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大数据建模与分析（下）
大数据建模与分析（下）
作者：
李清
定价：
89.00元
版面字数：
240.00千字
开本：
16开
装帧形式：
精装
页数：
172
最新:印次时间：
2025年12月
ISBN：
978-7-04-064529-3
物料号：
64529-00
出版时间：
2025年11月
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
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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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李清
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