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大數據與雲計算導論(高等學校大數據專業系列教材)

  • 作者：編者:陳恆|責編:陳景輝//張愛華
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302669593
  • 出版日期：2024/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：120
人民幣：RMB 49.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書探討了大數據對當今世界的影響和重要性，並系統地介紹了大數據的基礎知識、關鍵技術和實踐案例，涵蓋大數據概述與基礎、大數據與雲計算、大數據處理、數據統計與分析、大數據安全與隱私、數據可視化、大數據與社交媒體融合以及大數據在醫療、旅遊業、金融、製造業等領域的應用以及大數據與雲計算的技術融合。
    本書主要面向從事數據分析、機器學習、數據挖掘或深度學習的專業人員，從事高等教育的專任教師，高等學校的在讀學生及相關領域的科研人員。
作者介紹
編者:陳恆|責編:陳景輝//張愛華
目錄
第1章  大數據概述與基礎
  1.1  大數據時代的興起
    1.1.1  大數據時代的技術演進
    1.1.2  大數據時代的社會和經濟變革
  1.2  什麼是大數據
    1.2.1  數據的基本知識
    1.2.2  大數據的定義和特徵
  1.3  大數據的結構與類型
  1.4  大數據的應用
    1.4.1  個人生活中的大數據應用
    1.4.2  企業中的大數據應用
    1.4.3  政府部門中的大數據應用
  1.5  數據科學與大數據技術
    1.5.1  數據科學概述
    1.5.2  大數據工具與技術
  1.6  習題與實踐
第2章  大數據與雲計算
  2.1  雲計算概述
    2.1.1  雲計算的特徵
    2.1.2  雲計算體系架構與服務模式
  2.2  雲計算技術與應用
    2.2.1  虛擬化技術
    2.2.2  並行計算技術
    2.2.3  海量數據管理與存儲技術
  2.3  雲計算與大數據的融合
  2.4  案例：智慧城市建設
  2.5  習題與實踐
第3章  大數據處理
  3.1  數據採集與數據質量
    3.1.1  數據採集方法
    3.1.2  數據影響因素與質量評估
  3.2  數據清洗與變換
    3.2.1  處理殘缺、雜訊、冗餘數據
    3.2.2  數據變換與集成
  3.3  數據歸約
    3.3.1  維度歸約
    3.3.2  數值歸約
  3.4  習題與實踐
第4章  數據統計與分析
  4.1  統計分析方法
  4.2  數據挖掘
  4.3  數據挖掘演算法
  4.4  案例：大數據在文學分析中的應用
    4.4.1  情感分析和主題建模
    4.4.2  風格和影響力分析
    4.4.3  文學趨勢分析和關聯分析
  4.5  習題與實踐
第5章  大數據安全與隱私
  5.1  安全與隱私問題
    5.1.1  網路安全漏洞

    5.1.2  隱私泄露
  5.2  大數據時代的安全挑戰
    5.2.1  信息安全歷程
    5.2.2  雲計算的安全挑戰
  5.3  解決大數據安全問題
    5.3.1  安全防護對策
    5.3.2  關鍵技術
  5.4  解決隱私保護問題
    5.4.1  政策法規
    5.4.2  隱私保護技術
  5.5  案例：百度大數據安全實踐
  5.6  習題與實踐
第6章  數據可視化
  6.1  數據可視化的類型
    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  數據可視化的流程與步驟
    6.2.1  數據處理
    6.2.2  視覺編碼
    6.2.3  統計圖表
  6.3  可視化評估
    6.3.1  評估分類
    6.3.2  評估方法
  6.4  習題與實踐
第7章  大數據與社交媒體融合
  7.1  社交媒體概述
  7.2  社交媒體大數據分析與挖掘
  7.3  社交媒體大數據的未來挑戰
  7.4  社交媒體大數據信息安全問題
  7.5  習題與實踐
第8章  大數據在醫療領域的應用
  8.1  醫療病歷的問題與挑戰
    8.1.1  病歷共享
    8.1.2  責任意識
  8.2  大數據與電子病歷
    8.2.1  電子病歷的大數據定義與應用
    8.2.2  電子病歷共享、追溯、數據挖掘
  8.3  我國居民終身電子病歷計劃
  8.4  習題與實踐
第9章  大數據在旅遊業的應用
  9.1  旅遊數據問題與發展
  9.2  大數據與旅遊業
    9.2.1  智慧旅遊
    9.2.2  定製旅遊
    9.2.3  精準營銷
  9.3  旅遊與數據挖掘
    9.3.1  鎖定用戶
    9.3.2  社交媒體挖掘
  9.4  旅遊平台

    9.4.1  旅遊平台模式
    9.4.2  旅遊平台技術
  9.5  習題與實踐
第10章  大數據在金融領域的應用
  10.1  金融大數據概述
    10.1.1  金融大數據的定義
    10.1.2  金融大數據的影響
    10.1.3  金融大數據的應用戰略
  10.2  金融大數據的應用
  10.3  大數據與金融創新
    10.3.1  創新維度
    10.3.2  應用案例
  10.4  習題與實踐
第11章  大數據在製造業的應用
  11.1  大數據與工業革命
    11.1.1  工業4
    11.1.2  新工業革命
  11.2  工業大數據
  11.3  大數據與智能工廠
    11.3.1  智能工廠的概念
    11.3.2  智能工廠的特徵
    11.3.3  智能工廠的應用
  11.4  智能製造大數據分析
  11.5  案例：服裝個性化定製
  11.6  習題與實踐
  結語：大數據時代的機遇與挑戰

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