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大數據導論(第2版雙色印刷新形態教材面向新工科高等院校大數據專業系列教材)

  • 作者：編者:楊尊琦|責編:郝建偉//張翠翠//胡靜
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111714835
  • 出版日期：2022/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：236
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    隨著數據時代和智能社會的到來，大數據基本原理和技術應用已成為各行各業專業人員必修的一門課程。本書依據新工科教育理念和其他專業的廣泛需求，綜合了國內外書籍、網站的相關內容，以及具體的課程實踐和人才培養的要求進行編寫。第2版加入了新的案例。
    本書共12章，包括大數據基礎、大數據下的雲計算、大數據處理、數據分析與數據挖掘、大數據安全、數據可視化、大數據與社交媒體的融合、健康大數據在公共衛生領域的應用、大數據在碳減排中的應用、大數據對金融業的挑戰與機遇、大數據在製造業中的應用和大數據在旅遊業中的應用，既包括了大數據的基本知識和技術，也涵蓋了大數據在典型行業中的具體應用，讀者通過學習能更深入地認識和體會大數據的應用價值。每章都設有「習題與實踐」，便於讀者鞏固學習內容。
    本書是為高等院校各專業學習大數據基礎課程而編寫的，特別適合理工科學生，同時也適合人文社會科學學科相關專業的學生學習，還可作為在職人士的參考書。
作者介紹
編者:楊尊琦|責編:郝建偉//張翠翠//胡靜
目錄
第2版前言
第1版前言
第1章  大數據基礎
  1.1  大數據時代
    1.1.1  大數據時代的技術基礎
    1.1.2  大數據時代的變革
    1.1.3  信息技術（IT）向數據技術（DT）的轉變
    1.1.4  大數據的價值
  1.2  什麼是大數據
    1.2.1  數據基本知識
    1.2.2  大數據的來源及定義
    1.2.3  大數據的特徵、維度及技術
  1.3  大數據結構類型
  1.4  大數據應用
    1.4.1  個人生活運用
    1.4.2  企業應用
    1.4.3  政府部門應用
  1.5  數據科學和大數據技術
    1.5.1  數據科學
    1.5.2  大數據技術與工具
  1.6  習題與實踐
  參考文獻
第2章  大數據下的雲計算
  2.1  雲計算概述
    2.1.1  雲計算的定義
    2.1.2  雲計算的特徵
    2.1.3  雲計算的體系架構
    2.1.4  雲計算的類型劃分
    2.1.5  雲計算的服務模式
  2.2  雲計算技術
    2.2.1  虛擬化技術
    2.2.2  並行計算技術
    2.2.3  海量數據管理技術
    2.2.4  海量數據存儲技術
  2.3  雲計算與雲存儲
    2.3.1  雲存儲的概述
    2.3.2  雲存儲的存儲方式
    2.3.3  雲存儲與雲計算的關係
  2.4  雲計算與超算
    2.4.1  超算的概述與應用
    2.4.2  超算與雲計算的關係
  2.5  雲計算與大數據
    2.5.1  雲計算與大數據的關係
    2.5.2  雲計算與大數據的結合
  2.6  習題與實踐
  參考文獻
第3章  大數據處理
  3.1  數據採集
    3.1.1  數據採集方法
    3.1.2  數據質量評估

    3.1.3  數據質量影響因素
  3.2  數據清洗
    3.2.1  處理殘缺數據
    3.2.2  處理雜訊數據
    3.2.3  處理冗餘數據
  3.3  數據變換
    3.3.1  屬性類型變換
    3.3.2  屬性值變換
  3.4  數據集成
    3.4.1  模式匹配與數據值衝突
    3.4.2  數據冗余
  3.5  數據歸約
    3.5.1  維歸約
    3.5.2  數值歸約
  3.6  案例：Tableau Prep數據處理技術應用
  3.7  習題與實踐
  參考文獻
第4章  數據分析與數據挖掘
  4.1  數據分析概述
  4.2  常見數據分析方法
    4.2.1  層次分析法
    4.2.2  多元線性回歸分析法
  4.3  數據挖掘基本概念
    4.3.1  數據挖掘的定義
    4.3.2  數據挖掘的分類
    4.3.3  數據挖掘的過程
  4.4  數據挖掘經典演算法
    4.4.1  K-Means演算法
    4.4.2  KNN演算法
    4.4.3  隨機森林
    4.4.4  循環神經網路
  4.5  習題與實踐
  參考文獻
第5章  大數據安全
  5.1  安全與隱私問題凸顯
    5.1.1  網路安全漏洞
    5.1.2  個人隱私泄露
  5.2  大數據時代的安全挑戰
    5.2.1  信息安全的發展歷程
    5.2.2  信息安全帶來的挑戰
  5.3  如何解決大數據安全問題
    5.3.1  大數據安全防護對策
    5.3.2  大數據安全防護關鍵技術
    5.3.3  數據治理與數據安全
  5.4  如何解決隱私保護問題
    5.4.1  隱私保護的政策法規
    5.4.2  隱私保護技術
    5.4.3  區塊鏈技術與隱私保護
    5.4.4  聯邦學習與隱私保護
  5.5  習題與實踐

  參考文獻
第6章  數據可視化
  6.1  數據可視化類型
    6.1.1  科學可視化
    6.1.2  信息可視化
    6.1.3  可視分析學
  6.2  數據可視化基礎
    6.2.1  數據可視化流程
    6.2.2  數據處理和變換
    6.2.3  視覺編碼
    6.2.4  統計圖表
    6.2.5  視覺隱喻
  6.3  可視化評估
    6.3.1  評估分類
    6.3.2  評估方法
  6.4  可視化主要工具
    6.4.1  主要工具列舉
    6.4.2  Tableau操作簡介
  6.5  習題與實踐
  參考文獻
第7章  大數據與社交媒體的融合
  7.1  社交媒體概述
    7.1.1  社交媒體的定義
    7.1.2  社交媒體的發展
  7.2  社交媒體大數據的分析與挖掘
    7.2.1  基於用戶的大數據分析
    7.2.2  基於關係的大數據分析
    7.2.3  基於內容的大數據分析
  7.3  社交媒體大數據的未來挑戰
  7.4  社交媒體下大數據信息安全問題
    7.4.1  社交媒體導致的信息風險類型和形成原因
    7.4.2  社交媒體的信息風險治理方案
  7.5  習題與實踐
  參考文獻
第8章  健康大數據在公共衛生領域的應用
  8.1  健康大數據概述
    8.1.1  健康大數據的定義
    8.1.2  健康大數據的特點
    8.1.3  健康大數據的分類
  8.2  健康大數據研究現狀
  8.3  健康大數據在公共衛生領域的應用
    8.3.1  疾病預測與預防
    8.3.2  醫療救治與醫藥研發
    8.3.3  健康監測管理與個性化醫療服務
    8.3.4  電子病歷的發展
    8.3.5  疫情防控下大數據行程卡的使用
    8.3.6  遠程會診和智能醫療
  8.4  健康大數據在公共衛生領域的挑戰
    8.4.1  健康大數據安全隱私問題
    8.4.2  標準化困境

    8.4.3  信息孤島問題
    8.4.4  缺少複合型人才和專業化隊伍
  8.5  習題與實踐
  參考文獻
第9章  大數據在碳減排中的應用
  9.1  碳排放的問題與現狀
    9.1.1  雙碳概念
    9.1.2  個人數據分析問題
    9.1.3  企業數據應用問題
    9.1.4  環境數據的發展方向
  9.2  大數據與雙碳
    9.2.1  碳達峰+大數據
    9.2.2  碳中和+大數據
    9.2.3  智能監管+大數據
  9.3  案例與數據挖掘
  9.4  挑戰與機遇
    9.4.1  物聯網的模式
    9.4.2  數據科學的技術
    9.4.3  新能源科學與工程+大數據
  9.5  習題與實踐
  參考文獻
第10章  大數據對金融業的挑戰與機遇
  10.1  金融大數據概述
    10.1.1  什麼是金融大數據
    10.1.2  金融大數據對金融業的影響
    10.1.3  金融大數據應用實施戰略
  10.2  金融大數據的應用
  10.3  大數據與金融創新
    10.3.1  金融創新的4個維度
    10.3.2  金融創新中的模型和演算法
  10.4  金融大數據案例
  10.5  習題與實踐
  參考文獻
第11章  大數據在製造業中的應用
  11.1  大數據下的工業革命
    11.1.1  國外大數據下的「工業4.0」
    11.1.2  我國大數據下的「工業4.0」
  11.2  工業大數據
  11.3  大數據與智能工廠
    11.3.1  大數據與智能工廠概述
    11.3.2  智能工廠在我國的應用
    11.3.3  智能製造大數據分析
  11.4  大數據與智能製造典範
  11.5  習題與實踐
  參考文獻
第12章  大數據在旅遊業中的應用
  12.1  旅遊數據的問題與發展
    12.1.1  旅遊數據收集問題
    12.1.2  旅遊數據分析問題
    12.1.3  旅遊數據應用問題

    12.1.4  旅遊數據的發展方向
  12.2  大數據與旅遊業
    12.2.1  智慧旅遊+大數據
    12.2.2  定製旅遊+大數據
    12.2.3  精準營銷+大數據
    12.2.4  全域旅遊+大數據
  12.3  旅遊與數據挖掘
    12.3.1  鎖定客戶人群，關注客戶需求
    12.3.2  社交媒體挖掘，增加客戶忠誠
  12.4  旅遊平台
    12.4.1  旅遊平台的模式
    12.4.2  旅遊平台的技術
  12.5  習題與實踐
  參考文獻

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