第1章 大數(shù)據(jù)概述
1 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與發(fā)展
2 大數(shù)據(jù)的概念
3 大數(shù)據(jù)的研究與發(fā)展現(xiàn)狀
4 大數(shù)據(jù)的應用現(xiàn)狀
5 大數(shù)據(jù)時代面臨的新挑戰(zhàn)
6 小結
思考題
參考文獻
第2章 數(shù)據(jù)抽取和清洗
1 數(shù)據(jù)的抽取
2 數(shù)據(jù)的清洗
3 大數(shù)據(jù)的ETL處理
4 常見的ETL工具案例
5 小結
思考題
參考文獻
第3章 大數(shù)據(jù)存儲技術
1 大數(shù)據(jù)存儲面臨的挑戰(zhàn)
2 數(shù)據(jù)存儲的方式
3 非關系型數(shù)據(jù)庫
4 常見的非關系型案例
5 分布式文件系統(tǒng)
6 小結
思考題
參考文獻
第4章 大數(shù)據(jù)分類分析方法
1 大數(shù)據(jù)分類分析方法的由來
2 數(shù)據(jù)分類方法
3 基于深度學習的預測方法
4 大數(shù)據(jù)分析實例
5 小結
思考題
參考文獻
第5章 大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘
1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘
2 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘
3 大數(shù)據(jù)挖掘
4 文本挖掘
5 語音大數(shù)據(jù)挖掘
6 圖像識別與分析
7 空間數(shù)據(jù)挖掘
8 Web數(shù)據(jù)挖掘
9 小結
思考題
參考文獻
第6章 大數(shù)據(jù)與云計算
1 云計算概述
2 云架構與云計算技術
3 大數(shù)據(jù)走向云端
4 云計算下的大數(shù)據(jù)工程
5 云計算下大數(shù)據(jù)的應用
6 小結
思考題
參考文獻
第7章 大數(shù)據(jù)與電子商務
1 電子商務應用大數(shù)據(jù)的新機遇
2 大數(shù)據(jù)背景下的電子商務新特點
3 大數(shù)據(jù)在電子商務中的新應用
4 小結
思考題
參考文獻
第8章 大數(shù)據(jù)可視化分析
1 大數(shù)據(jù)可視化概述
2 大數(shù)據(jù)可視化技術
3 大數(shù)據(jù)可視化工具
4 可視化案例
5 可視化發(fā)展趨勢
6 小結
思考題
參考文獻
第9章 大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的應用
1 大數(shù)據(jù)應用的流程及價值
2 互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)
3 金融業(yè)與大數(shù)據(jù)
4 交通業(yè)與大數(shù)據(jù)
5 政府與大數(shù)據(jù)
6 其他行業(yè)與大數(shù)據(jù)
7 大數(shù)據(jù)應用的共性需求
8 小結
思考題
參考文獻
第10章 大數(shù)據(jù)下的商業(yè)智能與平臺架構
1 傳統(tǒng)概念下的商業(yè)智能
2 傳統(tǒng)商業(yè)智能面臨的挑戰(zhàn)
3 商業(yè)智能Hadoop+MPP新架構
4 商業(yè)智能與云平臺
5 多平臺共存的大數(shù)據(jù)一體機
6 大數(shù)據(jù)商業(yè)智能的優(yōu)勢和發(fā)展趨勢
7 小結
思考題
參考文獻
第11章 大數(shù)據(jù)時代的信息安全與個人隱私
1 大數(shù)據(jù)時代的信息安全及其特征
2 大數(shù)據(jù)信息安全應對模式與信息保障
3 大數(shù)據(jù)帶來的個人隱私問題及其危害
4 大數(shù)據(jù)時代的個人隱私如何保護
5 小結
思考題
參考文獻
第12章 大數(shù)據(jù)主流廠商解決方案
1 大數(shù)據(jù)主流廠商概述
2 IBM大數(shù)據(jù)解決方案
3 SAS大數(shù)據(jù)解決方案
4 Oracle大數(shù)據(jù)解決方案
5 Microsoft大數(shù)據(jù)解決方案
6 SAP與Sybase大數(shù)據(jù)解決方案
7 EMC大數(shù)據(jù)解決方案
8 騰訊大數(shù)據(jù)解決方案
9 阿里巴巴大數(shù)據(jù)解決方案
10 用友大數(shù)據(jù)解決方案
11 小結
思考題
參考文獻