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图文详情
  • ISBN:9787302669593
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:136
  • 出版时间:2024-08-01
  • 条形码:9787302669593 ; 978-7-302-66959-3

本书特色

(1) 问题驱动,由浅入深。 本书以问题为导向,由浅入深地介绍大数据的核心概念和技术,逐步深入探讨大数据的结构、应用领域,帮助读者逐步理解和掌握相关知识。 (2) 理实结合,突出重点。 结合丰富的案例和实践,本书突出大数据处理、分析的重点,通过深入分析大数据安全、云计算与大数据融合等领域,强调理论知识与实际应用的联系。 (3) 案例丰富,实用性强。 通过丰富的行业案例和实际应用场景,详细讲解大数据在医疗、旅游、金融、制造业等领域的应用。 (4) 内容简明,易于理解。 本书简洁明了,专注于重要概念和关键知识点,,避免过多冗长的论述,便于理解大数据知识,更好地掌握实际应用场景。

内容简介

本书探讨了大数据对当今世界的影响和重要性,并系统地介绍了大数据的基础知识、关键技术和实践案例,涵盖大数据概述与基础、大数据与云计算、大数据处理、数据统计与分析、大数据安全与隐私、数据可视化、大数据与社交媒体融合以及大数据在医疗、旅游业、金融、制造业等领域的应用以及大数据与云计算的技术融合。 本书主要面向从事数据分析、机器学习、数据挖掘或深度学习的专业人员,从事高等教育的专任教师,高等学校的在读学生及相关领域的科研人员。 

目录

**部分〓爬虫基础篇 第1章大数据概述与基础 1.1大数据时代的兴起 1.1.1大数据时代的技术演进 1.1.2大数据时代的社会和经济变革 1.2什么是大数据 1.2.1数据的基本知识 1.2.2大数据的定义和特征 1.3大数据的结构与类型 1.4大数据的应用 1.4.1个人生活中的大数据应用 1.4.2企业中的大数据应用 1.4.3政府部门中的大数据应用 1.5数据科学与大数据技术 1.5.1数据科学概述 1.5.2大数据工具与技术 1.6习题与实践 第2章大数据与云计算 2.1云计算概述 2.1.1云计算的特征 2.1.2云计算体系架构与服务模式 2.2云计算技术与应用 2.2.1虚拟化技术 2.2.2并行计算技术 2.2.3海量数据管理与存储技术 2.3云计算与大数据的融合 2.4案例: 智慧城市建设 2.5习题与实践 第3章大数据处理 3.1数据采集与数据质量 3.1.1数据采集方法 3.1.2数据影响因素与质量评估 3.2数据清洗与变换 3.2.1处理残缺、噪声、冗余数据 3.2.2数据变换与集成 3.3数据归约 3.3.1维度归约 3.3.2数值归约 3.4习题与实践 第4章数据统计与分析 4.1统计分析方法 4.2数据挖掘 4.3数据挖掘算法 4.4案例: 大数据在文学分析中的应用 4.4.1情感分析和主题建模 4.4.2风格和影响力分析 4.4.3文学趋势分析和关联分析 4.5习题与实践 第5章大数据安全与隐私 5.1安全与隐私问题 5.1.1网络安全漏洞 5.1.2隐私泄露 5.2大数据时代的安全挑战 5.2.1信息安全历程 5.2.2云计算的安全挑战 5.3解决大数据安全问题 5.3.1安全防护对策 5.3.2关键技术 5.4解决隐私保护问题 5.4.1政策法规 5.4.2隐私保护技术 5.5案例: 百度大数据安全实践 5.6习题与实践 第6章数据可视化 6.1数据可视化的类型 6.1.1科学可视化 6.1.2信息可视化 6.1.3可视分析学 6.2数据可视化的流程与步骤 6.2.1数据处理 6.2.2视觉编码 6.2.3统计图表 6.3可视化评估 6.3.1评估分类 6.3.2评估方法 6.4习题与实践 第7章大数据与社交媒体融合 7.1社交媒体概述 7.2社交媒体大数据分析与挖掘 7.3社交媒体大数据的未来挑战 7.4社交媒体大数据信息安全问题 7.5习题与实践 第8章大数据在医疗领域的应用 8.1医疗病历的问题与挑战 8.1.1病历共享 8.1.2责任意识 8.2大数据与电子病历 8.2.1电子病历的大数据定义与应用 8.2.2电子病历共享、追溯、数据挖掘 8.3我国居民终身电子病历计划 8.4习题与实践 第9章大数据在旅游业的应用 9.1旅游数据问题与发展 9.2大数据与旅游业 9.2.1智慧旅游 9.2.2定制旅游 9.2.3精准营销 9.3旅游与数据挖掘 9.3.1锁定用户 9.3.2社交媒体挖掘 9.4旅游平台 9.4.1旅游平台模式 9.4.2旅游平台技术 9.5习题与实践 第10章大数据在金融领域的应用 10.1金融大数据概述 10.1.1金融大数据的定义 10.1.2金融大数据的影响 10.1.3金融大数据的应用战略 10.2金融大数据的应用 10.3大数据与金融创新 10.3.1创新维度 10.3.2应用案例 10.4习题与实践 第11章大数据在制造业的应用 11.1大数据与工业革命 11.1.1工业4.0 11.1.2新工业革命 11.2工业大数据 11.3大数据与智能工厂 11.3.1智能工厂的概念 11.3.2智能工厂的特征 11.3.3智能工厂的应用 11.4智能制造大数据分析 11.5案例: 服装个性化定制 11.6习题与实践 结语: 大数据时代的机遇与挑战
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