大数据分析与应用
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广东广州
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作者编者:樊重俊//刘臣//霍良安
出版社立信会计
ISBN9787542949158
出版时间2016-01
装帧其他
开本其他
定价56元
货号3520666
上书时间2024-06-12
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
第1章 大数据概述
1 大数据的产生与发展
2 大数据的概念
3 大数据的研究与发展现状
4 大数据的应用现状
5 大数据时代面临的新挑战
6 小结
思考题
参考文献
第2章 大数据在各行业的应用
1 大数据应用的流程及价值
2 互联网与大数据
3 金融业与大数据
4 交通业与大数据
5 政府与大数据
6 其他行业与大数据
7 大数据应用的共性需求
8 小结
思考题
参考文献
第3章 大数据下的商业智能与平台架构
1 传统概念下的商业智能
2 传统商业智能面临的挑战
3 商业智能HadOop+MPP新架构
4 商业智能与云平台
5 多平台共存的大数据一体机
6 大数据商业智能的优势和发展趋势
7 小结
思考题
参考文献
第4章 数据抽取和清洗
l数据的抽取
2 数据的清洗
3 大数据的ETL处理
4 常见的ETL工具案例
5 小结
思考题
参考文献
第5章 大数据存储技术
1 大数据存储面临的挑战
2 数据存储的方式
3 非关系型数据库
4 常见的非关系型案例
5 分布式文件系统
6 小结
思考题
参考文献
第6章 大数据与云计算
1 云计算概述
2 云架构与云计算技术
3 大数据走向云端
4 云计算下的大数据工程
5 云计算下大数据的应用
6 小结
思考题
参考文献
第7章 大数据分析与数据挖掘
1 传统数据挖掘
2 大数据与数据挖掘
3 大数据挖掘
4 文本挖掘
5 语音大数据挖掘
6 图像识别与分析
7 空间数据挖掘
8 Web数据挖掘
9 小结
思考题
参考文献
第8章 大数据分类分析方法
1 大数据分类分析方法的由来
2 数据分类方法
3 大数据分析实例
4 小结
思考题
参考文献
第9章 大数据预测分析方法
1 大数据预测方法概述
2 基于回归分析的预测方法
3 基于时间序列分析的预测方法
4 基于深度学习的预测方法
5 小结
思考题
参考文献
第lO章基于大数据的文本挖掘方法
1 分词技术
2 倒排索引
3 文本信息检索模型
4 小结
思考题
参考文献
第1l章MapReduce
1 MapReduce的发展与特征
2 HDFS分布式文件系统
3 MapReduce的原理和框架
4 MapReduce的常用算法
5 小结
思考题
参考文献
第12章 大数据与电子商务
1 电子商务应用大数据的新机遇
2 大数据背景下的电子商务新特点
3 大数据在电子商务中的新应用
4 小结
思考题
参考文献
第13章 大数据挖掘与移动互联网
1 移动互联网上的大数据来源与特点
2 移动互联网中的大数据分析
3 大数据在移动互联网中的应用
4 大数据挖掘与移动互联网的未来发展
5 小结
思考题
参考文献
第14章 社交网络大数据分析
1 社交网络大数据概述
2 社交网络大数据分析技术与方法
3 社交网站大数据实践
4 小结
思考题
参考文献
第15章 物流大数据分析
1 物流大数据内涵与特点
2 物流大数据内涵与特点
3 物流行业大数据的应用
4 大数据物流问题与对策
5 大数据环境下物流行业发展前景与建议
6 小结
思考题
参考文献
第16章 大数据可视化分析
1 大数据可视化概述
2 大数据可视化技术
3 大数据可视化工具
4 IBM可视化案例
5 可视化发展趋势
6 小结
思考题
第17章 大数据项目的实施与应用案例
1 大数据项目实施方法论
2 基于微博大数据的股票市场预测系统的实施案例
3 银行基于大数据的客户分析系统实施案例
4 大数据分析应用案例
5 小结
思考题
参考文献
第18章 大数据时代的信息安全与个人隐私
1 大数据时代对信息安全带来的挑战
2 大数据时代信息安全特征
3 大数据信息安全应对模式
4 大数据时代下的信息保障
5 大数据引起的个人隐私危机
6 小结
思考题
参考文献
第19章 大数据主流厂商解决方案
1 大数据主流厂商概述
2 IBM大数据解决方案
3 SAS大数据解决方案
4 Oracle大数据解决方案
5 Microsoft大数据解决方案
6 SAP与Sybase大数据解决方案
7 EMC大数据解决方案
8 小结
思考题
内容摘要
大数据作为互联网、移动互联网、社交网络、云计算等信息技术发展的必然产物，其分析方法、技术及其应用已然成为信息技术发展中最热门的研究之一
。樊重俊、刘臣、霍良安编写的《大数据分析与应用》首先介绍了大数据的基本概念与应用现状，在此基础上，研究大数据下的商业智能模式、平台架构以及数据存储与处理技术；然后阐述了大数据的分析方法、存储计算以及可视化技术，并结合应用实践，详细说明了大数据分析在电子商务、社交网络、移动互联网等领域的发展与应用；最后叙述了大数据实施项目的具体方法及应用案例，指出大数据时代的信息安全与隐私保护问题，综合了当前主流厂商的大数据解决方案。
本书面向大数据方法与应用研究的诸多学者，也
可以作为高等院校系统工程、信息管理与信息系统、
计算机应用、管理科学与工程、电子商务、物流工程与统计学等相关专业研究生课程的教材、高年级本科生课程的教材，还可以为从事大数据应用实践的商业管理人员提供理论与实践参考，为从事商业大数据平台的相关系统开发和应用的研究人员与技术人员提供阅读参考。
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