大数据导论――大数据思维、技术与应用(第2版)

目录
第1章 大数据时代――日新月异 1
1．1 大数据的崛起 1
1．1．1 数据大爆炸 1
1．1．2 小数据与大数据 2
1．2 大数据的成长 4
1．2．1 数据 4
1．2．2 信息 5
1．2．3 知识 6
1．3 大数据战略 6
1．3．1 国外战略 7
1．3．2 国内战略 9
1．3．3 数据要素 11
1．4 挑战与机遇 11
1．4．1 数据的挑战与机遇 12
1．4．2 技术的挑战与机遇 12
1．4．3 用户的挑战与机遇 13
1．4．4 行业的挑战与机遇 13
第2章 洞悉大数据――庖丁解牛 14
2．1 对大数据的理解 14
2．1．1 大数据的内涵 14
2．1．2 大数据的外延 16
2．2 大数据相关术语 17
2．3 大数据的特征 18
2．4 大数据的价值 20
2．5 大数据标准化 21
2．5．1 基础标准 23
2．5．2 数据标准 23
2．5．3 技术标准、平台和工具标准 23
2．5．4 管理标准 24
2．5．5 安全和隐私标准 24
2．5．6 行业应用标准 25
2．5．7 质量管理标准 25
2．6 大数据的应用 26
第3章 大数据思维――革故鼎新 27
3．1 哲学思维 28
3．1．1 总体思维 28
3．1．2 相关思维 29
3．1．3 容错思维 29
3．1．4 逆向思维 30
3．2 赋能思维 30
3．2．1 “+”号思维 31
3．2．2 体系思维 31
3．2．3 创新思维 32
3．3 模型思维 32
3．3．1 博弈思维 33
3．3．2 推理思维 33
3．4 计算思维 34
3．4．1 抽象思维 34
3．4．2 并行思维 35
3．4．3 分解思维 36
3．4．4 随机思维 36
3．4．5 迭代思维 37
第4章 大数据技术――神兵利器 38
4．1 大数据技术概述 38
4．2 大数据处理框架 40
4．2．1 Hadoop 40
4．2．2 Storm 41
4．2．3 Samza 42
4．2．4 Spark 43
4．3 数据采集与清洗 44
4．3．1 数据采集 44
4．3．2 数据清洗 45
4．4 数据存储与管理 47
4．4．1 分布式文件系统 47
4．4．2 非关系型数据库 47
4．4．3 多维索引技术 48
4．4．4 其他存储技术 50
4．5 数据挖掘与分析 50
4．5．1 数据挖掘的过程 50
4．5．2 新型数据挖掘技术 52
4．5．3 相似性连接技术 54
4．5．4 面向领域的预测分析技术 55
4．6 数据可视化 58
4．6．1 文本可视化 58
4．6．2 网络可视化 59
4．6．3 时空数据可视化 60
4．6．4 多维数据可视化 61
4．7 大数据与新一代信息技术 62
4．7．1 大数据与物联网 62
4．7．2 大数据与云计算 62
4．7．3 大数据与人工智能 63
4．7．4 大数据与区块链 63
4．8 知识图谱 64
4．8．1 知识图谱概述 64
4．8．2 知识图谱的特征与分类 65
4．8．3 知识图谱的构成 67
4．8．4 知识图谱的构建流程 68
第5章 大数据安全――固若金汤 70
5．1 大数据安全体系 70
5．1．1 大数据安全体系架构 70
5．1．2 大数据安全技术体系 72
5．1．3 大数据系统安全体系框架 73
5．2 大数据安全技术 75
5．2．1 传统大数据安全技术 75
5．2．2 新型大数据安全技术 76
5．2．3 未来大数据安全技术 78
5．3 大数据安全管理 81
5．3．1 数据收集安全管理 81
5．3．2 数据存储安全管理 86
5．3．3 数据使用安全管理 89
5．3．4 数据使用审计管理 92
5．3．5 数据销毁安全管理 94
第6章 军事大数据――运筹帷幄 96
6．1 军事大数据概述 96
6．1．1 军事大数据的定义 96
6．1．2 军事大数据的来源 97
6．1．3 军事大数据的特点 98
6．1．4 美军大数据的发展 99
6．1．5 军事大数据的发展瓶颈 100
6．2 军事大数据的技术途径 102
6．2．1 数据监护与分析 102
6．2．2 边缘计算 103
6．2．3 人机交互 104
6．3 指挥控制大数据 104
6．3．1 指挥控制的概念 104
6．3．2 大数据下的指挥控制新特点 105
6．3．3 大数据下的指挥控制新挑战 107
6．3．4 指挥控制的应用案例 109
6．4 智慧军营大数据 109
6．4．1 智慧军营大数据的体系架构 109
6．4．2 智慧军营大数据的应用 112
6．4．3 智慧军营大数据的发展趋势 114
第7章 社会治理大数据――秩序井然 116
7．1 社会治理大数据概述 116
7．2 公共安全大数据 116
7．2．1 警务大数据 116
7．2．2 消防大数据 118
7．2．3 反恐大数据 119
7．3 市场监管大数据 120
7．3．1 市场监管大数据的作用 121
7．3．2 市场监管新模式 122
7．3．3 市场监管大数据体系 124
7．4 生态环境大数据 128
7．4．1 生态环境大数据概述 128
7．4．2 生态环境大数据的特点 128
7．4．3 生态环境大数据的应用 129
第8章 医疗健康大数据――妙手仁心 131
8．1 医疗健康大数据概述 131
8．2 医疗健康大数据挖掘技术 132
8．2．1 知识图谱 133
8．2．2 机器学习 134
8．2．3 自然语言处理 135
8．2．4 计算机视觉 136
8．2．5 语音识别 137
8．3 医疗健康大数据的应用 137
8．3．1 样本筛选 137
8．3．2 临床决策支持 138
8．3．3 健康评估 138
8．3．4 健康监测预警 139
8．3．5 疫情防控 140
8．3．6 个性化治疗 141
8．4 医疗健康大数据展望 142
8．4．1 智能+医疗健康 142
8．4．2 区块链在医疗健康中的应用 144
第9章 农业大数据――强本节用 147
9．1 农业大数据概述 147
9．2 农业现代化的新机遇 147
9．2．1 大数据为农业发展指明了新方向 148
9．2．2 互联网为农业信息铺设了“高速路” 148
9．2．3 物联网为农业感知延伸了“触角” 149
9．2．4 电子商务为农业销售拓展了渠道 149
9．3 农业大数据的发展 150
9．3．1 国外农业大数据的发展 150
9．3．2 国内农业大数据的发展 152
9．4 农业大数据的应用 156
9．4．1 共享休闲农业 156
9．4．2 农产品质量追溯 157
9．4．3 农业环境监测 158
9．4．4 农作物病虫害防治 159
9．4．5 农产品品牌精准营销 159
9．4．6 农村产权交易对象征信 161
9．5 粮食大数据 162
9．5．1 大数据对粮食行业的影响 162
9．5．2 粮食大数据的国内外现状 163
9．5．3 粮食大数据的发展趋势 164
第10章 大数据产业――风生水起 168
10．1 大数据产业概述 168
10．1．1 产业现状 168
10．1．2 产业链 172
10．1．3 商业模式 174
10．1．4 应用领域 177
10．2 数字经济 178
10．2．1 数字经济的概念 178
10．2．2 数字经济的特点 179
10．2．3 数字经济的发展 180
10．3 “新基建”之数据中心 180
10．3．1 数据中心的概念 181
10．3．2 数据中心的特点 183
10．3．3 数据中心的发展 183
第11章 大数据的未来――异彩纷呈 185
11．1 “大”字当头 185
11．1．1 大问题 185
11．1．2 大数据 186
11．1．3 大服务 187
11．2 经济发展趋势 187
11．3 科技发展趋势 188
11．4 产业发展趋势 189
11．5 未来已来，将至已至 190
参考文献 193