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大數據管理(化學工業出版社十四五普通高等規劃教材)

  • 作者：編者:楊柳//何慶//杜逆索//張欣|責編:劉麗菲
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122455475
  • 出版日期：2024/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：195
人民幣：RMB 42 元      售價：元
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內容大鋼
    《大數據管理》既包括了大數據管理的相關技術知識，也涵蓋了大數據管理在多個行業的應用與案例分析，包括：大數據基礎、大數據採集、大數據存儲、大數據分析、大數據融合、大數據隱私、大數據可視化、大數據前沿、醫療大數據、教育大數據、金融大數據、交通大數據。通過本書，讀者能夠全方位地認識和掌握大數據管理的相關知識，深入了解大數據的應用價值。
    本書可作為高等學校大數據管理與應用、信息管理與信息系統等管理類、信息類以及智能建造、智能製造、智慧交通等新工科專業的本科生、研究生教材，還可作為大數據相關企業的管理者與實踐者的培訓用書和參考讀物。
作者介紹
編者:楊柳//何慶//杜逆索//張欣|責編:劉麗菲
目錄
第1章  緒論
  1.1  大數據的基本概念
  1.2  數據生命周期
  1.3  大數據的意義
  1.4  大數據的相關技術及作用
  1.5  大數據的應用領域
  1.6  大數據面臨的挑戰
  本章小結
  習題
  參考文獻
第2章  大數據採集
  【本章導讀】
  【學習目標】
  2.1  大數據採集概述
    2.1.1  基本概念
    2.1.2  數據採集與大數據採集
  2.2  數據質量和數據預處理
    2.2.1  數據預處理
    2.2.2  數據清洗
    2.2.3  數據轉換
    2.2.4  數據消減
  2.3  互聯網採集
    2.3.1  互聯網數據特點
    2.3.2  互聯網採集技術
    2.3.3  互聯網採集策略
    2.3.4  互聯網採集現狀
  2.4  物聯網採集
    2.4.1  物聯網體系結構
    2.4.2  物聯網協議
    2.4.3  物聯網數據採集技術
  本章小結
  習題
  參考文獻
第3章  大數據存儲
  【本章導讀】
  【學習目標】
  3.1  資料庫管理技術
    3.1.1  關係資料庫與非關係資料庫
    3.1.2  SQL資料庫
    3.1.3  NoSQL資料庫
    3.1.4  NewSQL資料庫
  3.2  分散式文件系統
    3.2.1  電腦集群的結構
    3.2.2  分散式文件系統的結構
    3.2.3  分散式文件系統的設計需求
    3.2.4  分散式文件系統的存儲原理
  3.3  大數據存儲管理
    3.3.1  大數據存儲管理概念
    3.3.2  大數據存儲數據容災技術
    3.3.3  大數據存儲數據冗余去除技術

    3.3.4  大數據存儲糾刪碼技術與優化
  本章小結
  習題
  參考文獻
第4章  大數據分析
  【本章導讀】
  【學習目標】
  4.1  機器學習
    4.1.1  基礎概念
    4.1.2  監督演算法
    4.1.3  無監督演算法
    4.1.4  集成學習
  4.2  深度學習——神經網路
    4.2.1  基本概念
    4.2.2  前饋神經網路
    4.2.3  卷積神經網路
    4.2.4  循環神經網路
  4.3  模型評估
  本章小結
  習題
  參考文獻
第5章  大數據融合
  【本章導讀】
  【學習目標】
  5.1  多源數據
    5.1.1  數據孤島
    5.1.2  多來源與多模態
    5.1.3  數據溯源
  5.2  數據集成
    5.2.1  聯邦資料庫與數據聯邦
    5.2.2  中間件
    5.2.3  數據倉庫
    5.2.4  數據湖
  5.3  數據融合技術
    5.3.1  數據融合
    5.3.2  知識融合
  本章小結
  習題
  參考文獻
第6章  大數據隱私
  【本章導讀】
  【學習目標】
  6.1  基本概念
    6.1.1  隱私
    6.1.2  大數據隱私的挑戰
  6.2  大數據安全技術
    6.2.1  訪問控制
    6.2.2  同態加密
    6.2.3  可信執行環境
    6.2.4  密文搜索

  6.3  大數據隱私保護技術
    6.3.1  數據脫敏
    6.3.2  信息混淆
    6.3.3  差分隱私
    6.3.4  多媒體數據隱私保護
  6.4  聯邦學習
    6.4.1  聯邦學習架構
    6.4.2  聯邦學習分類
    6.4.3  聯邦學習開源平台
  本章小結
  習題
  參考文獻
第7章  大數據可視化
  【本章導讀】
  【學習目標】
  7.1  大數據可視化的概念和發展歷程
    7.1.1  大數據可視化的基本概念
    7.1.2  大數據可視化的發展歷程
    7.1.3  大數據可視化的基本特徵
    7.1.4  大數據可視化的類型
  7.2  大數據可視化基礎
    7.2.1  設計步驟
    7.2.2  視覺編碼
    7.2.3  大數據可視化設計原則
    7.2.4  統計圖表可視化
    7.2.5  大數據可視化工具
  7.3  大數據可視化分析的方法
    7.3.1  網路數據可視化技術
    7.3.2  時間數據可視化技術
    7.3.3  多維數據可視化技術
    7.3.4  文本可視化技術
    7.3.5  交互可視化技術
  本章小結
  習題
  參考文獻
第8章  大數據前沿
  【本章導讀】
  【學習目標】
  8.1  關鍵技術
    8.1.1  虛擬現實
    8.1.2  增強現實
    8.1.3  混合現實
    8.1.4  人工智慧
    8.1.5  雲計算
    8.1.6  區塊鏈
  8.2  Web 3.0
    8.2.1  發展過程
    8.2.2  發展趨勢
  8.3  工業4.0
    8.3.1  發展歷程

    8.3.2  發展趨勢
  8.4  智慧城市
    8.4.1  發展過程
    8.4.2  發展趨勢
  本章小結
  習題
  參考文獻
第9章  醫療大數據
  【本章導讀】
  【學習目標】
  9.1  問題與挑戰
  9.2  基本概念與發展歷程
    9.2.1  基本概念
    9.2.2  發展歷程
  9.3  具體案例分析
    9.3.1  電子健康檔案
    9.3.2  智慧居家護理及遠程醫療
  9.4  未來趨勢
  本章小結
  習題
  參考文獻
第10章  教育大數據
  【本章導讀】
  【學習目標】
  10.1  問題與挑戰
  10.2  基本概念與發展歷程
    10.2.1  基本概念
    10.2.2  發展歷程
  10.3  具體案例分析
    10.3.1  智能技術助力語言學習
    10.3.2  智慧教育的實踐探索
    10.3.3  智能技術助力學校數字轉型
    10.3.4  課程信號大數據教育應用
    10.3.5  學位羅盤大數據教育應用
  10.4  未來趨勢
  本章小結
  習題
  參考文獻
第11章  金融大數據
  【本章導讀】
  【學習目標】
  11.1  機遇與挑戰
    11.1.1  金融業發展面臨的機遇
    11.1.2  金融業發展面臨的挑戰
  11.2  基本概念與發展歷程
    11.2.1  基本概念
    11.2.2  發展歷程
  11.3  具體案例分析
    11.3.1  精準營銷
    11.3.2  風險控制

  11.4  未來趨勢
  本章小結
  習題
  參考文獻
第12章  交通大數據
  【本章導讀】
  【學習目標】
  12.1  問題與挑戰
  12.2  基本概念與發展歷程
    12.2.1  基本概念
    12.2.2  發展歷程
    12.2.3  交通大數據分類
  12.3  具體案例分析
    12.3.1  路面異常「智能巡邏」
    12.3.2  「公交優先」特色的上海智慧交通雲服務
    12.3.3  貴州交廣「互聯網+智慧交通雲平台」
  12.4  未來趨勢
  本章小結
  習題
  參考文獻

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