大数据建模与分析（下）

作者：

李清

定价：

89.00 元

版面字数：

240千字

开本：

16开

装帧形式：

精装

页数：

暂无

最新
印次时间：

2025年01月

ISBN：

978-7-04-064529-3

物料号：

64529-00

出版时间：

2025-12-24

读者对象：

学术著作

一级分类：

自然科学

二级分类：

计算机科学与工程

三级分类：

人工智能

暂无

目录
- 前辅文
- 第三篇大数据的技术体系
  - 第7章大数据的基础设施
    - 7.1 大数据基础设施的需求
    - 7.2 大数据平台框架
      - 7.2.1 Hadoop架构
      - 7.2.2 Spark分布式处理框架
      - 7.2.3 大数据可视化
    - 7.3 大数据存储
      - 7.3.1 Hadoop分布式文件系统
      - 7.3.2 非关系数据库
      - 7.3.3 云存储
      - 7.3.4 数据湖
    - 7.4 赛博物理系统
    - 7.5 云计算、雾计算与边缘计算
    - 7.6 物联网与工业互联网
    - 参考文献
  - 第8章大数据的应用组件
    - 8.1 大数据应用的构成及元应用
    - 8.2 大数据的数据摄取
    - 8.3 机器学习中的特征工程
    - 8.4 自然语言处理中的中文分词技术
    - 8.5 计算机视觉中的图像识别技术
    - 8.6 商务智能
    - 参考文献
  - 第9章大数据的安全体系
    - 9.1 大数据的安全挑战
    - 9.2 安全性能要求
      - 9.2.1 法律法规
      - 9.2.2 标准指南
      - 9.2.3 安全目标
    - 9.3 大数据的业务安全
      - 9.3.1 大数据安全管理团队
      - 9.3.2 大数据风险管理
      - 9.3.3 大数据安全风险预测
      - 9.3.4 大数据安全事件应急处理
    - 9.4 大数据的数据安全
      - 9.4.1 数据分类分级
      - 9.4.2 数据采集安全
      - 9.4.3 数据传输安全
      - 9.4.4 数据存储安全
      - 9.4.5 数据处理安全
      - 9.4.6 数据交换安全
      - 9.4.7 数据销毁安全
    - 9.5 大数据的算法安全
    - 9.6 大数据的应用安全
      - 9.6.1 数据库安全
      - 9.6.2 数据分析平台安全
    - 9.7 大数据的基础设施安全
      - 9.7.1 安全芯片
      - 9.7.2 网络安全
    - 参考文献
- 第四篇大数据的数据处理方法
  - 第10章数据准备阶段的常用方法
    - 10.1 数据准备的需求
    - 10.2 数据清洗
      - 10.2.1 异常值判别
      - 10.2.2 异常值处理
      - 10.2.3 缺失值处理
      - 10.2.4 数据变换
    - 10.3 数据探索
      - 10.3.1 特征描述
      - 10.3.2 概率分布
      - 10.3.3 基于假设检验的数据分布推断
      - 10.3.4 相关性分析
      - 10.3.5 主成分分析
    - 参考文献
  - 第11章算法准备与开发阶段的常用方法
    - 11.1 算法准备与算法开发的需求
    - 11.2 算法与模型的开发
      - 11.2.1 分类算法
      - 11.2.2 回归算法
      - 11.2.3 聚类分析
      - 11.2.4 关联分析
      - 11.2.5 时间序列分析
      - 11.2.6 智能优化与搜索
    - 参考文献
  - 第12章算法评价中的常用方法
    - 12.1 算法评价指标概述
    - 12.2 算法性能评价方法
      - 12.2.1 分类问题的评价
      - 12.2.2 回归问题的评价
      - 12.2.3 聚类问题的评价
      - 12.2.4 关联规则的评价
      - 12.2.5 时间序列分析问题的评价
    - 参考文献
- 第五篇大数据建模分析案例
  - 第13章两化融合管理体系评定大数据实证分析
    - 13.1 案例背景
    - 13.2 系统建模逻辑
      - 13.2.1 数据建模分析
      - 13.2.2 业务建模分析
      - 13.2.3 应用建模分析
    - 13.3 数据分析系统的功能实现及结果分析
      - 13.3.1 数据分析系统基础设施架构
      - 13.3.2 数据采集
      - 13.3.3 数据预处理
      - 13.3.4 数据探索性分析
      - 13.3.5 企业新型能力分析
    - 参考文献
  - 第14章新兴学科交叉情况的分析
    - 14.1 案例背景
    - 14.2 案例建模分析
      - 14.2.1 性能建模与分析
      - 14.2.2 业务建模与分析
      - 14.2.3 数据建模与分析
    - 14.3 案例的技术实现与结果分析
      - 14.3.1 案例分析总体框架
      - 14.3.2 数据准备
      - 14.3.3 算法准备与算法评价
      - 14.3.4 算法部署
      - 14.3.5 案例分析结果
    - 参考文献

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