大数据导论(英文版)/经典原版书库
￥ 32 5.4折 ￥ 59 九五品
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作者Thomas Erl, Wajid Khattak, Pau
出版社机械工业出版社
ISBN9787111580980
出版时间2017-10
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数209页
定价59元
上书时间2024-03-27
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:大数据导论
定价：59.00元
作者:Thomas Erl, Wajid Khattak, Paul Buhler
出版社：机械工业出版社
出版日期：2017-10-01
ISBN：9787111580980
字数：
页码：209
版次：1
装帧：平装
开本：16开
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内容提要
本书是面向商业和技术专业人员的大数据指南，清楚地介绍了大数据相关的概念、理论、术语与基础技术，并使用真实连贯的商业案例以及简单的图表，帮助读者更清晰地理解大数据技术。本书可作为高等院校相关专业“大数据基础”“大数据导论”等课程的教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员和所有对大数据感兴趣的人士阅读。
目录
ContentsPART I: THE FUNDAMENTALS OF BIG DATACHAPTER 1: Understanding Big Data 3Concepts and Terminology 5Datasets 5Data Analysis 6Data Analytics 6Descriptive Analytics 8Diagnostic Analytics 9Predictive Analytics 10Prescriptive Analytics 11Business Intelligence (BI) 12Key Performance Indicators (KPI) 12Big Data Characteristics 13Volume 14Velocity 14Variety 15Veracity 16Value 16Different Types of Data 17Structured Data 18Unstructured Data 19Semi-structured Data 19Metadata 20Case Study Background 20History 20Technical Infrastructure and Automation Environment 21Business Goals and Obstacles 22Case Study Example 24Identifying Data Characteristics 26Volume 26Velocity 26Variety 26Veracity 26Value 27Identifying Types of Data 27CHAPTER 2: Business Motivations and Drivers for Big Data Adoption 29Marketplace Dynamics 30Business Architecture 33Business Process Management 36Information and Communications Technology 37Data Analytics and Data Science 37Digitization 38Affordable Technology and Commodity Hardware 38Social Media 39Hyper-Connected Communities and Devices 40Cloud Computing 40Internet of Everything (IoE) 42Case Study Example 43CHAPTER 3: Big Data Adoption and Planning Considerations 47Organization Prerequisites 49Data Procurement 49Privacy 49Security 50Provenance 51Limited Realtime Support 52Distinct Performance Challenges 53Distinct Governance Requirements 53Distinct Methodology 53Clouds 54Big Data Analytics Lifecycle 55Business Case Evaluation 56Data Identification 57Data Acquisition and Filtering 58Data Extraction 60Data Validation and Cleansing 62Data Aggregation and Representation 64Data Analysis 66Data Visualization 68Utilization of Analysis Results 69Cas
作者介绍
序言
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【封面】
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