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大数据导论--大数据思维技术与应用(第2版)/数据科学与大数据技术系列

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广东广州

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作者何明[等]编著

出版社电子工业出版社

ISBN9787121421808

出版时间2022-01

装帧平装

开本16开

定价59元

货号11315942

上书时间2024-12-19

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商品详情

品相描述：全新

商品描述: 作者简介
何明，陆军工程大学教授、博士生导师。陆军首批科技英才，江苏省333高层次人才；江苏省社会公共安全应急管控与指挥工程技术研究中心常务副主任/学术委员会秘书长。受聘第五届江苏省青年科学家年会执委；被评为江苏省科拚“省级学会青年人才”；原解放军理工大学“学习成才标兵”“百名英才-青年科研之星”“科研优选个人”。全军战略规划信息系统工程专家咨询委员、江苏省科技厅科技咨询专家、江苏省公安厅科技咨询专家、公安部移动警务咨询委员会专家。曾发表论文100余篇，获省部级科技进步奖10项，省部级教学成果奖2项，获17项，软著2项，撰写教材专著10部，主编技术标准规范6部。荣立三等功2次。

目录
目录
  第1章  大数据时代――日新月异 1
1.1  大数据的崛起 1
1.1.1  数据大爆炸 1
1.1.2  小数据与大数据 2
1.2  大数据的成长 4
1.2.1  数据 4
1.2.2  信息 5
1.2.3  知识 6
1.3  大数据战略 6
1.3.1  国外战略 7
1.3.2  国内战略 9
1.3.3  数据要素 11
1.4  挑战与机遇 11
1.4.1  数据的挑战与机遇 12
1.4.2  技术的挑战与机遇 12
1.4.3  用户的挑战与机遇 13
1.4.4  行业的挑战与机遇 13
  第2章  洞悉大数据――庖丁解牛 14
2.1  对大数据的理解 14
2.1.1  大数据的内涵 14
2.1.2  大数据的外延 16
2.2  大数据相关术语 17
2.3  大数据的特征 18
2.4  大数据的价值 20
2.5  大数据标准化 21
2.5.1  基础标准 23
2.5.2  数据标准 23
2.5.3  技术标准、平台和工具标准 23
2.5.4  管理标准 24
2.5.5  安全和隐私标准 24
2.5.6  行业应用标准 25
2.5.7  质量管理标准 25
2.6  大数据的应用 26
  第3章  大数据思维――革故鼎新 27
3.1  哲学思维 28
3.1.1  总体思维 28
3.1.2  相关思维 29
3.1.3  容错思维 29
3.1.4  逆向思维 30
3.2  赋能思维 30
3.2.1 “+”号思维 31
3.2.2  体系思维 31
3.2.3  创新思维 32
3.3  模型思维 32
3.3.1  博弈思维 33
3.3.2  推理思维 33
3.4  计算思维 34
3.4.1  抽象思维 34
3.4.2  并行思维 35
3.4.3  分解思维 36
3.4.4  随机思维 36
3.4.5  迭代思维 37
  第4章  大数据技术――神兵利器 38
4.1  大数据技术概述 38
4.2  大数据处理框架 40
4.2.1  Hadoop 40
4.2.2  Storm 41
4.2.3  Samza 42
4.2.4  Spark 43
4.3  数据采集与清洗 44
4.3.1  数据采集 44
4.3.2  数据清洗 45
4.4  数据存储与管理 47
4.4.1  分布式文件系统 47
4.4.2  非关系型数据库 47
4.4.3  多维索引技术 48
4.4.4  其他存储技术 50
4.5  数据挖掘与分析 50
4.5.1  数据挖掘的过程 50
4.5.2  新型数据挖掘技术 52
4.5.3  相似性连接技术 54
4.5.4  面向领域的预测分析技术 55
4.6  数据可视化 58
4.6.1  文本可视化 58
4.6.2  网络可视化 59
4.6.3  时空数据可视化 60
4.6.4  多维数据可视化 61
4.7  大数据与新一代信息技术 62
4.7.1  大数据与物联网 62
4.7.2  大数据与云计算 62
4.7.3  大数据与人工智能 63
4.7.4  大数据与区块链 63
4.8  知识图谱 64
4.8.1  知识图谱概述 64
4.8.2  知识图谱的特征与分类 65
4.8.3  知识图谱的构成 67
4.8.4  知识图谱的构建流程 68
  第5章  大数据安全――固若金汤 70
5.1  大数据安全体系 70
5.1.1  大数据安全体系架构 70
5.1.2  大数据安全技术体系 72
5.1.3  大数据系统安全体系框架 73
5.2  大数据安全技术 75
5.2.1  传统大数据安全技术 75
5.2.2  新型大数据安全技术 76
5.2.3  未来大数据安全技术 78
5.3  大数据安全管理 81
5.3.1  数据收集安全管理 81
5.3.2  数据存储安全管理 86
5.3.3  数据使用安全管理 89
5.3.4  数据使用审计管理 92
5.3.5  数据销毁安全管理 94
  第6章  军事大数据――运筹帷幄 96
6.1  军事大数据概述 96
6.1.1  军事大数据的定义 96
6.1.2  军事大数据的来源 97
6.1.3  军事大数据的特点 98
6.1.4  美军大数据的发展 99
6.1.5  军事大数据的发展瓶颈 100
6.2  军事大数据的技术途径 102
6.2.1  数据监护与分析 102
6.2.2  边缘计算 103
6.2.3  人机交互 104
6.3  指挥控制大数据 104
6.3.1  指挥控制的概念 104
6.3.2  大数据下的指挥控制新特点 105
6.3.3  大数据下的指挥控制新挑战 107
6.3.4  指挥控制的应用案例 109
6.4  智慧军营大数据 109
6.4.1  智慧军营大数据的体系架构 109
6.4.2  智慧军营大数据的应用 112
6.4.3  智慧军营大数据的发展趋势 114
  第7章  社会治理大数据――秩序井然 116
7.1  社会治理大数据概述 116
7.2  公共安全大数据 116
7.2.1  警务大数据 116
7.2.2  消防大数据 118
7.2.3  反恐大数据 119
7.3  市场监管大数据 120
7.3.1  市场监管大数据的作用 121
7.3.2  市场监管新模式 122
7.3.3  市场监管大数据体系 124
7.4  生态环境大数据 128
7.4.1  生态环境大数据概述 128
7.4.2  生态环境大数据的特点 128
7.4.3  生态环境大数据的应用 129
  第8章  医疗健康大数据――妙手仁心 131
8.1  医疗健康大数据概述 131
8.2  医疗健康大数据挖掘技术 132
8.2.1  知识图谱 133
8.2.2  机器学习 134
8.2.3  自然语言处理 135
8.2.4  计算机视觉 136
8.2.5  语音识别 137
8.3  医疗健康大数据的应用 137
8.3.1  样本筛选 137
8.3.2  临床决策支持 138
8.3.3  健康评估 138
8.3.4  健康监测预警 139
8.3.5  疫情防控 140
8.3.6  个性化治疗 141
8.4  医疗健康大数据展望 142
8.4.1  智能+医疗健康 142
8.4.2  区块链在医疗健康中的应用 144
  第9章  农业大数据――强本节用 147
9.1  农业大数据概述 147
9.2  农业现代化的新机遇 147
9.2.1  大数据为农业发展指明了新方向 148
9.2.2  互联网为农业信息铺设了“高速路” 148
9.2.3  物联网为农业感知延伸了“触角” 149
9.2.4  电子商务为农业销售拓展了渠道 149
9.3  农业大数据的发展 150
9.3.1  国外农业大数据的发展 150
9.3.2  国内农业大数据的发展 152
9.4  农业大数据的应用 156
9.4.1  共享休闲农业 156
9.4.2  农产品质量追溯 157
9.4.3  农业环境监测 158
9.4.4  农作物病虫害防治 159
9.4.5  农产品品牌精准营销 159
9.4.6  农村产权交易对象征信 161
9.5  粮食大数据 162
9.5.1  大数据对粮食行业的影响 162
9.5.2  粮食大数据的国内外现状 163
9.5.3  粮食大数据的发展趋势 164
  第10章  大数据产业――风生水起 168
10.1  大数据产业概述 168
10.1.1  产业现状 168
10.1.2  产业链 172
10.1.3  商业模式 174
10.1.4  应用领域 177
10.2  数字经济 178
10.2.1  数字经济的概念 178
10.2.2  数字经济的特点 179
10.2.3  数字经济的发展 180
10.3 “新基建”之数据中心 180
10.3.1  数据中心的概念 181
10.3.2  数据中心的特点 183
10.3.3  数据中心的发展 183
  第11章  大数据的未来――异彩纷呈 185
11.1 “大”字当头 185
11.1.1  大问题 185
11.1.2  大数据 186
11.1.3  大服务 187
11.2  经济发展趋势 187
11.3  科技发展趋势 188
11.4  产业发展趋势 189
11.5  未来已来，将至已至 190
  参考文献 193

内容摘要
随着信息通信技术（Information Communication Technology,ICT）的快速发展，数据采集便捷、数据量暴增、数据传输提速、数据价值凸显，一个崭新的时代正悄然来临。世界正从信息时代迈向大数据时代，数据驱动的“感知现在”和“预测未来”展现出的巨大价值，正激发大众对大数据孜孜不倦的探索。
1.1.1数据大爆炸
大数据赋予了人们理解摩尔定律的新视角。电子领域的摩尔定律的核心内容为：集成电路（Integrated Circuit,IC）上可容纳的晶体管数目大约每两年增加一倍。与此极为相似的是，在大数据时代，数据生成量每两年增加一倍，甚至有过之而无不及。物联网、云计算、人工智能、区块链等新兴技术有助于提升数据采集、分析、存储和处理的速度和精度。截至2020年，全球数据总量达到约50.5ZB（ZB为计量单位，1ZB约等于10亿TB），如图1-1所示。其中，我国数据量达到9ZB，约占全球数据总量的18%。全球数据正在呈指数级增长，已经真正进入“数据大爆炸”的时代，每时每刻都有数以千万计的数据产生，预计到2025年，全球数据总量将达到163ZB。
人类一方面遨游在数据的海洋里，享受着数据发展带来的福利，另一方面不得不忍受“数据大爆炸”带来的困扰：过多的无关数据侵占着视觉和听觉渠道，消耗着精力，而查找自己需要的数据，又要花费大量的时间和精力。在“数据大爆炸”的时代背景下，通过大数据技术对收集到的数据进行严密且富有逻辑的整理、分析、关联，发掘出具有价值和意义的信息，就显得特别重要。例如，音乐平台可以根据听众的听歌习惯和风格推荐个性化的歌单，新闻媒体软件可以推送读者感兴趣的新闻广告，电子商务平台可以根据消费者的购物记录推荐相同款式和风格的衣服等。
从广义上讲，大数据通常是大规模结构化、半结构化与非结构化数据混杂的集合；而小数据通常是结构化数据的集合，数据格式比较固定，聚焦的对象和用户也有限。
除了表示局部、单一的传统样本数据集，对小数据外延的理解还包括以单个对象为中心的全面数据及其采集、管理、分析和可视化的相关技术系统。例如，个人产生的数据，包括生活习惯、兴趣爱好、社交活动、房产财务、出行轨迹等，经过采集、清洗、存储，利用相关挖掘与分析技术处理后，形成独具个人特色的数据集，可展示给个人或其授权者使用。小数据的特点在于面向单个对象，聚焦挖掘深度信息，对单个对象的数据进行全方位、全时段的分析与处理。

精彩内容
当前，大数据在政府决策、商业规划和科学研究等领域正发挥着重大作用，数字经济在国民经济中的比重越来越大，大数据已经成为重要的战略性资源，政府也提出了包含大数据中心在内的"新基建"概念。本书主要研究大数据思维，探索大数据创新应用，从大数据时代、洞悉大数据、大数据思维、大数据技术、大数据安全、军事大数据、大数据应用，以及大数据的未来等多维度、多层次、多领域展开诠释。本书提供PPT，读者登录华信教育资源网可免费下载。本书可作为高等院校大数据、数据科学等相关课程教材，也可作为相关行业和学术领域研究者的参考书，还可供大数据初学者、大数据从业者和政府工作人员参阅。

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