| 开本：3开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787111689782 |
| 所属分类：图书>计算机/网络>数据库>数据库理论 |
商品详情
基本信息
商品名称：大数据技术及应用开本：开
作者：施苑英定价：
号：出版时间：
出版社：机械工业出版社印刷时间：
版次：印次： 目录
前言
章大数据技术概述
什么是大数据
大数据技术
大数据应用
习题
第章大数据采集与预处理
大数据采集概述
大数据采集方法
大数据预处理
大数据采集及处理平台
习题
第章大数据存储技术
存储技术的发展
分布式文件系统
数据库
数据仓库
习题
第章大数据分析挖掘——分类
分类分析概述
分类分析的过程
分类算法
分类结果评估
习题
第章大数据分析挖掘——回归
回归分析概述
回归分析的步骤
回归分析算法
回归算法评估
习题
第章大数据分析挖掘——聚类
聚类分析概述
聚类分析的步骤
相似度计算
聚类算法
聚类结果评估
习题
第章大数据分析挖掘——关联规则
关联规则的概念
关联规则挖掘的一般过程
算法
算法
关联模式评估
习题
第章大数据可视化技术
可视化技术概述
数据可视化工具
数据可视化应用
习题
第章电信行业大数据应用
电信大数据概述
电信大数据应用
案例——网络优化
案例——客户细分
案例——客户流失管理
习题
章其他行业大数据应用
文娱行业大数据应用
教育行业大数据应用
医疗行业大数据应用
习题
参考文献
本书系统介绍了大数据的内涵、特征、技术及应用。全书共章，其中～章为技术篇，主要从大数据处理流程出发，围绕大数据体系架构，详细阐述大数据采集与预处理、大数据存储、大数据分析挖掘、大数据可视化等关键技术。第、两章为应用篇，对大数据在电信、文娱、教育、医疗等行业的具体应用进行了论述，并通过典型案例与代码示例，展示如何将大数据原理付诸实践。
本书兼顾专业性和可读性，适合作为高等院校大数据技术的基础教材，也可供大数据技术爱好者学习参考。
基本信息
商品名称：大数据技术及应用开本：开
作者：施苑英定价：
号：出版时间：
出版社：机械工业出版社印刷时间：
版次：印次： 目录
前言
章大数据技术概述
什么是大数据
大数据技术
大数据应用
习题
第章大数据采集与预处理
大数据采集概述
大数据采集方法
大数据预处理
大数据采集及处理平台
习题
第章大数据存储技术
存储技术的发展
分布式文件系统
数据库
数据仓库
习题
第章大数据分析挖掘——分类
分类分析概述
分类分析的过程
分类算法
分类结果评估
习题
第章大数据分析挖掘——回归
回归分析概述
回归分析的步骤
回归分析算法
回归算法评估
习题
第章大数据分析挖掘——聚类
聚类分析概述
聚类分析的步骤
相似度计算
聚类算法
聚类结果评估
习题
第章大数据分析挖掘——关联规则
关联规则的概念
关联规则挖掘的一般过程
算法
算法
关联模式评估
习题
第章大数据可视化技术
可视化技术概述
数据可视化工具
数据可视化应用
习题
第章电信行业大数据应用
电信大数据概述
电信大数据应用
案例——网络优化
案例——客户细分
案例——客户流失管理
习题
章其他行业大数据应用
文娱行业大数据应用
教育行业大数据应用
医疗行业大数据应用
习题
参考文献
本书系统介绍了大数据的内涵、特征、技术及应用。全书共章，其中～章为技术篇，主要从大数据处理流程出发，围绕大数据体系架构，详细阐述大数据采集与预处理、大数据存储、大数据分析挖掘、大数据可视化等关键技术。第、两章为应用篇，对大数据在电信、文娱、教育、医疗等行业的具体应用进行了论述，并通过典型案例与代码示例，展示如何将大数据原理付诸实践。
本书兼顾专业性和可读性，适合作为高等院校大数据技术的基础教材，也可供大数据技术爱好者学习参考。