大數據分析方法與應用

第1章 大數據概述
1 大數據的產生與發(fā)展
2 大數據的概念
3 大數據的研究與發(fā)展現狀
4 大數據的應用現狀
5 大數據時代面臨的新挑戰(zhàn)
6 小結
思考題
參考文獻
第2章 大數據在各行業(yè)的應用
1 大數據應用的流程及價值
2 互聯(lián)網與大數據
3 金融業(yè)與大數據
4 交通業(yè)與大數據
5 政府與大數據
6 其他行業(yè)與大數據
7 大數據應用的共性需求
8 小結
思考題
參考文獻
第3章 大數據下的商業(yè)智能與平臺架構
1 傳統(tǒng)概念下的商業(yè)智能
2 傳統(tǒng)商業(yè)智能面臨的挑戰(zhàn)
3 商業(yè)智能HadOop+MPP新架構
4 商業(yè)智能與云平臺
5 多平臺共存的大數據一體機
6 大數據商業(yè)智能的優(yōu)勢和發(fā)展趨勢
7 小結
思考題
參考文獻
第4章 數據抽取和清洗
1 數據的抽取
2 數據的清洗
3 大數據的ETL處理
4 常見的ETL工具案例
5 小結
思考題
參考文獻
第5章 大數據存儲技術
1 大數據存儲面臨的挑戰(zhàn)
2 數據存儲的方式
3 非關系型數據庫
4 常見的非關系型案例
5 分布式文件系統(tǒng)
6 小結
思考題
參考文獻
第6章 大數據與云計算
1 云計算概述
2 云架構與云計算技術
3 大數據走向云端
4 云計算下的大數據工程
5 云計算下大數據的應用
6 小結
思考題
參考文獻
第7章 大數據分析與數據挖掘
1 傳統(tǒng)數據挖掘
2 大數據與數據挖掘
3 大數據挖掘
4 文本挖掘
5 語音大數據挖掘
6 圖像識別與分析
7 空間數據挖掘
8 Web數據挖掘
9 小結
思考題
參考文獻
第8章 大數據分類分析方法
1 大數據分類分析方法的由來
2 數據分類方法
3 大數據分析實例
4 小結
思考題
參考文獻
第9章 大數據預測分析方法
1 大數據預測方法概述
2 基于回歸分析的預測方法
3 基于時間序列分析的預測方法
4 基于深度學習的預測方法
5 小結
思考題
參考文獻
第10章基于大數據的文本挖掘方法
1 分詞技術
2 倒排索引
3 文本信息檢索模型
4 小結
思考題
參考文獻
第11章MapReduce
1 MapReduce的發(fā)展與特征
2 HDFS分布式文件系統(tǒng)
3 MapReduce的原理和框架
4 MapReduce的常用算法
5 小結
思考題
參考文獻
第12章 大數據與電子商務
1 電子商務應用大數據的新機遇
2 大數據背景下的電子商務新特點
3 大數據在電子商務中的新應用
4 小結
思考題
參考文獻
第13章 大數據挖掘與移動互聯(lián)網
1 移動互聯(lián)網上的大數據來源與特點
2 移動互聯(lián)網中的大數據分析
3 大數據在移動互聯(lián)網中的應用
4 大數據挖掘與移動互聯(lián)網的未來發(fā)展
5 小結
思考題
參考文獻
第14章 社交網絡大數據分析
1 社交網絡大數據概述
2 社交網絡大數據分析技術與方法
3 社交網站大數據實踐
4 小結
思考題
參考文獻
第15章 物流大數據分析
1 物流大數據內涵與特點
2 物流大數據內涵與特點
3 物流行業(yè)大數據的應用
4 大數據物流問題與對策
5 大數據環(huán)境下物流行業(yè)發(fā)展前景與建議
6 小結
思考題
參考文獻
第16章 大數據可視化分析
1 大數據可視化概述
2 大數據可視化技術
3 大數據可視化工具
4 IBM可視化案例
5 可視化發(fā)展趨勢
6 小結
思考題
第17章 大數據項目的實施與應用案例
1 大數據項目實施方法論
2 基于微博大數據的股票市場預測系統(tǒng)的實施案例
3 銀行基于大數據的客戶分析系統(tǒng)實施案例
4 大數據分析應用案例
5 小結
思考題
參考文獻
第18章 大數據時代的信息安全與個人隱私
1 大數據時代對信息安全帶來的挑戰(zhàn)
2 大數據時代信息安全特征
3 大數據信息安全應對模式
4 大數據時代下的信息保障
5 大數據引起的個人隱私危機
6 小結
思考題
參考文獻
第19章 大數據主流廠商解決方案
1 大數據主流廠商概述
2 IBM大數據解決方案
3 SAS大數據解決方案
4 Oracle大數據解決方案
5 Microsoft大數據解決方案
6 SAP與Sybase大數據解決方案
7 EMC大數據解決方案
8 小結
思考題