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大數據導論 版權信息
- ISBN：9787115643230
- 條形碼：9787115643230 ; 978-7-115-64323-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據導論 本書特色
介紹城市管理、金融領域、互聯網領域、零售行業方面的多個項目案例，覆蓋面廣，案例豐富
圍繞大數據技術流程次第展開，層次分明，著重于解決問題的思路啟發與解決方案的實施
以實例引入的方式引出技術內容，通俗易懂，新穎獨特
融入了思政元素
大數據導論 內容簡介
本書以大數據處理技術涉及的主要流程為主線，深入淺出地介紹大數據相關的基礎知識。本書條理清晰、重點突出，內容循序漸進、難易得當。全書共7章，內容包括大數據概述，大數據采集，大數據存儲與管理，大數據分析，數據可視化，數據安全、隱私保護與開放共享，以及大數據技術應用實例。本書還設置了實訓和課后習題，通過練習和操作實踐，幫助讀者鞏固所學的內容。
大數據導論 目錄
第 1章 大數據概述 1
1.1 實例引入：三次信息化浪潮迎來大數據時代 1
1.1.1 信息時代數據爆炸 2
1.1.2 三次信息化浪潮 2
1.1.3 大數據的發展 3
1.1.4 大數據帶來思維模式的改變 4
1.1.5 大數據的特點 5
1.2 大數據產業發展概況 6
1.2.1 大數據產業發展現狀與市場規模 7
1.2.2 大數據產業應用領域及其應用價值 8
1.2.3 大數據市場產業鏈 9
1.3 大數據技術體系 9
1.3.1 數據接入 10
1.3.2 數據預處理 10
1.3.3 數據存儲 10
1.3.4 數據處理 10
1.3.5 數據可視化 11
1.3.6 數據治理 11
1.3.7 安全與隱私保護 11
1.4 大數據相關崗位需求 11
小結 12
課后習題 12
第 2章 大數據采集 15
2.1 實例引入：在線旅行社的用戶訪問行為數據采集 15
2.1.1 用戶訪問行為數據分析的價值 16
2.1.2 用戶訪問行為數據采集方案的設計 17
2.2 大數據采集技術 20
2.2.1 了解大數據采集 20
2.2.2 大數據采集的數據來源 22
2.2.3 基于數據倉庫的數據批量采集 23
2.2.4 系統日志數據采集 25
2.2.5 網絡數據實時采集 28
2.3 主流的大數據采集框架 32
2.3.1 Flume 32
2.3.2 Sqoop 34
小結 37
實訓 37
實訓1 Flume的安裝和配置 37
實訓2 Sqoop的安裝和配置 38
課后習題 39
第3章 大數據存儲與管理 41
3.1 實例引入：從平安城市建設看海量數據存儲 41
3.1.1 平安城市建設中的視頻監控系統 42
3.1.2 平安城市視頻監控數據的存儲技術方案 42
3.2 傳統的數據存儲技術 44
3.2.1 了解數據存儲 45
3.2.2 數據存儲的數據類型 46
3.2.3 文件系統 47
3.2.4 關系數據庫 48
3.2.5 數據倉庫 48
3.2.6 并行數據庫 48
3.3 大數據時代下的數據存儲技術 49
3.3.1 分布式存儲系統 49
3.3.2 云存儲 52
3.4 主流的分布式存儲框架 56
3.4.1 MySQL 56
3.4.2 Hive 59
3.4.3 HBase 61
3.4.4 MongoDB 64
3.4.5 Redis 67
小結 70
實訓 70
實訓1 MySQL的安裝配置 70
實訓2 Hive的安裝配置 71
實訓3 HBase的安裝配置 72
課后習題 73
第4章 大數據分析 75
4.1 實例引入：個性化用戶畫像實現精準營銷 75
4.1.1 大數據實現精準營銷 76
4.1.2 用戶畫像是什么 76
4.1.3 構建個性化用戶畫像 77
4.2 大數據分析技術 79
4.2.1 了解數據分析與數據挖掘 79
4.2.2 數據認知 80
4.2.3 數據處理 83
4.2.4 分析建模 85
4.2.5 模型評估 88
4.3 主流的大數據分析處理框架 89
4.3.1 數據分析處理框架介紹 89
4.3.2 Hadoop 91
4.3.3 Spark 93
4.3.4 Flink 94
4.3.5 Storm 96
4.3.6 Graph 97
小結 98
實訓 99
實訓1 Hadoop偽分布式安裝 99
實訓2 Spark偽分布式安裝 99
實訓3 Flink的安裝配置 100
課后習題 100
第5章 數據可視化 103
5.1 實例引入：某機場數據可視化大屏 103
5.1.1 大屏顯示的應用領域和行業 104
5.1.2 機場數據可視化大屏設計 104
5.2 數據可視化圖形設計指南 105
5.2.1 了解數據可視化 105
5.2.2 數據可視化的發展方向 106
5.2.3 基礎圖表 110
5.2.4 一般的數據可視化圖形設計流程 111
5.3 數據可視化主要技術 112
5.3.1 根據可視化目標分類 113
5.3.2 根據大數據特點分類 115
5.4 主流的數據可視化工具 117
5.4.1 數據可視化類庫 118
5.4.2 BI類 120
小結 123
實訓 123
實訓1 ECharts的安裝配置 123
實訓2 FineBI的安裝配置 124
課后習題 125
第6章 數據安全、隱私保護與開放共享 128
6.1 實例引入：菜鳥平臺共享物流信息 128
6.2 數據安全與隱私 130
6.2.1 大數據安全概述 130
6.2.2 大數據安全與隱私保護技術體系架構 130
6.3 大數據安全及隱私保護關鍵技術 132
6.3.1 數據安全技術 132
6.3.2 個人隱私保護技術 135
6.4 數據開放與共享 136
6.4.1 數據開放與共享的概念 136
6.4.2 數據開放與共享的意義 137
6.4.3 數據開放與共享實施指南 137
小結 138
課后習題 138
第7章 大數據技術應用實例 141
7.1 大數據技術在城市管理中的應用 141
7.1.1 城市公交用戶出行分析 142
7.1.2 環保監測 148
7.2 大數據技術在金融領域的應用 150
7.2.1 股票價格漲跌趨勢預測 150
7.2.2 上市公司綜合能力聚類分析 153
7.3 大數據技術在互聯網領域的應用 156
7.3.1 電子商務營銷 156
7.3.2 音樂推薦系統 157
7.4 大數據技術在零售行業的應用 160
7.4.1 購物籃分析 160
7.4.2 客戶價值分析 164
7.4.3 供應鏈管理 167
小結 170
課后習題 171
參考文獻 174
1.1 實例引入：三次信息化浪潮迎來大數據時代 1
1.1.1 信息時代數據爆炸 2
1.1.2 三次信息化浪潮 2
1.1.3 大數據的發展 3
1.1.4 大數據帶來思維模式的改變 4
1.1.5 大數據的特點 5
1.2 大數據產業發展概況 6
1.2.1 大數據產業發展現狀與市場規模 7
1.2.2 大數據產業應用領域及其應用價值 8
1.2.3 大數據市場產業鏈 9
1.3 大數據技術體系 9
1.3.1 數據接入 10
1.3.2 數據預處理 10
1.3.3 數據存儲 10
1.3.4 數據處理 10
1.3.5 數據可視化 11
1.3.6 數據治理 11
1.3.7 安全與隱私保護 11
1.4 大數據相關崗位需求 11
小結 12
課后習題 12
第 2章 大數據采集 15
2.1 實例引入：在線旅行社的用戶訪問行為數據采集 15
2.1.1 用戶訪問行為數據分析的價值 16
2.1.2 用戶訪問行為數據采集方案的設計 17
2.2 大數據采集技術 20
2.2.1 了解大數據采集 20
2.2.2 大數據采集的數據來源 22
2.2.3 基于數據倉庫的數據批量采集 23
2.2.4 系統日志數據采集 25
2.2.5 網絡數據實時采集 28
2.3 主流的大數據采集框架 32
2.3.1 Flume 32
2.3.2 Sqoop 34
小結 37
實訓 37
實訓1 Flume的安裝和配置 37
實訓2 Sqoop的安裝和配置 38
課后習題 39
第3章 大數據存儲與管理 41
3.1 實例引入：從平安城市建設看海量數據存儲 41
3.1.1 平安城市建設中的視頻監控系統 42
3.1.2 平安城市視頻監控數據的存儲技術方案 42
3.2 傳統的數據存儲技術 44
3.2.1 了解數據存儲 45
3.2.2 數據存儲的數據類型 46
3.2.3 文件系統 47
3.2.4 關系數據庫 48
3.2.5 數據倉庫 48
3.2.6 并行數據庫 48
3.3 大數據時代下的數據存儲技術 49
3.3.1 分布式存儲系統 49
3.3.2 云存儲 52
3.4 主流的分布式存儲框架 56
3.4.1 MySQL 56
3.4.2 Hive 59
3.4.3 HBase 61
3.4.4 MongoDB 64
3.4.5 Redis 67
小結 70
實訓 70
實訓1 MySQL的安裝配置 70
實訓2 Hive的安裝配置 71
實訓3 HBase的安裝配置 72
課后習題 73
第4章 大數據分析 75
4.1 實例引入：個性化用戶畫像實現精準營銷 75
4.1.1 大數據實現精準營銷 76
4.1.2 用戶畫像是什么 76
4.1.3 構建個性化用戶畫像 77
4.2 大數據分析技術 79
4.2.1 了解數據分析與數據挖掘 79
4.2.2 數據認知 80
4.2.3 數據處理 83
4.2.4 分析建模 85
4.2.5 模型評估 88
4.3 主流的大數據分析處理框架 89
4.3.1 數據分析處理框架介紹 89
4.3.2 Hadoop 91
4.3.3 Spark 93
4.3.4 Flink 94
4.3.5 Storm 96
4.3.6 Graph 97
小結 98
實訓 99
實訓1 Hadoop偽分布式安裝 99
實訓2 Spark偽分布式安裝 99
實訓3 Flink的安裝配置 100
課后習題 100
第5章 數據可視化 103
5.1 實例引入：某機場數據可視化大屏 103
5.1.1 大屏顯示的應用領域和行業 104
5.1.2 機場數據可視化大屏設計 104
5.2 數據可視化圖形設計指南 105
5.2.1 了解數據可視化 105
5.2.2 數據可視化的發展方向 106
5.2.3 基礎圖表 110
5.2.4 一般的數據可視化圖形設計流程 111
5.3 數據可視化主要技術 112
5.3.1 根據可視化目標分類 113
5.3.2 根據大數據特點分類 115
5.4 主流的數據可視化工具 117
5.4.1 數據可視化類庫 118
5.4.2 BI類 120
小結 123
實訓 123
實訓1 ECharts的安裝配置 123
實訓2 FineBI的安裝配置 124
課后習題 125
第6章 數據安全、隱私保護與開放共享 128
6.1 實例引入：菜鳥平臺共享物流信息 128
6.2 數據安全與隱私 130
6.2.1 大數據安全概述 130
6.2.2 大數據安全與隱私保護技術體系架構 130
6.3 大數據安全及隱私保護關鍵技術 132
6.3.1 數據安全技術 132
6.3.2 個人隱私保護技術 135
6.4 數據開放與共享 136
6.4.1 數據開放與共享的概念 136
6.4.2 數據開放與共享的意義 137
6.4.3 數據開放與共享實施指南 137
小結 138
課后習題 138
第7章 大數據技術應用實例 141
7.1 大數據技術在城市管理中的應用 141
7.1.1 城市公交用戶出行分析 142
7.1.2 環保監測 148
7.2 大數據技術在金融領域的應用 150
7.2.1 股票價格漲跌趨勢預測 150
7.2.2 上市公司綜合能力聚類分析 153
7.3 大數據技術在互聯網領域的應用 156
7.3.1 電子商務營銷 156
7.3.2 音樂推薦系統 157
7.4 大數據技術在零售行業的應用 160
7.4.1 購物籃分析 160
7.4.2 客戶價值分析 164
7.4.3 供應鏈管理 167
小結 170
課后習題 171
參考文獻 174
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大數據導論 作者簡介
林濤，上海應用技術大學副教授，主要研究方向為人工智能與物聯網，從事機器視覺和智能感知相關的研究，曾參與華為手機芯片研發，主持開發了基于無線互聯網的冷鏈疫苗監控系統，無人機智能故障檢測系統等，合作參與了自動駕駛相關的若干項目。教授《人工智能導論》，《人工神經網絡》，《深度學習及其應用》等課程。發表多篇SCI論文《Structured deep learning based object-specific distance estimation from a monocular image》，《Multi-state Feature Optimization of Sign Glosses for Continuous Sign Language Recognition》 張良均，資深大數據專家，廣東泰迪智能科技股份有限公司董事長，國家科技部入庫技術專家，教育部全國專業學位水平評估專家，工信部教育與考試中心入庫專家，中國工業與應用數學學會理事，廣東省工業與應用數學學會副理事長，廣東省高等職業教育教學指導委員會委員，華南師范大學、中南財經政法大學等40余所高校校外碩導或兼職教授，泰迪杯全國數據挖掘挑戰賽發起人。曾在國內外重要學術刊物上發表學術論文10余篇，主導編寫圖書專著60余部，其中獲普通高等教育“十一五”規劃教材一部，“十三五”職業教育國家規劃教材一部；參與標準建設4項，主持國家級課題1項、省部級課題4項。獲得SAS、SPSS數據挖掘認證及Hadoop開發工程師證書，具有信訪、電力、電信、銀行、制造企業、電子商務和電子政務的項目經驗和行業背景，并榮獲中國產學研合作促進獎、中國南方電網公司發明專利一等獎、廣東省農業技術推廣二等獎、廣州市荔灣區科學技術進步獎。
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