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| 編輯推薦： |
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本书以导思维为主线，让读者从大数据思维中理解大数据生态。融入了一些课程思政元素。针对大数据技术导论课程具有用数据讲故事的特点，讲好与思政有关的数据故事，既能学习专业知识，又能将思政元素融入课程中，让读者潜移默化接受家国情怀的熏陶。
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| 內容簡介： |
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本书以面向应用、面向实战为指导思想，紧扣企业技术人才培养的特点，在知识点讲解和实验中避免复杂的理论，使读者能够快速上手，感受大数据处理的魅力，以激发读者的学习兴趣。本书覆盖了大数据生命周期的主要技术要点。全书共8章，第1章介绍了大数据的产生、特点、价值、产业、思维等，第2章介绍了大数据生态，第3～7章按照大数据的生命周期，分别介绍了大数据采集与预处理、大数据管理、数据可视化、大数据分析、大数据应用的基本原理和方法，第8章介绍了大数据安全面临的挑战。本书可作为本科、高职院校大数据技术或数据科学及相关课程的参考书或教材，也可供数据科学相关技术人员阅读。
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| 目錄：
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第2版前言第1版前言 第1章 绪论11.1 认识大数据11.1.1 大数据产生的历史必然11.1.2 大数据概念和特征21.1.3 大数据生命周期41.1.4 大数据、物联网与云计算之间的关系61.2 大数据时代带来的变化61.2.1 决策方式61.2.2 计算方式61.2.3 思维方式71.3 大数据价值81.3.1 增加额外收入91.3.2 减少支出91.3.3 降低风险91.3.4 参照系91.4 大数据产业及岗位101.4.1 大数据产业链条101.4.2 大数据产业分析111.4.3 大数据岗位121.5 虚拟机131.5.1 安装虚拟机131.5.2 安装CentOS151.5.3 安装虚拟机常见问题201.5.4 大数据实验平台概述211.6 Linux操作系统221.6.1 Linux版本221.6.2 Linux 系统目录结构231.6.3 文本编辑器vi241.6.4 文件权限解读241.6.5 Linux系统常用命令25习题127实验：Linux实验29第2章 大数据生态302.1 认识Hadoop302.2 部署Hadoop302.2.1 Hadoop安装模式302.2.2 单节点伪分布模式安装312.2.3 多节点伪分布模式安装322.3 HDFS382.3.1 HDFS体系结构392.3.2 HDFS存储原理412.3.3 HDFS实战412.4 MapReduce442.4.1 MapReduce逻辑结构442.4.2 MapReduce实战452.5 Zookeeper472.5.1 Zookeeper集群472.5.2 部署Zookeeper47习题249实验：HDFS操作52第3章 大数据采集与预处理533.1 数据533.1.1 数据是什么533.1.2 数据分类543.1.3 度量和维度553.2 数据采集563.2.1 数据采集概述563.2.2 数据采集工具563.3 日志采集组件Flume603.3.1 Flume结构603.3.2 Flume部署623.3.3 Flume实战633.4 数据清洗683.4.1 缺失值处理683.4.2 异常值处理693.4.3 数据清洗实战713.5 数据变换743.5.1 规范化743.5.2 数据透视表763.5.3 列联表783.5.4 聚合表783.5.5 特征编码79习题379第4章 大数据管理824.1 数据管理概述824.2 大数据管理NoSQL834.2.1 NoSQL概述834.2.2 NoSQL分类及主要产品834.3 列式数据库HBase854.3.1 HBase模型854.3.2 HBase系统架构854.3.3 HBase应用场景884.4 HBase实战894.4.1 HBase部署894.4.2 HBase Shell基本操作914.4.3 HBase Shell应用案例94习题496实验：HBase基本操作97第5章 数据可视化985.1 数据可视化概述985.2 常用图形995.3 可视化设计\\1055.3.1 数据可视化图形选择建议1065.3.2 用数据讲故事1065.4 数据可视化工具1115.4.1 FineReport1115.4.2 ECharts1135.4.3 Tableau114习题5115第6章 大数据分析1176.1 大数据分析概述1176.1.1 数据分析概念1176.1.2 数据分析流程1186.1.3 数据分析师的基本技能和素养1196.2 业务理解1246.2.1 业务理解概述1246.2.2 数据业务化1256.3 数据认知1266.3.1 描述性分析1266.3.2 对比分析1266.3.3 细分分析1286.3.4 交叉分析1296.3.5 相关分析1296.4 分析指标设计1316.4.1 设计指标技巧1316.4.2 如何设计指标1316.5 数据建模1336.6 内存计算引擎Spark1346.6.1 Spark概述1346.6.2 Spark结构1356.6.3 Spark部署1376.6.4 Spark实战1406.7 数据仓库Hive1436.7.1 数据仓库概述1436.7.2 Hive设计特点1436.7.3 Hive系统架构1436.7.4 Hive部署1446.7.5 Hive实战146习题6149实验：Hive实验151第7章 大数据应用1537.1 零售业大数据1537.1.1 市场营销1537.1.2 商品管理1567.1.3 运营管理1577.1.4 供应链管理1587.1.5 商业模式1597.2 交通大数据1597.2.1 道路运输安全事故预警1607.2.2 城市道路交通信号灯智能调时1607.2.3 绘制实时路况信息图1617.2.4 停车管理1617.3 医疗大数据1627.3.1 大数据电子病历1627.3.2 大数据与流行病防控1637.3.3 基因测序—精准治癌正在成为现实1647.4 农业大数据1647.4.1 农业大数据构成1657.4.2 农业大数据应用1677.4.3 智慧畜牧业1707.4.4 水产养殖环境监测1727.4.5 食品溯源1727.5 环保大数据1737.5.1 多维度的环保数据整合1737.5.2 环保数据服务接口1747.5.3 环保数据可视化1757.6 教育大数据1757.6.1 教育大数据特点1757.6.2 教育大数据作用1767.6.3 大数据应用于教育行业十大案例1777.6.4 教育大数据技术1797.7 政府大数据1807.7.1 政府主要部门的数据内容及数据应用开发价值1807.7.2 政府大数据应用案例1817.8 工业大数据1847.8.1 工业大数据概述1847.8.2 工业大数据架构1857.8.3 工业大数据的价值创造1857.8.4 工业大数据应用案例186习题7187第8章 大数据安全1888.1 大数据安全的重要意义1888.2 大数据面临的挑战1898.3 大数据安全技术1908.4 大数据安全保障体系194习题8195附录196附录A 大数据运维“1+X”考证样卷（初级）196附录B 数据分析“1+X”考证样
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本版在第1版的基础上做了以下修订。1）导思维。以往的“导论”教材或者过于注重导“专业技术”，或者把教材作为科普。本次修订的原则以导思维为主线，让读者从大数据思维中理解大数据生态。2）导前沿。大数据是一门日新月异的技术，通过导论让读者理解大数据演变的规律，这样读者在今后学习、创新、创业中才不会迷失方向。3）重体验。本书以实践为主，将增强体验感放在首位，这样可以增强读者学习的信心。4）书证融通。在国家大力推动“1+X”证书实施的背景下，出现了考证内容和上课内容分离的情况，增加了读者的学习成本，本书对应“大数据运维师”证书，所以，修订内容以国家“大数据运维师”（初级）大纲为根本，调整教学内容，增加自测题目，便于读者应对“大数据运维师”考证。5）考虑到有的读者没有语言基础，将编程部分由第1版R语言修改为Excel。实验平台使用开源的章鱼大数据云平台，其稳定、免费，方便教学和读者体验。6）融入了一些课程思政元素。针对大数据技术导论课程具有用数据讲故事的特点，讲好与思政有关的数据故事，既能学习专业知识，又能将思政元素融入课程中，让读者潜移默化接受家国情怀的熏陶。全书由程显毅统稿，参加编写和资料整理的人员还包括任越美、曲豫宾、孙丽丽、陈伏兵、蔡艳婧、朱敏。本书得到了江苏省自然基金（21KJB520001）和2021年江苏省高等学校重点教材项目的资助。由于编者经验和水平有限，书中难免存在不足之处，希望广大读者批评指正。
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