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大數據導論(第2版高等院校數據科學與大數據專業互聯網+創新規劃教材)

  • 作者：編者:王道平//崔鴻飛//葛根哈斯|責編:鄭雙
  • 出版社：北京大學
  • ISBN：9787301352205
  • 出版日期：2025/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：174
人民幣：RMB 39 元      售價：元
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內容大鋼
    本書緊跟大數據技術的最新發展、重視基礎知識體系，系統地介紹了大數據技術與應用的基本概念和思維方式，詳細闡述了大數據的採集、存儲、處理、分析和可視化等相關內容，並結合了最新的技術應用案例，講述了大數據在金融、互聯網、生物醫學等領域的應用以及大數據環境下的隱私和安全問題。
    本書既可以作為高等院校大數據、電腦科學與技術、軟體工程及相關專業課程的教材，也可以供系統分析師、系統架構師、軟體開發工程師、項目經理及對大數據技術感興趣的讀者閱讀和參考。
作者介紹
編者:王道平//崔鴻飛//葛根哈斯|責編:鄭雙
    王道平，男，1964年出生，博士。1982年考入清華大學電腦系，1999年至2001年在清華大學從事博士后研究工作，美國得克薩斯大學阿靈頓商學院高級訪問學者，現為北京科技大學經濟管理學院教授。博士生導師。主要研究方向為供應鏈與物流管理、智能管理信息系統等。承擔國家自然科學基金課題2項，省部級課題多項，主編的教材《現代物流信息技術》和《供應鏈設計理論與方法》被評為北京市高等教育精品教材。
目錄
第1章  大數據概述
  1.1  大數據的背景
    1.1.1  互聯網的四次浪潮
    1.1.2  大數據的變革思維
  1.2  大數據簡介
    1.2.1  大數據的概念
    1.2.2  大數據的特徵
    1.2.3  大數據的結構類型
    1.2.4  大數據的關鍵技術
    1.2.5  大數據的核心產業鏈
  1.3  大數據的發展和應用
    1.3.1  大數據的發展態勢
    1.3.2  我國大數據發展面臨的問題與挑戰
    1.3.3  大數據的應用
  小結
  習題
第2章  大數據的採集和預處理
  2.1  大數據的採集
    2.1.1  大數據的採集來源
    2.1.2  大數據的採集方法
    2.1.3  大數據的採集平台
  2.2  大數據的預處理技術
    2.2.1  數據清洗
    2.2.2  數據集成
    2.2.3  數據變換
    2.2.4  數據歸約
  2.3  數據倉庫與ETL工具
    2.3.1  數據倉庫的組成
    2.3.2  數據倉庫的數據模型
    2.3.3  常用的ETL工具
  小結
  習題
第3章  大數據存儲
  3.1  傳統存儲
    3.1.1  硬碟
    3.1.2  直連式存儲
    3.1.3  網路存儲
  3.2  分散式存儲
    3.2.1  存儲結構
    3.2.2  系統架構
    3.2.3  典型系統
  3.3  雲存儲
    3.3.1  雲存儲的結構模型
    3.3.2  雲存儲的分類
    3.3.3  雲存儲的優勢和劣勢
    3.3.4  雲存儲的發展趨勢
  小結
  習題
第4章  大數據處理與計算
  4.1  Hadoop處理框架

    4.1.1  HDFS
    4.1.2  MapReduce
    4.1.3  YARN
    4.1.4  ZooKeeper
  4.2  Spark處理框架
    4.2.1  Scala
    4.2.2  Spark SQL
    4.2.3  Spark Streaming
  4.3  Storm開源流計算框架
    4.3.1  Storm的基本概念
    4.3.2  Spout和Bolt
    4.3.3  Topology
  小結
  習題
第5章  大數據分析
  5.1  大數據分析的類型
    5.1.1  描述性分析
    5.1.2  探索性分析
    5.1.3  驗證性分析
  5.2  大數據分析的方法
    5.2.1  回歸分析
    5.2.2  關聯分析
    5.2.3  分類
    5.2.4  聚類
  5.3  大數據分析的工具
    5.3.1  Excel
    5.3.2  R
    5.3.3  RapidMiner
    5.3.4  KNIME
    5.3.5  Weka
  小結
  習題
第6章  大數據可視化
  6.1  大數據可視化概述
    6.1.1  大數據可視化的概念
    6.1.2  可視化的起源
    6.1.3  大數據可視化的作用
  6.2  大數據可視化的技術
    6.2.1  基於圖形的可視化技術
    6.2.2  基於平行坐標法的
可視化技術
    6.2.3  其他大數據可視化技術
  6.3  大數據可視化的工具
    6.3.1  入門級工具
    6.3.2  信息圖表工具
    6.3.3  地圖工具
    6.3.4  時間線工具
    6.3.5  高級分析工具
  6.4  大數據可視化的發展
    6.4.1  大數據可視化面臨的挑戰

    6.4.2  大數據可視化的發展方向
    6.4.3  大數據可視化未來的應用
  小結
  習題
第7章  大數據應用
  7.1  大數據在金融領域的應用
    7.1.1  大數據與客戶管理
    7.1.2  大數據與風險管控
    7.1.3  大數據與運營優化
  7.2  大數據在互聯網領域的應用
    7.2.1  大數據與電子商務
    7.2.2  大數據與社交媒體
    7.2.3  大數據與零售行業
  7.3  大數據在生物醫學領域的應用
    7.3.1  大數據與流行病預測
    7.3.2  大數據與智慧醫療
    7.3.3  大數據與生物信息學
  7.4  大數據在其他領域的應用
    7.4.1  大數據與智慧物流
    7.4.2  大數據與汽車行業
    7.4.3  大數據與公共管理
    7.4.4  大數據與教育行業
  小結
  習題
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
    8.1.1  大數據隱私與安全的定義
    8.1.2  影響大數據隱私與安全的主要因素
    8.1.3  大數據隱私與安全問題的分類
  8.2  大數據隱私與安全的防護策略
    8.2.1  存儲安全策略
    8.2.2  應用安全策略
    8.2.3  管理安全策略
  8.3  大數據隱私與安全的防護技術
    8.3.1  數據採集與存儲安全技術
    8.3.2  數據挖掘安全技術
    8.3.3  數據發布安全技術
    8.3.4  防範APT技術
  小結
  習題
參考文獻

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