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深度學習
大數據技術及應用 第2版 版權信息
- ISBN：9787111747499
- 條形碼：9787111747499 ; 978-7-111-74749-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據技術及應用 第2版 本書特色
本書在編寫時,堅持“以應用為先”的原則,注重理論與實踐相結合,將大數據抽象的概念、原理和技術方法融入具體實例中,幫助讀者更好地理解、掌握和運用大數據技術。
大數據技術及應用 第2版 內容簡介
本書系統介紹了大數據的內涵、特征、技術及應用。全書共10章,其中第1~8章為技術篇,主要從大數據處理流程出發,圍繞大數據體系架構,詳細闡述大數據采集與預處理、大數據存儲、大數據分析挖掘、大數據可視化等關鍵技術。第9、10章為應用篇,對大數據在電信、文娛、教育、醫療等行業的具體應用進行了論述,并通過典型案例與Python代碼示例,展示如何將大數據原理付諸實踐。 本書兼顧專業性和可讀性,適合作為高等院校大數據技術的基礎教材,也可供大數據技術愛好者學習參考。
大數據技術及應用 第2版 目錄
目錄
目錄
前言
第1章大數據技術概述
1.1什么是大數據
1.2大數據技術
1.3大數據應用
習題
第2章大數據采集與預處理
2.1大數據采集概述
2.2大數據采集方法
2.3大數據預處理
2.4大數據采集及處理平臺
習題
第3章大數據存儲技術
3.1存儲技術的發展
3.2分布式文件系統
3.3數據庫
3.4數據倉庫
習題
第4章大數據分析挖掘——分類
4.1分類分析概述
4.2分類分析的過程
4.3分類算法
4.4分類結果評估
習題
第5章大數據分析挖掘——回歸
5.1回歸分析概述
5.2回歸分析的步驟
5.3回歸分析算法
5.4回歸算法評估
習題
第6章大數據分析挖掘——聚類
6.1聚類分析概述
6.2聚類分析的步驟
6.3相似度計算
6.4聚類算法
6.5聚類結果評估
習題
第7章大數據分析挖掘——關聯規則
7.1關聯規則的概念
7.2關聯規則挖掘的一般過程
7.3Apriori算法
7.4FP-Growth算法
7.5關聯模式評估
習題
第8章大數據可視化技術
8.1可視化技術概述
8.2數據可視化工具
8.3數據可視化應用
習題
第9章電信行業大數據應用
9.1電信大數據概述
9.2電信大數據應用
9.3案例1——網絡優化
9.4案例2——客戶細分
9.5案例3——客戶流失管理
習題
第10章其他行業大數據應用
10.1文娛行業大數據應用
10.2教育行業大數據應用
10.3醫療行業大數據應用
習題
參考文獻
目錄
前言
第1章大數據技術概述
1.1什么是大數據
1.2大數據技術
1.3大數據應用
習題
第2章大數據采集與預處理
2.1大數據采集概述
2.2大數據采集方法
2.3大數據預處理
2.4大數據采集及處理平臺
習題
第3章大數據存儲技術
3.1存儲技術的發展
3.2分布式文件系統
3.3數據庫
3.4數據倉庫
習題
第4章大數據分析挖掘——分類
4.1分類分析概述
4.2分類分析的過程
4.3分類算法
4.4分類結果評估
習題
第5章大數據分析挖掘——回歸
5.1回歸分析概述
5.2回歸分析的步驟
5.3回歸分析算法
5.4回歸算法評估
習題
第6章大數據分析挖掘——聚類
6.1聚類分析概述
6.2聚類分析的步驟
6.3相似度計算
6.4聚類算法
6.5聚類結果評估
習題
第7章大數據分析挖掘——關聯規則
7.1關聯規則的概念
7.2關聯規則挖掘的一般過程
7.3Apriori算法
7.4FP-Growth算法
7.5關聯模式評估
習題
第8章大數據可視化技術
8.1可視化技術概述
8.2數據可視化工具
8.3數據可視化應用
習題
第9章電信行業大數據應用
9.1電信大數據概述
9.2電信大數據應用
9.3案例1——網絡優化
9.4案例2——客戶細分
9.5案例3——客戶流失管理
習題
第10章其他行業大數據應用
10.1文娛行業大數據應用
10.2教育行業大數據應用
10.3醫療行業大數據應用
習題
參考文獻
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