更新时间：2020-08-28 11:06:49
封面
版权信息
前言
第1章 大数据基础
1.1 大数据时代
1.2 什么是大数据
1.3 大数据结构类型
1.4 大数据的应用
1.5 数据科学和大数据技术
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
2.2 云计算技术
2.3 云计算与云存储
2.4 云计算与大数据
2.5 案例——基于云计算的智慧城市建设框架
2.6 习题与实践
第3章 大数据处理
3.1 数据采集
3.2 数据清洗
3.3 数据变换
3.4 数据集成
3.5 数据归约
3.6 习题与实践
第4章 数据统计与分析
4.1 统计分析方法
4.2 数据挖掘的基本概念
4.3 数据挖掘经典算法
4.4 案例——用大数据来挖掘《小时代》
4.5 习题与实践
第5章 大数据安全
5.1 安全与隐私问题凸显
5.2 大数据时代的安全挑战
5.3 如何解决大数据安全问题
5.4 如何解决隐私保护问题
5.5 案例——百度大数据安全实践
5.6 习题与实践
第6章 数据可视化
6.1 数据可视化类型
6.2 数据可视化流程及步骤
6.3 可视化评估
6.4 习题与实践
第7章 大数据与社交媒体的融合
7.1 什么是社交媒体
7.2 社交媒体大数据的分析与挖掘
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
7.5 习题与实践
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
8.2 大数据与电子病历
8.3 电子病历与数据挖掘
8.4 我国居民终身电子病历
8.5 习题与实践
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
9.2 大数据与旅游业
9.3 旅游与数据挖掘
9.4 旅游平台
9.5 习题与实践
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
10.2 金融大数据的应用
10.3 大数据与金融创新
10.4 习题与实践
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
11.2 工业大数据
11.3 大数据与智能工厂
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
