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大数据导论 第2版

大数据导论 第2版
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作者: 主编
出版社: 机械工业出版社
2021-07
版次: 2
ISBN: 9787111682059
定价: 59.80
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 360页
字数: 551千字
分类: 教材教辅考试>教材>高职教材>工程技术
41人买过
  • 本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。
      
      
      本书重点阐述大数据的基本原理、技术、平台和不同领域的应用案例。全书共分14章，第1章为绪论；第2~7章为技术篇，介绍了数据采集与治理、数据管理、数据分析、数据可视化、数据安全与隐私保护和大数据处理平台；第8~12章为应用篇，介绍了大数据在不同领域的应用案例，包括社会网络大数据、城市大数据、工业大数据、教育大数据和农业大数据；第13、14章为数据管理篇，包括数据开放与共享和大数据的法律政策规范。
      
      
      本书主要面向大学非计算机类的工科专业的高年级学生与研究生，亦可作为大数据爱好者的科普读物。
      
      
      本书配有免费的电子课件，欢迎选用本书作教材的老师登录www.cmpedu.com注册下载。 前言

    基础篇

    第1章绪论

    1.1概述

    1.1.1数据

    1.1.2数据中蕴含的价值

    1.1.3获取数据中蕴含的价值

    1.2大数据的内涵和外延

    1.2.1大数据时代的驱动力

    1.2.2大数据的概念和特征

    1.2.3大数据带来的思维模式改变

    1.2.4大数据的作用和意义

    1.3大数据的技术挑战和科学意义

    1.3.1数据处理的一般过程

    1.3.2大数据计算面临的挑战

    1.3.3大数据计算的特点

    1.3.4大数据计算平台

    1.3.5大数据与云计算、人工智能的关系

    1.4数据科学

    1.4.1数据科学的提出

    1.4.2数据科学的范畴

    1.4.3数据科学对学科发展的影响

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    技术篇

    第2章数据采集与治理

    2.1概述

    2.2大数据的来源与多源数据的采集方式

    2.2.1大数据的来源

    2.2.2多源数据的采集

    2.2.3数据离散化

    2.3大数据治理

    2.3.1大数据治理的框架

    2.3.2数据集成和跨界应用的数据集成方法

    2.3.3数据变换

    2.3.4数据质量的检验与提升

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第3章数据管理

    3.1概述

    3.2分布式文件系统

    3.2.1Hadoop

    3.2.2Ceph

    3.2.3GlusterFS

    3.2.4分布式文件系统对比

    3.3关系数据库

    3.3.1关系数据模型

    3.3.2结构化查询语言

    3.3.3数据库事务

    3.3.4关系数据库管理系统

    3.3.5SQL on Hadoop系统

    3.4NoSQL数据库

    3.4.1键值对数据库

    3.4.2文档数据库

    3.4.3列族数据库

    3.4.4图数据库

    3.4.5时序数据库

    3.5多模态数据管理

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第4章数据分析

    4.1概述

    4.2统计数据分析

    4.2.1数据描述性分析

    4.2.2回归分析

    4.3基于机器学习的数据分析

    4.3.1非监督学习方法

    4.3.2监督学习方法

    4.4图的数据分析

    4.4.1图的基本概念

    4.4.2中心性和相似性分析

    4.4.3社交网络上的算法

    4.5自然语言中的数据分析

    4.5.1词表示分析

    4.5.2语言模型

    4.5.3话题模型

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第5章数据可视化

    5.1概述

    5.2数据可视化主要技术

    5.2.1高维数据可视化

    5.2.2网络数据可视化

    5.2.3层次结构数据可视化

    5.2.4时空数据可视化

    5.2.5文本数据可视化

    5.3高可扩展可视化技术

    5.3.1科学可视化中的高可扩展性

    5.3.2支持数据高效的存储和检索的可视化

    5.3.3支持可扩展可视化的交互手段

    5.4大数据可视化与可视分析案例

    5.4.1VAST Challenge 2017的可视分析案例

    5.4.2车辆轨迹数据的可视分析案例

    5.5可视化工具和软件

    5.5.1高维数据可视化工具

    5.5.2文本可视化工具

    5.5.3网络可视化工具

    5.5.4可视化编程工具

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第6章数据安全与隐私保护

    6.1概述

    6.1.1数据安全与传统信息安全的共异点

    6.1.2数据采集及传输中的安全与隐私

    6.1.3数据存储的安全与隐私

    6.1.4数据分析挖掘及处理的安全与隐私

    6.1.5数据交互、共享与服务的安全与隐私

    6.2数据安全及隐私保护支撑技术

    6.2.1密码学基础及关键技术

    6.2.2公钥基础设施

    6.2.3授权管理基础设施

    6.2.4PKI与PMI协同工作原理

    6.2.5秘密分割与共享管理技术

    6.3数据脱敏技术与实践

    6.3.1数据交互安全与脱敏技术

    6.3.2静态数据脱敏技术

    6.3.3动态数据脱敏技术

    6.3.4数据脱敏实例

    6.4数据生命周期安全的防护及管理体系

    6.4.1数据安全防护体系

    6.4.2数据安全标准

    6.4.3数据生命周期安全实施方案与数据安全管理

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第7章大数据处理平台

    7.1概述

    7.2大数据处理平台架构

    7.2.1技术架构

    7.2.2开源平台

    7.3批量大数据计算

    7.3.1基本概念

    7.3.2典型批量计算系统

    7.3.3实例：微博用户群体年度热词统计

    7.4流式大数据计算

    7.4.1基本概念

    7.4.2典型流式计算系统

    7.4.3实例：微博用户群体实时热门话题分析

    7.5大规模图数据计算

    7.5.1基本概念

    7.5.2典型图计算系统

    7.5.3实例：微博用户影响力排名

    7.6内存大数据计算

    7.6.1基本概念

    7.6.2典型内存计算系统

    7.6.3Spark Streaming和GraphX

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    应用篇

    第8章社会网络大数据

    8.1概述

    8.2社会网络大数据面临的挑战

    8.3社会网络中的用户影响力

    8.3.1影响力检测实验

    8.3.2影响力传播模型

    8.3.3影响力度量算法

    8.3.4社会影响力应用

    8.4在线社会媒体中信息传播的建模与预测

    8.4.1网络信息传播模型

    8.4.2传播网络推断

    8.4.3影响力化

    8.4.4信息传播预测

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第9章城市大数据

    9.1概述

    9.1.1城市数据的分类

    9.1.2城市数据的特点

    9.2智慧城市

    9.2.1智慧城市的概念

    9.2.2智慧城市的发展现状

    9.2.3智慧城市的未来趋势

    9.3智慧城市的技术体系框架

    9.3.1智慧城市的技术框架

    9.3.2以数据为中心的智慧城市特点

    9.3.3智慧城市中的典型应用与服务

    9.4城市大数据应用案例

    9.4.1交通大数据的来源与种类

    9.4.2交通大数据的分析与处理

    9.4.3交通大数据的应用成果

    9.5城市大数据未来展望

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第10章工业大数据

    10.1概述

    10.1.1工业大数据的内涵

    10.1.2工业大数据的特点

    10.2工业大数据典型应用场景

    10.2.1现有业务优化

    10.2.2促进企业升级转型

    10.3工业大数据关键技术

    10.4工业大数据分析技术

    10.4.1工业大数据分析工作准备

    10.4.2工业大数据分析工作实施

    10.5工业大数据分析案例

    10.5.1大唐集团工业大数据应用实践

    10.5.2中联重科工业大数据应用实践

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第11章教育大数据

    11.1概述

    11.2教育大数据的采集与应用场景

    11.2.1信息化校园

    11.2.2智能辅导系统和在线题库

    11.2.3大规模开放式网络课程

    11.3认知诊断分析

    11.3.1认知诊断任务描述

    11.3.2经典认知诊断方法

    11.3.3基于大数据的深度认知诊断

    11.4知识跟踪分析

    11.4.1知识跟踪任务描述

    11.4.2经典知识跟踪方法

    11.4.3联合知识跟踪

    11.5习题资源分析与挖掘

    11.5.1相似习题判定任务描述

    11.5.2相似习题判定技术

    11.5.3其他习题分析与挖掘应用

    11.6MOOC平台活跃度预测

    11.6.1活跃度预测任务描述

    11.6.2活跃度预测分析方法

    11.7教育大数据应用案例

    11.7.1基于大数据分析的学生“隐形补助”体系

    11.7.2基于大数据技术的个性化学习

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第12章农业大数据

    12.1概述

    12.1.1智慧农业

    12.1.2农业大数据分类

    12.1.3农业大数据的特点与技术挑战

    12.2农业大数据应用

    12.2.1农业大数据应用价值

    12.2.2农业大数据典型应用场景

    12.3农业大数据关键技术

    12.3.1农业大数据平台架构

    12.3.2农业大数据标准化与共享技术

    12.3.3农业大数据分析技术

    12.4农业大数据应用案例

    12.4.1农保姆全产业链智能服务大数据应用案例

    12.4.2农技推广大数据应用案例

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    数据管理篇

    第13章数据开放与共享

    13.1概述

    13.1.1数据开放与共享的概念

    13.1.2数据开放与共享的发展历程

    13.2数据开放与共享的原则与政策

    13.2.1数据开放与共享原则

    13.2.2国外数据开放与共享政策

    13.2.3中国数据开放与共享政策

    13.2.4数据开放与共享实施指南

    13.3数据开放与共享分类

    13.3.1政府数据开放与共享

    13.3.2公共财政资助产生的科学数据开放与共享

    13.3.3企业数据开放与共享

    13.3.4个人数据开放与共享

    13.4数据开放与共享平台

    13.4.1数据开放与共享综合平台

    13.4.2数据开放与共享领域平台

    13.4.3数据开放与共享平台的基本功能

    13.4.4数据开放与共享平台的产权保护

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第14章大数据的法律政策规范

    14.1中国大数据政策法规指引

    14.1.1中国大数据政策法规发展过程

    14.1.2中国的数据保护监管机构

    14.2数据主权与数据权利

    14.2.1数据主权

    14.2.2数据权利

    14.2.3数据权利主体和其他利益相关主体

    14.3个人数据立法保护

    14.3.1国外个人数据保护制度

    14.3.2中国个人数据保护制度

    14.4数据跨境流动监管法律机制

    14.4.1国外数据跨境及数据本地化立法

    14.4.2中国数据跨境流动法律制度

    14.4.3数据跨境流动法律制度设计

    14.5科技伦理

    14.5.1科技伦理问题的影响和特征

    14.5.2科技伦理研究

    习题

    参考文献及扩展阅读资料
  • 内容简介:
    本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。
      
      
      本书重点阐述大数据的基本原理、技术、平台和不同领域的应用案例。全书共分14章，第1章为绪论；第2~7章为技术篇，介绍了数据采集与治理、数据管理、数据分析、数据可视化、数据安全与隐私保护和大数据处理平台；第8~12章为应用篇，介绍了大数据在不同领域的应用案例，包括社会网络大数据、城市大数据、工业大数据、教育大数据和农业大数据；第13、14章为数据管理篇，包括数据开放与共享和大数据的法律政策规范。
      
      
      本书主要面向大学非计算机类的工科专业的高年级学生与研究生，亦可作为大数据爱好者的科普读物。
      
      
      本书配有免费的电子课件，欢迎选用本书作教材的老师登录www.cmpedu.com注册下载。
  • 目录:
    前言

    基础篇

    第1章绪论

    1.1概述

    1.1.1数据

    1.1.2数据中蕴含的价值

    1.1.3获取数据中蕴含的价值

    1.2大数据的内涵和外延

    1.2.1大数据时代的驱动力

    1.2.2大数据的概念和特征

    1.2.3大数据带来的思维模式改变

    1.2.4大数据的作用和意义

    1.3大数据的技术挑战和科学意义

    1.3.1数据处理的一般过程

    1.3.2大数据计算面临的挑战

    1.3.3大数据计算的特点

    1.3.4大数据计算平台

    1.3.5大数据与云计算、人工智能的关系

    1.4数据科学

    1.4.1数据科学的提出

    1.4.2数据科学的范畴

    1.4.3数据科学对学科发展的影响

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    技术篇

    第2章数据采集与治理

    2.1概述

    2.2大数据的来源与多源数据的采集方式

    2.2.1大数据的来源

    2.2.2多源数据的采集

    2.2.3数据离散化

    2.3大数据治理

    2.3.1大数据治理的框架

    2.3.2数据集成和跨界应用的数据集成方法

    2.3.3数据变换

    2.3.4数据质量的检验与提升

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第3章数据管理

    3.1概述

    3.2分布式文件系统

    3.2.1Hadoop

    3.2.2Ceph

    3.2.3GlusterFS

    3.2.4分布式文件系统对比

    3.3关系数据库

    3.3.1关系数据模型

    3.3.2结构化查询语言

    3.3.3数据库事务

    3.3.4关系数据库管理系统

    3.3.5SQL on Hadoop系统

    3.4NoSQL数据库

    3.4.1键值对数据库

    3.4.2文档数据库

    3.4.3列族数据库

    3.4.4图数据库

    3.4.5时序数据库

    3.5多模态数据管理

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第4章数据分析

    4.1概述

    4.2统计数据分析

    4.2.1数据描述性分析

    4.2.2回归分析

    4.3基于机器学习的数据分析

    4.3.1非监督学习方法

    4.3.2监督学习方法

    4.4图的数据分析

    4.4.1图的基本概念

    4.4.2中心性和相似性分析

    4.4.3社交网络上的算法

    4.5自然语言中的数据分析

    4.5.1词表示分析

    4.5.2语言模型

    4.5.3话题模型

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第5章数据可视化

    5.1概述

    5.2数据可视化主要技术

    5.2.1高维数据可视化

    5.2.2网络数据可视化

    5.2.3层次结构数据可视化

    5.2.4时空数据可视化

    5.2.5文本数据可视化

    5.3高可扩展可视化技术

    5.3.1科学可视化中的高可扩展性

    5.3.2支持数据高效的存储和检索的可视化

    5.3.3支持可扩展可视化的交互手段

    5.4大数据可视化与可视分析案例

    5.4.1VAST Challenge 2017的可视分析案例

    5.4.2车辆轨迹数据的可视分析案例

    5.5可视化工具和软件

    5.5.1高维数据可视化工具

    5.5.2文本可视化工具

    5.5.3网络可视化工具

    5.5.4可视化编程工具

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第6章数据安全与隐私保护

    6.1概述

    6.1.1数据安全与传统信息安全的共异点

    6.1.2数据采集及传输中的安全与隐私

    6.1.3数据存储的安全与隐私

    6.1.4数据分析挖掘及处理的安全与隐私

    6.1.5数据交互、共享与服务的安全与隐私

    6.2数据安全及隐私保护支撑技术

    6.2.1密码学基础及关键技术

    6.2.2公钥基础设施

    6.2.3授权管理基础设施

    6.2.4PKI与PMI协同工作原理

    6.2.5秘密分割与共享管理技术

    6.3数据脱敏技术与实践

    6.3.1数据交互安全与脱敏技术

    6.3.2静态数据脱敏技术

    6.3.3动态数据脱敏技术

    6.3.4数据脱敏实例

    6.4数据生命周期安全的防护及管理体系

    6.4.1数据安全防护体系

    6.4.2数据安全标准

    6.4.3数据生命周期安全实施方案与数据安全管理

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第7章大数据处理平台

    7.1概述

    7.2大数据处理平台架构

    7.2.1技术架构

    7.2.2开源平台

    7.3批量大数据计算

    7.3.1基本概念

    7.3.2典型批量计算系统

    7.3.3实例：微博用户群体年度热词统计

    7.4流式大数据计算

    7.4.1基本概念

    7.4.2典型流式计算系统

    7.4.3实例：微博用户群体实时热门话题分析

    7.5大规模图数据计算

    7.5.1基本概念

    7.5.2典型图计算系统

    7.5.3实例：微博用户影响力排名

    7.6内存大数据计算

    7.6.1基本概念

    7.6.2典型内存计算系统

    7.6.3Spark Streaming和GraphX

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    应用篇

    第8章社会网络大数据

    8.1概述

    8.2社会网络大数据面临的挑战

    8.3社会网络中的用户影响力

    8.3.1影响力检测实验

    8.3.2影响力传播模型

    8.3.3影响力度量算法

    8.3.4社会影响力应用

    8.4在线社会媒体中信息传播的建模与预测

    8.4.1网络信息传播模型

    8.4.2传播网络推断

    8.4.3影响力化

    8.4.4信息传播预测

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第9章城市大数据

    9.1概述

    9.1.1城市数据的分类

    9.1.2城市数据的特点

    9.2智慧城市

    9.2.1智慧城市的概念

    9.2.2智慧城市的发展现状

    9.2.3智慧城市的未来趋势

    9.3智慧城市的技术体系框架

    9.3.1智慧城市的技术框架

    9.3.2以数据为中心的智慧城市特点

    9.3.3智慧城市中的典型应用与服务

    9.4城市大数据应用案例

    9.4.1交通大数据的来源与种类

    9.4.2交通大数据的分析与处理

    9.4.3交通大数据的应用成果

    9.5城市大数据未来展望

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第10章工业大数据

    10.1概述

    10.1.1工业大数据的内涵

    10.1.2工业大数据的特点

    10.2工业大数据典型应用场景

    10.2.1现有业务优化

    10.2.2促进企业升级转型

    10.3工业大数据关键技术

    10.4工业大数据分析技术

    10.4.1工业大数据分析工作准备

    10.4.2工业大数据分析工作实施

    10.5工业大数据分析案例

    10.5.1大唐集团工业大数据应用实践

    10.5.2中联重科工业大数据应用实践

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第11章教育大数据

    11.1概述

    11.2教育大数据的采集与应用场景

    11.2.1信息化校园

    11.2.2智能辅导系统和在线题库

    11.2.3大规模开放式网络课程

    11.3认知诊断分析

    11.3.1认知诊断任务描述

    11.3.2经典认知诊断方法

    11.3.3基于大数据的深度认知诊断

    11.4知识跟踪分析

    11.4.1知识跟踪任务描述

    11.4.2经典知识跟踪方法

    11.4.3联合知识跟踪

    11.5习题资源分析与挖掘

    11.5.1相似习题判定任务描述

    11.5.2相似习题判定技术

    11.5.3其他习题分析与挖掘应用

    11.6MOOC平台活跃度预测

    11.6.1活跃度预测任务描述

    11.6.2活跃度预测分析方法

    11.7教育大数据应用案例

    11.7.1基于大数据分析的学生“隐形补助”体系

    11.7.2基于大数据技术的个性化学习

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第12章农业大数据

    12.1概述

    12.1.1智慧农业

    12.1.2农业大数据分类

    12.1.3农业大数据的特点与技术挑战

    12.2农业大数据应用

    12.2.1农业大数据应用价值

    12.2.2农业大数据典型应用场景

    12.3农业大数据关键技术

    12.3.1农业大数据平台架构

    12.3.2农业大数据标准化与共享技术

    12.3.3农业大数据分析技术

    12.4农业大数据应用案例

    12.4.1农保姆全产业链智能服务大数据应用案例

    12.4.2农技推广大数据应用案例

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    数据管理篇

    第13章数据开放与共享

    13.1概述

    13.1.1数据开放与共享的概念

    13.1.2数据开放与共享的发展历程

    13.2数据开放与共享的原则与政策

    13.2.1数据开放与共享原则

    13.2.2国外数据开放与共享政策

    13.2.3中国数据开放与共享政策

    13.2.4数据开放与共享实施指南

    13.3数据开放与共享分类

    13.3.1政府数据开放与共享

    13.3.2公共财政资助产生的科学数据开放与共享

    13.3.3企业数据开放与共享

    13.3.4个人数据开放与共享

    13.4数据开放与共享平台

    13.4.1数据开放与共享综合平台

    13.4.2数据开放与共享领域平台

    13.4.3数据开放与共享平台的基本功能

    13.4.4数据开放与共享平台的产权保护

    习题

    参考文献及扩展阅读资料

    第14章大数据的法律政策规范

    14.1中国大数据政策法规指引

    14.1.1中国大数据政策法规发展过程

    14.1.2中国的数据保护监管机构

    14.2数据主权与数据权利

    14.2.1数据主权

    14.2.2数据权利

    14.2.3数据权利主体和其他利益相关主体

    14.3个人数据立法保护

    14.3.1国外个人数据保护制度

    14.3.2中国个人数据保护制度

    14.4数据跨境流动监管法律机制

    14.4.1国外数据跨境及数据本地化立法

    14.4.2中国数据跨境流动法律制度

    14.4.3数据跨境流动法律制度设计

    14.5科技伦理

    14.5.1科技伦理问题的影响和特征

    14.5.2科技伦理研究

    习题

    参考文献及扩展阅读资料
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