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本书覆盖了大数据生命周期中的主要技术要点。
内容简介
全书共8章，第1章介绍大数据的产生和特点及思维的变革，第2章了解大数据生态系统，第3～7章按照大数据的生命周期，分别讨论大数据采集与预处理、大数据管理、大数据分析、大数据可视化、大数据应用的基本原理和方法，第8章讨论大数据安全面临的挑战。
作者简介
作者程显毅，教授，博士，博士生导师。
章节目录
版权信息
前言
第1章 概论
1.1 揭秘大数据
1.1.1 大数据产生历史必然
1.1.2 大数据概念和特征
1.1.3 大数据生命周期
1.1.4 大数据与物联网、云计算、人工智能
1.1.5 大数据时代的八个重大变革
1.2 Linux系统概述
1.2.1 Linux版本
1.2.2 Linux系统目录结构
1.2.3 文本编辑器vi
1.2.4 文件权限解读
1.2.5 Linux系统常用命令
习题1
实验报告1 Linux实验
第2章 大数据生态系统
2.1 认识Hadoop
2.2 HDFS
2.2.1 HDFS体系结构
2.2.2 HDFS存储原理
2.2.3 HDFS常用操作
2.3 MapReduce
2.3.1 MapReduce逻辑结构
2.3.2 MapReduce操作案例
*2.4 Zookeeper
习题2
实验报告2 Hadoop实验
第3章 大数据采集与预处理
3.1 数据
3.1.1 数据是什么
3.1.2 数据分类
3.1.3 度量和维度
3.2 数据采集
3.2.1 数据采集分类
3.2.2 数据采集方法
3.2.3 数据采集工具
3.3 数据清洗
3.3.1 数据清洗原理
3.3.2 缺失值和异常数据
3.3.3 数据清洗基本操作
3.4 网络爬虫
3.4.1 爬虫简介
*3.4.2 论坛爬虫源代码分析
习题3
*实验报告3 网络爬虫
第4章 大数据管理
4.1 NoSQL
4.1.1 NoSQL概述
4.1.2 键值数据库
4.1.3 图数据库
4.1.4 文档数据库
4.1.5 列式数据库
4.1.6 云数据库
4.2 HBase
4.2.1 HBase模型
4.2.2 HBase与传统关系数据库的对比分析
4.2.3 HBase系统架构
4.2.4 HBase常用Shell命令
习题4
实验报告4 HBase实验
第5章 大数据分析
5.1 大数据分析概述
5.1.1 数据分析原则
5.1.2 大数据分析特点
5.1.3 大数据分析流程
5.1.4 数据分析师基本技能和素质
*5.1.5 大数据分析难点
*5.2 业务理解
5.2.1 什么是业务理解
5.2.2 如何理解业务
5.2.3 数据业务化
5.3 数据认知
5.3.1 数据变换
5.3.2 概率分析
*5.3.3 对比分析
*5.3.4 细分分析
*5.3.5 交叉分析
5.3.6 相关分析
5.4 特征工程
5.4.1 特征工程面临的挑战
5.4.2 特征选择
5.4.3 特征提取
5.4.4 指标设计
5.5 数据建模
5.5.1 模型分类
5.5.2 决策树
5.5.3 关联分析
5.5.4 回归分析
5.5.5 聚类分析
*5.5.6 k-邻近分类算法KNN
*5.6 通用计算引擎Spark
5.6.1 Spark简介
5.6.2 Spark与Hadoop差异
5.6.3 Spark适用场景
5.6.4 Spark运行模式
5.6.5 Spark常用术语
5.6.6 Spark编程实战——单词统计
5.7 大数据分析引擎Hive
5.7.1 数据仓库概念
5.7.2 传统数据仓库的问题
5.7.3 Hive特征
5.7.4 Hive系统架构
5.7.5 Hive应用案例
习题5
实验报告5 Hive实验
第6章 大数据可视化
6.1 数据可视化基本概念
6.1.1 为什么要数据可视化
6.1.2 什么是数据可视化
6.1.3 数据可视化的作用
6.1.4 数据可视化术语
6.1.5 数据可视化三要素
6.2 常用图形
6.2.1 饼图（扇形图）
6.2.2 堆积柱形图
6.2.3 风玫瑰图
6.2.4 柱状图
6.2.5 直方图
6.2.6 气泡图
6.2.7 散点图矩阵
6.2.8 折线图
6.2.9 面积图
6.2.10 相关系数图
6.2.11 雷达图
6.2.12 箱线图
6.3 数据可视化设计
6.3.1 数据可视化设计原则
6.3.2 数据可视化=数据+设计+故事
6.3.3 数据可视化图形选择建议
6.4 数据可视化工具
6.4.1 基本工具
6.4.2 进阶工具
6.5 基于R语言可视化基础
6.5.1 基本绘图命令
6.5.2 ggplot2绘图
习题6
*实验报告6 可视化实验
第7章 大数据应用
7.1 零售行业大数据
7.1.1 沃尔玛的购物篮分析
7.1.2 农夫山泉用海量照片提升销量
7.2 交通大数据
7.2.1 交通拥堵大数据分析
7.2.2 预测起飞时间
7.3 医疗大数据
7.3.1 移动医疗与个人健康
7.3.2 基因测序——精准治癌正在成为现实
习题7
第8章 大数据安全
8.1 大数据安全的重要意义
8.2 大数据面临的挑战
8.3 大数据的安全威胁
8.3.1 大数据基础设施安全威胁
8.3.2 大数据存储安全威胁
8.3.3 大数据的隐私泄露
8.3.4 大数据的其他安全威胁
8.4 大数据与网络攻击监测
8.5 大数据安全分析
8.6 大数据安全标准
8.6.1 基础标准类
8.6.2 平台和技术类
8.6.3 数据安全类
8.6.4 服务安全类
8.6.5 应用安全类
8.7 大数据安全技术
习题8
附录 大数据软件安装
参考文献
大数据技术导论是2019年由机械工业出版社出版,作者程显毅。
得书感谢您对《大数据技术导论》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
