大数据导论/计算机技术入门丛书

图书标准信息

• 作者 李昆仑、熊婷、李小玲、廖频 编
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2022-01
• 版次 1
• ISBN 9787302589280
• 定价 49.90元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 168页

【内容简介】

本书基础理论和案例分析相结合，全面介绍了大数据技术的基础知识，以提升读者对大数据的认知。全书共11章，内容包括大数据概述、大数据时代的思维变革、大数据的采集与存储、数据可视化、支撑大数据的技术、商业大数据、民生大数据、工业大数据、政务大数据、安全大数据、大数据的未来。
    本书即可作为全国高等学校计算机及相关专业“大数据导论”“大数据科学”“大数据基础”等课程的教材，也可作为普通读者了解大数据及其相关技术的参考书。

【作者简介】

李昆仑，女，回族， 1982年12月生，河南项城人，毕业于南昌大学计算机应用专业，研究方向为人工智能。现任职于南昌大学科学技术学院计算机系，担任电子商务教研室主任，副教授职称。自毕业以来，主要从事计算机基础、大数据、电子商务等教学研究。现主要承担计算机基础、大数据导论、电子商务案例分析、电子商务营销与策划等专业课程教学。

【目录】

第1章  大数据概述
  1.1  大数据时代
    1.1.1  互联网与大数据
    1.1.2  信息技术与大数据
    1.1.3  云计算与大数据
    1.1.4  物联网与大数据
  1.2  大数据的概念
    1.2.1  狭义的大数据
    1.2.2  广义的大数据
  1.3  大数据的特征
    1.3.1  数据量大
    1.3.2  数据种类多
    1.3.3  数据速度快
    1.3.4  数据价值密度低
  1.4  发展大数据的意义
  知识巩固与技能训练
第2章  大数据时代的思维变革
  2.1  大数据及其本质
  2.2  大数据与认识论
  2.3  大数据时代的三大转变
    2.3.1  大数据时代的全数据模式
    2.3.2  接受数据的混杂性
    2.3.3  突出数据的相关性而不是因果性
  2.4  数据将成为一种竞争优势
    2.4.1  大数据应用需求增多
    2.4.2  大数据应用程序兴起
    2.4.3  实时响应是大数据用户的新需求
    2.4.4  企业构建大数据战略
  知识巩固与技能训练
第3章  大数据的采集与存储
  3.1  大数据的分类
  3.2  大数据环境下的数据来源
    3.2.1  传统商业数据
    3.2.2  互联网数据
    3.2.3  物联网数据
  3.3  常用的数据采集方法
    3.3.1  系统日志的采集方法
    3.3.2  网页数据的采集方法
    3.3.3  其他数据的采集方法
  3.4  大数据时代的存储管理系统
    3.4.1  文件系统
    3.4.2  分布式文件系统
    3.4.3  数据库系统
    3.4.4  云存储
  知识巩固与技能训练
第4章  数据可视化
  4.1  数据可视化概述
    4.1.1  什么是数据可视化
    4.1.2  可视化的发展历程
    4.1.3  数据可视化的分类
  4.2  数据可视化图表
  4.3  数据可视化工具
    4.3.1  入门级工具
    4.3.2  信息图表工具
    4.3.3  地图工具
    4.3.4  时间线工具
    4.3.5  高级分析工具
  4.4  实时可视化
  知识巩固与技能训练
第5章  支撑大数据的技术
  5.1  开源技术的商业支援
  5.2  大数据的技术架构
  5.3  大数据处理平台
    5.3.1  Hadoop
    5.3.2  Storm
    5.3.3  Spark
    5.3.4  Hadoop、Spark与Storm的比较
  5.4  云计算
    5.4.1  云计算的概念与特点
    5.4.2  云计算的主要部署模式
    5.4.3  云计算的主要服务模式
    5.4.4  云计算的主要技术
    5.4.5  云计算与大数据的关系
  知识巩固与技能训练
第6章  商业大数据
  6.1  精准营销
    6.1.1  什么是精准营销
    6.1.2  精准营销典型案例分析
  6.2  决策支持
    6.2.1  什么是决策支持系统
    6.2.2  决策的分类
    6.2.3  决策的进程步骤
    6.2.4  决策支持系统的功能
    6.2.5  决策支持系统举例分析
  6.3  创新模式
    6.3.1  商业模式创新的概念
    6.3.2  商业模式创新的构成条件
    6.3.3  商业模式创新分析
    6.3.4  商业模式创新的4种方法
    6.3.5  商业模式创新的4个维度
    6.3.6  大数据时代商业模式的创新
  知识巩固与技能训练
第7章  民生大数据
  7.1  大数据环境下的智慧医疗
    7.1.1  什么是智慧医疗
    7.1.2  智慧医疗具备的优势
    7.1.3  可穿戴的个人健康设备
    7.1.4  大数据带来的医疗新突破
  7.2  大数据环境下的智能交通
    7.2.1  什么是交通大数据
    7.2.2  大数据环境下智能交通的特点
    7.2.3  大数据在智能交通中的应用
  7.3  大数据环境下的智慧旅游
    7.3.1  大数据环境下智慧旅游的数据特征
    7.3.2  大数据在智慧旅游中的应用
  7.4  大数据环境下的智能物流
    7.4.1  智能物流的概念
    7.4.2  智能物流的作用
    7.4.3  智能物流的应用
    7.4.4  大数据是智能物流的关键
  7.5  大数据环境下的食品安全
    7.5.1  我国的食品安全问题
    7.5.2  大数据在食品安全问题中的应用
  7.6  教育大数据
    7.6.1  教育大数据的概念
    7.6.2  教育大数据的特点
    7.6.3  大数据对教育的影响
    7.6.4  打造网络教育体系
  知识巩固与技能训练
第8章  工业大数据
  8.1  工业大数据概述
    8.1.1  什么是工业大数据
    8.1.2  工业大数据的特征
    8.1.3  工业大数据的战略价值
  8.2  智能装备
    8.2.1  智能装备的概念
    8.2.2  智能装备市场的发展现状
    8.2.3  智能装备的发展方向
  8.3  智慧工厂
    8.3.1  智慧工厂的概念
    8.3.2  智慧工厂的特征
    8.3.3  实现智慧工厂所需的技术
  8.4  智能服务
    8.4.1  加速产品创新
    8.4.2  产品故障诊断与预测
    8.4.3  产品质量管理与分析
    8.4.4  生产计划与排程
  知识巩固与技能训练
第9章  政务大数据
  9.1  政务大数据概述
    9.1.1  什么是政务大数据
    9.1.2  政务大数据的作用
  9.2  基于大数据的网络舆情分析
    9.2.1  什么是网络舆情
    9.2.2  网络舆情的大数据特征
    9.2.3  网络舆情分析方法
    9.2.4  大数据在网络舆情中的