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大數據通識讀本 版權信息
- ISBN：9787030651273
- 條形碼：9787030651273 ; 978-7-03-065127-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據通識讀本 內容簡介
大數據思維變革、大數據概念、大數據與云計算和物聯網及人工智能、大數據采集、大數據存儲、大數據分析、大數據可視化、大數據安全、大數倫理、大數據應用。本書可作為大學生的大數據通識教材，也可作為IT人員、企業策劃和管理人員、培訓中心的參考書。
大數據通識讀本 目錄
目錄
第1章 引言 1
1.1 大數據時代 1
1.2 大數據與思維變革 2
1.3 大數據與商業變革 5
1.4 大數據與管理變革 10
第2章 大數據概述 13
2.1 大數據基礎 13
2.1.1 大數據概念 13
2.1.2 大數據來源 15
2.1.3 大數據特征及度量單位 17
2.1.4 大數據分類 19
2.1.5 大數據獲取方式 21
2.1.6 大數據應用場景 21
2.2 大數據與云計算、物聯網、人工智能 23
2.2.1 云計算 23
2.2.2 物聯網 26
2.2.3 大數據與云計算、物聯網的關系 27
2.2.4 人工智能 28
2.2.5 大數據與人工智能的關系 30
2.2.6 物聯網與人工智能的應用 30
2.3 大數據處理流程 34
2.3.1 大數據采集及預處理 35
2.3.2 大數據存儲 37
2.3.3 大數據分析 39
2.3.4 大數據可視化 40
2.4 大數據產業鏈 41
2.4.1 對大數據產業的理解 41
2.4.2 大數據產業現狀 42
2.5 大數據應用案例 44
第3章 大數據采集及預處理 48
3.1 大數據采集概述 48
3.1.1 大數據采集概念 48
3.1.2 采集數據來源及分類 49
3.1.3 大數據采集的應用 51
3.1.4 大數據采集的挑戰 52
3.2 大數據的采集方法 54
3.2.1 人工采集 54
3.2.2 系統日志采集 54
3.2.3 ETL工具采集 55
3.2.4 網絡爬蟲采集 56
3.2.5 傳感器采集 58
3.3 大數據預處理技術 59
3.3.1 數據預處理概念 59
3.3.2 數據清洗 59
3.3.3 數據集成 63
3.3.4 數據變換 63
3.3.5 數據歸約 64
3.4 大數據采集及預處理工具 65
3.5 大數據采集及預處理案例 68
3.5.1 城市群時空大數據采集 68
3.5.2 智能交通大數據預處理 71
第4章 大數據存儲 73
4.1 存儲介質及存儲架構 73
4.2 傳統數據存儲和管理 77
4.2.1 文件系統 77
4.2.2 關系數據庫 78
4.2.3 數據倉庫 80
4.3 大數據時代的數據存儲和管理 82
4.3.1 大數據時代數據存儲的新挑戰 82
4.3.2 分布式文件系統 84
4.3.3 HDFS系統 85
4.3.4 NoSQL數據庫 87
4.3.5 HBase數據庫 89
4.3.6 NewSQL數據庫 91
4.3.7 Hive數據倉庫 92
4.3.8 云數據庫 94
4.4 大數據存儲案例 95
第5章 大數據分析 98
5.1 統計數據分析 98
5.1.1 數據的頻數分析 98
5.1.2 數據的集中趨勢分析 100
5.1.3 數據的離散趨勢分析 101
5.1.4 相關性分析 101
5.2 基于機器學習的數據分析 107
5.2.1 回歸 107
5.2.2 分類 109
5.3 數據分析工具 115
5.3.1 Excel 115
5.3.2 SPSS 115
5.3.3 MATLAB 115
5.3.4 Python 116
5.3.5 R 116
5.4 大數據分析案例 116
第6章 大數據可視化 124
6.1 可視化基礎 124
6.1.1 可視化概念 124
6.1.2 視覺感知 125
6.1.3 視覺編碼 127
6.1.4 可視化的功能 128
6.1.5 可視化發展歷程 130
6.1.6 數據可視化分類 131
6.2 可視化圖表 133
6.2.1 散點圖 133
6.2.2 氣泡圖 134
6.2.3 折線圖 135
6.2.4 柱(條)形圖 136
6.2.5 直方圖 137
6.2.6 餅圖 138
6.2.7 雷達圖 138
6.2.8 等值線圖 139
6.2.9 熱力圖 141
6.2.10 維恩圖 142
6.2.11 盒須圖 142
6.2.12 多圖協調 143
6.2.13 標簽云圖 144
6.2.14 力引導圖 144
6.3 科學計算可視化 145
6.3.1 可視化流程 145
6.3.2 一維可視化 147
6.3.3 二維可視化 147
6.3.4 三維可視化 148
6.3.5 流場可視化 152
6.3.6 大規模數據可視化 152
6.3.7 真實感渲染技術 154
6.3.8 體感互動技術 158
6.3.9 增強現實技術 159
6.3.10 可視化設備 160
6.4 大數據可視化工具 162
6.4.1 入門級可視化工具 162
6.4.2 信息圖表工具 163
6.4.3 地圖工具 165
6.4.4 時間線工具 165
6.5 大數據可視化案例 166
6.5.1 永恒洋流 166
6.5.2 宋詞繾綣，何處畫人間 166
第7章 大數據安全與隱私保護 169
7.1 大數據安全挑戰與需求 169
7.1.1 大數據泄露事件 169
7.1.2 大數據時代的安全挑戰 171
7.1.3 各行業的大數據安全需求 173
7.2 大數據隱私保護 175
7.2.1 大數據生命周期的隱私保護模型 175
7.2.2 大數據隱私保護技術 177
7.3 基于大數據的安全技術 183
7.3.1 基于大數據的認證技術 184
7.3.2 基于大數據的威脅發現技術 185
7.3.3 基于大數據的數據真實性分析 187
7.4 大數據安全與隱私保護案例 187
第8章 大數據倫理與法律法規 190
8.1 個人隱私引發的倫理問題 190
8.1.1 個性化定制與推薦 191
8.1.2 基于大數據的人的心理和性格分析 193
8.1.3 優步的“榮耀之旅” 194
8.1.4 個人的生物特征隱私問題 195
8.2 數字鴻溝問題 197
8.3 數據時效性問題 199
8.4 數據權歸屬問題 201
8.5 大數據與數據分析的真實可靠性問題 203
8.5.1 大數據不等于全數據 203
8.5.2 防范數據失信和數據失真的措施 204
8.5.3 項目設計中的算法歧視問題 205
8.5.4 項目設計中使用方法的偏差 206
8.6 大數據相關法律法規 208
8.6.1 美國信息安全戰略布局 208
8.6.2 歐洲聯盟 209
8.6.3 國際合作 209
8.6.4 國內的相關法規 210
8.7 大數據倫理與法律法規案例 212
第9章 大數據應用 215
9.1 電信大數據 216
9.1.1 電信大數據的特點 216
9.1.2 經典創新應用實例——電信大數據優化現代城市功能與服務 217
9.1.3 電信大數據的未來 221
9.2 金融大數據 221
9.2.1 金融大數據的特點 221
9.2.2 經典創新應用案例——個性化營銷策略 222
9.2.3 金融大數據應用的未來 223
9.3 政務大數據 224
9.3.1 政務大數據的特點 224
9.3.2 經典創新應用實例——政務大數據助力健全監管體系 225
9.3.3 政務大數據的未來 226
9.4 旅游大數據 226
9.4.1 旅游大數據的特點 226
9.4.2 經典創新應用實例——酒店投資決策 227
9.4.3 旅游大數據的未來 227
9.5 大數據的其他應用 228
9.5.1 大數據在制造業的應用 228
9.5.2 大數據在能源領域的應用 229
9.5.3 大數據在交通領域的應用 229
9.5.4 大數據在零售行業的應用 230
9.5.5 大數據技術的應用拓展 231
參考文獻 234
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