图书介绍
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- 杨和稳主编 著
- 出版社： 北京：高等教育出版社
- ISBN：9787040449938
- 出版时间：2016
- 标注页数：197页
- 文件大小：29MB
- 文件页数：206页
- 主题词：数据处理－高等职业教育－教材
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图书目录
第1章 认识大数据1
1.1 大数据综述1
1.1.1 大数据的产生1
1.1.2 大数据的特征2
1.2 大数据的基本概念5
1.2.1 大数据的定义5
1.2.2 大数据的特点5
1.3 大数据思维7
1.3.1 大数据思维的变革7
1.3.2 大数据思维的关注点9
1.4 大数据的处理过程10
1.4.1 大数据采集10
1.4.2 大数据导入与预处理10
1.4.3 大数据统计与分析11
1.4.4 大数据挖掘11
1.5 大数据分析工具12
1.5.1 InfoSphere BigInsights简介12
1.5.2 BigQuery简介13
1.5.3 “魔镜”简介13
1.6 大数据的应用14
1.6.1 大数据助石油公司智能营销、精准管理14
1.6.2 大数据助乳业公司预测产奶量15
实验1 认识大数据分析工具“魔镜”16
第2章 大数据技术基础24
2.1 基础架构支持24
2.1.1 Hadoop24
2.1.2 HBase26
2.1.3 MapReduce26
2.1.4 Hive27
2.1.5 Pig27
2.1.6 R语言28
2.2 云计算28
2.2.1 云计算的特点29
2.2.2 云计算与大数据30
2.3 数据采集30
2.3.1 数据采集的意义30
2.3.2 数据采集的方法31
2.4 数据存储32
2.4.1 数据存储的概念32
2.4.2 数据的存储方式32
2.4.3 常见数据源类型33
实验2 数据源接入与编辑36
第3章 大数据管理45
3.1 大数据的清洗45
3.1.1 数据质量46
3.1.2 数据清洗的作用48
3.1.3 数据清洗的方法和过程49
3.1.4 数据清洗的实例50
3.2 数据类型和数据转换51
3.2.1 数据类型52
3.2.2 数据转换55
3.3 大数据的提取和加载56
实验3 数据处理58
第4章 大数据统计分析技术69
4.1 统计分析概述69
4.1.1 统计分析的概念69
4.1.2 统计分析的特点71
4.1.3 统计分析的应用73
4.2 统计分析的常见指标75
4.2.1 统计指标概述75
4.2.2 总量指标77
4.2.3 相对指标80
4.2.4 平均指标83
4.2.5 变异指标88
4.3 回归与预测90
4.3.1 回归90
4.3.2 预测92
实验4 数据分析93
第5章 数据挖掘100
5.1 大数据挖掘概念100
5.1.1 数据挖掘的起源100
5.1.2 数据挖掘的定义102
5.2 数据挖掘任务102
5.2.1 数据总结102
5.2.2 分类102
5.2.3 关联分析103
5.2.4 聚类103
5.3 数据挖掘流程103
5.3.1 业务理解104
5.3.2 数据理解104
5.3.3 数据准备105
5.3.4 建立模型105
5.3.5 结果评价106
5.4 数据挖掘的常用方法106
5.4.1 决策树106
5.4.2 遗传算法109
5.4.3 神经网络111
5.4.4 关联规则112
5.4.5 粗糙集113
5.4.6 判别分析114
实验5 数据挖掘116
第6章 大数据可视化122
6.1 数据可视化分类122
6.1.1 结构可视化122
6.1.2 功能可视化123
6.1.3 关联关系可视化123
6.1.4 趋势可视化124
6.2 可视化表现形式125
6.2.1 二维可视化形式125
6.2.2 三维可视化形式126
6.2.3 仪表盘128
6.2.4 定制可视化形式129
6.2.5 大数据可视化方式的选择130
实验6 数据可视化132
第7章 大数据安全158
7.1 大数据安全的内容158
7.1.1 物理安全159
7.1.2 网络安全160
7.1.3 应用安全160
7.1.4 数据隐私162
7.2 数据保护技术163
7.2.1 镜像技术163
7.2.2 快照技术164
7.2.3 持续数据保护技术165
7.2.4 用户管理技术166
实验7 权限管理机制170
第8章 大数据应用案例实操174
8.1 学生成绩分析174
8.1.1 背景分析174
8.1.2 需求分析175
8.1.3 大数据分析过程175
8.1.4 分析结论184
8.2 电商行业销售分析184
8.2.1 背景分析184
8.2.2 需求分析184
8.2.3 大数据分析过程185
8.2.4 分析结论195
参考文献196