顶部
收藏

大数据分析及应用实践


作者:
杨和稳
定价:
35.00元
ISBN:
978-7-04-044993-8
版面字数:
293.000千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2016-07-14
读者对象:
高等职业教育
一级分类:
公共课
二级分类:
创业创新教育
三级分类:
创业创新教育

本书是大数据系列教材之一,是大数据分析理论与实践相结合的入门 级教材。

本书主要内容包括认识大数据、大数据技术基础、大数据管理、大数 据统计分析技术、数据挖掘、大数据可视化、大数据安全、大数据应用案 例实操等。本书编写是以国云数据自主研发的大数据分析工具“魔 镜”为平台,理论结合实践,通过具体案例介绍如何进行大数据分析。读 者可通过移动设备扫描书中的二维码观看彩色图片、操作视频等多媒体教 学资源,还可通过书后提供的账号与密码登录大数据实验科研平台(www. labbigdata.com )进行实践操作。

本书可作为高等院校大数据入门课程的教材,亦可作为大数据技术相关培训教材,同时也可供大数据相关的从业人员参考。

  • 第1章 认识大数据
    • 1.1 大数据综述
      • 1.1.1 大数据的产生
      • 1.1.2 大数据的特征
    • 1.2 大数据的基本概念
      • 1.2.1 大数据的定义
      • 1.2.2 大数据的特点
    • 1.3 大数据思维
      • 1.3.1 大数据思维的变革
      • 1.3.2 大数据思维的关注点
    • 1.4 大数据的处理过程
      • 1.4.1 大数据采集
      • 1.4.2 大数据导入与预处理
      • 1.4.3 大数据统计与分析
      • 1.4.4 大数据挖掘
    • 1.5 大数据分析工具
      • 1.5.1 InfoSphere BigInsights简介
      • 1.5.2 BigQuery简介
      • 1.5.3 “魔镜”简介
    • 1.6 大数据的应用
      • 1.6.1 大数据助石油公司智能营销、精准管理.
      • 1.6.2 大数据助乳业公司预测产奶量.
    • 实验1 认识大数据分析工具“魔镜”.
  • 第2章 大数据技术基础
    • 2.1 基础架构支持
      • 2.1.1 Hadoop
      • 2.1.2 HBase.
      • 2.1.3 MapReduce.
      • 2.1.4 Hive
      • 2.1.5 Pig.
      • 2.1.6 R语言.
    • 2.2 云计算
      • 2.2.1 云计算的特点
      • 2.2.2 云计算与大数据
    • 2.3 数据采集
      • 2.3.1 数据采集的意义
      • 2.3.2 数据采集的方法
    • 2.4 数据存储
      • 2.4.1 数据存储的概念
      • 2.4.2 数据的存储方式
      • 2.4.3 常见数据源类型
    • 实验2 数据源接入与编辑
  • 第3章大数据管理
    • 3.1 大数据的清洗
      • 3.1.1 数据质量
      • 3.1.2 数据清洗的作用
      • 3.1.3 数据清洗的方法和过程.
      • 3.1.4 数据清洗的实例
    • 3.2 数据类型和数据转换
      • 3.2.1 数据类型
      • 3.2.2 数据转换
    • 3.3 大数据的提取和加载
    • 实验3 数据处理
  • 第4章大数据统计分析技术
    • 4.1 统计分析概述
      • 4.1.1 统计分析的概念
      • 4.1.2 统计分析的特点
      • 4.1.3 统计分析的应用
    • 4.2 统计分析的常见指标
      • 4.2.1 统计指标概述
      • 4.2.2 总量指标
      • 4.2.3 相对指标
      • 4.2.4 平均指标
      • 4.2.5 变异指标
    • 4.3 回归与预测
      • 4.3.1 回归
      • 4.3.2 预测
    • 实验4 数据分析
  • 第5章数据挖掘
    • 5.1 大数据挖掘概念
      • 5.1.1 数据挖掘的起源
      • 5.1.2 数据挖掘的定义
    • 5.2 数据挖掘任务
      • 5.2.1 数据总结
      • 5.2.2 分类
      • 5.2.3 关联分析
      • 5.2.4 聚类
    • 5.3 数据挖掘流程
      • 5.3.1 业务理解
      • 5.3.2 数据理解
      • 5.3.3 数据准备
      • 5.3.4 建立模型
      • 5.3.5 结果评价
    • 5.4 数据挖掘的常用方法
      • 5.4.1 决策树
      • 5.4.2 遗传算法
      • 5.4.3 神经网络
      • 5.4.4 关联规则
      • 5.4.5 粗糙集
      • 5.4.6 判别分析
    • 实验5 数据挖掘
  • 第6章大数据可视化
    • 6.1 数据可视化分类
      • 6.1.1 结构可视化
      • 6.1.2 功能可视化
      • 6.1.3 关联关系可视化
      • 6.1.4 趋势可视化
    • 6.2 可视化表现形式
      • 6.2.1 二维可视化形式
      • 6.2.2 三维可视化形式
      • 6.2.3 仪表盘
      • 6.2.4 定制可视化形式
      • 6.2.5 大数据可视化方式的选择.
    • 实验6 数据可视化
  • 第7章大数据安全
    • 7.1 大数据安全的内容
      • 7.1.1 物理安全
      • 7.1.2 网络安全
      • 7.1.3 应用安全
      • 7.1.4 数据隐私
    • 7.2 数据保护技术
      • 7.2.1 镜像技术
      • 7.2.2 快照技术
      • 7.2.3 持续数据保护技术
      • 7.2.4 用户管理技术
    • 实验7 权限管理机制
  • 第8章大数据应用案例实操
    • 8.1 学生成绩分析
      • 8.1.1 背景分析
      • 8.1.2 需求分析
      • 8.1.3 大数据分析过程
      • 8.1.4 分析结论
    • 8.2 电商行业销售分析
      • 8.2.1 背景分析
      • 8.2.2 需求分析
      • 8.2.3 大数据分析过程
      • 8.2.4 分析结论
实验1:认识大数据分析工具“魔镜”
文档mp4
拓展学习:大数据思维
文档mp4
实验2:数据源接入与编辑
文档mp4
拓展学习:数据存储与采集
文档mp4
详见纸质图书
实验3:数据处理
文档mp4
详见纸质图书
拓展学习:数据的清洗、转化和加载
文档mp4
详见纸质图书
实验4:数据分析
文档mp4
详见纸质图书
拓展学习:用数据分析诠释数字统计
文档mp4
详见纸质图书
实验5:数据挖掘
文档mp4
详见纸质图书
拓展学习:数据挖掘
文档mp4
详见纸质图书
彩图:生物蛋白质的结构
文档jpg
详见纸质图书
彩图:iPhone信息图
文档png
详见纸质图书
彩图:某地支柱产业类型及产值情况
文档jpg
详见纸质图书
彩图:奥斯卡获奖电影之间的关系
文档jpg
详见纸质图书
彩图:某地的电厂图
文档jpg
详见纸质图书
彩图:体感游戏
文档jpg
详见纸质图书
彩图:增强现实技术
文档jpg
详见纸质图书
实验6:数据可视化
文档mp4
详见纸质图书
拓展学习:大数据可视化体感互动
文档mp4
详见纸质图书
实验7:权限管理机制
文档mp4
详见纸质图书

相关图书