*數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考,以到貨標的為實際資訊。 印行年月:202401*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況,謝謝。 台灣(台北市)在地出版社,每筆交易均開具統一發票,祝您中獎最高1000萬元。 書名:大數據管理與應用 ISBN:9787111738435 出版社:機械工業 著編譯者:王剛 頁數:445 所在地:中國大陸 *此為代購商品 書號:1615531 可大量預訂,請先連絡。 內容簡介 本書以管理和應用視角解讀大數據,以大數據分析全生命周期為主線,從大數據的採集、存儲、預處理、分析、可視化、治理等環節切入,對大數據管理與應用的理論、方法、工具和應用進行科學合理的組織。 本書包含十六章,分為四個部分:概念篇主要介紹大數據管理與應用的基本概念、分析的基本思路;基礎篇主要介紹大數據管理與應用的數學基礎和機器學習基礎;技術篇主要介紹大數據管理應用的數據採集與存儲技術、數據預處理技術、數據回歸分析技術、數據分類分析技術、數據聚類分析技術、數據關聯分析技術、深度學習技術、文本分析技術、Web分析技術、可視化技術、數據治理技術;平台與發展篇介紹大數據計算平台和綜述大數據管理與應用的新進展。 本書可作為高等學校大數據管理與應用、信息管理與信息系統、數據科學與大數據技術等管理類、信息類專業本科生教材,還可以作為各行各業的管理者與實踐者的培訓用書和參考讀物。作者簡介 王剛,復旦大學管理學博士,教授,博士生導師,入選國家級人才計劃。國際著名期刊DSS副主編,國際標準化組織ISO/IECTC268工作組專家,入選2021年、2022年愛思唯爾(Elsevier)中國高被引學者。科學研究方面,主要從事信息管理與信息系統,數據科學與大數據技術相關領域的研究工作。主持國家自然科學基金項目5項,安徽省傑出青年基金等省部級課題10餘項。在科學出版社出版學術專著2部,在MIS Quarterly,DSS,IEEE會刊等國內外學術期刊發表研究論文100餘篇。多項成果獲教育部自然科學獎,數據空間大會優秀科技成果獎以及省部級以上領導批示。教育教學方面,主持教育部產學合作協同育人項目「工程管理與智能製造虛擬模擬聯合實驗室」(實踐條件和實踐基地建設(200萬新工科)),安徽省質量工程項目6項。主持「基於工業大數據分析的工程機械高端裝備智能運維」國家級一流本科課程(虛擬模擬實驗教學課程)。獲安徽省教學成果特等獎4項,一等獎3項。目錄 前言第一部分 概念篇 第一章 緒論 第一節 大數據時代 第二節 數據和大數據 第三節 大數據的管理與應用概述 第四節 大數據管理與應用的理論、技術和應用體系 第五節 應用案例 思考與練習 本章擴展閱讀 第二部分 基礎篇 第二章 大數據管理與應用的數學基礎 第一節 線性代數基礎 第二節 優化基礎 第三節 統計基礎 第四節 應用案例 思考與練習 本章擴展閱讀 第三章 大數據管理與應用的機器學習基礎 第一節 機器學習概述 第二節 機器學習的分類 第三節 模型評估與選擇 第四節 計算學習理論 第五節 應用案例 思考與練習 本章擴展閱讀 第三部分 技術篇 第四章 數據採集與數據存儲 第一節 數據採集 第二節 關係型數據存儲 第三節 非關係型數據存儲 第四節 數據倉庫 第五節 應用案例 思考與練習 本章擴展閱讀 第五章 數據預處理 第一節 數據質量 第二節 數據清洗 第三節 數據變換 第四節 數據集成 第五節 其他預處理方法 第六節 應用案例 思考與練習 本章擴展閱讀 第六章 數據回歸分析 第一節 數據回歸分析概述 第二節 線性回歸分析 第三節 嶺回歸分析和LASSO回歸分析 第四節 廣義線性回歸分析 第五節 非線性回歸分析 第六節 應用案例 思考與練習 本章擴展閱讀 第七章 數據分類分析 第一節 數據分類分析概述 第二節 基於函數的分類分析 第三節 基於概率的分類分析 第四節 基於最近鄰的分類分析 第五節 基於決策樹的分類分析 第六節 基於規則的分類分析 第七節 集成分類分析 第八節 應用案例 思考與練習 本章擴展閱讀 第八章 數據聚類分析 第一節 數據聚類分析概述 第二節 基於層次的聚類分析 第三節 基於劃分的聚類分析 第四節 基於密度的聚類分析 第五節 基於網格的聚類分析 第六節 基於模型的聚類分析 第七節 集成聚類分析 第八節 應用案例 思考與練習 本章擴展閱讀 第九章 數據關聯分析 第一節 數據關聯分析概述 第二節 關聯規則分析 第三節 序列模式分析 第四節 應用案例 思考與練習 本章擴展閱讀 第十章 深度學習 第一節 深度學習概述 第二節 神經網路 第三節 深度前饋網路 第四節 卷積神經網路 第五節 循環神經網路 第六節 應用案例 思考與練習 本章擴展閱讀 第十一章 文本分析 第一節 文本分析概述 第二節 文本預處理 第三節 特徵提取和文本表示方法 第四節 文本分類分析 第五節 文本聚類分析 第六節 應用案例 思考與練習 本章擴展閱讀 第十二章 Web分析 第一節 Web分析概述 第二節 Web內容分析 第三節 Web結構分析 第四節 Web使用分析 第五節 應用案例 思考與練習 本章擴展閱讀 第十三章 可視化技術 第一節 可視化概述 第二節 可視化主要類型 第三節 可視化主要方法 第四節 可視化評測 第五節 應用案例 思考與練習 本章擴展閱讀 第十四章 數據治理 第一節 數據治理概述 第二節 元數據治理 第三節 數據質量治理 第四節 數據安全治理 第五節 數據治理評估 第六節 應用案例 思考與練習 本章擴展閱讀 第四部分 平台與發展篇 第十五章 大數據計算平台 第一節 大數據計算平台概述 第二節 基於Hadoop的大數據計算平台 第三節 基於Spark的大數據計算平台 第四節 應用案例 思考與練習 本章擴展閱讀 第十六章 大數據管理與應用進展 第一節 大數據產業發展動態 第二節 大數據管理與應用相關職業 第三節 大數據管理與應用挑戰 第四節 大數據管理與應用發展趨勢 思考與練習 本章擴展閱讀 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢,查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號,我們即儘速上架。 |