大数据导论（通识版）
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天津西青
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作者任艳丹 许桂秋 魏化永 著
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115641946
出版时间2024-08
装帧平装
开本16开
定价59.8元
货号1203371577
上书时间2024-10-23
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商品详情
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作者简介
许桂秋 《大数据导论》《Python编程基础与应用》《NoSQL数据库原理与应用》《数据挖掘与机器学习》等9本系列教材，浙江科技出版社，2019年。
目录
·认知篇·
项目一 划时代的大数据1
1.1 无处不在的数据2
1.1.1 数据是什么2
1.1.2 数据的类型3
1.1.3 数据的生命周期4
1.1.4 数据的价值4
1.1.5 数据的使用5
1.1.6 数据爆炸6
1.2 大数据新时代7
1.2.1 第三次信息化浪潮7
1.2.2 大数据技术8
1.2.3 大数据创造新时代9
1.3 大数据是智能时代的基石11
1.3.1 大数据的主要特征11
1.3.2 大数据的赋能价值13
1.3.3 现代社会的基石13
1.4 大数据产业和我国的大数据政策15
1.4.1 大数据产业15
1.4.2 我国的大数据政策16
习题16
实验17
项目二 用大数据思维思考18
2.1 从传统数据思维到大数据思维20
2.1.1 传统数据思维20
2.1.2 近代大数据思维的崛起20
2.2 大数据思维原理21
2.2.1 数据核心原理21
2.2.2 数据价值原理22
2.2.3 全样本原理23
2.2.4 关注效率原理24
2.2.5 关注相关性原理25
2.2.6 预测原理25
2.2.7 信息找人原理26
2.2.8 机器懂人原理27
2.2.9 电子商务智能原理27
2.2.10 定制产品原理27
2.3 大数据思维方式28
2.3.1 大数据思维维度29
2.3.2 大数据思维方式的变革31
2.3.3 大数据思维特征33
2.4 大数据思维的应用案例37
2.4.1 全样思维应用案例37
2.4.2 效率思维应用案例38
2.4.3 相关思维应用案例38
习题39
实验39
·前沿篇·
项目三 大数据之所在——云计算45
3.1 云计算的历史47
3.2 云计算的模式与基本特征47
3.2.1 服务模式48
3.2.2 部署模式48
3.2.3 基本特征49
3.3 云计算的技术和实践50
3.3.1 云基础设施50
3.3.2 数据和应用架构51
3.3.3 IT管理和支持51
3.4 云计算安全51
3.5 云计算的应用52
3.6 云计算的可持续发展53
习题55
实验55
项目四 大数据之所来——物联网60
44.1 物联网的概念61
4.1.1 什么是物联网61
4.1.2 物联网、云计算和大数据之间的关系62
4.2 物联网的关键技术63
4.3 物联网的应用64
习题66
项目五 大数据之所用——人工智能67
5.1 人工智能的概念69
5.1.1 什么是人工智能69
5.1.2 人工智能和大数据的关系69
5.2 人工智能的发展历史71
5.2.1 古代的机器人71
5.2.2 图灵测试72
5.2.3 人工智能的现代发展73
5.3 人工智能的核心技术75
5.3.1 深度学习75
5.3.2 计算机视觉77
5.3.3 自然语言处理79
5.4 人工智能的应用80
5.4.1 智能制造80
5.4.2 智慧教育81
5.4.3 智慧零售82
5.5 人工智能的发展82
5.5.1 自动驾驶83
5.5.2 大模型85
5.5.3 华为云盘古大模型87
习题88
实验89
·应用篇·
项目六 大数据创造美好生活91
6.1 大数据在电子商务领域的应用93
6.1.1 推荐系统的概念93
6.1.2 推荐系统模型94
6.1.3 推荐算法95
6.1.4 推荐系统在电子商务领域的应用97
6.2 大数据在智能家居领域的应用98
6.2.1 智能安防99
6.2.2 智能养老100
6.2.3 智能监控101
习题102
项目七 大数据改变商业形态103
7.1 大数据在物流领域的应用104
7.1.1 智能物流的作用105
7.1.2 智能物流的应用105
7.2 大数据在金融领域的应用106
7.2.1 大数据在银行行业的应用107
7.2.2 大数据在证券行业的应用108
7.2.3 大数据在保险行业的应用109
习题111
项目八 大数据赋能未来社会112
8.1 大数据在生物医学领域的应用114
8.1.1 流行病预测114
8.1.2 智慧医疗116
8.1.3 医疗信息数字化118
8.1.4 生物信息学119
8.2 大数据在城市管理中的应用121
8.2.1 智能交通121
8.2.2 环保检测124
8.2.3 城市规划125
8.2.4 安防领域126
习题127
·实践篇·
项目九 采集和存储大数据128
9.1 大数据的采集与预处理130
9.1.1 大数据的来源130
9.1.2 大数据的结构132
9.1.3 数据采集的方法133
9.1.4 数据预处理135
9.2 大数据的存储与管理137
9.2.1 数据存储概论137
9.2.2 分布式文件系统140
习题142
实验143
项目十 分析和可视化大数据151
10.1 大数据的处理与分析154
10.1.1 大数据的处理技术154
10.1.2 统计数据分析155
10.1.3 基于机器学习的分析技术156
10.1.4 大数据处理与分析案例158
10.2 数据可视化技术160
10.2.1 数据可视化的概念及发展160
10.2.2 数据可视化的作用161
10.2.3 数据可视化的常用图表与工具162
10.2.4 数据可视化案例166
习题167
实验168
·管理篇·
项目十一 大数据安全与伦理175
11.1 大数据安全概述176
11.1.1 传统数据安全176
11.1.2 大数据安全与传统数据安全的不同176
11.1.3 大数据安全问题177
11.1.4 大数据安全的典型案例178
11.2 大数据的伦理问题179
11.2.1 大数据伦理的概念179
11.2.2 大数据的伦理问题分类180
11.2.3 大数据伦理问题产生的原因182
11.2.4 大数据伦理问题的治理184
11.2.5 大数据伦理的典型案例186
11.3 大数据相关法律法规187
11.3.1 我国数据安全法律体系187
11.3.2 《数据安全法》实施的重大意义188
11.3.3 大数据相关法律法规的典型案例189
11.4 分析与治理策略191
11.4.1 数据安全与隐私保护191
11.4.2 世界各国保护数据安全的实践192
习题195
参考文献196
内容摘要
本书共5篇，分别是认知篇、前沿篇、应用篇、实践篇和管理篇。认知篇介绍大数据的发展历程、数据的价值、大数据的主要特征、大数据产业、大数据思维原理，以及应用案例。前沿篇从云计算、物联网、人工智能等领域出发，分别介绍大数据技术在其中的应用和发展。应用篇介绍大数据技术在电子商务、物流，以及生物医学、城市管理等领域的应用形态、应用模式和应用案例。实践篇以淘宝双“11”和小红书App这两个典型应用为例，介绍大数据处理的流程，包括采集、预处理、分析、可视化等内容。管理篇从大数据安全和大数据伦理的角度分析大数据技术的应用和所面临的问题。 本书适合作为高等院校大数据通识课、选修课的教材，也适合对大数据技术和产业感兴趣的读者阅读。
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