大數據分析與應用基礎 蘭曉紅 馬燕 9787568943383 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：重慶大學
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| *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：202402*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：大數據分析與應用基礎 ISBN：9787568943383 出版社：重慶大學 著編譯者：蘭曉紅 馬燕 頁數：208 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1622083 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書重點介紹大數據分析的主要演算法及主流計算框架，強調理實一體化的教學模式和方法。在講解各種計算分析方法的同時，本書對核心技術配以相應的實訓項目或案例，真正訓練學生解決大數據問題的實踐能力。本書內容包括：大數據計算分析技術概述、大數據計算分析常用演算法及場景、大數據離線計算分析技術、大數據流式計算分析技術、機器學習在大數據計算分析中的應用。最後本書還以進出口管理風險評估大數據平台設計與實現為例，設置了綜合前述知識的實戰項目。 本書可作為高等學校大數據、雲計算、人工智慧等相關專業教材，同時也適合希望深入了解大數據計算分析技術的開發人員學習使用。目錄 第1章 大數據計算分析技術概述1 1 大數據核心技術 1 1 1 分散式存儲 1 1 2 分散式計算 1 2 大數據技術生態圈 1 3 數據分析與大數據分析 1-3 1 數據分析 1 3 2 大數據分析 1 3 3 大數據計算分析的價值 1 4 大數據計算框架 1 4 1 大數據計算框架分類 1 4 2 批處理框架 1 4 3 流式計算框架 1 4 4 內存計算框架 1 4 5 圖計算框架 1 5 大數據計算分析平台 1 5 1 DANA Studio 1 5 2 MaxCompute 1 5 3 LeapHD 1 6 本章小結 1 7 課後作業 第2章 大數據計算分析常用演算法及場景 2 1 分類 2 1 1 什麼是分類 2 1 2 分類過程 2 1 3 典型分類演算法 2 1 4 案例：海洋生物分類 2 2 聚類 2 2 1 什麼是聚類 2 2 2 聚類過程 2 2 3 典型聚類演算法 2 2 4 案例：鳶尾花分類 2 3 回歸分析 2 3 1 什麼是回歸分析 2 3 2 回歸分析分類 2 3 3 常用回歸分析軟體 2 3 4 案例：廣告投入與產品銷量預測 2 4 關聯規則 2 4 1 什麼是關聯規則 2 4 2 關聯規則挖掘過程 2 4 3 關聯規則典型演算法 2 4 4 案例：毒蘑菇的相似特徵 2 5 Web數據挖掘 2 5 1 什麼是Web數據挖掘 2 5 2 Web數據挖掘的類型及流程 2 5 3 典型Web數據挖掘技術 2 5 4 案例：支付中的交易欺詐偵測 2 6 本章小結 2 7 課後作業 第3章 大數據離線計算分析技術 3 1 MapReduce計算模型 3 1 1 并行計算 3 1 2 分散式計算 3 1 3 MapReduce計算框架 3 1 4 MapReduce鍵值對和輸入輸出 3 1 5 MapReduce工作流程 3 1 6 MapReduce應用編程 3 2 互動式計算模式 3 2 1 互動式數據處理 3 2 2 Hive在互動式計算中的應用 3 2 3 HBase在互動式計算中的應用 3 2 4 Spark SQL在互動式計算中的應用 3 2 5 Eagles在互動式計算中的應用 3 3 圖并行計算框架 3 3 1 圖并行計算 3 3 2 圖存儲模式 3 3 3 圖計算框架 3 3 d Spark Graphx框架及編程實例 3 4 大數據離線分析案例：Web日誌數據分析 3 4 1 需求描述 3 4 2 數據來源 3 4 3 數據處理 3 4 4 效果呈現 3 5 本章小結 3 6 課後作業 第4章 大數據流式計算分析技術 4 1 大數據流式計算概述 4 1 1 流式計算 4 1 2 分散式流計算 4 2 Storm流式計算框架 4 2 1 Storm流計算概述 4 2 2 Storm流計算架構 4 2 3 Storm工作機制 4 2 4 Storm流計算編程案例 4 3 Spark streaming流計算框架 4 3 1 Spark關鍵組件 4 3 2 Spark Streaming數據流 4 3 3 Spark Strearning工作原理 4 3 4 Spark Streaming流計算編程模型 4 3 5 Spark streaming流計算編程案例 4 4 大數據內存計算框架 4 4 1 內存計算概述 4 4 2 內存計算中分散式緩存體系 4 4 3 內存資料庫 4 4 4 Spark SQL在內存計算中的應用 4 5 大數據流式計算應用案例：Storm單詞計數 4 5 1 功能描述 4 5 2 關鍵代碼 4 5 3 RandomSentenceSpout的實現及生命周期 4 5 4 SplitSentenceBolt的實現及生命周期 4 5 5 WordCountBolt的實現及生命周期 4 6 本章小結 4 7 課後作業 第5章 機器學習在大數據計算分析中的應用 5 1 機器學習概述 5 1 1 機器學習的定義 5 1 2 大數據與機器學習 5 1 3 人工智慧、機器學習及深度學習 5 1 4 機器學習的類型 5 2 Spark MLlib機器學習庫 5 2 1 Spark MLBase分散式機器學習系統 5 2 2 Spark MLlib支持的機器學習演算法 5 2 3 Spark MLlih與Spark MLPipeline 5 2 4 使用Spark MLlih實現K-means聚類分析 5 3 TensorFlow計算框架 5 3 1 TensorFlow概述 5 3 2 TensorFlow編程思想 5 3 3 TensorFlow架構 5 3 4 基於TensorFlow的機器學習應用實例 5 4 本章小結 5 5 課後作業 第6章 項目實戰——進出口管理風險評估大數據平台設計與實現 6 1 項目背景 6 2 進出口管理風險評估大數據平台需求分析 6 2 1 平台功能需求 6 2 2 平台開發軟體需求 6 2 3 平台硬體環境需求 6 2 4 平台數據需求 6 3 進出口管理風險評估大數據平台設計及實現 6 3 1 基於DANA 4 O的大數據開發流程 6 3 2 進出口管理風險評估大數據平台的系統架構 6 3 3 進出口管理風險評估大數據平台的數據採集 6 3 4 進出口管理風險評估大數據平台的數據存儲 6 3 5 進出口管理風險評估大數據平台的數據分析 6 3 6 進出口管理風險評估大數據平台的實現效果 6 4 本章小結 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。 |
