《大数据分析与应用》PDF下载

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  • 作  者:樊重俊,刘臣,霍良安编著
  • 出 版 社:上海:立信会计出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:9787542949158
  • 页数:454 页
图书介绍:全书由四大部分构成,总共18章节。第一部分主要解释了大数据的概念、类型、来源及大数据的存储与管理;第二部分详细说明了大数据分析的基础与技术方法,重点介绍了大数据统计分析、数据挖掘及大数据建模方法;第三部分主要介绍了大数据在电子商务。

第1章 大数据概述 1

1 大数据的产生与发展 1

2 大数据的概念 6

3 大数据的研究与发展现状 10

4 大数据的应用现状 21

5 大数据时代面临的新挑战 23

6 小结 25

思考题 25

参考文献 25

第2章 大数据在各行业的应用 26

1 大数据应用的流程及价值 26

2 互联网与大数据 31

3 金融业与大数据 35

4 交通业与大数据 38

5 政府与大数据 40

6 其他行业与大数据 42

7 大数据应用的共性需求 45

8 小结 47

思考题 47

参考文献 47

第3章 大数据下的商业智能与平台架构 49

1 传统概念下的商业智能 49

2 传统商业智能面临的挑战 53

3 商业智能Hadoop+MPP新架构 54

4 商业智能与云平台 60

5 多平台共存的大数据一体机 62

6 大数据商业智能的优势和发展趋势 65

7 小结 67

思考题 67

参考文献 68

第4章 数据抽取和清洗 69

1 数据的抽取 69

2 数据的清洗 78

3 大数据的ETL处理 85

4 常见的ETL工具案例 87

5 小结 93

思考题 93

参考文献 93

第5章 大数据存储技术 94

1 大数据存储面临的挑战 94

2 数据存储的方式 95

3 非关系型数据库 97

4 常见的非关系型案例 102

5 分布式文件系统 118

6 小结 123

思考题 123

参考文献 123

第6章 大数据与云计算 124

1 云计算概述 124

2 云架构与云计算技术 126

3 大数据走向云端 133

4 云计算下的大数据工程 136

5 云计算下大数据的应用 139

6 小结 141

思考题 141

参考文献 141

第7章 大数据分析与数据挖掘 142

1 传统数据挖掘 142

2 大数据与数据挖掘 146

3 大数据挖掘 149

4 文本挖掘 159

5 语音大数据挖掘 161

6 图像识别与分析 165

7 空间数据挖掘 167

8 Web数据挖掘 169

9 小结 170

思考题 170

参考文献 170

第8章 大数据分类分析方法 172

1 大数据分类分析方法的由来 172

2 数据分类方法 173

3 大数据分析实例 184

4 小结 195

思考题 195

参考文献 196

第9章 大数据预测分析方法 197

1 大数据预测方法概述 197

2 基于回归分析的预测方法 204

3 基于时间序列分析的预测方法 217

4 基于深度学习的预测方法 230

5 小结 239

思考题 240

参考文献 240

第10章 基于大数据的文本挖掘方法 242

1 分词技术 242

2 倒排索引 247

3 文本信息检索模型 255

4 小结 271

思考题 272

参考文献 272

第11章 MapReduce 273

1 MapReduce的发展与特征 273

2 HDFS分布式文件系统 276

3 MapReduce的原理和框架 280

4 MapReduce的常用算法 283

5 小结 299

思考题 299

参考文献 299

第12章 大数据与电子商务 300

1 电子商务应用大数据的新机遇 300

2 大数据背景下的电子商务新特点 306

3 大数据在电子商务中的新应用 310

4 小结 318

思考题 318

参考文献 319

第13章 大数据挖掘与移动互联网 320

1 移动互联网上的大数据来源与特点 320

2 移动互联网中的大数据分析 328

3 大数据在移动互联网中的应用 333

4 大数据挖掘与移动互联网的未来发展 337

5 小结 338

思考题 339

参考文献 339

第14章 社交网络大数据分析 340

1 社交网络大数据概述 340

2 社交网络大数据分析技术与方法 344

3 社交网站大数据实践 358

4 小结 371

思考题 371

参考文献 372

第15章 物流大数据分析 373

1 物流大数据内涵与特点 373

2 物流大数据内涵与特点 374

3 物流行业大数据的应用 375

4 大数据物流问题与对策 379

5 大数据环境下物流行业发展前景与建议 380

6 小结 380

思考题 380

参考文献 381

第16章 大数据可视化分析 382

1 大数据可视化概述 382

2 大数据可视化技术 384

3 大数据可视化工具 388

4 IBM可视化案例 399

5 可视化发展趋势 401

6 小结 404

思考题 404

第17章 大数据项目的实施与应用案例 405

1 大数据项目实施方法论 405

2 基于微博大数据的股票市场预测系统的实施案例 409

3 银行基于大数据的客户分析系统实施案例 411

4 大数据分析应用案例 413

5 小结 421

思考题 421

参考文献 421

第18章 大数据时代的信息安全与个人隐私 422

1 大数据时代对信息安全带来的挑战 422

2 大数据时代信息安全特征 423

3 大数据信息安全应对模式 425

4 大数据时代下的信息保障 430

5 大数据引起的个人隐私危机 432

6 小结 435

思考题 435

参考文献 435

第19章 大数据主流厂商解决方案 436

1 大数据主流厂商概述 436

2 IBM大数据解决方案 437

3 SAS大数据解决方案 444

4 Oracle大数据解决方案 446

5 Microsoft大数据解决方案 448

6 SAP与Sybase大数据解决方案 449

7 EMC大数据解决方案 452

8 小结 453

思考题 454