大数据技术与应用基础

**部分 基础知识
第1章 大数据的基本概念、特征与作用
1．1 背景和概要说明
1．2 大数据的基本概念和内涵
1．3 大数据的特征
1．4 大数据的重要作用
1．5 章节汇总
第2章 大数据发展状况
2．1 背景和概要说明
2．2 国外大数据发展状况
2．3 国内大数据现状
2．4 大数据发展趋势
2．5 章节汇总
第3章 大数据技术体系
3．1 背景和概要说明
3．2 NIST提出的大数据参考架构
3．3 国际标准化机构提出的大数据概念模型
3．4 大数据生命周期
3．5 大数据技术体系
3．6 大数据核心技术
3．7 章节汇总
第4章 大数据标准化之路
4．1 背景和概要说明
4．2 SC32大数据标准化情况
4．3 SG2大数据标准化工作情况
4．4 ITU大数据标准化工作情况
4．5 NIST标准化工作情况
4．6 国内标准化工作情况
4．7 大数据标准体系架构
4．8 章节汇总

第二部分 初级应用
第5章 相关工具简介
5．1 背景和概要说明
5．2 工具说明
5．3 数据分析、挖掘流程
5．4 数据分析、挖掘
5．5 章节汇总
第6章 了解数据
6．1 背景和概要说明
6．2 数据分析、挖掘的目的和局限
6．3 相关概念
6．4 数据的类型
6．5 与隐私和安全有关的说明
6．6 章节汇总
第7章 准备数据
7．1 背景和概要说明
7．2 应用CRISP数据分析、挖掘模型
7．3 数据收集
7．4 数据清理
7．5 动手练习
7．6 准备系统、导入数据
7．7 数据约简
7．8 处理不一致的数据
7．9 属性约简

第三部分 数据分析、挖掘模型和方法
第8章 相关知识
8．1 背景和概要说明
8．2 了解组织
8．3 了解数据
8．4 数据准备
8．5 建模
8．6 评估
8．7 部署
8．8 章节汇总
第9章 关联规则
9．1 背景和概要说明
9．2 了解组织
9．3 了解数据
9．4 数据准备
9．5 建模
9．6 评估
9．7 部署
9．8 章节汇总
第10章 K均值聚类
10．1 背景和概要说明
10．2 了解组织
10．3 了解数据
10．4 数据准备
10．5 建模
10．6 评估
10．7 部署
10．8 章节汇总
第11章 判别分析
11．1 背景和概要说明
11．2 了解组织
11．3 了解数据
11．4 数据准备
11．5 建模
11．6 评估
11．7 部署
11．8 章节汇总
第12章 线性回归
12．1 背景和概要说明
12．2 了解组织
12．3 了解数据
12．4 数据准备
12．5 建模
12．6 评估
12．7 部署
12．8 章节汇总
第13章 逻辑回归
13．1 背景和概要说明
13．2 了解组织
13．3 了解数据
13．4 数据准备
13．5 建模
13．6 评估
13．7 部署
13．8 章节汇总
第14章 决策树
14．1 背景和概要说明
14．2 了解组织
14．3 了解数据
14．4 数据准备
14．5 建模
14．6 评估
14．7 部署
14．8 章节汇总
第15章 神经网络
15．1 背景和概要说明
15．2 了解组织
15．3 了解数据
15．4 数据准备
15．5 建模
15．6 评估
15．7 部署
15．8 章节汇总
第16章 文本挖掘
16．1 背景和概要说明
16．2 了解组织
16．3 了解数据
16．4 数据准备
16．5 建模
16．6 评估
16．7 部署
16．8 章节汇总

第四部分 关联工作说明
第17章 评估和部署
17．1 背景和概要说明
17．2 交叉验证
17．3 章节汇总
第18章 数据分析、挖掘道德规范
18．1 背景和概要说明
18．2 道德框架和建议
18．3 总结