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大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)工程

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)工程

定 價:¥59.00

作 者: 趙眸光,趙勇
出版社: 清華大學出版社
叢編項:
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ISBN: 9787302469285 出版時間: 2017-06-01 包裝:
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內容簡介

  大數(shù)據(jù)是云計算、物聯(lián)網、移動互聯(lián)網、智慧城市等新技術、新模式發(fā)展的必然產物,必將對物聯(lián)網產業(yè)產生深遠的影響。大數(shù)據(jù)應用也將對社會的組織結構、經濟運行機制、國家的治理模式、企業(yè)的決策架構、商業(yè)的業(yè)務策略以及個人的生活、工作和思維方式等產生深遠的影響。本書由兩大部分組成,*部分介紹大數(shù)據(jù)管理理論框架和生態(tài)系統(tǒng),包括大數(shù)據(jù)概述; 大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和商業(yè)模式變革; 大數(shù)據(jù)平臺的架構體系; 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)整合、交換與交易; 大數(shù)據(jù)管理和治理; *后提出大數(shù)據(jù)創(chuàng)新方法論。第二部分介紹數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)工程,包括數(shù)據(jù)科學理論和工具; 醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)解決方案、環(huán)保行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案、移動社交行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案、金融大數(shù)據(jù)解決方案、中國制造大數(shù)據(jù)解決方案和大數(shù)據(jù)工程保障體系建設。大數(shù)據(jù)是綜合性較高的交叉學科,本書全面、系統(tǒng)地闡述了大數(shù)據(jù)管理和技術、大數(shù)據(jù)科學和工程,具有很強的理論指導性和實踐意義。本書可以供企業(yè)管理者、數(shù)據(jù)科學研究工作者、首席信息官等作為參考資料,也可以作為企業(yè)管理、計算機、軟件工程等相關專業(yè)學生的教材使用。

作者簡介

暫缺《大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)工程》作者簡介

圖書目錄


第一部分大數(shù)據(jù)管理理論框架與生態(tài)系統(tǒng) 第1章大數(shù)據(jù)概述 1.1大數(shù)據(jù)時代 1.2什么是大數(shù)據(jù) 1.2.1大數(shù)據(jù)定義 1.2.2大數(shù)據(jù)特征 1.2.3大數(shù)據(jù)結構類型 1.2.4數(shù)據(jù)、信息、知識與智能的關系 1.3大數(shù)據(jù)發(fā)展史 1.3.1數(shù)據(jù)管理發(fā)展歷程 1.3.2大數(shù)據(jù)的演變及回顧 1.4大數(shù)據(jù)的度量和價值 1.4.1大數(shù)據(jù)的度量 1.4.2大數(shù)據(jù)的價值 1.5大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng) 1.5.1大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)全貌 1.5.2大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)框架 1.6大數(shù)據(jù)應用研究方向 1.6.1大數(shù)據(jù)管理與技術 1.6.2大數(shù)據(jù)科學與工程 1.7大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn) 1.7.1大數(shù)據(jù)管理方面帶來的挑戰(zhàn) 1.7.2大數(shù)據(jù)技術方面帶來的挑戰(zhàn) 1.7.3大數(shù)據(jù)工程方面帶來的挑戰(zhàn) 第2章大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與商業(yè)模式變革 2.1大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略 2.1.1國外大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略視角 2.1.2國內大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略視角 2.2大數(shù)據(jù)商業(yè)模式和商業(yè)機會 2.2.1基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)模式創(chuàng)新 2.2.2大數(shù)據(jù)對企業(yè)管理決策的影響 2.2.3基于大數(shù)據(jù)驅動的商業(yè)機會 2.3大數(shù)據(jù)市場的行業(yè)應用需求 2.3.1移動互聯(lián)網和社交網絡 2.3.2政府公共管理 2.3.3教育科研行業(yè) 2.3.4金融行業(yè) 2.3.5醫(yī)療健康業(yè) 2.3.6中國制造2025 2.3.7智能交通領域 第3章大數(shù)據(jù)平臺的架構體系 3.1大數(shù)據(jù)基礎設施 3.1.1虛擬化 3.1.2云計算 3.1.3數(shù)據(jù)中心 3.2數(shù)據(jù)采集 3.2.1系統(tǒng)日志采集方法 3.2.2網絡數(shù)據(jù)采集方法: 對非結構化數(shù)據(jù)的采集 3.2.3其他數(shù)據(jù)采集方法 3.3數(shù)據(jù)存儲 3.3.1結構化數(shù)據(jù)存儲 3.3.2非結構化數(shù)據(jù)存儲 3.4數(shù)據(jù)處理 3.4.1離線批處理 3.4.2實時交互計算 3.4.3流計算 3.5數(shù)據(jù)交互展示 3.5.1數(shù)據(jù)可視化基礎 3.5.2數(shù)據(jù)可視化模式 3.5.3數(shù)據(jù)可視化工具 3.6大數(shù)據(jù)應用 3.7運營管理 3.8安全管理 第4章大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)整合、交換與交易 4.1大數(shù)據(jù)平臺整合 4.1.1HDFS分布式文件系統(tǒng) 4.1.2MapReduce分布式計算框架 4.1.3HBase分布式數(shù)據(jù)庫 4.1.4交互式數(shù)據(jù)查詢分析 4.1.5數(shù)據(jù)收集、轉換工具 4.1.6其他大數(shù)據(jù)平臺 4.2大數(shù)據(jù)與存儲架構的整合 4.2.1傳統(tǒng)存儲架構 4.2.2集群存儲的發(fā)展 4.2.3基于HDFS的集群存儲 4.2.4固態(tài)硬盤對內存計算的支持 4.3大數(shù)據(jù)與網絡架構的發(fā)展 4.4大數(shù)據(jù)與虛擬化技術的整合 4.5Hadoop環(huán)境下的數(shù)據(jù)整合 4.5.1Hadoop計算環(huán)境下的數(shù)據(jù)整合問題 4.5.2數(shù)據(jù)庫整合工具Sqoop 4.5.3Hadoop平臺內部數(shù)據(jù)整合工具HCatalog 4.6大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)交換 4.6.1數(shù)據(jù)集成技術 4.6.2數(shù)據(jù)交換體系應用框架 4.6.3數(shù)據(jù)交換關鍵技術 4.7大數(shù)據(jù)交易 4.7.1大數(shù)據(jù)交易產業(yè)鏈 4.7.2大數(shù)據(jù)交易業(yè)務模式分析 4.7.3大數(shù)據(jù)交易發(fā)展趨勢 第5章大數(shù)據(jù)管理和治理 5.1建立數(shù)據(jù)驅動的管理體系和架構 5.1.1建立數(shù)據(jù)管理組織和團隊 5.1.2建立數(shù)據(jù)管理規(guī)章和制度 5.2大數(shù)據(jù)治理體系 5.2.1數(shù)據(jù)標準管理 5.2.2數(shù)據(jù)質量管理 5.2.3元數(shù)據(jù)管理 5.2.4主數(shù)據(jù)管理 5.2.5數(shù)據(jù)資產的全生命周期管理 5.3大數(shù)據(jù)技術管理體系 5.3.1數(shù)據(jù)類型和結構 5.3.2數(shù)據(jù)存儲管理 5.3.3數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能 5.3.4數(shù)據(jù)計算和處理 5.3.5數(shù)據(jù)展示與交互 5.4大數(shù)據(jù)事務管理 5.4.1事務的基本屬性 5.4.2大數(shù)據(jù)事務管理機制 5.5大數(shù)據(jù)流程管理 5.6大數(shù)據(jù)易用性管理 5.7數(shù)據(jù)的安全管理 第6章大數(shù)據(jù)創(chuàng)新方法論 6.1大數(shù)據(jù)的爆發(fā) 6.2大數(shù)據(jù)創(chuàng)新理論 6.2.1大數(shù)據(jù)的宏觀性和微觀性 6.2.2大數(shù)據(jù)的生產要素性 6.2.3大數(shù)據(jù)的基因特性 6.2.4大數(shù)據(jù)的催化劑特性 6.2.5大數(shù)據(jù)的活性和流動性 6.2.6大數(shù)據(jù)的黑洞效應和核聚變效應 6.3大數(shù)據(jù)創(chuàng)新方法論 6.4信息演變趨勢 6.5大數(shù)據(jù)創(chuàng)新實踐閉環(huán) 6.6中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大數(shù)據(jù)版圖 6.6.1大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)管理 6.6.2大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新的浪潮 6.6.3中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大數(shù)據(jù)版圖的推出 6.6.4雙創(chuàng)版圖中的大數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn) 6.6.5雙創(chuàng)版圖中大數(shù)據(jù)技術的集中運用 6.6.6雙創(chuàng)大數(shù)據(jù)版圖的意義 第二部分數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)工程 第7章數(shù)據(jù)科學理論與工具 7.1數(shù)據(jù)科學理論基礎 7.1.1數(shù)據(jù)科學概念 7.1.2數(shù)據(jù)科學預測預警分析 7.1.3商業(yè)智能與數(shù)據(jù)科學 7.2數(shù)據(jù)科學研究的重要角色 7.2.1數(shù)據(jù)科學家 7.2.2數(shù)據(jù)科學與工程相關角色 7.3大數(shù)據(jù)生命周期管理方法論 7.3.1數(shù)據(jù)分析模型概述 7.3.2數(shù)據(jù)分析模型流程框架 7.3.3數(shù)據(jù)分析模型創(chuàng)新案例 7.3.4數(shù)據(jù)分析工具 7.4數(shù)據(jù)倉庫理論 7.4.1數(shù)據(jù)倉庫的主要特征 7.4.2數(shù)據(jù)倉庫建模 7.4.3數(shù)據(jù)倉庫設計 7.4.4數(shù)據(jù)倉庫建設方法論 7.4.5數(shù)據(jù)倉庫相關技術 7.4.6DW、OLAP與DM的關系 7.5數(shù)據(jù)挖掘高級理論 7.5.1聚類分析 7.5.2關聯(lián)分析 7.5.3回歸和分類分析 7.5.4時序模型 7.5.5結構優(yōu)化 7.5.6深度機器學習 7.6大數(shù)據(jù)語義分析知識發(fā)現(xiàn) 7.6.1大數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)過程 7.6.2大數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)技術框架 7.6.3大數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)專家系統(tǒng) 7.6.4企業(yè)大數(shù)據(jù)知識管理框架 7.7大數(shù)據(jù)分析處理平臺 7.7.1結構化大數(shù)據(jù)處理架構 7.7.2非結構化大數(shù)據(jù)處理架構 7.7.3主流大數(shù)據(jù)分析平臺 第8章醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)解決方案 8.1醫(yī)療信息化 8.1.1美國醫(yī)療信息化發(fā)展情況 8.1.2我國醫(yī)療信息化發(fā)展趨勢 8.1.3醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)和機遇 8.2醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)綜述 8.2.1醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)類型 8.2.2臨床服務數(shù)據(jù) 8.2.3公共衛(wèi)生調查和監(jiān)測數(shù)據(jù) 8.2.4醫(yī)學研究性數(shù)據(jù) 8.2.5個人健康數(shù)據(jù) 8.3醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)總體架構 8.3.1建設原則 8.3.2建設目標 8.3.3醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)業(yè)務架構 8.3.4醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)技術架構 8.3.5醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)網絡架構 8.4醫(yī)療健康數(shù)據(jù)中心解決方案 8.4.1醫(yī)療數(shù)據(jù)中心架構設計方案 8.4.2集中存儲解決方案 8.4.3PACS數(shù)據(jù)存儲方案 8.4.4容災備份解決方案 8.5醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)分析 8.5.1醫(yī)療實體對象建模分析 8.5.2醫(yī)療個人健康檔案建模分析 8.5.3相關數(shù)據(jù)特征對比分析 8.5.4臨床信息學大數(shù)據(jù)分析 8.5.5醫(yī)學文獻研究知識發(fā)現(xiàn) 8.6醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)展望 第9章環(huán)保行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案 9.1環(huán)保物聯(lián)網 9.1.1物聯(lián)網概念 9.1.2物聯(lián)網基本架構 9.1.3環(huán)保物聯(lián)網數(shù)據(jù) 9.2環(huán)保電力脫硫 9.2.1火電脫硫的重要性 9.2.2火電脫硫系統(tǒng)工作原理 9.2.3火電脫硫相關數(shù)據(jù) 9.2.4脫硫性能優(yōu)化目標 9.3火電行業(yè)脫硫大數(shù)據(jù)分析 9.3.1主要理論和方法 9.3.2最優(yōu)化脫硫可調參數(shù) 9.3.3最小化脫硫系統(tǒng)成本 9.4空氣質量大數(shù)據(jù)分析評價體系 9.4.1基于熵權的模糊綜合評價方法的原理 9.4.2綜合評價指標選擇與數(shù)據(jù)來源 9.4.3環(huán)境質量綜合評價結果及分析 第10章移動社交大數(shù)據(jù)解決方案 10.1移動社交網絡發(fā)展情況 10.1.1移動社交網絡發(fā)展現(xiàn)狀 10.1.2移動社交網絡發(fā)展方向 10.2社交網絡基礎理論和商業(yè)模式 10.2.1社交網絡相關理論 10.2.2社交化商業(yè)模式 10.3移動社交網絡數(shù)據(jù)處理架構 10.3.1移動社交網絡服務架構模型 10.3.2Facebook應用案例 10.4移動社交網絡大數(shù)據(jù)分析 10.4.1社交網絡平臺行為影響分析模型 10.4.2社交網絡單平臺內影響力分析 10.4.3社交網絡多平臺影響力分析 第11章金融大數(shù)據(jù)解決方案 11.1金融信息化 11.1.1全球金融信息化發(fā)展歷程 11.1.2我國金融信息化發(fā)展趨勢 11.2金融大數(shù)據(jù)綜述 11.2.1金融大數(shù)據(jù)的特征 11.2.2金融大數(shù)據(jù)的機遇和挑戰(zhàn) 11.3金融大數(shù)據(jù)平臺總體架構 11.3.1建設原則和目標 11.3.2金融大數(shù)據(jù)業(yè)務架構 11.3.3金融大數(shù)據(jù)技術架構 11.3.4金融大數(shù)據(jù)網絡架構 11.4金融大數(shù)據(jù)分析 11.4.1銀行風險管理狀況分析 11.4.2金融大數(shù)據(jù)風險管理云平臺 11.4.3大數(shù)據(jù)征信 11.4.4大數(shù)據(jù)反欺詐 11.4.5大數(shù)據(jù)精準營銷 11.5金融大數(shù)據(jù)帶來的產業(yè)變革 第12章中國制造大數(shù)據(jù)解決方案 12.1全球工業(yè)信息化發(fā)展歷程和現(xiàn)狀 12.1.1美國工業(yè)信息化發(fā)展歷程和現(xiàn)狀 12.1.2日本工業(yè)信息化發(fā)展歷程和現(xiàn)狀 12.1.3德國工業(yè)信息化發(fā)展歷程和現(xiàn)狀 12.1.4我國工業(yè)信息化發(fā)展歷程和現(xiàn)狀 12.1.5我國《中國制造2025》的發(fā)展戰(zhàn)略 12.2工業(yè)信息化技術集成和協(xié)同發(fā)展方向 12.2.1集成和協(xié)同的空間跨度 12.2.2集成和協(xié)同的時間跨度 12.2.3集成和協(xié)同的重點和對象 12.2.4主要的集成和協(xié)同技術 12.3中國制造信息化應用系統(tǒng) 12.3.1工業(yè)設計自動化系統(tǒng) 12.3.2制造控制自動化系統(tǒng) 12.3.3制造執(zhí)行系統(tǒng) 12.3.4柔性制造系統(tǒng) 12.3.5工業(yè)互聯(lián)網與CPS系統(tǒng) 12.3.6ERP信息系統(tǒng) 12.4工業(yè)大數(shù)據(jù)架構體系 12.4.1互聯(lián)網催生工業(yè)大數(shù)據(jù) 12.4.2工業(yè)大數(shù)據(jù)內涵特征 12.4.3工業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務架構 12.4.4工業(yè)大數(shù)據(jù)技術架構 12.4.5工業(yè)大數(shù)據(jù)安全架構 12.5智能化協(xié)同制造體系架構 12.5.1智能化協(xié)同制造發(fā)展需求 12.5.2智能化協(xié)同制造總體架構 12.5.3智能化協(xié)同制造設計思想 12.5.4智能化協(xié)同制造應用場景 12.6智能化協(xié)同制造服務生命周期過程 12.6.1制造資源服務集成與發(fā)現(xiàn) 12.6.2制造服務資源訪問策略 12.6.3制造服務資源的優(yōu)化與智能調度 12.6.4智能化協(xié)同制造研究與自學習機制 12.7工業(yè)大數(shù)據(jù)展望 第13章大數(shù)據(jù)工程保障體系建設 13.1法律體系建設 13.2標準體系建設 13.3建立標準化大數(shù)據(jù)治理體系 13.4加強大數(shù)據(jù)行業(yè)應用研究 13.5加強元數(shù)據(jù)的研究和應用 13.6加強大數(shù)據(jù)核心技術研究 13.7促進大數(shù)據(jù)交易市場的規(guī)范化發(fā)展 13.8推動大數(shù)據(jù)標準化進程 參考文獻

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