大數據導論

第1章 大數據的概念及其應用
1.1 大數據的概念
1.2 大數據的來源
1.3 大數據的特征及意義
1.4 大數據的表現形態(tài)
1.5 大數據的應用場景
1.5.1大數據在企業(yè)中的應用
1.5.2大數據在物聯網中的應用
1.5.3大數據在在線社交網絡的應用
1.5.4 大數據在健康和醫(yī)療中的應用
1.5.5 大數據在群智感知中的應用
1.6 習題
第2章 大數據的架構
2.1云計算
2.1.1 云計算（Cloud Comptuing）的概念
2.1.2 云計算的特點
2.1.3 云計算的服務方式
2.1.4 云計算的應用
2.2 大數據架構介紹
2.2.1 大數據的分類
2.2.2 數據類型
2.2.3 大數據解決方案
2.3 Hadoop體系架構
2.3.1 Hadoop概述
2.3.2 Hadoophe核心組件
2.4 上機與項目實訓
2.5習題
第3章 大數據采集及預處理
3.1 大數據采集
3.1.1 概念
3.1.2 采集工具
3.1.3 采集方法
3.2 數據預處理
3.2.1 數據清洗
3.2.2 數據集成
3.2.3 數據轉換
3.2.４ 數據規(guī)約
3.3 常用ETL工具
3.3.1 概念
3.3.2 常用ETL工具比較
3.4 習題
4.1 面臨的挑戰(zhàn)
4.1.1 系統(tǒng)問題
4.1.2 管理問題
4.1.3 應用問題
4.2 大數據存儲方式
4.2.1 分布式系統(tǒng)
4.2.2 NoSQL數據庫
4.2.3 云存儲
4.3 數據倉庫
4.3.1 數據倉庫的組成
4.3.2 數據倉庫的構建步驟
4.3.3 數據集市
4.4 習題
第5章 大數據分析
5.1 數據分析概念和分類
5.1.1 數據分析的概念和作用
5.1.2 數據分析的類型
5.2 數據分析方法
5.2.1 數據分析方法概述
5.2.2 數據來源
5.2.3 數據分析活動步驟
5.2.4 分析數據
5.3 數據挖掘
5.3.1 基本概念
5.3.2 數據挖掘常用算法
5.3.3 分類
5.3.4 聚類
5.3.5 關聯規(guī)則
5.3.6 大數據挖掘工具
5.3.7 數據挖掘算法應用
5.4 上機與項目實訓
5.5 練習與提高
第6章 大數據可視化
6.1 數據可視化基礎
6.1.1 數據可視化的基本特征
6.1.2 數據可視化的作用
6.1.3 數據可視化流程
6.2 大數據可視化方法
6.2.1文本可視化
6.2.2網絡（圖）可視化
6.2.3多維數據可視化
6.3 大數據可視化軟件與工具
6.3.1 Excel
6.3.2 Processing
6.3.3 ECharts
6.4習題 1
第7章 大數據的商業(yè)應用
7.1國外大數據應用經典案例
7.1.1 資源數量的重要性
7.1.2 數據之間的相關性
7.1.3 任何數據都存在商機
7.1.4 大數據新價值的挖掘
7.1.5 大數據在醫(yī)療行業(yè)的應用
7.2國內大數據應用經典案例
7.2.1 智慧城市
7.2.2 保險行業(yè)
7.2.3 智慧醫(yī)療
7.2.4 交通大數據
7.2.5 環(huán)境大數據
7.2.5.1 環(huán)境大數據概述
7.2.5.2 環(huán)境數據的采集與獲取
7.2.5.3 環(huán)境數據的存儲與處理
7.2.5.4 環(huán)境數據的應用
7.2.6農業(yè)
7.2.7 零售行業(yè)
7.2.8 大數據輿情分析
7.2.9 物流行業(yè)
7.2.10 房地產業(yè)
7.2.11地震面前，大數據來拯救
7.2.12 暑假出境游大數據分析
7.2.13 互聯網大數據
7.3 習題
附錄A Hadoop平臺搭建
附錄B 大數據和人工智能實驗環(huán)境
參考文獻