大數(shù)據導論

定　價：￥43.00

作　者：	甘勇，陶紅偉著
出版社：	中國鐵道出版社有限公司
叢編項：	全國高等院校新工科數(shù)據科學與大數(shù)據系列規(guī)劃教材
標　簽：	暫缺

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京東 (￥43.00)

ISBN：	9787113263133	出版時間：	2019-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	224	字數(shù)：

內容簡介

　　隨著大數(shù)據時代的到來，涌現(xiàn)出多元化海量數(shù)據。大數(shù)據背后隱藏著大量的經濟利益，尤其是通過數(shù)據整合、分析與挖掘，其所表現(xiàn)出的數(shù)據整合與控制力量已經遠超以往。本書詳細介紹了數(shù)據科學與大數(shù)據技術的詳細內容。共分為9章，主要內容包括：大數(shù)據與數(shù)據科學、數(shù)據采集與數(shù)據預處理、數(shù)據存儲、大數(shù)據處理平臺、數(shù)據分析、數(shù)據可視化、數(shù)據安全與隱私、大數(shù)據應用、數(shù)據思維。本書適合作為數(shù)據科學與大數(shù)據專業(yè)及其相關專業(yè)本科生教材，也可供從事相關專業(yè)的教學、科研和工程技術人員參考。

作者簡介

　　甘勇：教授、鄭州工程技術學院副校長，長期工作在教學科研一線，主持的大學計算機和程序設計基礎課程被評為河南省精品課程、河南省精品資源共享課，擔任教育部計算機課程教學指導委員會委員、河南省計算機類專業(yè)和網絡空間安全專業(yè)教學指導委員會副主任，兼任中國計算機學會理事、河南省計算機學會副理事長、河南省計算機教育研究會副理事長。榮獲過優(yōu)秀教學成果二等獎、2項河南省優(yōu)秀教學成果特等獎、3項河南省優(yōu)秀教學成果二等獎。陶紅偉：鄭州輕工業(yè)大學計算機與通信工程學院副教授、博士，主要研究方向包括大數(shù)據分析、軟件可信度量與評估、信息安全。主持省部級以及橫向項目5項，作為主要成員參與國家863重點項目子課題、國家自然科學基金重大研究計劃集成項目子課題、國家863項目和國家自然科學基金項目等。

圖書目錄

第1章大數(shù)據與數(shù)據科學 / 1
1.1 大數(shù)據概述 / 1
1.1.1 大數(shù)據的概念 / 2
1.1.2 大數(shù)據的特征 / 2
1.1.3 大數(shù)據的結構類型 / 3
1.2 大數(shù)據的發(fā)展 / 4
1.3 大數(shù)據處理的挑戰(zhàn) / 5
1.4 數(shù)據科學的概念 / 6
1.5 數(shù)據科學的由來 / 7
1.6 數(shù)據科學的應用場景 / 9
1.6.1 行業(yè)數(shù)據 / 9
1.6.2 數(shù)據服務 / 10
小結 / 11
習題 / 11
第2章數(shù)據采集與數(shù)據預處理 / 12
2.1 數(shù)據采集和數(shù)據預處理概述 / 12
2.1.1 數(shù)據采集概述 / 12
2.1.2 數(shù)據預處理概述 / 13
2.2 數(shù)據采集技術 / 15
2.2.1 網絡數(shù)據采集技術 / 15
2.2.2 日志數(shù)據采集技術 / 23
2.3 數(shù)據預處理技術 / 28
2.3.1 數(shù)據清洗 / 28
2.3.2 數(shù)據集成 / 30
2.3.3 數(shù)據變換 / 30
2.3.4 數(shù)據規(guī)約 / 32
小結 / 33
習題 / 33
第3章數(shù)據存儲 / 34
3.1 數(shù)據存儲概述 34
3.1.1 數(shù)據存儲的發(fā)展歷程 / 34
3.1.2 數(shù)據存儲模型 / 36
3.2 大數(shù)據存儲 / 36
3.2.1 海量數(shù)據存儲關鍵技術 / 37
3.2.2 分布式文件系統(tǒng) / 37
3.3 分布式數(shù)據庫 / 41
3.3.1 HBase 分布式數(shù)據庫 / 42
3.3.2 MongoDB 分布式數(shù)據庫 / 45
3.3.3 Hive 分布式數(shù)據倉庫 / 47
小結 / 49
習題 / 49
第4章大數(shù)據處理平臺 / 50
4.1 概述 / 50
4.2 大數(shù)據的處理平臺架構 / 51
4.2.1 技術架構 / 51
4.2.2 開源平臺 / 52
4.3 大數(shù)據的批量處理 / 54
4.3.1 批量計算的概念 / 54
4.3.2 批量計算的軟件系統(tǒng) / 55
4.4 大數(shù)據的流式計算 / 63
4.4.1 流式計算的概念 / 63
4.4.2 流式計算的軟件系統(tǒng) / 64
4.5 大數(shù)據的混合處理計算 / 68
4.5.1 混合處理計算的概念 / 68
4.5.2 混合處理計算的軟件系統(tǒng) / 69
小結 / 78
習題 / 79
第5章數(shù)據分析 / 80
5.1 數(shù)據分析概述 / 80
5.1.1 數(shù)據分析的概念和作用 / 80
5.1.2 數(shù)據分析的類型 / 81
5.1.3 數(shù)據分析的流程 / 81
5.2 統(tǒng)計數(shù)據分析方法 / 83
5.2.1 描述統(tǒng)計 / 83
5.2.2 相關分析 / 84
5.2.3 回歸分析 / 88
5.2.4 主成分分析 / 92
5.3 數(shù)據挖掘算法 / 96
5.3.1 決策樹 / 96
5.3.2 K-Means 算法 / 101
5.3.3 Apriori 算法 / 106
5.3.4 神經網絡 / 111
5.4 數(shù)據分析工具 / 113
小結 / 114
習題 / 114
第6章數(shù)據可視化 / 117
6.1 數(shù)據可視化概述 / 117
6.1.1 數(shù)據可視化的基本特征 / 119
6.1.2 數(shù)據可視化的作用 / 120
6.1.3 數(shù)據可視化的流程 / 123
6.2 數(shù)據可視化方法 / 126
6.2.1 文本可視化 / 126
6.2.2 網絡可視化 / 129
6.2.3 時空數(shù)據可視化 / 131
6.2.4 多維數(shù)據可視化 / 134
6.3 數(shù)據可視化軟件與工具 / 136
6.3.1 Excel / 137
6.3.2 NodeXL / 137
6.3.3 Processing / 138
6.3.4 R / 139
6.3.5 ECharts / 139
6.3.6 Wolfram Mathematica / 141
小結 / 141
習題 / 142
第7章數(shù)據安全與隱私 / 143
7.1 大數(shù)據安全概述 / 143
7.1.1 大數(shù)據安全體系結構 / 148
7.1.2 大數(shù)據安全 / 150
7.2 數(shù)據安全協(xié)議 / 157
7.3 數(shù)據隱私 / 159
7.4 數(shù)據信息共享與隱私信息融合 / 160
7.5 云環(huán)境下的大數(shù)據安全與隱私保護 / 163
小結 / 165
習題 / 165
第8章大數(shù)據應用 / 166
8.1 互聯(lián)網商業(yè)應用 / 166
8.1.1 用戶畫像 / 166
8.1.2 大數(shù)據精準營銷 / 169
8.1.3 互聯(lián)網金融 / 171
8.2 行業(yè)大數(shù)據 / 173
8.2.1 教育大數(shù)據 / 173
8.2.2 電力大數(shù)據 / 174
8.2.3 醫(yī)療大數(shù)據 / 177
8.3 人工智能應用 / 179
8.3.1 語音識別和機器翻譯 / 179
8.3.2 共享經濟 / 180
8.3.3 智慧城市 / 183
小結 / 187
習題 / 188
第9章數(shù)據思維 / 189
9.1 大數(shù)據時代的挑戰(zhàn) / 189
9.2 大數(shù)據時代的思維變革 / 194
9.2.1 第四范式 / 194
9.2.2 數(shù)據的混雜性 / 195
9.2.3 樣本與總體 / 196
9.2.4 數(shù)據的相關關系與因果關系 / 197
9.2.5 大數(shù)據與幸存者偏差 / 198
9.3 大數(shù)據激發(fā)創(chuàng)造力 / 199
9.3.1 大數(shù)據預測電影票房 / 199
9.3.2 利用大數(shù)據治理紐約 / 200
9.3.3 大數(shù)據助力總統(tǒng)競選 / 202
9.4 數(shù)據科學展望 / 204
9.4.1 開放數(shù)據運動 / 204
9.4.2 數(shù)據科學家所需的專業(yè)技能 / 206
9.4.3 數(shù)據科學的發(fā)展前景 / 208
小結 210
習題 210
參考文獻 / 211