算-2.4 云计算与大数据 037 .4.1 云计算与大数据的关系 038 .4.2 云计算与大数据的结合 039 大数据下的云计算-2.5 案例——基于云计算的智慧城市建设框架 040 .5.1 智慧城市的内涵 041 .5.2 智慧城市的支撑技术 042 .5.3 智慧城市的体系架构 043 .5.4 智慧城市的应用 044 大数据下的云计算-2.6 习题与实践 045 大数据下的云计算-参考文献 046 大数据处理 047 大数据处理-3.1 数据采集 048 .1.1 数据采集方法 049 .1.2 数据质量评估 050 .1.3 数据质量的影响因素 051 大数据处理-3.2 数据清洗 052 .2.1 处理残缺数据 053 .2.2 处理噪声数据 054 .2.3 处理冗余数据 055 大数据处理-3.3 数据变换 056 .3.1 属性类型变换 057 .3.2 属性值变换 058 大数据处理-3.4 数据集成 059 .4.1 模式匹配与数据值冲突 060 .4.2 数据冗余 061 大数据处理-3.5 数据归约 062 .5.1 维归约 063 .5.2 数值归约 064 大数据处理-3.6 习题与实践 065 大数据处理-参考文献 066 数据统计与分析 067 数据统计与分析-4.1 统计分析方法 068 .1.1 分类与预测 069 .1.2 聚类分析 070 .1.3 关联分析 071 .1.4 异常分析 072 数据统计与分析-4.2 数据挖掘的基本概念 073 .2.1 数据挖掘的定义 074 .2.2 数据挖掘的分类 075 .2.3 数据挖掘的过程 076 数据统计与分析-4.3 数据挖掘经典算法 077 .3.1 K-Means算法 078 .3.2 KNN算法 079 .3.3 ID3算法 080 数据统计与分析-4.4 案例——用大数据来挖掘《小时代》081 数据统计与分析-4.5 习题与实践 082 数据统计与分析-参考文献 083 大数据安全 084 大数据安全-5.1 安全与隐私问题凸显 085 .1.1 网络安全漏洞 086 .1.2 个人隐私泄露 087 大数据安全-5.2 大数据时代的安全挑战 088 .2.1 信息安全的发展历程 089 .2.2 云计算技术带来的安全挑战 090 大数据安全-5.3 如何解决大数据安全问题 091 .3.1 大数据安全防护对策 092 .3.2 大数据安全防护关键技术 093 大数据安全-5.4 如何解决隐私保护问题 094 .4.1 隐私保护的政策法规 095 .4.2 隐私保护技术 096 大数据安全-5.5 案例——百度大数据安全实践 097 大数据安全-5.6 习题与实践 098 大数据安全-参考文献 099 数据可视化 100 数据可视化-6.1 数据可视化类型 101 .1.1 科学可视化 102 .1.2 信息可视化 103 .1.3 可视分析学 104 数据可视化-6.2 数据可视化流程及步骤 105 .2.1 数据可视化流程 106 .2.2 数据处理和变换 107 .2.3 视觉编码 108 .2.4 统计图表 109 .2.5 视觉隐喻 110 数据可视化-6.3 可视化评估 111 .3.1 评估分类 112 .3.2 评估方法 113 数据可视化-6.4 习题与实践 114 数据可视化-参考文献 115 大数据与社交媒体的融合 116 大数据与社交媒体的融合-7.1 什么是社交媒体 117 .1.1 社交媒体的定义 118 .1.2 社交媒体的发展 119 大数据与社交媒体的融合-7.2 社交媒体大数据的分析与挖掘 120 .2.1 基于用户的大数据分析 121 .2.2 基于关系的大数据分析 122 .2.3 基于内容的大数据分析 123 大数据与社交媒体的融合-7.3 社交媒体大数据的未来挑战 124 大数据与社交媒体的融合-7.4 社交媒体大数据信息安全问题 125 .4.1 社交媒体导致的信息风险类型和形成原因 126 .4.2 社交媒体的信息风险治理方案 127 大数据与社交媒体的融合-7.5 习题与实践 128 大数据与社交媒体的融合-参考文献 129 大数据促进电子病历的改革 130 大数据促进电子病历的改革-8.1 医疗病历的问题与挑战 131 .1.1 病历共享和追溯问题 132 .1.2 病历责任意识薄弱 133 .1.3 病历遗失现象 134 .1.4 电子病历的出现 135 大数据促进电子病历的改革-8.2 大数据与电子病历 136 .2.1 电子病历的大数据定义 137 .2.2 基于大数据的标准化电子病历 138 .2.3 “大数据+云计算”的电子病历存储 139 .2.4 基于大数据的电子病历共享和追溯 140 大数据促进电子病历的改革-8.3 电子病历与数据挖掘 141 .3.1 电子病历数据的深度利用 142 .3.2 电子病历的数据预处理 143 .3.3 多维电子病历数据分析 144 .3.4 电子病历数据挖掘 145 大数据促进电子病历的改革-8.4 我国居民终身电子病历 146 .4.1 背景分析 147 .4.2 实施方案 148 .4.3 技术支持 149 大数据促进电子病历的改革-8.5 习题与实践 150 大数据促进电子病历的改革-参考文献 151 大数据在旅游业中的应用 152 大数据在旅游业中的应用-9.1 旅游数据的问题与发展 153 .1.1 旅游数据收集问题 154 .1.2 旅游数据分析问题 155 .1.3 旅游数据应用问题 156 .1.4 旅游数据的发展方向 157 大数据在旅游业中的应用-9.2 大数据与旅游业 158 .2.1 智慧旅游+大数据 159 .2.2 定制旅游+大数据 160 .2.3 精准营销+大数据 161 大数据在旅游业中的应用-9.3 旅游与数据挖掘 162 .3.1 锁定客户人群、关注客户需求 163 .3.2 社交媒体挖掘、增加客户忠诚 164 大数据在旅游业中的应用-9.4 旅游平台 165 .4.1 旅游平台的模式 166 .4.2 旅游平台的技术 167 大数据在旅游业中的应用-9.5 习题与实践 168 大数据在旅游业中的应用-参考文献 169 大数据在金融业中的应用——金融大数据-10.1 金融大数据概述 170 .1.1 什么是金融大数据 171 .1.2 金融大数据对金融业的影响 172 .1.3 金融大数据应用的实施战略 173 大数据在金融业中的应用——金融大数据-10.2 金融大数据的应用 174 .2.1 金融大数据的业务应用 175 .2.2 金融大数据的应用举例 176 大数据在金融业中的应用——金融大数据-10.3 大数据与金融创新 177 .3.1 金融创新的四个维度 178 .3.2 金融创新的应用举例 179 大数据在金融业中的应用——金融大数据-10.4 习题与实践 180 大数据在金融业中的应用——金融大数据-参考文献 181 大数据在制造业中的应用——工业大数据-11.1 大数据下的工业革命 182 .1.1 工业4.0 183 .1.2 “新工业革命”和“中国制造2025”184 大数据在制造业中的应用——工业大数据-11.2 工业大数据 185 大数据在制造业中的应用——工业大数据-11.3 大数据与智能工厂 186 .3.1 智能工厂的概念、特征、架构 187 .3.2 智能工厂在我国的应用 188 大数据在制造业中的应用——工业大数据-11.4 智能制造大数据分析 189 大数据在制造业中的应用——工业大数据-11.5 案例——酷特智能大数据助推服装个性化定制 190 大数据在制造业中的应用——工业大数据-11.6 习题与实践 191 大数据在制造业中的应用——工业大数据-参考文献

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