面向新工科专业建设计算机系列教材大数据李联宁
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作者李联宁
出版社清华大学出版社
ISBN9787302553625
出版时间2020-08
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数224页
字数99999千字
定价39.8元
货号8388024
上书时间2024-09-07
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商品详情
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基本信息
书名:面向新工科专业建设计算机系列教材大数据/李联宁
定价：39.8元
作者:李联宁
出版社：清华大学出版社
出版日期：2020-08-01
ISBN：9787302553625
字数：334000
页码：224
版次：1
装帧：平装
开本：16开
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内容提要
本书作为大学公共通识课教材，为文科及理工科学生选修大数据课程编写，主要面向大数据应用型人才培养。共分为7章，章讲述大数据技术的发展与社会价值；第2章讲述大数据系统的基本结构；第3章至第5章按大数据系统的处理过程分别讲述大数据系统输入、大数据系统处理、大数据系统输出；第7章至第8章讲述大数据分析与数据挖掘、大数据隐私与安全。 书内各章都附有习题、大数据分析案例，以帮助读者学习理解和实际工程应用。随书配套有开放的全书教学课件（PowerPoint文件）、教学大纲、教学计划、以便教师使用。
目录
部分 大数据基础知识章 大数据时代31.1 数据时代31.1.1 大数据时代的到来31.1.2 数据、信息与知识的演进31.1.3 数据61.2 大数据81.2.1 什么是大数据81.2.2 大数据发展历史与现状101.2.3 大数据能做和不能做的事111.2.4 大数据产业121.3 大数据技术基础121.3.1 传统的大数据处理流程121.3.2 大数据核心技术131.3.3 大数据技术分类141.3.4 大数据分析的方法理论161.4 大数据的社会价值171.5 大数据的商业应用181.5.1 商业大数据的类型和价值挖掘方法181.5.2 大数据的十大商业应用场景191.5.3 成为“大数据企业”211.6 大数据应用案例: 《非诚勿扰》男女嘉宾牵手数据分析21习题与思考题25第2章 大数据系统的基本架构272.1 大数据系统总体架构272.2 大数据技术框架282.3 大数据应用案例: 在“北上广”打拼是怎样一种体验30习题与思考题35大数据目录第二部分大数据理论与技术第3章 大数据系统输入393.1 大数据采集过程及数据来源393.1.1 大数据采集来源393.1.2 大数据采集过程403.2 大数据采集方法403.3 大数据导入/预处理423.3.1 大数据导入/预处理的过程423.3.2 数据清洗的过程443.3.3 数据清洗与数据采集技术463.3.4 基于大数据的数据预处理473.4 数据集成493.4.1 数据集成的概念493.4.2 数据集成面临的问题493.5 数据变换493.5.1 异构数据分析503.5.2 异构数据交换策略513.5.3 异构数据交换技术523.6 大数据应用案例: 电影《爸爸去哪儿》大卖有前兆吗54习题与思考题61第4章 大数据系统处理634.1 大数据处理基础架构——云计算634.1.1 云计算系统的体系结构634.1.2 云计算的核心技术644.1.3 云计算的主要服务形式684.1.4 大数据平台的作用694.2 大数据存储704.2.1 海量数据存储的需求714.2.2 海量数据存储技术714.2.3 云存储724.2.4 NoSQL非结构化数据库734.2.5 数据仓库744.3 大数据计算模式与处理系统754.3.1 数据计算754.3.2 聚类算法774.3.3 数据集成774.3.4 机器学习814.3.5 人工智能874.3.6 数据处理语言894.4 大数据应用案例: 北京人在哪儿上班和睡觉91习题与思考题93第5章 大数据系统输出965.1 数据的查询965.1.1 常规数据库查询结构化数据965.1.2 大数据时代的数据搜索965.1.3 数据库与信息检索技术的比较985.2 网络数据索引与查询技术995.2.1 搜索引擎技术概述995.2.2 Web搜索引擎的工作原理1005.3 大数据索引和查询技术1035.3.1 大数据索引和查询1035.3.2 大数据处理索引工具MapReduce1035.3.3 相似性搜索工具1055.4 数据展现与交互1075.4.1 数据可视化1085.4.2 知识图谱1135.5 大数据应用案例: 上海的房子都被谁买走了114习题与思考题119第6章 大数据分析与数据挖掘1216.1 大数据分析及其应用1216.1.1 数据处理和分析的发展1216.1.2 大数据分析面对的数据类型1236.1.3 大数据分析与处理方法1246.1.4 数据分析的步骤1246.1.5 大数据分析的应用1276.2 数据挖掘技术1296.2.1 数据挖掘的定义1296.2.2 利用数据挖掘进行数据分析的常用方法1316.2.3 数据挖掘的功能1326.2.4 数据挖掘的流程1336.2.5 数据挖掘的应用1346.3 商业智能与数据分析1356.3.1 商业智能技术辅助决策的发展1356.3.2 商业智能系统架构1366.3.3 商业智能的技术体系1366.3.4 商务智能=数据 分析 决策 利益1386.4 大数据营销业务模型1386.4.1 大数据对业务模式的影响1386.4.2 大数据营销的定义与特点1406.4.3 网络营销大数据实际操作1426.4.4 大数据营销方法1456.5 基于社会媒体的分析预测技术1506.5.1 基于空间大数据的社会感知1506.5.2 基于社会媒体的预测技术1536.5.3 基于消费意图挖掘的预测1546.5.4 基于事件抽取的预测1576.5.5 基于因果分析的预测1576.6 大数据应用案例: 用大数据看风水——以星巴克和海底捞的选址为例160习题与思考题164第7章 大数据隐私与安全1667.1 大数据面临的安全问题1667.2 大数据安全与隐私保护关键技术1707.2.1 基于大数据的威胁发现技术1707.2.2 基于大数据的认证技术1727.2.3 基于大数据的数据真实性分析1737.2.4 大数据与“安全即服务”1737.3 大数据安全的防护策略1737.4 大数据应用案例: 数据解读城市——北京本地人VS外地人175习题与思考题183第三部分 行业案例第8章 行业案例研究1878.1 银行业应用1878.1.1 大数据时代: 银行如何玩转数据挖掘1878.1.2 中国工商银行客户关系管理案例1898.1.3 银行风险管理1928.2 保险业应用1968.2.1 保险业拥抱大数据时代或带来颠覆性变革1968.2.2 保险欺诈识别1988.3 证券期货应用1998.3.1 安徽省使用大数据监管证券期货1998.3.2 大数据分析挖出基金“老鼠仓”的启示2008.4 金融行业应用2018.4.1 大数据决定互联网金融未来2018.4.2 移动大数据在互联网金融反欺诈领域的应用2048.5 大数据应用案例: 网民睡眠面面观206参考文献208
作者介绍
序言
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