大數(shù)據(jù)導論

第1章 什么是大數(shù)據(jù) 1
1．1　人類信息文明的發(fā)展　1
1．2　大數(shù)據(jù)時代的來臨　2
1．2．1　信息技術的發(fā)展　3
1．2．2　數(shù)據(jù)產生方式的變革　5
1．3　大數(shù)據(jù)的主要特征　7
1．3．1　大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征　8
1．3．2　大數(shù)據(jù)的技術特征　10
1．4　大數(shù)據(jù)的社會價值　11
習題　12
本章參考文獻　13
第2章　大數(shù)據(jù)技術基礎　14
2．1　計算機操作系統(tǒng)　14
2．1．1　什么是操作系統(tǒng)　14
2．1．2　Linux操作系統(tǒng)　16
2．2　編程語言　18
2．2．1　編程語言的發(fā)展與種類　18
2．2．2　Python語言　21
2．3　數(shù)據(jù)庫　23
2．3．1　SQL數(shù)據(jù)庫的發(fā)展與成熟　24
2．3．2　NoSQL數(shù)據(jù)庫及其特點　25
2．3．3　NoSQL數(shù)據(jù)庫的分類　27
2．3．4　NewSQL數(shù)據(jù)庫　30
2．4　算法　30
2．4．1　什么是算法　30
2．4．2　大數(shù)據(jù)時代的算法　32
2．5　大數(shù)據(jù)系統(tǒng)　33
2．5．1　Hadoop平臺　33
2．5．2　Spark平臺　35
2．6　大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型　37
2．6．1　結構化數(shù)據(jù)　38
2．6．2　半結構化數(shù)據(jù)　38
2．6．3　非結構化數(shù)據(jù)　39
2．7　大數(shù)據(jù)應用的開發(fā)流程　40
2．8　數(shù)據(jù)科學算法的應用流程　41
習題　42
本章參考文獻　43
第3章　數(shù)據(jù)采集與預處理　44
3．1　大數(shù)據(jù)的來源　44
3．1．1　傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)　45
3．1．2　互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)　45
3．1．3　物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)　46
3．2　數(shù)據(jù)的采集方法　47
3．2．1　系統(tǒng)日志的采集方法　47
3．2．2　網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的采集方法　52
3．2．3　其他數(shù)據(jù)的采集方法　55
3．3　數(shù)據(jù)預處理　56
3．3．1　影響數(shù)據(jù)質量的因素　56
3．3．2　數(shù)據(jù)預處理的目的　59
3．3．3　數(shù)據(jù)預處理的流程　60
習題　67
本章參考文獻　67
第4章　大數(shù)據(jù)存儲與管理　68
4．1　數(shù)據(jù)存儲概述　68
4．1．1　數(shù)據(jù)的存儲介質　68
4．1．2　數(shù)據(jù)的存儲模式　72
4．2　大數(shù)據(jù)時代的存儲管理系統(tǒng)　76
4．2．1　文件系統(tǒng)　76
4．2．2　分布式文件系統(tǒng)　77
4．2．3　數(shù)據(jù)庫　80
4．2．4　鍵-值數(shù)據(jù)庫　82
4．2．5　分布式數(shù)據(jù)庫　82
4．2．6　關系型數(shù)據(jù)庫　84
4．2．7　數(shù)據(jù)倉庫　85
4．2．8　文檔數(shù)據(jù)庫　87
4．2．9　圖形數(shù)據(jù)庫　89
4．2．10　云存儲　90
習題　93
本章參考文獻　93
第5章　大數(shù)據(jù)計算框架　94
5．1　計算框架　94
5．1．1　批處理框架　94
5．1．2　流式處理框架　95
5．1．3　交互式處理框架　96
5．2　MapReduce　96
5．2．1　MapReduce編程的特點　97
5．2．2　MapReduce的計算模型　97
5．2．3　MapReduce的資源管理框架　101
5．3　Spark　105
5．3．1　Spark的基本知識　105
5．3．2　Spark的生態(tài)系統(tǒng)　107
5．3．3　Spark的架構與原理　109
5．3．4　Spark RDD的基本知識　111
習題　115
本章參考文獻　115
第6章　數(shù)據(jù)挖掘　116
6．1　什么是數(shù)據(jù)挖掘　116
6．2　數(shù)據(jù)挖掘的對象與價值　119
6．2．1　數(shù)據(jù)挖掘的對象　119
6．2．2　數(shù)據(jù)挖掘的價值　121
6．3　數(shù)據(jù)挖掘常用的技術　123
6．3．1　關聯(lián)分析　123
6．3．2　分類分析　126
6．3．3　聚類分析　129
6．4　數(shù)據(jù)挖掘常用的工具　132
6．4．1　RapidMiner　133
6．4．2　WEKA　133
6．4．3　Orange　134
6．4．4　R語言　134
6．4．5　Mining　135
6．5　數(shù)據(jù)挖掘的典型應用　137
6．5．1　社交媒體領域的應用　137
6．5．2　市場營銷領域的應用　137
6．5．3　科學研究領域的應用　138
6．5．4　電信領域的應用　138
6．5．5　教育領域的應用　138
6．5．6　醫(yī)學領域的應用　139
習題　140
本章參考文獻　140
第7章　數(shù)據(jù)可視化　141
7．1　什么是可視化　141
7．1．1　可視化的含義　141
7．1．2　可視化的發(fā)展歷程　142
7．1．3　可視化的作用　143
7．2　數(shù)據(jù)可視化及其分類　144
7．2．1　科學可視化　144
7．2．2　信息可視化　146
7．2．3　可視化分析學　147
7．3　數(shù)據(jù)可視化工具　147
7．3．1　入門級工具　148
7．3．2　信息圖表工具　149
7．3．3　地圖工具　152
7．3．4　高級分析工具　155
7．4　數(shù)據(jù)可視化案例　157
7．4．1　數(shù)字美食　157
7．4．2　空中的間諜　157
習題　158
本章參考文獻　158
第8章　大數(shù)據(jù)與云計算　160
8．1　什么是云計算　160
8．1．1　云計算的概念與特點　160
8．1．2　云計算的分類　162
8．1．3　云計算與分布式計算的區(qū)別　163
8．1．4　云計算的體系架構　163
8．1．5　云計算需要解決的問題　165
8．1．6　具有代表性的云計算廠商　166
8．2　大數(shù)據(jù)與云計算的關系　167
8．2．1　云計算將改變大數(shù)據(jù)分析　168
8．2．2　大數(shù)據(jù)與云計算的區(qū)別和
聯(lián)系　168
8．2．3　大數(shù)據(jù)與云計算未來的發(fā)展
方向和趨勢　169
8．2．4　大數(shù)據(jù)與云計算在生產生活中的
應用　171
習題　173
本章參考文獻　174
第9章　大數(shù)據(jù)與人工智能　175
9．1　什么是人工智能　175
9．1．1　人工智能的發(fā)展歷史　176
9．1．2　人工智能的研究方向和方法　182
9．1．3　人工智能面臨的問題　184
9．2　數(shù)據(jù)驅動的智能時代　185
9．2．1　人工智能與大數(shù)據(jù)　185
9．2．2　產業(yè)戰(zhàn)略　187
習題　188
本章參考文獻　188