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大數據應用基礎

  • 作者：編者:李小麗//楊曉東//董欣格|責編:穆豐
  • 出版社：西南交大
  • ISBN：9787564399696
  • 出版日期：2024/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：168
人民幣：RMB 38 元      售價：元
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內容大鋼
    本書旨在為讀者揭開大數據世界的神秘面紗，提供一個全面而基礎的指南，幫助其理解大數據的概念、技術和應用。通過本書，讀者將了解到大數據的核心概念，包括數據的規模、多樣性、速度和價值；還將學習如何從海量數據中挖掘出有價值的信息，以及大數據處理的基本流程和方法。本書注重理論與實踐的結合，通過豐富的實例和案例分析，幫助讀者掌握大數據應用的實際技能。同時，本書也介紹了大數據領域的一些熱門技術和工具，為進一步深入學習和研究提供了寶貴的參考。無論是對電腦相關專業的學生，還是對大數據應用感興趣的從業者，本書都將是您不可或缺的學習夥伴，它將幫助您構建起大數據應用的知識體系，提升數據分析和處理能力，從而更好地應對日益複雜的數據挑戰。
作者介紹
編者:李小麗//楊曉東//董欣格|責編:穆豐
目錄
第1章  大數據概述
  1.1  什麼是數據
  1.2  什麼是大數據
  1.3  從IT時代到大數據時代
  1.4  大數據的產生與作用
  1.5  大數據時代的新理念
  本章小結
  思考與練習
第2章  大數據與當前熱門技術
  2.1  大數據與雲計算
  2.2  大數據與物聯網
  2.3  大數據與人工智慧
  本章小結
  思考與練習
第3章  大數據的採集與預處理
  3.1  大數據的採集
  3.2  數據預處理
  本章小結
  思考與練習
第4章  數據存儲與管理技術
  4.1  人工管理階段
  4.2  文件系統
  4.3  關係型資料庫
  4.4  分散式數據處理
  4.5  分散式資料庫系統的複雜性
  4.6  並行資料庫
  4.7  大數據處理架構Hadoop
  4.8  分散式文件系統HDFs
  4.9  NoSQL資料庫
  4.10  分散式資料庫HBase
  4.11  雲資料庫
  本章小結
  思考與練習
第5章  機器學習
  5.1  機器學習概述
  5.2  機器學習方法
  5.3  數據集的劃分和模型的評估
  5.4  模型的過擬合和欠擬合問題
  本章小結
  思考與練習
第6章  大數據挖掘
  6.1  數據挖掘的流程
  6.2  數據挖掘技術
  本章小結
  思考與練習
第7章  大數據可視化
  7.1  大數據可視化基礎
  7.2  大數據可視化技術
  7.3  大數據可視化工具
  7.4  可視化案例

  本章小結
  思考與練習
第8章  大數據隱私與安全
  8.1  大數據面臨的隱私與安全問題
  8.2  大數據隱私與安全的防護策略
  8.3  大數據隱私與安全的防護技術
  8.4  數據權益的資產化
  本章小結
  思考與練習
第9章  大數據營銷
  9.1  大數據營銷的發展歷史
  9.2  「互聯網+」時代下的營銷革新
  本章小結
  思考與練習
參考文獻

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