大數(shù)據(jù)革命：理論、模式與技術(shù)創(chuàng)新

第1章 大數(shù)據(jù)概述 1
1.1 大數(shù)據(jù)綜述 2
1.2 大數(shù)據(jù)的定義 3
1.3 大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程 4
1.4 大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略意義 6
1.5 數(shù)據(jù)科學(xué)的興起 8
1.6 如何開展大數(shù)據(jù)研究與應(yīng)用 11
1.7 總結(jié) 13
參考文獻(xiàn) 13
第2章 大數(shù)據(jù)市場(chǎng) 15
2.1 大數(shù)據(jù)的市場(chǎng)環(huán)境 17
2.2 大數(shù)據(jù)市場(chǎng)預(yù)測(cè) 20
2.3 大數(shù)據(jù)市場(chǎng)趨勢(shì) 26
2.4 總結(jié) 32
第3章 大數(shù)據(jù)問題 33
3.1 大數(shù)據(jù)問題分類 34
3.2 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的辯證關(guān)系 40
3.3 大數(shù)據(jù)是一個(gè)不可多得的發(fā)展機(jī)遇 45
第4章 大數(shù)據(jù)與中國(guó)的信息化 51
4.1 大數(shù)據(jù)——棘手的難題 52
4.2 大數(shù)據(jù)如何落地中國(guó) 52
第5章 數(shù)據(jù)科學(xué)理論及方法論初探 63
5.1 數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素理論 64
5.2 數(shù)據(jù)創(chuàng)新理論及其10項(xiàng)考量指標(biāo) 65
5.3 數(shù)據(jù)科學(xué)理論的基礎(chǔ)概念和基本特質(zhì)初探 74
5.4 總結(jié) 76
第6章 大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)與社會(huì)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)革命 79
6.1 互聯(lián)網(wǎng)的思想及特質(zhì)正在顛覆傳統(tǒng)文化 和行業(yè)的發(fā)展觀念 80
6.2 大數(shù)據(jù)與中國(guó)社會(huì)與經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略發(fā)展的契機(jī) 82
第7章 大數(shù)據(jù)技術(shù) 89
7.1 基礎(chǔ)架構(gòu)支持 91
7.2 數(shù)據(jù)采集 95
7.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 97
7.4 數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù) 100
7.5 數(shù)據(jù)展示與交互 108
7.6 大數(shù)據(jù)技術(shù)變革及趨勢(shì) 110
參考文獻(xiàn) 112
第8章 云計(jì)算體系 117
8.1 云體系的五大方面 119
8.2 云時(shí)代的信息中樞 120
8.3 云時(shí)代的通信網(wǎng)絡(luò) 123
8.4 云時(shí)代的智能終端 128
8.5 云時(shí)代的應(yīng)用服務(wù) 132
8.6 云時(shí)代的安全隱私 137
8.7 總結(jié) 141
參考文獻(xiàn) 142
第9章 Hadoop平臺(tái)及相關(guān)生態(tài)系統(tǒng) 143
9.1 谷歌技術(shù)“三件寶” 144
9.2 Hadoop平臺(tái) 146
9.3 Hadoop相關(guān)生態(tài)系統(tǒng) 156
9.4 Hadoop商業(yè)產(chǎn)品 168
參考文獻(xiàn) 173
第10章 NoSQL 175
10.1 發(fā)展背景 176
10.2 CAP理論 177
10.3 商業(yè)數(shù)據(jù)庫的變革 181
10.4 NoSQL數(shù)據(jù)庫分類 184
10.5 列式存儲(chǔ) 187
10.6 文檔存儲(chǔ) 197
10.7 key-value存儲(chǔ) 204
10.8 Megastore 207
10.9 圖數(shù)據(jù)庫 211
10.10 總結(jié) 211
參考文獻(xiàn) 212
第11章 行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案 215
11.1 “大數(shù)據(jù)”時(shí)代的行業(yè)應(yīng)用 216
11.2 云工作流解決方案 218
11.3 集成方案 220
11.4 案例分析 230
11.5 總結(jié) 232
參考文獻(xiàn) 233
第12章 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘 235
12.1 數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)和核心思想 237
12.2 數(shù)據(jù)挖掘的主要功能和常用算法 240
12.3 大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘 243
12.4 在線推薦系統(tǒng)常用算法介紹 250
12.5 總結(jié) 266
第13章 大數(shù)據(jù)展示與交互 267
13.1 數(shù)據(jù)可視化分類 269
13.2 可視化技術(shù)分類 271
13.3 總結(jié) 288
第14章 大數(shù)據(jù)安全與隱私 289
14.1 安全與隱私問題凸顯 290
14.2 云計(jì)算與大數(shù)據(jù)時(shí)代的安全挑戰(zhàn) 292
14.3 如何解決安全問題 299
14.4 隱私問題 305
14.5 總結(jié)和展望 311
第15章 新型城鎮(zhèn)化背景下的大數(shù)據(jù)與智慧城市 313
15.1 新型城鎮(zhèn)化中智慧城市介紹 315
15.2 智慧城市中的大數(shù)據(jù) 316
15.3 智慧城市建設(shè)指導(dǎo)理論 319
15.4 智慧城市信息系統(tǒng)內(nèi)容 321
15.5 總結(jié) 332
第16章 大數(shù)據(jù)與計(jì)算廣告 333
16.1 互聯(lián)網(wǎng)展示廣告 334
16.2 展示廣告的發(fā)展 338
16.3 互聯(lián)網(wǎng)廣告衡量指標(biāo) 344
16.4 用戶數(shù)據(jù) 347
16.5 基于大數(shù)據(jù)的廣告定向 348
16.6 廣告的未來 352
參考文獻(xiàn) 353
第17章 大數(shù)據(jù)與智能電視關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)模型 355
17.1 大數(shù)據(jù)在數(shù)字電視行業(yè)的分析方法 356
17.2 數(shù)字電視中的數(shù)據(jù)關(guān)系分析處理是構(gòu)建關(guān)聯(lián)電視應(yīng)用的基礎(chǔ) 363
17.3 “三網(wǎng)融合”的電視大數(shù)據(jù)與智慧家庭展望 365
第18章 大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例分析 369
18.1 “數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)開發(fā)”的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展案例 370
18.2 大數(shù)據(jù)支撐政務(wù)活動(dòng) 375
18.3 大數(shù)據(jù)增強(qiáng)社會(huì)服務(wù)能力 377
18.4 大數(shù)據(jù)提高商業(yè)決策水平 381
18.5 大數(shù)據(jù)的其他行業(yè)應(yīng)用 387
18.6 總結(jié) 388
第19章 總結(jié)與展望 389