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大数据导论:关键技术与行业应用最佳实践电子书

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本书全面阐释了大数据的概念、相关的技术和应用的现状,使读者对大数据的相关技术、应用和产业链能有一个比较清晰的认识。 全书共 11 章,主要内容包括大数据概论、数据组织存储技术、NoSQL、Hadoop 和 MapReduce、数据查询和分析高级技术、数据挖掘技术、数据分析语言 R、大数据用于预测和决策、大数据与市场营销、大数据应用案例、大数据应用主流解决方案等。 本书在内容的选择上进行了深入的思考,不论是大数据领域的初学者还是具备一定相关专业知识的读者都能从书中得到一定的收获或启发,同时,本书还适合高等院校的计算机相关专业的本专科生、研究生以及IT行业的从业人员,和所有对大数据感兴趣的人士阅读。 本书全面阐释了大数据的概念、相关的技术和应用的现状,使读者对大数据的相关技术、应用和产业能有一个比较清晰的认识。 全书共 11 章,主要内容包括大数据概论、数据组织存储技术、NoSQL、Hadoop 和 MapReduce、数据查询和分析高级技术、数据挖掘技术、数据分析语言 R、大数据用于预测和决策、大数据与市场营销、大数据应用案例、大数据应用主流解决方案等。 本书在内容的选择上行了深的思考,不论是大数据领域的初学者还是具备一定相关专业知识的读者都能从书中得到一定的收获或启发,同时,本书还适合高等院校的计算机相关专业的本专科生、研究生以及IT行业的从业人员,和所有对大数据感兴趣的人士阅读。
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总序

前言

第1章 大数据概论

1.1 什么是大数据

1.2 大数据与商业智能

1.3 大数据相关技术与应用概况

1.4 大数据热点问题与发展趋势介绍

1.5 练习

参考文献

第2章 数据组织存储技术

2.1 数据存储概述

2.2 数据存储技术研究现状

2.3 海量数据存储的关键技术

2.4 数据仓库

2.5 练习

参考文献

第3章 NoSQL

3.1 NoSQL简介

3.2 NoSQL的三大基石

3.3 key-value数据库

3.4 Column-oriented数据库

3.5 图存数据库

3.6 文档数据库

3.7 NewSQL数据库

3.8 分布式缓存系统

3.9 练习

参考文献

第4章 Hadoop和MapReduce

4.1 Hadoop简介

4.2 Hadoop的体系结构

4.3 Hadoop的安装与配置

4.4 Hadoop应用案例

4.5 MapReduce模型概述

4.6 实例分析:WordCount

4.7 练习

参考文献

第5章 数据查询和分析的高级技术

5.1 SQL on Hadoop查询技术

5.2 数据分析的方法与技术

5.3 常用分析工具介绍

5.4 练习

参考文献

第6章 数据挖掘技术

6.1 数据挖掘简介

6.2 关联分析

6.3 分类与回归

6.4 聚类分析

6.5 离群点检测

6.6 复杂数据类型挖掘

6.7 数据挖掘的研究前沿和发展趋势

6.8 练习

参考文献

第7章 数据分析语言R

7.1 R概述

7.2 R的数据操作

7.3 绘图功能简介

7.4 R的初级数据分析

7.5 R的高级数据分析

7.6 R在大数据处理中的应用

7.7 练习

参考文献

第8章 大数据用于预测和决策

8.1 利用分析技术作决策的发展历史和展望

8.2 统计预测和决策概述

8.3 大数据预测决策的关键

8.4 大数据分析用于商业的预测决策

8.5 大数据时代给政府决策管理带来的机遇与挑战

8.6 大数据时代的跨界与颠覆

8.7 练习

参考文献

第9章 大数据与市场营销

9.1 大数据时代的营销模式创新

9.2 大数据时代下的网络化精准营销

9.3 大数据应用与商业机会

9.4 大数据时代的商业变革

9.5 大数据提高企业竞争力

9.6 练习

参考文献

第10章 大数据应用案例

10.1 大数据在金融行业中的应用案例

10.2 大数据在医疗行业中的应用案例

10.3 大数据在互联网企业中的应用案例

10.4 大数据在影视行业中的应用案例

10.5 练习

参考文献

第11章 大数据应用的主流解决方案

11.1 Cloudera大数据解决方案

11.2 Hortonworks大数据解决方案

11.3 MapR大数据解决方案

11.4 亚马逊大数据解决方案

11.5 IBM大数据解决方案

11.6 甲骨文大数据解决方案

11.7 EMC大数据解决方案

11.8 英特尔大数据解决方案

11.9 SAP大数据解决方案

11.10 Teradata大数据解决方案

11.11 微软大数据解决方案

11.12 国泰安大数据解决方案

11.13 练习

参考文献

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