消息首页搜索举报

大数据导论大中专理科计算机宁兆龙等编

none

41.65 7.2折 58 全新

库存2件

北京丰台

认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者宁兆龙等编

出版社科学出版社

ISBN9787030526625

出版时间2017-05

版次1

装帧平装

开本16

页数280页

字数467千字

定价58元

货号xhwx_1201528671

上书时间2024-12-11

智胜图书专营店

七年老店

已实名已认证进店收藏店铺

在售商品暂无
平均发货时间 27小时
好评率暂无

最新上架

青纱帐红小花绘本赵菱 ¥16.95

文学概论中国现当代文学理论老舍 ¥20.65

蔡志忠典藏国学漫画卡通漫画作者 ¥164.55

富爸爸穷爸爸(青少版.财商教育版) 智力开发 (美)罗伯特·清崎,(美)莎伦·莱希特 ¥27.05

六韬·鬼谷子译注中国古典小说、诗词李霞光译 ¥16.75

园林施工图设计大中专高职机械郭宇珍,高卿主编 ¥15.95

民法学说与判例研究法学理论王泽鉴 ¥12.55

白秋千架中国现当代文学莫言 ¥15.35

作文一招鲜小学作文李萌主编 ¥3.85

商品详情

品相描述：全新: 正版特价新书

商品描述: 目录：

前言
章大数据概述1
1.1大数据定义1
1.1.1初识大数据1
1.1.2大数据的特征2
1.1.3大数据技术3
1.2大数据的结构类型6
1.2.1结构化数据6
1.2.2半结构化数据7
1.2.3非结构化数据7
1.2.4其他分类方式下的数据类型8
1.3大数据发展9
1.3.1大数据概念发展9
1.3.2大数据浪潮下数据存储的发展10
1.4大数据应用及挑战11
1.4.1大数据应用11
1.4.2大数据发展面临的挑战15
本章小结17
思题18
第2章大数据采集19
2.1大数据来源19
2.2大数据采集设备20
2.2.1科研数据采集设备20
2.2.2网络数据采集设备21
2.3大数据采集方法21
2.3.1科研大数据采集方法21
2.3.2网络大数据采集方法22
2.3.3系统志采集方法24
2.4大数据预处理技术25
2.4.1数据预处理技术基本概述26
2.4.2数据清理27
2.4.3数据集成30
2.4.4数据变换与数据离散化31
本章小结34
思题34
第3章大数据存储35
3.1云存储35
3.1.1云存储简介35
3.1.2云存储技术38
3.2大数据存储43
3.2.1大数据存储的特点与挑战43
3.2.2存储系统架构44
3.2.3新兴数据库技术47
3.3数据中心50
3.3.1数据中心概述50
3.3.2数据中心的演进52
3.3.3数据中心的分级55
3.3.4数据中心的体系结构56
3.4数据仓库59
3.4.1数据仓库的基本概念59
3.4.2数据仓库的体系结构62
本章小结62
思题63
第4章大数据计算台64
4.1云计算64
4.1.1云计算定义64
4.1.2云计算特点64
4.1.3云计算体系架构65
4.1.4云计算与相关计算形式67
4.1.5云计算的机遇与挑战68
4.2云计算台70
4.2.1主流分布式计算系统70
4.2.2主流分布式计算台70
4.3mapreduce台74
4.3.1数据存储技术75
4.3.2数据管理技术76
4.3.3编程模型77
4.4hadoop台78
4.4.1hadoop概述78
4.4.2hadoop结构79
4.4.3hadoop分布式文件系统hdfs80
4.4.4hadoop中的mapreduce80
4.4.5hadoop中mapreduce的任务调度82
4.5spark台82
4.5.1spark简介82
4.5.2核心思想与编程模型84
4.5.3工作85
4.5.4spark的优势87
本章小结87
思题88
第5章大数据分析89
5.1大数据分析方法89
5.1.1布隆过滤器89
5.1.2散列法91
5.1.3索引法93
5.1.4字典树95
5.1.5并行计算96
5.2大数据分析架构98
5.2.1实时分析与离线分析98
5.2.2不同层次的分析100
5.2.3不同复杂度的分析102
5.3大数据分析应用103
5.3.1r语言103
5.3.2excel和sql103
5.3.3rapidminer104
5.3.4knime105
5.3.5weka和pentaho105
本章小结106
思题107
第6章大数据挖掘108
6.1大数据挖掘算法109
6.1.1关联规则109
6.1.2分类分析114
6.1.3聚类分析119
6.2大数据挖掘工具123
6.2.1rapidminer123
6.2.2weka123
6.2.3knime124
6.2.4orange124
6.2.5r语言125
6.3大数据挖掘台125
6.3.1基于hadoop的台126
6.3.2基于云计算的台128
6.3.3基于spark的台129
6.4大数据挖掘应用131
6.4.1社交媒体131
6.4.2医学132
6.4.3教育132
6.4.4金融133
本章小结134
思题134
第7章大数据下的机器学算法135
7.1大数据特征选择135
7.1.1大数据特征选择的必要135
7.1.2大数据特征选择方法136
7.2大数据分类140
7.2.1决策树分类140
7.2.2朴素贝叶斯分类142
7.2.3贝叶斯网络分类143
7.2.4支持向量机分类144
7.3大数据聚类145
7.3.1k-means算法146
7.3.2dbscan算法150
7.3.3层次聚类算法151
7.4大数据关联分析153
7.4.1有趣关系154
7.4.2apriori算法154
7.4.3fp-growth算法156
7.5大数据并行算法158
7.5.1基于mapreduce的并行算法设计158
7.5.2mapreduce的并行算法设计160
本章小结162
思题162
第8章大数据可视化163
8.1大数据可视化之美163
8.1.1数据可视化的基本概念163
8.1.2大数据可视化的表现形式164
8.2大数据可视化技术165
8.2.1基于图形的可视化方法166
8.2.2基于行坐标法的可视化技术168
8.2.3其他数据可视化技术169
8.3大数据可视化工具169
8.3.1r语言在可视化中的应用170
8.3.2d3在可视化中的应用171
8.3.3python在可视化中的应用172
8.4大数据可视化案例173
8.4.1波士顿地铁数据可视化173
8.4.2实时风场可视化175
8.4.3gapminder176
8.4.4率与税收177
8.4.5社交关系图177
8.5大数据可视化的未来178
8.5.1数据可视化面临的挑战178
8.5.2数据可视化技术的发展方向178
8.5.3数据可视化未来的主要应用178
本章小结179
思题179
第9章社交大数据180
9.1社交大数据180
9.1.1社交数据分析让社交更懂用户180
9.1.2大数据和社交网络181
9.2社交大数据在社交网络中的应用182
9.2.1在腾讯大数据中的应用182
9.2.2在大数据中的应用185
9.2.3在大数据中的应用188
9.2.4在滴滴大数据中的应用189
9.2.5在百度大数据中的应用190
9.3大数据与facebook：人们情绪的分析192
9.3.1用大数据分析人们对品牌的情绪192
9.3.2关于人们在facebook上怀旧情绪的分析194
9.4大数据和twitter：实例分析196
9.4.1分析用户消费惯196
9.4.2预测热门股票走势199
思题202
0章交通大数据203
10.1交通数据分类及其相关分析203
10.1.1社会信号数据203
10.1.2移动手机数据205
10.1.3刷卡数据205
10.1.4社交网络数据205
10.1.5交通数据处理206
10.2交通情况监测207
10.2.1交通事故数据集应用208
10.2.2监测交通情况210
10.3预测人类移动行为214
10.3.1人类移动分析与概述215
10.3.2人类移动研究的数据基础与方法215
10.3.3人类活动模式与移动行为预测217
10.3.4人类移动研究及预测的挑战及展望218
10.4其他应用220
本章小结225
思题225
1章医疗大数据226
11.1医疗大数据简介226
11.1.1医疗大数据的来源226
11.1.2医疗大数据特点226
11.1.3大数据对医疗的影响226
11.2基于大数据的临床决策分析228
11.2.1基于大数据的临床决策支持系统的架构228
11.2.2基于大数据的临床决策支持系统的功能应用228
11.2.3大数据在临床决策中的价值229
11.2.4促进数据解锁的示例230
11.3基于大数据的医疗数据系统分析231
11.3.1大数据在医疗信息化行业的应用研究231
11.3.2医疗健康数据来源232
11.3.3医疗大数据体系结构232
11.4基于大数据的远程患者监控235
11.4.1远程医疗的应用领域235
11.4.2大数据在远程医疗产业中的应用236
11.4.3大数据推动远程医疗发展存在的问题237
11.4.4运用大数据推动远程医疗发展的前景展望237
本章小结238
思题238
2章金融大数据239
12.1摩根大通信贷市场分析241
12.1.1摩根大通信贷市场介绍241
12.1.2金融科技助力摩根大通243
12.1.3金融大数据面临的挑战244
12.2瑞士银行集合风险分析244
12.2.1集合风险分析245
12.2.2大数据分析信用风险245
12.2.3大数据对金融数据的处理246
12.3民生银行新核心业务台分析247
12.3.1技术支持248
12.3.2新一代数据分析体系248
12.3.3大数据应用场景250
12.3.4面临的挑战251
12.4阿里信贷金融模式分析251
12.4.1阿里巴巴大数据台支持252
12.4.2阿里信贷金融模式的优势253
12.4.3阿里信贷金融模式所面临的风险254
本章小结256
思题256
……
3章大数据教育257
参文献276

内容简介：

大数据导论/普通高等教育“十三五”软件工程专业规划教材是编者在多年从事大数据相关领域和科研的基础上编写而成的。全书系统地对大数据采集、存储、计算、处理、分析、挖掘和可视化等相关内容进行介绍，并结合大数据在社交、交通、医疗、金融、教育等方面的应用进行剖析阐述。大数据导论/普通高等教育“十三五”软件工程专业规划教材既可以作为计算机和软件工程专业的和本科生教材，也可供从事信息技术领域的工程技术人员进行学、使用和参。大数据导论/普通高等教育“十三五”软件工程专业规划教材相关内容基本覆盖了些年大数据领域的新技术和相关研究进展。