大數(shù)據(jù)導(dǎo)論

定　價：￥58.00

作　者：	劉鵬，張燕，付雯，陳甫，李法平著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項：	大數(shù)據(jù)應(yīng)用人才培養(yǎng)系列教材
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302500704	出版時間：	2018-07-01	包裝：	平裝
開本：	16	頁數(shù)：	220	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　大數(shù)據(jù)導(dǎo)論是了解和學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，本書系統(tǒng)地講解了大數(shù)據(jù)基本概念、大數(shù)據(jù)的架構(gòu)、大數(shù) 據(jù)的采集方式和預(yù)處理、數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建模式、大數(shù)據(jù)的存儲，數(shù)據(jù)挖掘的方法及大數(shù)據(jù)的可視化技術(shù)，從而更好地將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用在各行業(yè)領(lǐng)域，更深入地開展大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用研究。從基礎(chǔ)開始，由淺入深進(jìn)行學(xué)習(xí)，逐步理清大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)和發(fā)展趨勢。本書系統(tǒng)地講解了大數(shù)據(jù)基本概念，盡可能希望通過理論與實際案例相結(jié)合，尋找合適的切入點，讓讀者對理論知識的掌握更直接、更快速。可以作為培養(yǎng)應(yīng)用型人才的課程教材，也適用于大數(shù)據(jù)初學(xué) 者對大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論有需求的廣大讀者。

作者簡介

　　付雯，副教授，畢業(yè)于武漢大學(xué)國際軟件學(xué)院，現(xiàn)就職與重慶電子工程職業(yè)學(xué)院軟件學(xué)院，從事軟件技術(shù)教育十余年。2017年榮獲全國“大數(shù)據(jù)教育行業(yè)實踐教學(xué)年度人物”。

圖書目錄

第1章大數(shù)據(jù)的概念及其應(yīng)用
1.1 大數(shù)據(jù)的概念
1.2 大數(shù)據(jù)的來源
1.3 大數(shù)據(jù)的特征及意義
1.4 大數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形態(tài)
1.5 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景
1.5.1大數(shù)據(jù)在企業(yè)中的應(yīng)用
1.5.2大數(shù)據(jù)在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用
1.5.3大數(shù)據(jù)在在線社交網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
1.5.4 大數(shù)據(jù)在健康和醫(yī)療中的應(yīng)用
1.5.5 大數(shù)據(jù)在群智感知中的應(yīng)用
1.6 習(xí)題
第2章大數(shù)據(jù)的架構(gòu)
2.1云計算
2.1.1 云計算（Cloud Comptuing）的概念
2.1.2 云計算的特點
2.1.3 云計算的服務(wù)方式
2.1.4 云計算的應(yīng)用
2.2 大數(shù)據(jù)架構(gòu)介紹
2.2.1 大數(shù)據(jù)的分類
2.2.2 數(shù)據(jù)類型
2.2.3 大數(shù)據(jù)解決方案
2.3 Hadoop體系架構(gòu)
2.3.1 Hadoop概述
2.3.2 Hadoophe核心組件
2.4 上機(jī)與項目實訓(xùn)
2.5習(xí)題
第3章大數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理
3.1 大數(shù)據(jù)采集
3.1.1 概念
3.1.2 采集工具
3.1.3 采集方法
3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.2.1 數(shù)據(jù)清洗
3.2.2 數(shù)據(jù)集成
3.2.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
3.2.４數(shù)據(jù)規(guī)約
3.3 常用ETL工具
3.3.1 概念
3.3.2 常用ETL工具比較
3.4 習(xí)題
4.1 面臨的挑戰(zhàn)
4.1.1 系統(tǒng)問題
4.1.2 管理問題
4.1.3 應(yīng)用問題
4.2 大數(shù)據(jù)存儲方式
4.2.1 分布式系統(tǒng)
4.2.2 NoSQL數(shù)據(jù)庫
4.2.3 云存儲
4.3 數(shù)據(jù)倉庫
4.3.1 數(shù)據(jù)倉庫的組成
4.3.2 數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建步驟
4.3.3 數(shù)據(jù)集市
4.4 習(xí)題
第5章大數(shù)據(jù)分析
5.1 數(shù)據(jù)分析概念和分類
5.1.1 數(shù)據(jù)分析的概念和作用
5.1.2 數(shù)據(jù)分析的類型
5.2 數(shù)據(jù)分析方法
5.2.1 數(shù)據(jù)分析方法概述
5.2.2 數(shù)據(jù)來源
5.2.3 數(shù)據(jù)分析活動步驟
5.2.4 分析數(shù)據(jù)
5.3 數(shù)據(jù)挖掘
5.3.1 基本概念
5.3.2 數(shù)據(jù)挖掘常用算法
5.3.3 分類
5.3.4 聚類
5.3.5 關(guān)聯(lián)規(guī)則
5.3.6 大數(shù)據(jù)挖掘工具
5.3.7 數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用
5.4 上機(jī)與項目實訓(xùn)
5.5 練習(xí)與提高
第6章大數(shù)據(jù)可視化
6.1 數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)
6.1.1 數(shù)據(jù)可視化的基本特征
6.1.2 數(shù)據(jù)可視化的作用
6.1.3 數(shù)據(jù)可視化流程
6.2 大數(shù)據(jù)可視化方法
6.2.1文本可視化
6.2.2網(wǎng)絡(luò)（圖）可視化
6.2.3多維數(shù)據(jù)可視化
6.3 大數(shù)據(jù)可視化軟件與工具
6.3.1 Excel
6.3.2 Processing
6.3.3 ECharts
6.4習(xí)題 1
第7章大數(shù)據(jù)的商業(yè)應(yīng)用
7.1國外大數(shù)據(jù)應(yīng)用經(jīng)典案例
7.1.1 資源數(shù)量的重要性
7.1.2 數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性
7.1.3 任何數(shù)據(jù)都存在商機(jī)
7.1.4 大數(shù)據(jù)新價值的挖掘
7.1.5 大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用
7.2國內(nèi)大數(shù)據(jù)應(yīng)用經(jīng)典案例
7.2.1 智慧城市
7.2.2 保險行業(yè)
7.2.3 智慧醫(yī)療
7.2.4 交通大數(shù)據(jù)
7.2.5 環(huán)境大數(shù)據(jù)
7.2.5.1 環(huán)境大數(shù)據(jù)概述
7.2.5.2 環(huán)境數(shù)據(jù)的采集與獲取
7.2.5.3 環(huán)境數(shù)據(jù)的存儲與處理
7.2.5.4 環(huán)境數(shù)據(jù)的應(yīng)用
7.2.6農(nóng)業(yè)
7.2.7 零售行業(yè)
7.2.8 大數(shù)據(jù)輿情分析
7.2.9 物流行業(yè)
7.2.10 房地產(chǎn)業(yè)
7.2.11地震面前，大數(shù)據(jù)來拯救
7.2.12 暑假出境游大數(shù)據(jù)分析
7.2.13 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)
7.3 習(xí)題
附錄A Hadoop平臺搭建
附錄B 大數(shù)據(jù)和人工智能實驗環(huán)境
參考文獻(xiàn)