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| 編輯推薦： |
(1) 问题驱动，由浅入深。
本书以问题为导向，由浅入深地介绍大数据的核心概念和技术，逐步深入探讨大数据的结构、应用领域，帮助读者逐步理解和掌握相关知识。
(2) 理实结合，突出重点。
结合丰富的案例和实践，本书突出大数据处理、分析的重点，通过深入分析大数据安全、云计算与大数据融合等领域，强调理论知识与实际应用的联系。
(3) 案例丰富，实用性强。
通过丰富的行业案例和实际应用场景，详细讲解大数据在医疗、旅游、金融、制造业等领域的应用。
(4) 内容简明，易于理解。
本书简洁明了，专注于重要概念和关键知识点，，避免过多冗长的论述，便于理解大数据知识，更好地掌握实际应用场景。
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| 內容簡介： |
本书探讨了大数据对当今世界的影响和重要性，并系统地介绍了大数据的基础知识、关键技术和实践案例，涵盖大数据概述与基础、大数据与云计算、大数据处理、数据统计与分析、大数据安全与隐私、数据可视化、大数据与社交媒体融合以及大数据在医疗、旅游业、金融、制造业等领域的应用以及大数据与云计算的技术融合。
本书主要面向从事数据分析、机器学习、数据挖掘或深度学习的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等学校的在读学生及相关领域的科研人员。
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| 目錄：
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第一部分〓爬虫基础篇
第1章大数据概述与基础
1.1大数据时代的兴起
1.1.1大数据时代的技术演进
1.1.2大数据时代的社会和经济变革
1.2什么是大数据
1.2.1数据的基本知识
1.2.2大数据的定义和特征
1.3大数据的结构与类型
1.4大数据的应用
1.4.1个人生活中的大数据应用
1.4.2企业中的大数据应用
1.4.3政府部门中的大数据应用
1.5数据科学与大数据技术
1.5.1数据科学概述
1.5.2大数据工具与技术
1.6习题与实践
第2章大数据与云计算
2.1云计算概述
2.1.1云计算的特征
2.1.2云计算体系架构与服务模式
2.2云计算技术与应用
2.2.1虚拟化技术
2.2.2并行计算技术
2.2.3海量数据管理与存储技术
2.3云计算与大数据的融合
2.4案例： 智慧城市建设
2.5习题与实践
第3章大数据处理
3.1数据采集与数据质量
3.1.1数据采集方法
3.1.2数据影响因素与质量评估
3.2数据清洗与变换
3.2.1处理残缺、噪声、冗余数据
3.2.2数据变换与集成
3.3数据归约
3.3.1维度归约
3.3.2数值归约
3.4习题与实践
第4章数据统计与分析
4.1统计分析方法
4.2数据挖掘
4.3数据挖掘算法
4.4案例： 大数据在文学分析中的应用
4.4.1情感分析和主题建模
4.4.2风格和影响力分析
4.4.3文学趋势分析和关联分析
4.5习题与实践
第5章大数据安全与隐私
5.1安全与隐私问题
5.1.1网络安全漏洞
5.1.2隐私泄露
5.2大数据时代的安全挑战
5.2.1信息安全历程
5.2.2云计算的安全挑战
5.3解决大数据安全问题
5.3.1安全防护对策
5.3.2关键技术
5.4解决隐私保护问题
5.4.1政策法规
5.4.2隐私保护技术
5.5案例： 百度大数据安全实践
5.6习题与实践
第6章数据可视化
6.1数据可视化的类型
6.1.1科学可视化
6.1.2信息可视化
6.1.3可视分析学
6.2数据可视化的流程与步骤
6.2.1数据处理
6.2.2视觉编码
6.2.3统计图表
6.3可视化评估
6.3.1评估分类
6.3.2评估方法
6.4习题与实践
第7章大数据与社交媒体融合
7.1社交媒体概述
7.2社交媒体大数据分析与挖掘
7.3社交媒体大数据的未来挑战
7.4社交媒体大数据信息安全问题
7.5习题与实践
第8章大数据在医疗领域的应用
8.1医疗病历的问题与挑战
8.1.1病历共享
8.1.2责任意识
8.2大数据与电子病历
8.2.1电子病历的大数据定义与应用
8.2.2电子病历共享、追溯、数据挖掘
8.3我国居民终身电子病历计划
8.4习题与实践
第9章大数据在旅游业的应用
9.1旅游数据问题与发展
9.2大数据与旅游业
9.2.1智慧旅游
9.2.2定制旅游
9.2.3精准营销
9.3旅游与数据挖掘
9.3.1锁定用户
9.3.2社交媒体挖掘
9.4旅游平台
9.4.1旅游平台模式
9.4.2旅游平台技术
9.5习题与实践
第10章大数据在金融领域的应用
10.1金融大数据概述
10.1.1金融大数据的定义
10.1.2金融大数据的影响
10.1.3金融大数据的应用战略
10.2金融大数据的应用
10.3大数据与金融创新
10.3.1创新维度
10.3.2应用案例
10.4习题与实践
第11章大数据在制造业的应用
11.1大数据与工业革命
11.1.1工业4.0
11.1.2新工业革命
11.2工业大数据
11.3大数据与智能工厂
11.3.1智能工厂的概念
11.3.2智能工厂的特征
11.3.3智能工厂的应用
11.4智能制造大数据分析
11.5案例： 服装个性化定制
11.6习题与实践
结语： 大数据时代的机遇与挑战
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| 內容試閱：
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近年来，随着大数据、机器学习、数据挖掘以及人工智能等领域的迅猛发展，人们对数据的分析、处理和应用的认知方式发生了改变，各行各业的运作方式与未来发展方向也受到了正向影响。这些技术已经深入医疗、旅游业、金融、制造业以及人们的日常生活。这种深远的影响，让各行业意识到了技术转型的必要性，也为其未来的发展指明了方向。同时，由于这些领域的兴起，对相关领域专业人才的需求也与日俱增。这对高等学校计算机专业人才培养提出了新的要求，因此相关配套教材也应具有一定的可用性和前沿性。
本书主要内容
本书以问题为导向，对大数据的应用领域和未来发展趋势进行探讨，强调了大数据时代带来的机遇和挑战，适合对大数据应用和其场景感兴趣的读者学习。本书共包含11章，每章都以案例和实践为辅助，帮助读者更深入地理解和应用所学知识。
第1章介绍了大数据的定义、特征，以及不同类型的大数据结构，探索了个人生活、企业和政府部门中的大数据应用。
第2章探讨了云计算的定义、特征，体系架构和服务模式，包括虚拟化技术、并行计算技术，以及云计算与大数据的融合及案例。
第3章涵盖了数据采集方法、数据影响因素与质量评估，数据清洗、变换、归约等数据处理技术。
第4章介绍了统计分析方法，数据挖掘的概念、分类、过程，以及常用的数据挖掘算法，并结合文学分析案例进行讲解。
第5章深入探讨了大数据时代的安全问题，包括网络安全漏洞、隐私泄露，提出了解决大数据安全和隐私保护的策略与技术。
第6章涉及数据可视化的类型、流程、步骤以及评估方法，帮助读者更好地理解数据。
第7章探索了社交媒体的定义、发展，以及基于大数据分析的用户、关系、内容等方面的应用，同时关注社交媒体大数据的未来挑战和信息安全问题。
第8章详细介绍了大数据在医疗领域的应用，包括病历共享、责任意识、电子病历的大数据定义与应用，以及我国居民终身电子病历计划等。
第9章关注旅游数据的收集、分析、应用问题，以及大数据在智慧旅游、定制旅游和精准营销方面的应用和技术。
第10章深入研究了金融领域的大数据应用，包括金融大数据的定义、影响和应用战略，结合业务应用和创新案例进行阐述。
第11章着眼于制造业领域，探讨了工业4.0、工业大数据、智能工厂等概念，并通过服装个性化定制案例展示了大数据的应用。
本书特色
(1) 问题驱动，由浅入深。
本书以问题为导向，由浅入深地介绍大数据的核心概念和技术，逐步深入探讨大数据的结构、应用领域，帮助读者逐步理解和掌握相关知识。
(2) 理实结合，突出重点。
结合丰富的案例和实践，本书突出大数据处理、分析的重点，通过深入分析大数据安全、云计算与大数据融合等领域，强调理论知识与实际应用的联系。
(3) 案例丰富，实用性强。
通过丰富的行业案例和实际应用场景，详细讲解大数据在医疗、旅游、金融、制造业等领域的应用。
(4) 内容简明，易于理解。
本书简洁明了，专注于重要概念和关键知识点，避免过多冗长的论述，便于理解大数据知识，更好地掌握实际应用场景。
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为便于教与学，本书配有源代码、教学课件、教学大纲、教案、教学日历、教学进度表、授课计划、期末试卷及答案。
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读者对象
本书主要面向从事数据分析、机器学习、数据挖掘或深度学习的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等学校的在读学生及相关领域的科研人员。
在编写本书的过程中，作者参考了诸多相关资料，在此对相关资料的作者表示衷心的感谢。
限于个人水平和时间仓促，书中难免存在疏漏之处，欢迎广大读者批评指正。
作者
2024年5月
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