大數據導論 嚴宣輝 羅天健 嚴雨薇 9787121488221 【台灣高等教育出版社】

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書名：大數據導論
ISBN：9787121488221
出版社：電子工業
著編譯者：嚴宣輝 羅天健 嚴雨薇
頁數：271
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1700249
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內容簡介

大數據導論課程旨在普及大數據知識，幫助學生理解大數據的概念及現實意義，掌握大數據的分析、處理和應用技術。本書圍繞大數據的基本概念和大數據處理的主要環節展開，共8章。第1章主要介紹大數據的概念和特徵、價值和作用、相關的政策法規等；第2章主要介紹大數據相關技術，包括雲計算、人工智能和物聯網；第3章主要介紹大數據採集與預處理的方法；第4章主要介紹大數據處理，包括3種主流的大數據處理框架（批處理框架Hadoop、流處理框架Storm及混合處理框架Spark）；第5章主要介紹大數據分析與挖掘的常用方法，包括數據的描述性分析方法、回歸分析方法、數據挖掘的典型算法（關聯分析算法、分類算法和聚類算法）及數據挖掘技術的典型應用等；第6章主要介紹大數據可視化的基礎知識和案例，以及常用的大數據可視化工具和軟體（FineBI、Matplotlib和ECharts等）；第7章主要介紹大數據安全相關知識，包括大數據安全與隱私保護、大數據開放與共享，以及與大數據安全案例相關的政策法規；第8章主要介紹大數據在互聯網、金融、醫療、工業和智慧城市方面的應用。 本書主要面向高等學校大數據相關專業的學生，同時也適合對大數據技術感興趣的廣大讀者閱讀。

目錄

第1章 緒論
1 1 數據
1 1 1 數據的構成
1 1 2 數據的存儲容量單位
1 2 大數據的相關概念
1 2 1 大數據的概念
1 2 2 大數據的基本特徵
1 3 大數據的意義、價值與作用
1 3 1 大數據的意義
1 3 2 大數據的價值
1 3 3 大數據的作用
1 4 大數據時代的新變革
1 4 1 大數據帶來的思維變革
1 4 2 大數據帶來的社會變革
1 5 大數據處理的主要環節
1 6 大數據的安全與共享
1 6 1 大數據的開放與共享
1 6 2 大數據安全與個人隱私保護
1 6 3 我國大數據相關的安全政策法規
1 7 大數據的發展現狀與發展趨勢
1 7 1 大數據的發展現狀
1 7 2 大數據的發展趨勢
1 7 3 大數據時代面臨的技術挑戰
1 8 本章小結
1 9 習題
第2章 大數據相關技術
2 1 雲計算與大數據
2 1 1 雲計算的基本概念
2 1 2 雲計算的基本要素與優勢
2 1 3 雲計算的體系架構
2 1 4 雲計算的核心技術
2 1 5 雲計算的發展現狀與主流平台
2 1 6 雲計算與大數據的關係
2 2 人工智能與大數據
2 2 1 人工智能的基本概念
2 2 2 人工智能的研究領域
2 2 3 人工智能的產業與應用
2 2 4 人工智能與大數據的關係
2 3 物聯網與大數據
2 3 1 物聯網的基本概念
2 3 2 物聯網的核心技術
2 3 3 物聯網的產業與應用
2 3 4 物聯網、雲計算、人工智能與大數據的關係
2 4 本章小結
2 5 習題
第3章 大數據採集與預處理
3 1 認識數據
3 1 1 數據的屬性和類型
3 1 2 數據的量綱
3 2 大數據的來源和採集途徑
3 2 1 大數據的來源
3 2 2 大數據的採集途徑
3 3 常用的大數據採集工具
3 3 1 爬山虎採集器
3 3 2 八爪魚採集器
3 3 3 基於Python的網頁抓取框架Scrapy
3 3 4 日誌採集工具Flume
3 3 5 分散式消息服務工具Kafka
3 4 數據預處理
3 4 1 數據清洗
3 4 2 數據集成
3 4 3 數據變換
3 4 4 數據歸約
3 5 使用OpenRefine對數據進行預處理
3 6 本章小結
3 7 習題
第4章 大數據處理
4 1 大數據處理框架
4 1 1 主流大數據處理框架的簡介
4 1 2 批處理框架Hadoop簡介
4 1 3 流處理框架Storm簡介
4 1 4 混合處理框架Spark簡介
4 2 大數據存儲與管理
4 2 1 經典數據存儲與管理技術
4 2 2 分散式大數據存儲與管理技術
4 2 3 分散式文件系統HDFS
4 2 4 分散式資料庫系統HBase
4 2 5 分散式數據倉庫系統Hive
4 3 大數據分散式計算
4 3 1 分散式批處理框架Hadoop
4 3 2 分散式流處理框架Storm
4 3 3 分散式混合處理框架Spark
4 4 本章小結
4 5 習題
第5章 大數據分析與挖掘
5 1 引言
5 2 描述性數據分析
5 2 1 數據的集中趨勢度量
5 2 2 數據的離散趨勢度量
5 2 3 數據的偏態特性度量
5 2 4 使用Excel對數據進行描述統計
5 3 回歸分析
5 3 1 一元線性回歸模型
5 3 2 其他類型的回歸模型
5 4 關聯分析的簡介
5 4 1 「啤酒與尿布」的故事
5 4 2 常用的關聯分析算法
5 5 分類算法的簡介
5 5 1 近鄰分類算法
5 5 2 決策樹算法
5 6 聚類算法的簡介
5 6 1 主要的聚類算法類型
5 6 2 k均值聚類算法
5 6 3 層次聚類算法
5 7 分散式數據挖掘算法
5 8 數據挖掘技術的典型應用
5 8 1 數據挖掘技術在生物信息學中的應用
5 8 2 數據挖掘技術在市場營銷領域中的應用
5 8 3 數據挖掘技術在教育領域中的應用
5 8 4 數據挖掘技術在金融領域中的應用
5 9 本章小結
5 10 習題
第6章 大數據可視化
6 1 引言
6 1 1 什麼是數據可視化
6 1 2 數據可視化的若干案例
6 1 3 數據可視化的作用
6 2 數據可視化的案例
6 2 1 數據集的簡介
6 2 2 發展趨勢圖
6 2 3 人數分布圖
6 3 圖形元素和視覺通道
6 4 數據可視化的常用方法
6 4 1 趨勢型數據可視化方法
6 4 2 對比型數據可視化方法
6 4 3 比例型數據可視化方法
6 4 4 分佈型數據可視化方法
6 4 5 文本數據可視化方法
6 4 6 關係網絡數據可視化方法
6 4 7 時空數據可視化方法
6 4 8 層次結構數據可視化方法
6 4 9 高維數據可視化方法
6 5 數據可視化的常用工具和軟體的簡介
6 5 1 FineBI數據可視化工具的簡介
6 5 2 Tableau數據可視化工具的簡介
6 5 3 Python的Matplotlib的簡介
6 5 4 ECharts數據可視化編程庫的簡介
6 6 本章小結
6 7 習題
第7章 大數據安全、開放與共享
7 1 大數據安
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