大数据导论(普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材)
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作者编者:苑迎春|责编:石永峰
出版社中国水利水电
ISBN9787517094104
出版时间2021-01
装帧平装
开本其他
定价45元
货号31215129
上书时间2024-09-14
商品详情
- 品相描述：全新
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商品简介
本书以大数据处理流程为主线，重点介绍大数据获取、预处理、存储管理、挖掘分析以及可视化等方面的基本理论、方法和关键技术，通过丰富的应用案例展示了行业大数据的应用场景以及数据价值。 本书共 7 章：数据与大数据时代、大数据获取和预处理、大数据存储与管理、大数据挖掘分析、大数据可视化、大数据处理技术和行业大数据应用。 本书深入浅出、图文并茂，注重广度与深度结合、科学性与实用性结合，是为高等院校数据科学与大数据技术专业的“大数据导论”课程编写的教材，可作为高职高专大数据技术与应用专业的教材，也 可作为大学非计算机专业的本科生或研究生的通识课程教学用书以及大数据爱好者的科普读物。
作者简介
苑迎春，河北农业大学信息科学与技术学院教授，博士生导师。2015年获得河北农业大学百名学术带头人称号。主持、参与国家863研究计划、国家自然科学基金项目、河北省自然科学基金项目等课题20余项，发表SCIEI、一级学报和核心期刊学术论文40余篇，获10余项省校级科研、教学成果奖。
目录
前言
第1章 数据与大数据时代
1.1 从数据到大数据
1.1.1 数据及其作用
1.1.2 大数据时代的到来
1.2 大数据概念
1.2.1 大数据定义
1.2.2 大数据结构
1.2.3 大数据特征
l.3 大数据思维
1.3.1 全样思维
1.3.2 容错思维
1.3.3 相关思维
1.4 数据科学的内涵
1.4.1 科学研究的第四范式
1.4.2 数据科学的内涵
1.4.3 数据科学对其他学科的影响
1.5 大数据处理技术
1.5.1 大数据处理流程
I.5.2 大数据计算模式
1.6 大数据应用
1.6.1 大数据的行业应用
1.6.2 大数据的商用途径
习题与思考
第2章 大数据获取和预处理
2.1 概述
2.1.1 数据的来源
2.I.2数据的质量
2.1.3 数据预处理
2.2 大数据获取方法
2.2.1 分布式日志采集
2.2.2 网络爬虫
2.2.3 其他获取方法
2.3 大数据预处理技术
2.3.1 数据清洗
2.3.2 数据集成
2.3.3 数据归约
2.3.4 数据变换
2.3.5 .Kettle数据转换实例
习题与思考
第3章 大数据存储与管理
3.1 概述
3.1.1 数据库管理技术
3.1.2 数据仓库管理技术
3.1.3 大数据存储管理技术
3.2 关系数据库存储与查询
3.2.1 关系数据模型
3.2.2 关系数据库管理系统
3.2.3 .SQ[。结构化查询语言
3.3 大数据存储与查询
3.3.1 分布式文件系统
3.3.2 NoSQL数据库
3.3.3 News0L数据库
3.3.4 云数据库
3.3.5 大数据sQL查询引擎
习题与思考
第4章 大数据挖掘分析
4.l概述
4.1.1 数据挖掘的概念
4.1.2 数据挖掘的流程
4.1.3 数据挖掘常用方法
4.1.4 数据挖掘常用工具
4.2 数据统计分析
4.2.1 数据的集中趋势
4.2.2 数据的离散程度
4.2.3 数据的相关性度量
4.3 数据挖掘方法
4.3.1 聚类分析
4.3.2 关联分析
4.3.3 分类分析
4.3.4 回归分析
4.4 数据分析应用举例
4.4.1 描述分析案例
4.4.2 相关分析案例
4.4.3 回归分析案例
习题与思考
第5章 大数据可视化
5.1 概述
5.1.1 数据可视化的目标
5.1.2 数据与可视化的关系
5.2 大数据可视化方法
5.2.1 统计数据可视化
5.2.2 关系数据可视化
5.2.3 时空数据可视化
5.2.4 文本数据可视化
5.3 可视化技术和工具
5.3.1 数据可视化工具
5.3.2 可视化编程语言
5.3.3 Web可视化技术
5.4 Excel数据可视化示例
5.4.1 对比——直方图
5.4.2 趋势——折线图
5.4.3 占比——饼状图
5.4.4 分布——散点图
5.4.5 多维数据——雷达图
5.4.6 综合应用——动态看板
5.5 rableau数据可视化示例
5.5.1 气泡图
5.5.2 文字云
5.5.3 盒须图
5.5.4 地图
习题与思考
第6章 大数据处理技术
6.1 概述
6.1.1 集中式与分布式计算架构
6.1.2 大数据处理平台架构
6.1.3 典型的大数据计算平台
6.2 Hadoop分布式计算平台
6.2.1 Hadoop概述
6.2.2 Hadoop生态体系
6.2.3 Hadoop核心技术
6.3 Spark内存计算架构
6.3.1 Spark概述
6.3.2 Spark技术架构
6.3.3 Spark核心技术
习题与思考
第7章 行业大数据应用
7.1 农业大数据应用
7.1.1 概述
7.1.2 农业大数据在智慧棉花系统中的应用
7.1.3 农业大数据助力奶牛数字化精细养殖
7.1.4 农业大数据应用于农作物虫害预测分析
7.1.5 农业大数据支撑渤海粮仓增产增效
7.2 教育大数据应用
7.2.1 概述
7.2.2 教育大数据助力教学改革案例
7.2.3 教育大数据支持MOOC中学生活跃度分析
7.2.4 教育大数据助力个性化学习
7.2.5 教育大数据支持贫困生精准管理
7.3 社交大数据应用
7.3.1 概述
7.3.2 社交大数据支撑个性化推荐
7.3.3 社交大数据服务识别风险客户
7.3.4 社交大数据应用于城市规划
7.4 旅游大数据应用
7.4.1 概述
7.4.2 旅游大数据助力精准营销
7.4.3 旅游大数据支撑智慧旅游
7.5 交通大数据应用
7.5.1 概述
7.5.2 城市交通大数据应用案例
7.5.3 铁路交通大数据应用案例
7.6 金融大数据应用
7.6.1 概述
7.6.2 金融大数据服务精准营销
7.6.3 金融大数据服务银行资源配置规划
7.6.4 金融大数据增强风险防控
7.6.5 金融大数据支撑普惠服务
习题与思考
参考文献
参考资料
内容摘要
本书以大数据处理流程为主线，重点介绍大数据获取、预处理、存储管理、挖掘分析以及可视化等方面的基本理论、方法和关键技术，通过丰富的应用案例展示了行业大数据的应用场景以及数据价值。本书共7章：数据与大数据时代、大数据获取和预处理、大数据存储与管理、大数据挖掘分析、
大数据可视化、大数据处理技术和行业大数据应用。
本书深入浅出、图文并茂，注重广度与深度结合、
科学性与实用性结合，是为高等院校数据科学与大数据技术专业的“大数据导论”课程编写的教材，可作为高职高专大数据技术与应用专业的教材，也可作为大学非计算机专业的本科生或研究生
的通识课程教学用书以及大数据爱好者的科普读物。
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