數(shù)據科學導論（第2版）

第一部分 引論
第1章 引論
1．1 序言
1．2 數(shù)據科學簡述
1．2．1 數(shù)據科學的定義
1．2．2 數(shù)據科學的由來
1．2．3 數(shù)據科學的研究范疇
1．2．4 數(shù)據科學的學習意義
1．3 本書結構
第二部分 大數(shù)據及其產生根源
第2章 數(shù)據
2．1 數(shù)據的定義
2．1．1 數(shù)據的定義
2．1．2 其他相關概念
2．2 數(shù)據簡史
第3章 大數(shù)據的概念和特征
3．1 大數(shù)據的概念
3．2 大數(shù)據的4V特性
3．2．1 體量（Volume）
3．2．2 多樣性（Variety）
3．2．3 價值／真實性（Value／Veracity）
3．2．4 速度（Velocity）
3．2．5 對4V特性的體會
第4章 大數(shù)據的產生根源
4．1 大數(shù)據的產生根源
4．1．1 大數(shù)據時代出現(xiàn)的技術基礎
4．1．2 大數(shù)據時代出現(xiàn)的數(shù)據基礎
4．2 大數(shù)據簡史
4．3 大數(shù)據時代的挑戰(zhàn)
4．3．1 數(shù)據規(guī)模
4．3．2 數(shù)據的多樣性和異構性
4．3．3 數(shù)據的不可靠問題
4．3．4 數(shù)據的實時性要求
4．3．5 數(shù)據隱私問題
4．3．6 人機協(xié)作問題
4．3．7 數(shù)據的訪問與共享
4．3．8 數(shù)據運用的合理性
4．3．9 小結
第三部分 大數(shù)據研究的重要性
第5章 大數(shù)據研究的現(xiàn)狀
5．1 政府篇
5．1．1 聯(lián)合國的大數(shù)據研究
5．1．2 美國的大數(shù)據研究
5．1．3 歐盟的大數(shù)據研究
5．2 企業(yè)篇
5．2．1 谷歌
5．2．2 IBM
5．2．3 百度
5．2．4 阿里巴巴
5．2．5 騰訊
第6章 關聯(lián)分析
6．1 啤酒與尿布
6．1．1 案例詳析
6．1．2 購物籃分析法
6．1．3 商品間相關性分析
6．1．4 外界因素的影響
6．1．5 思維啟示
6．2 亞馬遜的個性化推薦
6．2．1 案例詳析
6．2．2 亞馬遜的推薦方式
6．2．3 推薦算法
6．3 潘多拉音樂組計劃
6．3．1 案例詳析
……
第四部分 數(shù)據科學的研究方式
第五部分 數(shù)據與未來