大數據導論（通識版）
任艷丹 許桂秋 魏化永
- 出版商: 人民郵電
- 出版日期: 2024-08-01
- 定價: $359
- 售價: 8.5 折 $305
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 193
- ISBN: 7115641943
- ISBN-13: 9787115641946
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大數據 Big-data
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商品描述
本書共5篇，分別是認知篇、前沿篇、應用篇、實踐篇和管理篇。認知篇介紹大數據的發展歷程、數據的價值、大數據的主要特徵、大數據產業、大數據思維原理，以及應用案例。前沿篇從雲計算、物聯網、人工智能等領域出發，分別介紹大數據技術在其中的應用和發展。應用篇介紹大數據技術在電子商務、物流，以及生物醫學、城市管理等領域的應用形態、應用模式和應用案例。實踐篇以淘寶雙“11”和小紅書App這兩個典型應用為例，介紹大數據處理的流程，包括採集、預處理、分析、可視化等內容。管理篇從大數據安全和大數據倫理的角度分析大數據技術的應用和所面臨的問題。 本書適合作為高等院校大數據通識課、選修課的教材，也適合對大數據技術和產業感興趣的讀者閱讀。
作者簡介
许桂秋 《大数据导论》《Python编程基础与应用》《NoSQL数据库原理与应用》《数据挖掘与机器学习》等9本系列教材，浙江科技出版社，2019年。
目錄大綱
·認知篇·
項目一 劃時代的大數據 1
1.1 無處不在的數據 2
1.1.1 數據是什麽 2
1.1.2 數據的類型 3
1.1.3 數據的生命周期 4
1.1.4 數據的價值 4
1.1.5 數據的使用 5
1.1.6 數據爆炸 6
1.2 大數據新時代 7
1.2.1 第三次信息化浪潮 7
1.2.2 大數據技術 8
1.2.3 大數據創造新時代 9
1.3 大數據是智能時代的基石 11
1.3.1 大數據的主要特徵 11
1.3.2 大數據的賦能價值 13
1.3.3 現代社會的基石 13
1.4 大數據產業和我國的大數據政策 15
1.4.1 大數據產業 15
1.4.2 我國的大數據政策 16
習題 16
實驗 17
項目二 用大數據思維思考 18
2.1 從傳統數據思維到大數據思維 20
2.1.1 傳統數據思維 20
2.1.2 近代大數據思維的崛起 20
2.2 大數據思維原理 21
2.2.1 數據核心原理 21
2.2.2 數據價值原理 22
2.2.3 全樣本原理 23
2.2.4 關註效率原理 24
2.2.5 關註相關性原理 25
2.2.6 預測原理 25
2.2.7 信息找人原理 26
2.2.8 機器懂人原理 27
2.2.9 電子商務智能原理 27
2.2.10 定製產品原理 27
2.3 大數據思維方式 28
2.3.1 大數據思維維度 29
2.3.2 大數據思維方式的變革 31
2.3.3 大數據思維特徵 33
2.4 大數據思維的應用案例 37
2.4.1 全樣思維應用案例 37
2.4.2 效率思維應用案例 38
2.4.3 相關思維應用案例 38
習題 39
實驗 39
·前沿篇·
項目三 大數據之所在——雲計算 45
3.1 雲計算的歷史 47
3.2 雲計算的模式與基本特徵 47
3.2.1 服務模式 48
3.2.2 部署模式 48
3.2.3 基本特徵 49
3.3 雲計算的技術和實踐 50
3.3.1 雲基礎設施 50
3.3.2 數據和應用架構 51
3.3.3 IT管理和支持 51
3.4 雲計算安全 51
3.5 雲計算的應用 52
3.6 雲計算的可持續發展 53
習題 55
實驗 55
項目四 大數據之所來——物聯網 60
44.1 物聯網的概念 61
4.1.1 什麽是物聯網 61
4.1.2 物聯網、雲計算和大數據之間的關系 62
4.2 物聯網的關鍵技術 63
4.3 物聯網的應用 64
習題 66
項目五 大數據之所用——人工智能 67
5.1 人工智能的概念 69
5.1.1 什麽是人工智能 69
5.1.2 人工智能和大數據的關系 69
5.2 人工智能的發展歷史 71
5.2.1 古代的機器人 71
5.2.2 圖靈測試 72
5.2.3 人工智能的現代發展 73
5.3 人工智能的核心技術 75
5.3.1 深度學習 75
5.3.2 電腦視覺 77
5.3.3 自然語言處理 79
5.4 人工智能的應用 80
5.4.1 智能製造 80
5.4.2 智慧教育 81
5.4.3 智慧零售 82
5.5 人工智能的發展 82
5.5.1 自動駕駛 83
5.5.2 大模型 85
5.5.3 華為雲盤古大模型 87
習題 88
實驗 89
·應用篇·
項目六 大數據創造美好生活 91
6.1 大數據在電子商務領域的應用 93
6.1.1 推薦系統的概念 93
6.1.2 推薦系統模型 94
6.1.3 推薦算法 95
6.1.4 推薦系統在電子商務領域的應用 97
6.2 大數據在智能家居領域的應用 98
6.2.1 智能安防 99
6.2.2 智能養老 100
6.2.3 智能監控 101
習題 102
項目七 大數據改變商業形態 103
7.1 大數據在物流領域的應用 104
7.1.1 智能物流的作用 105
7.1.2 智能物流的應用 105
7.2 大數據在金融領域的應用 106
7.2.1 大數據在銀行行業的應用 107
7.2.2 大數據在證券行業的應用 108
7.2.3 大數據在保險行業的應用 109
習題 111
項目八 大數據賦能未來社會 112
8.1 大數據在生物醫學領域的應用 114
8.1.1 流行病預測 114
8.1.2 智慧醫療 116
8.1.3 醫療信息數字化 118
8.1.4 生物信息學 119
8.2 大數據在城市管理中的應用 121
8.2.1 智能交通 121
8.2.2 環保檢測 124
8.2.3 城市規劃 125
8.2.4 安防領域 126
習題 127
·實踐篇·
項目九 採集和存儲大數據 128
9.1 大數據的採集與預處理 130
9.1.1 大數據的來源 130
9.1.2 大數據的結構 132
9.1.3 數據採集的方法 133
9.1.4 數據預處理 135
9.2 大數據的存儲與管理 137
9.2.1 數據存儲概論 137
9.2.2 分佈式文件系統 140
習題 142
實驗 143
項目十 分析和可視化大數據 151
10.1 大數據的處理與分析 154
10.1.1 大數據的處理技術 154
10.1.2 統計數據分析 155
10.1.3 基於機器學習的分析技術 156
10.1.4 大數據處理與分析案例 158
10.2 數據可視化技術 160
10.2.1 數據可視化的概念及發展 160
10.2.2 數據可視化的作用 161
10.2.3 數據可視化的常用圖表與工具 162
10.2.4 數據可視化案例 166
習題 167
實驗 168
·管理篇·
項目十一 大數據安全與倫理 175
11.1 大數據安全概述 176
11.1.1 傳統數據安全 176
11.1.2 大數據安全與傳統數據安全的不同 176
11.1.3 大數據安全問題 177
11.1.4 大數據安全的典型案例 178
11.2 大數據的倫理問題 179
11.2.1 大數據倫理的概念 179
11.2.2 大數據的倫理問題分類 180
11.2.3 大數據倫理問題產生的原因 182
11.2.4 大數據倫理問題的治理 184
11.2.5 大數據倫理的典型案例 186
11.3 大數據相關法律法規 187
11.3.1 我國數據安全法律體系 187
11.3.2 《數據安全法》實施的重大意義 188
11.3.3 大數據相關法律法規的典型案例 189
11.4 分析與治理策略 191
11.4.1 數據安全與隱私保護 191
11.4.2 世界各國保護數據安全的實踐 192
習題 195
參考文獻 196
