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大数据技术与应用 版权信息
- ISBN：9787516428993
- 条形码：9787516428993 ; 978-7-5164-2899-3
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
大数据技术与应用 本书特色
本书回应时代热点，从关键技术与实际应用两个方面对大数据做了系统的介绍与深入的分析。尊重理论，更重视应用，既维持了大数据相关信息技术本身应有的理论性和系统性，又具有较强的实用性和可操作性。
大数据技术与应用 内容简介
当今互联网时代，大数据技术发展迅猛，它几乎可以应用于各个领域，凸显出其变革经济的力量以及社会意义。本书回应时代热点，从关键技术与实际应用两个方面对大数据做了系统的介绍与深入的分析。在关键技术部分，主要介绍了大数据的发展、技术与应用，大数据与云计算、物联网，大数据采集及预处理，大数据分析与大数据挖掘，大数据存储与管理，大数据可视化，大数据时代的安全与隐私保护七部分内容。在实际应用部分，集中剖析了大数据在电信、生物医学、物流、体育与娱乐、安全、城市管理等各个领域或行业的应用，其中穿插了大量的实用案例，突出了大数据技术的应用性。本书尊重理论，更重视应用，既维持了大数据相关信息技术本身应有的理论性和系统性，又具有较强的实用性和可操作性。
大数据技术与应用 目录
目录
**章 大数据概述 •••1
**节 大数据的基本概念 •••3
第二节 大数据的发展 •••10
第三节 大数据技术 •••22
第四节 大数据应用 •••24
第五节 大数据带来的影响 •••30 第二章 大数据与云计算、物联网 •••39
**节 云计算 •••41
第二节 物联网 •••58
第三节 大数据与云计算、物联网的关系 •••73 第三章 大数据采集及预处理 •••79
**节 大数据采集概述 •••81
第二节 大数据采集方法 •••88
第三节 大数据预处理 •••95
第四节 大数据采集及处理平台 •••114 第四章 大数据分析与数据挖掘 •••121
**节 大数据分析的基本概念 •••123
第二节 大数据分析方法 •••127
第三节 大数据与数据挖掘 •••130
第四节 数据挖掘的高级分析方法 •••137
第五节 数据挖掘项目的生命周期 •••145 第五章 大数据存储与管理 •••151
**节 大数据存储 •••153
第二节 分布式文件系统 •••161
第三节 数据库 •••174
第四节 数据仓库 •••186
第五节 数据管理 •••193 第六章 大数据可视化 •••205
**节 大数据可视化概述 •••207
第二节 大数据可视化工具 •••212
第三节 大数据可视化应用 •••222
第四节 大数据可视化面临的挑战 •••225 第七章 大数据时代的安全与隐私保护 •••229
**节 大数据安全 •••231
第二节 大数据隐私保护 •••240
第三节 大数据在安全管理中的应用 •••251
第四节 数据脱敏技术 •••266 第八章 大数据在各领域/行业中的应用 •••269
**节 大数据在电信行业中的应用 •••271
第二节 大数据在生物医学领域中的应用 •••284
第三节 大数据在物流领域中的应用 •••291
第四节 大数据在体育和娱乐领域中的应用 •••298
第五节 大数据在安全领域中的应用 •••302
第六节 大数据在餐饮行业中的应用 •••305
第七节 大数据在零售行业中的应用 •••309
第八节 大数据在城市管理中的应用 •••313 参考文献 •••319
**章 大数据概述 •••1
**节 大数据的基本概念 •••3
第二节 大数据的发展 •••10
第三节 大数据技术 •••22
第四节 大数据应用 •••24
第五节 大数据带来的影响 •••30 第二章 大数据与云计算、物联网 •••39
**节 云计算 •••41
第二节 物联网 •••58
第三节 大数据与云计算、物联网的关系 •••73 第三章 大数据采集及预处理 •••79
**节 大数据采集概述 •••81
第二节 大数据采集方法 •••88
第三节 大数据预处理 •••95
第四节 大数据采集及处理平台 •••114 第四章 大数据分析与数据挖掘 •••121
**节 大数据分析的基本概念 •••123
第二节 大数据分析方法 •••127
第三节 大数据与数据挖掘 •••130
第四节 数据挖掘的高级分析方法 •••137
第五节 数据挖掘项目的生命周期 •••145 第五章 大数据存储与管理 •••151
**节 大数据存储 •••153
第二节 分布式文件系统 •••161
第三节 数据库 •••174
第四节 数据仓库 •••186
第五节 数据管理 •••193 第六章 大数据可视化 •••205
**节 大数据可视化概述 •••207
第二节 大数据可视化工具 •••212
第三节 大数据可视化应用 •••222
第四节 大数据可视化面临的挑战 •••225 第七章 大数据时代的安全与隐私保护 •••229
**节 大数据安全 •••231
第二节 大数据隐私保护 •••240
第三节 大数据在安全管理中的应用 •••251
第四节 数据脱敏技术 •••266 第八章 大数据在各领域/行业中的应用 •••269
**节 大数据在电信行业中的应用 •••271
第二节 大数据在生物医学领域中的应用 •••284
第三节 大数据在物流领域中的应用 •••291
第四节 大数据在体育和娱乐领域中的应用 •••298
第五节 大数据在安全领域中的应用 •••302
第六节 大数据在餐饮行业中的应用 •••305
第七节 大数据在零售行业中的应用 •••309
第八节 大数据在城市管理中的应用 •••313 参考文献 •••319
展开全部
大数据技术与应用 作者简介
陈明
2007年毕业于长春理工大学光信息科学与技术专业，获学士学位；2015年毕业于吉林大学软件工程专业，获硕士学位。2007年至今就职于国网吉林信通公司，从事信息建设、信息运行、信息调度、数据管理、数据分析与挖掘等工作，取得高级工程师资格。
张凯
毕业于东北电力大学，大学本科学历。现任国网吉林信通公司信息工程与数据中心副主任，高级工程师。从事信息专业工作14年，有丰富的信息系统建设管理工作经验；参与国网吉林电力SG186、SG-ERP等信息化项目建设工作。
张丁文
毕业于吉林大学计算机科学与技术学院，硕士研究生。2015年7月至今，在国网吉林省电力有限公司信息通信公司工作；2017年7月至2018年10月，抽调至国网信息化项目管理中心，负责信息化项目建设，参与《企业标准信息化项目概要设计内容深度规定》的制定。2017年12月取得电力工程技术工程师资格。
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