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第1章 大数据的概念及其应用1

1.1 大数据的概念1

1.2 大数据的来源3

1.3 大数据的特征及意义5

1.4 大数据的表现形态9

1.5 大数据的应用场景11

1.5.1 大数据在企业中的应用11

1.5.2 大数据在物联网中的应用12

1.5.3 大数据在在线社交网络的应用12

1.5.4 大数据在健康和医疗中的应用13

1.5.5 大数据在群智感知中的应用14

1.6 习题15

第2章 大数据的架构17

2.1 云计算17

2.1.1 云计算的概念17

2.1.2 云计算的特点18

2.1.3 云计算的服务方式19

2.1.4 云计算的应用20

2.2 大数据架构介绍23

2.2.1 大数据的分类23

2.2.2 数据类型26

2.2.3 大数据解决方案28

2.3 Hadoop体系架构36

2.3.1 Hadoop概述36

2.3.2 Hadoop核心组件39

2.4 上机与项目实训40

2.5 习题40

第3章 大数据采集及预处理41

3.1 大数据采集41

3.1.1 概念41

3.1.2 采集工具42

3.1.3 采集方法47

3.2 数据预处理53

3.2.1 数据清洗53

3.2.2 数据集成56

3.2.3 数据转换58

3.2.4 数据归约59

3.3 常用ETL工具60

3.3.1 概念60

3.3.2 常用ETL工具比较62

3.4 习题63

第4章 大数据的存储64

4.1 面临的挑战64

4.1.1 系统问题64

4.1.2 管理问题79

4.1.3 应用问题80

4.2 大数据存储方式82

4.2.1 分布式系统82

4.2.2 NoSQL数据库90

4.2.3 云存储95

4.3 数据仓库98

4.3.1 数据仓库的组成98

4.3.2 数据仓库的构建步骤99

4.3.3 数据集市102

4.4 习题104

第5章 大数据分析105

5.1 数据分析概念和分类105

5.1.1 数据分析的概念和作用105

5.1.2 数据分析的类型106

5.2 数据分析方法108

5.2.1 数据分析方法概述108

5.2.2 数据来源109

5.2.3 数据分析活动步骤110

5.2.4 分析数据112

5.3 数据挖掘113

5.3.1 基本概念113

5.3.2 数据挖掘常用算法115

5.3.3 分类117

5.3.4 聚类120

5.3.5 关联规则122

5.3.6 大数据挖掘工具124

5.3.7 数据挖掘算法应用128

5.4 上机与项目实训134

5.5 习题137

第6章 大数据可视化140

6.1 数据可视化基础140

6.1.1 数据可视化的基本特征140

6.1.2 数据可视化的作用142

6.1.3 数据可视化流程143

6.2 大数据可视化方法144

6.2.1 文本可视化144

6.2.2 网络（图）可视化146

6.2.3 多维数据可视化149

6.3 大数据可视化软件与工具151

6.3.1 Excel151

6.3.2 Processing152

6.3.3 ECharts155

6.4 习题158

第7章 大数据的商业应用159

7.1 国外大数据应用经典案例159

7.1.1 资源数量的重要性160

7.1.2 数据之间的相关性160

7.1.3 任何数据都存在商机161

7.1.4 大数据新价值的挖掘162

7.1.5 大数据在医疗行业的应用162

7.2 国内大数据应用经典案例164

7.2.1 智慧城市164

7.2.2 保险行业167

7.2.3 智慧医疗170

7.2.4 交通大数据171

7.2.5 环境大数据177

7.2.6 农业185

7.2.7 零售行业186

7.2.8 大数据舆情分析186

7.2.9 物流行业188

7.2.10 房地产业189

7.2.11 地震面前，大数据来拯救189

7.2.12 暑假出境游大数据分析191

7.2.13 互联网大数据192

7.3 习题192