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高等職業教育系列教材大數據技術與應用 版權信息
- ISBN：9787111649038
- 條形碼：9787111649038 ; 978-7-111-64903-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
高等職業教育系列教材大數據技術與應用 本書特色
《大數據技術與應用》主要介紹大數據技術的基本概念與應用。全書共分10章，內容包括大數據介紹、云計算與大數據、大數據架構、數據采集與清洗、大數據存儲、大數據分析與挖掘、大數據可視化、大數據安全、大數據的行業應用以及大數據綜合實訓。本書注重理論與實踐操作相結合，通過大量的案例幫助讀者快速了解并掌握大數據相關技術。
《大數據技術與應用》既可作為高等職業院校大數據專業、軟件技術專業、信息管理專業、計算機網絡專業等計算機相關專業的專業課教材，也可作為對大數據感興趣的讀者的參考書。
高等職業教育系列教材大數據技術與應用 內容簡介
本書主要介紹大數據技術的基本概念與應用。全書共分10章，內容包括大數據介紹、云計算與大數據、大數據架構、數據采集與清洗、大數據存儲、大數據分析與挖掘、大數據可視化、大數據安全、大數據的行業應用以及大數據綜合實訓。本書注重理論與實踐操作相結合，通過大量的案例幫助讀者快速了解并掌握大數據相關技術。本書既可作為高等職業院校大數據專業、軟件技術專業、信息管理專業、計算機網絡專業等計算機相關專業的專業課教材，也可作為對大數據感興趣的讀者的參考書。本書配有微課視頻、授課電子課件、習題答案等豐富的配套資源，其中微課視頻通過掃描書中二維碼即可觀看，其他配套資源可登錄www.cmpedu.com免費注冊、審核通過后下載，或聯系編輯索取（QQ：1239258369，電話：010-88379739）。
高等職業教育系列教材大數據技術與應用 目錄
前言
第1章 大數據介紹
1.1 大數據概述
1.1.1 認識大數據
1.1.2 大數據的特征
1.1.3 大數據技術應用與基礎
1.2 大數據的意義
1.2.1 大數據的國家戰略意義
1.2.2 大數據的企業意義
1.2.3 我國大數據市場的預測
1.3 大數據的產業鏈分析
1.3.1 技術分析
1.3.2 運營分析
1.4 實訓1 用百度指數進行大數據分析
1.5 實訓2 確定數據的不同類型
本章小結
習題1
第2章 云計算與大數據
2.1 云計算概述
2.1.1 云計算定義
2.1.2 云計算特征
2.1.3 云計算體系
2.2 云計算的服務類型
2.2.1 IaaS（基礎設施即服務）
2.2.2 PaaS（平臺即服務）
2.2.3 SaaS（軟件即服務）
2.3 云計算的關鍵技術
2.3.1 虛擬化技術
2.3.2 并行計算技術
2.3.3 分布式存儲技術
2.4 云計算與大數據
2.4.1 云計算與大數據的關系
2.4.2 云計算與大數據的結合
2.4.3 云計算的應用
本章小結
習題2
第3章 大數據架構
3.1 大數據架構概述
3.1.1 大數據架構介紹
3.1.2 大數據架構分類
3.2 Hadoop架構
3.2.1 Hadoop介紹
3.2.2 Hadoop發展史
3.2.3 Hadoop核心組件
3.3 HDFS概述
3.3.1 HDFS的概念
3.3.2 HDFS的操作
3.4 MapReduce概述
3.4.1 MapReduce的概念
3.4.2 MapReduce設計方式
3.4.3 MapReduce架構
3.5 實訓1 Hadoop搭建
3.6 實訓2 MapReduce應用
本章小結
習題3
第4章 數據采集與清洗
4.1 數據采集
4.1.1 數據采集介紹
4.1.2 數據采集平臺
4.1.3 網絡數據的采集
4.2 數據清洗
4.2.1 數據清洗概述
4.2.2 數據清洗的流程
4.2.3 數據清洗的常用方法
4.2.4 數據標準化概述
4.2.5 數據標準化的實例
4.3 數據倉庫概述
4.3.1 數據倉庫介紹
4.3.2 數據集成
4.3.3 數據變換
4.3.4 數據倉庫的構建工具
4.4 Kettle工具概述
4.5 實訓1 使用八爪魚軟件進行網絡數據的采集
4.6 實訓2 清洗Excel數據
4.7 實訓3 清洗異常數據
4.8 實訓4 使用Kettle工具進行數據排序
本章小結
習題4
第5章 大數據存儲
5.1 大數據存儲概述
5.1.1 大數據存儲的概念
5.1.2 大數據存儲的類型
5.2 大數據存儲的方式
5.2.1 分布式存儲
5.2.2 NoSQL數據庫存儲
5.2.3 NewSQL數據庫存儲
5.2.4 云數據庫存儲
5.3 大數據中的數據庫應用
5.3.1 MySQL
5.3.2 Hive
5.3.3 MongoDB
5.3.4 LevelDB
5.3.5 Neo4j
5.4 實訓 查看和購買阿里云RDS服務
本章小結
習題5
第6章 大數據分析與挖掘
6.1 大數據分析概述
6.1.1 大數據分析的概念
6.1.2 大數據分析的類型
6.1.3 大數據分析的內容
6.1.4 大數據分析的方法
6.2 大數據挖掘概述
6.2.1 數據挖掘介紹
6.2.2 數據挖掘應用
6.3 數據挖掘算法
6.3.1 K-Means算法
6.3.2 決策樹算法
6.3.3 KNN算法
6.3.4 遺傳算法
6.3.5 神經網絡算法
6.4 實訓 繪制決策樹
本章小結
習題6
第7章 大數據可視化
7.1 大數據可視化概述
7.1.1 大數據可視化的概念
7.1.2 大數據可視化的流程
7.1.3 大數據可視化圖表
7.2 大數據可視化方法
7.2.1 文本可視化
7.2.2 網絡可視化
7.2.3 空間信息可視化
7.3 大數據可視化工具
7.3.1 Excel
7.3.2 ECharts
7.3.3 魔鏡
7.4 大數據可視化技術的應用
7.4.1 大數據可視化的應用場景
7.4.2 大數據可視化技術的行業應用
7.5 實訓1 閱讀并分析大數據可視化圖表
7.6 實訓2 上網查找大數據可視化資料
7.7 實訓3 繪制流程圖
7.8 實訓4 繪制可視化圖表
本章小結
習題7
第8章 大數據安全
8.1 數據安全概述
8.1.1 數據安全的定義
8.1.2 數據安全的特點
8.2 大數據時代的安全挑戰與解決
8.2.1 大數據安全面臨的主要威脅
8.2.2 大數據安全的關鍵技術
8.3 實訓1 Office文檔加密
8.4 實訓2 IPC$入侵
本章小結
習題8
第9章 大數據的行業應用
9.1 旅游大數據
9.1.1 旅游大數據的發展
9.1.2 大數據對旅游行業的影響
9.1.3 大數據在旅游行業中的應用
9.1.4 旅游大數據的應用場景
9.1.5 旅游大數據的實現
第1章 大數據介紹
1.1 大數據概述
1.1.1 認識大數據
1.1.2 大數據的特征
1.1.3 大數據技術應用與基礎
1.2 大數據的意義
1.2.1 大數據的國家戰略意義
1.2.2 大數據的企業意義
1.2.3 我國大數據市場的預測
1.3 大數據的產業鏈分析
1.3.1 技術分析
1.3.2 運營分析
1.4 實訓1 用百度指數進行大數據分析
1.5 實訓2 確定數據的不同類型
本章小結
習題1
第2章 云計算與大數據
2.1 云計算概述
2.1.1 云計算定義
2.1.2 云計算特征
2.1.3 云計算體系
2.2 云計算的服務類型
2.2.1 IaaS（基礎設施即服務）
2.2.2 PaaS（平臺即服務）
2.2.3 SaaS（軟件即服務）
2.3 云計算的關鍵技術
2.3.1 虛擬化技術
2.3.2 并行計算技術
2.3.3 分布式存儲技術
2.4 云計算與大數據
2.4.1 云計算與大數據的關系
2.4.2 云計算與大數據的結合
2.4.3 云計算的應用
本章小結
習題2
第3章 大數據架構
3.1 大數據架構概述
3.1.1 大數據架構介紹
3.1.2 大數據架構分類
3.2 Hadoop架構
3.2.1 Hadoop介紹
3.2.2 Hadoop發展史
3.2.3 Hadoop核心組件
3.3 HDFS概述
3.3.1 HDFS的概念
3.3.2 HDFS的操作
3.4 MapReduce概述
3.4.1 MapReduce的概念
3.4.2 MapReduce設計方式
3.4.3 MapReduce架構
3.5 實訓1 Hadoop搭建
3.6 實訓2 MapReduce應用
本章小結
習題3
第4章 數據采集與清洗
4.1 數據采集
4.1.1 數據采集介紹
4.1.2 數據采集平臺
4.1.3 網絡數據的采集
4.2 數據清洗
4.2.1 數據清洗概述
4.2.2 數據清洗的流程
4.2.3 數據清洗的常用方法
4.2.4 數據標準化概述
4.2.5 數據標準化的實例
4.3 數據倉庫概述
4.3.1 數據倉庫介紹
4.3.2 數據集成
4.3.3 數據變換
4.3.4 數據倉庫的構建工具
4.4 Kettle工具概述
4.5 實訓1 使用八爪魚軟件進行網絡數據的采集
4.6 實訓2 清洗Excel數據
4.7 實訓3 清洗異常數據
4.8 實訓4 使用Kettle工具進行數據排序
本章小結
習題4
第5章 大數據存儲
5.1 大數據存儲概述
5.1.1 大數據存儲的概念
5.1.2 大數據存儲的類型
5.2 大數據存儲的方式
5.2.1 分布式存儲
5.2.2 NoSQL數據庫存儲
5.2.3 NewSQL數據庫存儲
5.2.4 云數據庫存儲
5.3 大數據中的數據庫應用
5.3.1 MySQL
5.3.2 Hive
5.3.3 MongoDB
5.3.4 LevelDB
5.3.5 Neo4j
5.4 實訓 查看和購買阿里云RDS服務
本章小結
習題5
第6章 大數據分析與挖掘
6.1 大數據分析概述
6.1.1 大數據分析的概念
6.1.2 大數據分析的類型
6.1.3 大數據分析的內容
6.1.4 大數據分析的方法
6.2 大數據挖掘概述
6.2.1 數據挖掘介紹
6.2.2 數據挖掘應用
6.3 數據挖掘算法
6.3.1 K-Means算法
6.3.2 決策樹算法
6.3.3 KNN算法
6.3.4 遺傳算法
6.3.5 神經網絡算法
6.4 實訓 繪制決策樹
本章小結
習題6
第7章 大數據可視化
7.1 大數據可視化概述
7.1.1 大數據可視化的概念
7.1.2 大數據可視化的流程
7.1.3 大數據可視化圖表
7.2 大數據可視化方法
7.2.1 文本可視化
7.2.2 網絡可視化
7.2.3 空間信息可視化
7.3 大數據可視化工具
7.3.1 Excel
7.3.2 ECharts
7.3.3 魔鏡
7.4 大數據可視化技術的應用
7.4.1 大數據可視化的應用場景
7.4.2 大數據可視化技術的行業應用
7.5 實訓1 閱讀并分析大數據可視化圖表
7.6 實訓2 上網查找大數據可視化資料
7.7 實訓3 繪制流程圖
7.8 實訓4 繪制可視化圖表
本章小結
習題7
第8章 大數據安全
8.1 數據安全概述
8.1.1 數據安全的定義
8.1.2 數據安全的特點
8.2 大數據時代的安全挑戰與解決
8.2.1 大數據安全面臨的主要威脅
8.2.2 大數據安全的關鍵技術
8.3 實訓1 Office文檔加密
8.4 實訓2 IPC$入侵
本章小結
習題8
第9章 大數據的行業應用
9.1 旅游大數據
9.1.1 旅游大數據的發展
9.1.2 大數據對旅游行業的影響
9.1.3 大數據在旅游行業中的應用
9.1.4 旅游大數據的應用場景
9.1.5 旅游大數據的實現
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