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本书系统地介绍了大数据技术与应用的基础知识，详细阐述了大数据的采集、存储、处理、分析和可视化等内容，并且讲述了大数据再金融、互联网、生物医学等领域的应用，同时剖析了大数据环境下的隐私和安全问题。
本书既可以作为高等院校计算机科学与技术、软件工程及相关专业的教材，也可以供系统分析师、系统架构师、软件开发工程师、项目经理及学习大数据技术的读者阅读和参考。
本书系统地介绍了大数据技术与应用的基础知识，详细阐述了大数据的采集、存储、处理、分析和可视化等内容，并且讲述了大数据再金融、互联网、生物医学等领域的应用，同时剖析了大数据环境下的隐私和安全问题。
本书既可以作为高等院校计算机科学与技术、软件工程及相关专业的教材，也可以供系统分析师、系统架构师、软件开发工程师、项目经理及学习大数据技术的读者阅读和参考。
本书既可以作为高等院校计算机科学与技术、软件工程及相关专业的教材，也可以供系统分析师、系统架构师、软件开发工程师、项目经理及学习大数据技术的读者阅读和参考。
本书系统地介绍了大数据技术与应用的基础知识，详细阐述了大数据的采集、存储、处理、分析和可视化等内容，并且讲述了大数据再金融、互联网、生物医学等领域的应用，同时剖析了大数据环境下的隐私和安全问题。
本书既可以作为高等院校计算机科学与技术、软件工程及相关专业的教材，也可以供系统分析师、系统架构师、软件开发工程师、项目经理及学习大数据技术的读者阅读和参考。
- 封面
- 版权
- 目录
- 内容简介
- 前言
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第1章 大数据概述
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1.1 大数据的背景
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1.1.1 互联网的三次浪潮
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1.1.2 大数据的变革思维
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1.2 大数据简介
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1.2.1 大数据的概念
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1.2.2 大数据的特征
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1.2.3 大数据的结构类型
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1.2.4 大数据的关键技术
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1.2.5 大数据的核心产业链
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1.3 大数据的发展和应用
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1.3.1 大数据的发展态势
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1.3.2 我国大数据发展面临的问题与挑战
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1.3.3 大数据的应用
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小 结
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习 题
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第2章 大数据的采集和预处理
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2.1 大数据的采集
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2.1.1 大数据的采集来源
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2.1.2 大数据的采集方法
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2.1.3 大数据的采集平台
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2.2 大数据的预处理技术
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2.2.1 数据清洗
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2.2.2 数据集成
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2.2.3 数据变换
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2.2.4 数据归约
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2.3 数据仓库与ETL工具
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2.3.1 数据仓库的组成
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2.3.2 数据仓库的数据模型
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2.3.3 常用的ETL工具
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小 结
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习 题
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第3章 大数据存储
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3.1 传 统 存 储
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3.1.1 硬盘
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3.1.2 直连式存储
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3.1.3 网络存储
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3.2 分布式存储
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3.2.1 存储结构
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3.2.2 系统架构
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3.2.3 典型系统
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3.3 云 存 储
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3.3.1 云存储的结构模型
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3.3.2 云存储的分类
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3.3.3 云存储的优势和劣势
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3.3.4 云存储的发展趋势
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小 结
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习 题
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第4章 大数据处理与计算
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4.1 Hadoop处理框架
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4.1.1 HDFS
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4.1.2 MapReduce
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4.1.3 YARN
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4.1.4 ZooKeeper
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4.2 Spark处理框架
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4.2.1 Scala
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4.2.2 Spark SQL
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4.2.3 Spark Streaming
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4.3 Storm开源流计算框架
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4.3.1 Storm的基本概念
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4.3.2 Spout和Bolt
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4.3.3 Topology
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小 结
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习 题
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第5章 大数据分析
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5.1 大数据分析的类型
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5.1.1 描述性分析
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5.1.2 探索性分析
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5.1.3 验证性分析
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5.2 大数据分析的方法
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5.2.1 回归分析
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5.2.2 关联分析
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5.2.3 分类
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5.2.4 聚类
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5.3 大数据分析的工具
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5.3.1 Excel
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5.3.2 R
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5.3.3 RapidMiner
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5.3.4 KNIME
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5.3.5 Weka
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小 结
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习 题
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第6章 大数据可视化
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6.1 可视化概述
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6.1.1 可视化的概念
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6.1.2 可视化的起源
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6.1.3 可视化的作用
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6.2 大数据可视化的技术
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6.2.1 基于图形的可视化技术
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6.2.2 基于平行坐标法的可视化技术
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6.2.3 其他大数据可视化技术
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6.3 大数据可视化的工具
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6.3.1 入门级工具
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6.3.2 信息图表工具
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6.3.3 地图工具
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6.3.4 时间线工具
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6.3.5 高级分析工具
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6.4 大数据可视化的发展
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6.4.1 大数据可视化面临的挑战
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6.4.2 大数据可视化的发展方向
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6.4.3 大数据可视化未来的应用
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小 结
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习 题
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第7章 大数据应用
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7.1 大数据在金融领域的应用
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7.1.1 大数据与客户管理
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7.1.2 大数据与风险管控
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7.1.3 大数据与运营优化
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7.2 大数据在互联网领域的应用
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7.2.1 大数据与电子商务
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7.2.2 大数据与社交媒体
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7.2.3 大数据与零售行业
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7.3 大数据在生物医学领域的应用
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7.3.1 大数据与流行病预测
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7.3.2 大数据与智慧医疗
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7.3.3 大数据与生物信息学
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7.4 大数据在其他领域的应用
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7.4.1 大数据与智慧物流
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7.4.2 大数据与汽车行业
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7.4.3 大数据与公共管理
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7.4.4 大数据与教育行业
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小 结
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习 题
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第8章 大数据隐私与安全
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8.1 大数据面临的隐私与安全问题
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8.1.1 大数据隐私与安全的定义
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8.1.2 影响大数据隐私与安全的主要因素
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8.1.3 大数据隐私与安全问题的分类
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8.2 大数据隐私与安全的防护策略
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8.2.1 存储安全策略
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8.2.2 应用安全策略
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8.2.3 管理安全策略
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8.3 大数据隐私与安全的防护技术
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8.3.1 数据采集与存储安全技术
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8.3.2 数据挖掘安全技术
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8.3.3 数据发布安全技术
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8.3.4 防范APT技术
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小 结
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习 题
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- 参 考 文 献
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