大数据质量
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60.06
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60
九五品
仅1件
作者蔡莉 朱扬勇 编著
出版社上海科学技术出版社
ISBN9787547833742
出版时间2017-01
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数240页
字数99999千字
定价60元
上书时间2024-12-18
商品详情
- 品相描述:九五品
- 商品描述
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基本信息
书名:大数据质量
定价:60.00元
作者:蔡莉 朱扬勇 编著
出版社:上海科学技术出版社
出版日期:2017-01-01
ISBN:9787547833742
字数:320000
页码:240
版次:1
装帧:平装
开本:16开
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编辑推荐
《大数据质量》为“大数据技术与应用”丛书之一,列入“十三五”国家重点图书出版规划项目。《大数据质量》共7章。章叙述数据质量的概况,列举出数据质量的影响和产生因素、数据质量的定义及面临的挑战、以及数据质量与信息质量的关系。第2章介绍了与数据质量有关的各种国际标准和行业标准。第3章讨论了数据分类和数据模型,并针对半结构化和非结构化数据,给出了一些数据模型和质量模型。第4章详细阐述数据质量的相关技术,包括:数据集成、数据剖析、数据清洁和数据溯源,并给出它们在大数据环境下的实现技术和方案。第5章详细论述了数据质量评估维度的选取,质量维度的测量和评估方法,同时,每一种常用的评估方法都给出具体的评估案例。第6章描述数据质量的管理方法和质量管理成熟度模型。第7章以位置大数据为例,详细分析了位置大数据的来源、质量问题,评估模型和质量控制,给出确实可行的数据质量解决方法。
内容提要
数据作为一种基础性与战略性资源得到了广泛认可,数据服务成为很多组织和机构日常运营中必不可少的重要环节。当下,数据质量在理论越来越受到关注,不仅是制约数据产业发展的关键问题,也是大数据应用研究中绕不开的重大问题。《大数据质量》汇集了国内外数据质量研究的经典理论、技术和方法,以及的前沿发展趋势;首先介绍了传统数据质量研究的各种代表性成果,并在此基础上,分析大数据时代下数据质量面临的挑战,并详细介绍基于大数据的数据质量相关技术的实现;最后,通过一个实际案例,提出一套完整的大数据质量解决方案。
目录
章 理解数据质量 ·1.1 数据质量问题 1.1.1 数据质量带来的影响 1.1.2 影响数据质量的因素 ·1.2 数据质量概述 1.2.1 数据质量定义 1.2.2 大数据时代数据质量面临的挑战 ·1.3 数据质量与信息质量 1.3.1 从数据质量到信息质量的发展历程 1.3.2 数据质量与信息质量的区别与联系 参考文献第2章 数据质量标准 ·2.1 8000国际标准 2.1.1 8000的历史与现状 2.1.2 /TS8000—100系列概述 2.1.3 /TS8000—100主数据质量 2.1.4 22745:2010概述 ·2.2 地理信息质量标准19100 2.2.1 地理信息数据质量 2.2.2 地理信息数据质量评价 ·2.3 统计数据质量标准 2.3.1 国际统计数据标准概述 2.3.2 IMF、的数据公布通用标准(GDDS) 2.3.3 IMF的数据公布特殊标准(SDDS) ·2.4 科学数据质量标准 2.4.1 科学数据标准规范 2.4.2 科学数据质量框架 参考文献第3章 数据分类及数据模型 ·3.1 数据类型及分类 3.1.1 数据类型 3.1.2 数据分类 ·3.2 结构化数据模型 3.2.1 概念模型 3.2.2 逻辑模型 ·3.3 半结构化和非结构化数据模型 3.3.1 XML语言 3.3.2 半结构化数据模型——数据和数据质量(D2Q)模型 3.3.3 非结构化数据模型——四面体模型 参考文献第4章 数据质量相关技术 ·4.1 数据集成 4.1.1 数据仓库的基本概念 4.1.2 数据仓库的体系架构 4.1.3 数据仓库的元数据 ·4.2 数据剖析 4.2.1 数据剖析的方法 4.2.2 数据剖析实例 ·4.3 数据清洁 4.3.1 数据清洁概述 4.3.2 “脏”数据的来源 4.3.3 数据清洁的原理与框架 4.3.4 数据清洁工具 4.3.5 大数据环境下的数据清洁 ·4.4 数据溯源 4.4.1 数据溯源的基本概念 4.4.2 数据溯源的分类 4.4.3 数据溯源模型 4.4.4 数据溯源的方法 4.4.5 数据溯源的应用 4.4.6 大数据溯源 参考文献第5章 数据质量评估 ·5.1 数据质量维度 5.1.1 数据质量维度定义 5.1.2 常用的数据质量维度 5.1.3 其他的数据质量维度 5.1.4 质量维度度量 ·5.2 数据质量评估框架 5.2.1 DQAF框架 5.2.2 AIMQ框架 5.2.3 DQA框架 ·5.3 数据质量评估方法 5.3.1 定性评估 5.3.2 定量评估 5.3.3 综合评估 ·5.4 数据质量评估案例——媒体信息可信度质量评估 5.4.1 背景概述 5.4.2 媒体信息可信度评价指标体系 5.4.3 媒体信息可信度的综合评价模型 5.4.4 实验过程及结果分析 参考文献第6章 数据质量管理 ·6.1 质量管理 6.1.1 质量管理发展历程 6.1.2 全面质量管理 ·6.2 数据质量管理概述 6.2.I数据质量管理方法 6.2.2 数据质量知识库管理 6.2.3 MTT全面数据质量管理 ·6.3 数据质量管理团队建设 6.3.1 任命首席数据官 6.3.2 建立数据质量管理团队 ·6.4 质量管理成熟度模型 6.4.1 信息质量管理成熟度模型 6.4.2 数据质量管理成熟度模型 参考文献第7章 位置大数据中的质量研究 ·7.1 概述 7.1.1 位置大数据的来源 7.1.2 位置大数据的应用领域 ·7.2 位置大数据面临的质量问题 7.2.1 GPS轨迹数据的质量问题 7.2.2 签到数据的质量问题 7.2.3 手机定位数据的质量问题 7.2.4 智能公交IC卡数据的质量问题 7.2.5 OSM地图数据的质量问题 ·7.3 位置大数据的质量评估模型 7.3.1 GPS轨迹数据的质量评估模型 7.3.2 签到数据的质量评估模型 7.3.3 手机定位数据的质量评估模型 7.3.4 OSM地图数据的质量评估模型 7.3.5 基于云平台的位置大数据质量评估系统 ·7.4 位置大数据质量控制 7.4.1 位置大数据清洁 7.4.2 位置大数据质量控制 7.4.3 OSM地图数据质量保证 参考文献
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序言
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