大数据技术基础与应用导论/大数据科学与应用丛书 2025 chm pdf kindle rb azw3 下载 115盘

本书从大数据的前身——数据挖掘技术入手，首先介绍了数据挖掘技术及在大数据中常用的采集、存储和分析方法；然后以多语音识别和多语言识别为例，对大数据信息处理技术的关键应用给出了详细的说明；接着给出了大数据场景分析，详细介绍了基于场景分析的大数据信息处理应用，如MOOC大数据教学分析系统、社交网络大数据关系 系统、金融服务大数据风险预警系统等；随后介绍了互联网+大数据的应用，对电子商务、互联网金融、能源大数据等具有差异性的行业应用进行了简要介绍； 对大数据的应用进行了展望。

第1章 绪论

1.0 引言

1.1 数据的定义与属性

1.2 大数据概念与定义

1.3 大数据和小数据

1.4 结构化数据和非结构化数据

1.5 大数据信息处理技术及其应用

1.6 大数据技术面临的挑战

1.7 大数据服务与信息安全

1.8 本章小结

参考文献

第2章 数据信息挖掘技术基础

2.0 引言

2.1 信息挖掘技术概述

2.1.1 信息挖掘定义

2.1.2 信息挖掘应用

2.1.3 信息挖掘前景

2.2 数据关联分析

2.2.1 数据关联分析定义

2.2.2 数据关联分析主要方法

2.3 数据聚类分析

2.3.1 数据聚类分析概念

2.3.2 数据聚类分析主要方法

2.4 数据分类与预测

2.4.1 数据分类

2.4.2 数据预测

2.5 数据可视化

2.5.1 信息可视化与数据可视化

2.5.2 数据可视化分析

2.6 信息挖掘与隐私保护

2.7 云计算数据挖掘

2.8 本章小结

参考文献

第3章 大数据技术基础

3.0 引言

3.1 大数据产生及特性

3.1.1 大数据产生

3.1.2 大数据特性

3.2 大数据技术体系

3.2.1 采集与存储

3.2.2 分析与挖掘

3.2.3 可视化

3.3 大数据采集与存储

3.3.1 结构化非结构化数据

3.3.2 关系型非关系型新型数据库

3.3.3 分布式存储集群

3.4 大数据分析与挖掘

3.4.1 HDFS与MapReduce

3.4.2 分布式大数据挖掘算法

3.5 大数据可视化

杨毅，女，博士，现工作于清华大学电子工程系，IEEE会员、清华大学博士后理事，长期从事信号处理、语音识别、跨媒体新技术与新应用、数据检索方面的科研和教学工作。

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