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大数据通识读本

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广东广州
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作者钟世芬

出版社科学出版社

ISBN9787030651273

出版时间2020-08

装帧平装

开本16开

定价52元

货号1202117209

上书时间2024-06-11

曲奇书店

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
目录
第1章  引言
  1.1  大数据时代
  1.2  大数据与思维变革
  1.3  大数据与商业变革
  1.4  大数据与管理变革
第2章  大数据概述
  2.1  大数据基础
    2.1.1  大数据概念
    2.1.2  大数据来源
    2.1.3  大数据特征及度量单位
    2.1.4  大数据分类
    2.1.5  大数据获取方式
    2.1.6  大数据应用场景
  2.2  大数据与云计算、物联网、人工智能
    2.2.1  云计算
    2.2.2  物联网
    2.2.3  大数据与云计算、物联网的关系
    2.2.4  人工智能
    2.2.5  大数据与人工智能的关系
    2.2.6  物联网与人工智能的应用
  2.3  大数据处理流程
    2.3.1  大数据采集及预处理
    2.3.2  大数据存储
    2.3.3  大数据分析
    2.3.4  大数据可视化
  2.4  大数据产业链
    2.4.1  对大数据产业的理解
    2.4.2  大数据产业现状
  2.5  大数据应用案例
第3章  大数据采集及预处理
  3.1  大数据采集概述
    3.1.1  大数据采集概念
    3.1.2  采集数据来源及分类
    3.1.3  大数据采集的应用
    3.1.4  大数据采集的挑战
  3.2  大数据的采集方法
    3.2.1  人工采集
    3.2.2  系统日志采集
    3.2.3  ETL工具采集
    3.2.4  网络爬虫采集
    3.2.5  传感器采集
  3.3  大数据预处理技术
    3.3.1  数据预处理概念
    3.3.2  数据清洗
    3.3.3  数据集成
    3.3.4  数据变换
    3.3.5  数据归约
  3.4  大数据采集及预处理工具
  3.5  大数据采集及预处理案例
    3.5.1  城市群时空大数据采集
    3.5.2  智能交通大数据预处理
第4章  大数据存储
  4.1  存储介质及存储架构
  4.2  传统数据存储和管理
    4.2.1  文件系统
    4.2.2  关系数据库
    4.2.3  数据仓库
  4.3  大数据时代的数据存储和管理
    4.3.1  大数据时代数据存储的新挑战
    4.3.2  分布式文件系统
    4.3.3  HDFS系统
    4.3.4  NoSQL数据库
    4.3.5  HBase数据库
    4.3.6  NewSQL数据库
    4.3.7  Hive数据仓库
    4.3.8  云数据库
  4.4  大数据存储案例
第5章  大数据分析
  5.1  统计数据分析
    5.1.1  数据的频数分析
    5.1.2  数据的集中趋势分析
    5.1.3  数据的离散趋势分析
    5.1.4  相关性分析
  5.2  基于机器学习的数据分析
    5.2.1  回归
    5.2.2  分类
  5.3  数据分析工具
    5.3.1  Excel
    5.3.2  SPSS
    5.3.3  MATLAB
    5.3.4  Python
    5.3.5  R
  5.4  大数据分析案例
第6章  大数据可视化
  6.1  可视化基础
    6.1.1  可视化概念
    6.1.2  视觉感知
    6.1.3  视觉编码
    6.1.4  可视化的功能
    6.1.5  可视化发展历程
    6.1.6  数据可视化分类
  6.2  可视化图表
    6.2.1  散点图
    6.2.2  气泡图
    6.2.3  折线图
    6.2.4  柱(条)形图
    6.2.5  直方图
    6.2.6  饼图
    6.2.7  雷达图
    6.2.8  等值线图
    6.2.9  热力图
    6.2.10  维恩图
    6.2.11  盒须图
    6.2.12  多图协调
    6.2.13  标签云图
    6.2.14  力引导图
  6.3  科学计算可视化
    6.3.1  可视化流程
    6.3.2  一维可视化
    6.3.3  二维可视化
    6.3.4  三维可视化
    6.3.5  流场可视化
    6.3.6  大规模数据可视化
    6.3.7  真实感渲染技术
    6.3.8  体感互动技术
    6.3.9  增强现实技术
    6.3.10  可视化设备
  6.4  大数据可视化工具
    6.4.1  入门级可视化工具
    6.4.2  信息图表工具
    6.4.3  地图工具
    6.4.4  时间线工具
  6.5  大数据可视化案例
    6.5.1  永恒洋流
    6.5.2  宋词缱绻,何处画人间
第7章  大数据安全与隐私保护
  7.1  大数据安全挑战与需求
    7.1.1  大数据泄露事件
    7.1.2  大数据时代的安全挑战
    7.1.3  各行业的大数据安全需求
  7.2  大数据隐私保护
    7.2.1  大数据生命周期的隐私保护模型
    7.2.2  大数据隐私保护技术
  7.3  基于大数据的安全技术
    7.3.1  基于大数据的认证技术
    7.3.2  基于大数据的威胁发现技术
    7.3.3  基于大数据的数据真实性分析
  7.4  大数据安全与隐私保护案例
第8章  大数据伦理与法律法规
  8.1  个人隐私引发的伦理问题
    8.1.1  个性化定制与推荐
    8.1.2  基于大数据的人的心理和性格分析
    8.1.3  优步的“荣耀之旅”
    8.1.4  个人的生物特征隐私问题
  8.2  数字鸿沟问题
  8.3  数据时效性问题
  8.4  数据权归属问题
  8.5  大数据与数据分析的真实可靠性问题
    8.5.1  大数据不等于全数据
    8.5.2  防范数据失信和数据失真的措施
    8.5.3  项目设计中的算法歧视问题
    8.5.4  项目设计中使用方法的偏差
  8.6  大数据相关法律法规
    8.6.1  美国信息安全战略布局
    8.6.2  欧洲联盟
    8.6.3  国际合作
    8.6.4 

内容摘要
    本书以通识为出发点,通过图文结合、理论和实例结合等方式,对大数据这一前沿科学进行综合介绍,既介绍大数据对人类生活的影响,又讲解大数据的相关知识;既以大数据的处理流程为线索讲述大数据采集、存储、分析、可视化以及应用的整个生命周期,又从数据使用者和创造者的角度介绍大数据安全、大数据伦理相关案例和知识。
    本书可作为大学生的大数据通识教材,也可作为IT人员、企业策划和管理人员、培训中心的参考书。

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