大数据导论

《大数据导论》内容包括大数据基础、大数据下的云计算、大数据处理、数据统计与分析、大数据安全、数据可视化、大数据与社交媒体的融合、大数据促进电子病历的改革、大数据在旅游业中的应用、大数据在金融业的应用和大数据在制造业的应用，既包括大数据的基本知识，也涵盖大数据在典型行业的具体应用，读者通过学习能更深入地认识和掌握大数据的应用价值。书中每章都设有习题与实践，便于巩固所学内容。前言第1章大数据基础1.1大数据时代1.1.1大数据时代的技术基础1.1.2大数据时代的变革1.1.3信息技术（IT）向数据技术（DT）的转变1.2什么是大数据1.2.1数据的基本知识1.2.2大数据定义1.2.3大数据的特征1.3大数据结构类型1.4大数据的应用1.4.1大数据在个人生活中的应用1.4.2大数据在企业中的应用1.4.3大数据在政府部门中的运用1.5数据科学和大数据技术1.5.1数据科学1.5.2大数据技术与工具1.6习题与实践参考文献第2章大数据下的云计算2.1云计算概述2.1.1云计算的定义2.1.2云计算的特征2.1.3云计算的体系架构2.1.4云计算的类型划分2.1.5云计算的服务模式2.2云计算技术2.2.1虚拟化技术2.2.2并行计算技术2.2.3海量数据管理技术2.2.4海量数据存储技术2.3云计算与云存储2.3.1云存储概述2.3.2云存储的存储方式2.3.3云存储与云计算的关系2.4云计算与大数据2.4.1云计算与大数据的关系2.4.2云计算与大数据的结合2.5案例——基于云计算的智慧城市建设框架2.5.1智慧城市的内涵2.5.2智慧城市的支撑技术2.5.3智慧城市的体系架构2.5.4智慧城市的应用2.6习题与实践参考文献第3章大数据处理3.1数据采集3.1.1数据采集方法3.1.2数据质量评估3.1.3数据质量的影响因素3.2数据清洗3.2.1处理残缺数据3.2.2处理噪声数据3.2.3处理冗余数据3.3数据变换3.3.1属性类型变换3.3.2属性值变换3.4数据集成3.4.1模式匹配与数据值冲突3.4.2数据冗余3.5数据归约3.5.1维归约3.5.2数值归约3.6习题与实践参考文献第4章数据统计与分析4.1统计分析方法4.1.1分类与预测4.1.2聚类分析4.1.3关联分析4.1.4异常分析4.2数据挖掘的基本概念4.2.1数据挖掘的定义4.2.2数据挖掘的分类4.2.3数据挖掘的过程4.3数据挖掘经典算法4.3.1K-Means算法4.3.2KNN算法4.3.3ID3算法4.4案例——用大数据来挖掘《小时代》4.5习题与实践参考文献第5章大数据安全5.1安全与隐私问题凸显5.1.1网络安全漏洞5.1.2个人隐私泄露5.2大数据时代的安全挑战5.2.1信息安全的发展历程5.2.2云计算技术带来的安全挑战5.3如何解决大数据安全问题5.3.1大数据安全防护对策5.3.2大数据安全防护关键技术5.4如何解决隐私保护问题5.4.1隐私保护的政策法规5.4.2隐私保护技术5.5案例——百度大数据安全实践5.6习题与实践参考文献第6章数据可视化6.1数据可视化类型6.1.1科学可视化6.1.2信息可视化6.1.3可视分析学6.2数据可视化流程及步骤6.2.1数据可视化流程6.2.2数据处理和变换6.2.3视觉编码6.2.4统计图表6.2.5视觉隐喻6.3可视化评估6.3.1评估分类6.3.2评估方法6.4习题与实践参考文献第7章大数据与社交媒体的融合7.1什么是社交媒体7.1.1社交媒体的定义7.1.2社交媒体的发展7.2社交媒体大数据的分析与挖掘7.2.1基于用户的大数据分析7.2.2基于关系的大数据分析7.2.3基于内容的大数据分析7.3社交媒体大数据的未来挑战7.4社交媒体大数据信息安全问题7.4.1社交媒体导致的信息风险类型和形成原因7.4.2社交媒体的信息风险治理方案7.5习题与实践参考文献第8章大数据促进电子病历的改革8.1医疗病历的问题与挑战8.1.1病历共享和追溯问题8.1.2病历责任意识薄弱8.1.3病历遗失现象8.1.4电子病历的出现8.2大数据与电子病历8.2.1电子病历的大数据定义8.2.2基于大数据的标准化电子病历8.2.3“大数据+云计算”的电子病历存储8.2.4基于大数据的电子病历共享和追溯8.3电子病历与数据挖掘8.3.1电子病历数据的深度利用8.3.2电子病历的数据预处理8.3.3多维电子病历数据分析8.3.4电子病历数据挖掘8.4我国居民终身电子病历8.4.1背景分析8.4.2实施方案8.4.3技术支持8.5习题与实践参考文献第9章大数据在旅游业中的应用9.1旅游数据的问题与发展9.1.1旅游数据收集问题9.1.2旅游数据分析问题9.1.3旅游数据应用问题9.1.4旅游数据的发展方向9.2大数据与旅游业9.2.1智慧旅游+大数据9.2.2定制旅游+大数据9.2.3精准营销+大数据9.3旅游与数据挖掘9.3.1锁定客户人群、关注客户需求9.3.2社交媒体挖掘、增加客户忠诚9.4旅游平台9.4.1旅游平台的模式9.4.2旅游平台的技术9.5习题与实践参考文献第10章大数据在金融业中的应用——金融大数据10.1金融大数据概述10.1.1什么是金融大数据10.1.2金融大数据对金融业的影响10.1.3金融大数据应用的实施战略10.2金融大数据的应用10.2.1金融大数据的业务应用10.2.2金融大数据的应用举例10.3大数据与金融创新10.3.1金融创新的四个维度10.3.2金融创新的应用举例10.4习题与实践参考文献第11章大数据在制造业中的应用——工业大数据11.1大数据下的工业革命11.1.1工业4.011.1.2“新工业革命”和“中国制造2025”11.2工业大数据11.3大数据与智能工厂11.3.1智能工厂的概念、特征、架构11.3.2智能工厂在我国的应用11.4智能制造大数据分析11.5案例——酷特智能大数据助推服装个性化定制11.6习题与实践参考文献

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