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數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)

包郵 數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)

作者：張潔
出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2023-07-01
開本： 16開 頁(yè)數(shù)： 244
本類榜單：教材銷量榜
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數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ) 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ) 本書特色

本書撰寫基于理論與實(shí)踐相結(jié)合的原則，注重?cái)?shù)據(jù)技術(shù)方法體系及其在智能制造業(yè)務(wù)中的應(yīng)用介紹，能夠?yàn)橹悄苤圃旃こ獭C(jī)械工程、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)等相關(guān)領(lǐng)域高校的本科生提供理論基礎(chǔ)和實(shí)踐案例，同樣可為智能制造相關(guān)科研人員、企業(yè)從業(yè)人員提供技術(shù)指導(dǎo)，為制造業(yè)信息化、智能化的咨詢和實(shí)施人員提供參考。

數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ) 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書針對(duì)智能制造中的數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)展開介紹，在概要闡述數(shù)據(jù)技術(shù)基本概念與發(fā)展歷程之后，圍繞智能制造中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化特點(diǎn)，從數(shù)據(jù)生命周期與數(shù)據(jù)管理流程角度，依次對(duì)智能制造中的主要數(shù)據(jù)技術(shù)及其應(yīng)用情況進(jìn)行了詳細(xì)介紹。本書撰寫基于理論與實(shí)踐相結(jié)合的原則，注重?cái)?shù)據(jù)技術(shù)方法體系及其在智能制造業(yè)務(wù)中的應(yīng)用介紹，能夠?yàn)橹悄苤圃旃こ獭C(jī)械工程、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)等相關(guān)領(lǐng)域高校的本科生提供理論基礎(chǔ)和實(shí)踐案例，同樣可為智能制造相關(guān)科研人員、企業(yè)從業(yè)人員提供技術(shù)指導(dǎo)，為制造業(yè)信息化、智能化的咨詢和實(shí)施人員提供參考。

數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ) 目錄

第1章緒論
1.1基本概念
1.1.1數(shù)據(jù)定義
1.1.2數(shù)據(jù)元素
1.1.3數(shù)據(jù)維度
1.1.4數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.1.5數(shù)據(jù)模型
1.2數(shù)據(jù)特征
1.2.1數(shù)據(jù)類型多樣
1.2.2數(shù)據(jù)潛在價(jià)值高
1.2.3數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛
1.2.4大數(shù)據(jù)帶來(lái)挑戰(zhàn)
1.3大數(shù)據(jù)時(shí)代
1.3.1大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵與特征
1.3.2業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化
1.3.3大數(shù)據(jù)時(shí)代的新理念
1.3.4大數(shù)據(jù)時(shí)代的新術(shù)語(yǔ)
1.3.5大數(shù)據(jù)生命周期管理
1.4數(shù)據(jù)技術(shù)
1.5全書主要內(nèi)容與章節(jié)安排
本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn) 第2章數(shù)據(jù)感知技術(shù)
2.1標(biāo)識(shí)與解析技術(shù)
2.1.1條碼技術(shù)
2.1.2磁卡技術(shù)
2.1.3RFID技術(shù)
2.1.4二維碼技術(shù)
2.1.5生物特征技術(shù)
2.2傳感器技術(shù)
2.2.1光學(xué)傳感技術(shù)
2.2.2力學(xué)傳感技術(shù)
2.2.3圖像傳感技術(shù)
2.2.4智能傳感技術(shù)
2.3定位技術(shù)
2.3.1iGPS定位技術(shù)
2.3.2基站定位技術(shù)
2.3.3ZigBee定位技術(shù)
2.3.4UWB定位技術(shù)
2.3.5Wi-Fi定位技術(shù)
2.4群智感知技術(shù)
2.4.1群智感知架構(gòu)
2.4.2群智感知的實(shí)現(xiàn)過(guò)程
2.4.3群智感知的應(yīng)用
2.5應(yīng)用案例
本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn) 第3章數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
3.1數(shù)據(jù)質(zhì)量分析
3.1.1統(tǒng)計(jì)學(xué)規(guī)律
3.1.2語(yǔ)言學(xué)規(guī)律
3.1.3數(shù)據(jù)連續(xù)性理論
3.1.4探索性數(shù)據(jù)分析
3.2基于數(shù)據(jù)質(zhì)量分析的數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程
3.3常用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
3.3.1數(shù)據(jù)審計(jì)
3.3.2數(shù)據(jù)清洗
3.3.3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
3.3.4數(shù)據(jù)集成
3.4其他數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
3.5應(yīng)用案例
本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn) 第4章數(shù)據(jù)分析技術(shù)
4.1描述統(tǒng)計(jì)方法
4.1.1正態(tài)分布
4.1.2χ2分布
4.1.3t分布
4.1.4F分布
4.2推斷統(tǒng)計(jì)方法
4.2.1參數(shù)估計(jì)
4.2.2假設(shè)檢驗(yàn)
4.3基本分析方法
4.3.1相關(guān)分析
4.3.2回歸分析
4.3.3方差分析
4.3.4分類分析
4.3.5聚類分析
4.3.6時(shí)間序列分析
4.3.7關(guān)聯(lián)規(guī)則分析
4.4元分析方法
4.4.1加權(quán)平均法
4.4.2優(yōu)化方法
4.5應(yīng)用案例
本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn) 第5章數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
5.1數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)類型
5.2數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程
5.2.1目標(biāo)規(guī)劃
5.2.2目標(biāo)函數(shù)
5.2.3訓(xùn)練算法
5.3數(shù)據(jù)挖掘方法
5.3.1實(shí)例學(xué)習(xí)方法
5.3.2決策樹方法
5.3.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
5.3.4貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法
5.3.5強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法
5.4典型的挖掘算法
5.4.1k均值算法
5.4.2k近鄰算法
5.4.3支持向量機(jī)算法
5.4.4ID3算法
5.4.5CNN算法
5.5應(yīng)用案例
本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn) 第6章數(shù)據(jù)可視化技術(shù)
6.1數(shù)據(jù)可視化的作用
6.1.1數(shù)據(jù)可視化的背景與分支
6.1.2數(shù)據(jù)可視化的應(yīng)用領(lǐng)域
6.2數(shù)據(jù)可視化的流程
6.2.1順序模型
6.2.2循環(huán)模型
6.2.3分析模型
6.3數(shù)據(jù)可視化的維度
6.3.1時(shí)間數(shù)據(jù)可視化
6.3.2比例數(shù)據(jù)可視化
6.3.3關(guān)系數(shù)據(jù)可視化
6.3.4文本數(shù)據(jù)可視化
6.3.5復(fù)雜數(shù)據(jù)可視化
6.4數(shù)據(jù)可視化的常用方法
6.4.1統(tǒng)計(jì)圖方法
6.4.2圖論方法
6.4.3視覺隱喻方法
6.4.4圖形符號(hào)學(xué)方法
6.4.5面向領(lǐng)域的方法
6.4.6VR/AR方法
6.5應(yīng)用案例
本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn) 第7章數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)
7.1計(jì)算模式的演變
7.1.1集中式計(jì)算
7.1.2分布式計(jì)算
7.1.3網(wǎng)格計(jì)算
7.1.4云計(jì)算
7.2主流計(jì)算框架MapReduce
7.2.1基本原理
7.2.2功能特點(diǎn)
7.2.3下一代MapReduce框架YARN
7.3主流計(jì)算平臺(tái)Hadoop
7.3.1Hadoop簡(jiǎn)介
7.3.2Hadoop的總體架構(gòu)
7.3.3Hadoop的工作流程
7.3.4Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
7.4應(yīng)用案例
本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn) 第8章數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)
8.1數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)
8.1.1磁盤陣列
8.1.2直接連接存儲(chǔ)
8.1.3存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)
8.1.4網(wǎng)絡(luò)附加存儲(chǔ)
8.2數(shù)據(jù)管理技術(shù)
8.2.1人工管理階段
8.2.2文件系統(tǒng)階段
8.2.3數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)階段
8.3數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理工具
8.3.1存儲(chǔ)陣列系統(tǒng)
8.3.2Memcached
8.3.3MongoDB
8.3.4Cassandra
8.3.5HBase
8.4應(yīng)用案例
本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn) 第9章數(shù)據(jù)安全技術(shù)
9.1數(shù)據(jù)生命周期安全問(wèn)題及風(fēng)險(xiǎn)分析
9.1.1數(shù)據(jù)采集階段
9.1.2數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段
9.1.3數(shù)據(jù)預(yù)處理、分析、挖掘與使用階段
9.2數(shù)據(jù)加密技術(shù)
9.2.1基本知識(shí)
9.2.2數(shù)據(jù)傳輸加密技術(shù)
9.2.3數(shù)據(jù)存儲(chǔ)加密技術(shù)
9.2.4典型加密技術(shù)——區(qū)塊鏈技術(shù)
9.2.5加密技術(shù)的應(yīng)用
9.3數(shù)據(jù)完整性技術(shù)
9.3.1數(shù)據(jù)完整性概述
9.3.2數(shù)據(jù)完整性主要技術(shù)
9.3.3數(shù)字證書管理
9.3.4數(shù)字證書的應(yīng)用
9.4數(shù)據(jù)備份與還原
9.4.1數(shù)據(jù)備份與還原概述
9.4.2數(shù)據(jù)備份策略
9.5緊急事件與災(zāi)難恢復(fù)
9.5.1緊急事件
9.5.2災(zāi)難恢復(fù)
9.6數(shù)據(jù)安全案例
本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn) 第10章數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用
10.1數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化
10.1.1產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)
10.1.2數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)增值
10.2數(shù)字孿生模型
10.2.1產(chǎn)品數(shù)字孿生模型
10.2.2制造數(shù)字孿生模型
10.2.3工廠數(shù)字孿生模型
10.3數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景
10.3.1智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)
10.3.2智能生產(chǎn)調(diào)度
10.3.3智能物流規(guī)劃
10.3.4智能工藝規(guī)劃
10.3.5產(chǎn)品質(zhì)量控制
10.4應(yīng)用案例
本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
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數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ) 作者簡(jiǎn)介

張潔，東華大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院院長(zhǎng)，教授。1997年畢業(yè)于南京航空航天大學(xué)機(jī)械制造專業(yè)，獲博士學(xué)位。以博士后或訪問(wèn)學(xué)者身份，先后在華中科技大學(xué)、香港大學(xué)、法國(guó)里昂二大、美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校從事研究工作。長(zhǎng)期致力于將先進(jìn)制造技術(shù)與先進(jìn)管理理念和IT技術(shù)結(jié)合，在智能制造與大數(shù)據(jù)、智能信息采集系統(tǒng)、智能物流管理系統(tǒng)、智能優(yōu)化算法、智能制造執(zhí)行系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的車間性能分析與運(yùn)行決策等方面進(jìn)行了深入研究。

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