大數(shù)據(jù)導論

第1章 大數(shù)據(jù)概述
1.1 大數(shù)據(jù)時代
1.1.1 互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)
1.1.2 信息技術與大數(shù)據(jù)
1.1.3 云計算與大數(shù)據(jù)
1.1.4 物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)
1.2 大數(shù)據(jù)的概念
1.2.1 狹義的大數(shù)據(jù)
1.2.2 廣義的大數(shù)據(jù)
1.3 大數(shù)據(jù)的特征
1.3.1 數(shù)據(jù)量大
1.3.2 數(shù)據(jù)種類多
1.3.3 數(shù)據(jù)速度快
1.3.4 數(shù)據(jù)價值密度低
1.4 發(fā)展大數(shù)據(jù)的意義
知識鞏固與技能訓練
第2章 大數(shù)據(jù)時代的思維變革
2.1 大數(shù)據(jù)及其本質(zhì)
2.2 大數(shù)據(jù)與認識論
2.3 大數(shù)據(jù)時代的三大轉(zhuǎn)變
2.3.1 大數(shù)據(jù)時代的全數(shù)據(jù)模式
2.3.2 接受數(shù)據(jù)的混雜性
2.3.3 突出數(shù)據(jù)的相關性而不是因果性
2.4 數(shù)據(jù)將成為一種競爭優(yōu)勢
2.4.1 大數(shù)據(jù)應用需求增多
2.4.2 大數(shù)據(jù)應用程序興起
2.4.3 實時響應是大數(shù)據(jù)用戶的新需求
2.4.4 企業(yè)構建大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略
知識鞏固與技能訓練
第3章 大數(shù)據(jù)的采集與存儲
3.1 大數(shù)據(jù)的分類
3.2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)來源
3.2.1 傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)
3.2.2 互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)
3.2.3 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)
3.3 常用的數(shù)據(jù)采集方法
3.3.1 系統(tǒng)日志的采集方法
3.3.2 網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的采集方法
3.3.3 其他數(shù)據(jù)的采集方法
3.4 大數(shù)據(jù)時代的存儲管理系統(tǒng)
3.4.1 文件系統(tǒng)
3.4.2 分布式文件系統(tǒng)
3.4.3 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
3.4.4 云存儲
知識鞏固與技能訓練
第4章 數(shù)據(jù)可視化
4.1 數(shù)據(jù)可視化概述
4.1.1 什么是數(shù)據(jù)可視化
4.1.2 可視化的發(fā)展歷程
4.1.3 數(shù)據(jù)可視化的分類
4.2 數(shù)據(jù)可視化圖表
4.3 數(shù)據(jù)可視化工具
4.3.1 入門級工具
4.3.2 信息圖表工具
4.3.3 地圖工具
4.3.4 時間線工具
4.3.5 高級分析工具
4.4 實時可視化
知識鞏固與技能訓練
第5章 支撐大數(shù)據(jù)的技術
5.1 開源技術的商業(yè)支援
5.2 大數(shù)據(jù)的技術架構
5.3 大數(shù)據(jù)處理平臺
5.3.1 Hadoop
5.3.2 Storm
5.3.3 Spark
5.3.4 Hadoop、Spark與Storm的比較
5.4 云計算
5.4.1 云計算的概念與特點
5.4.2 云計算的主要部署模式
5.4.3 云計算的主要服務模式
5.4.4 云計算的主要技術
5.4.5 云計算與大數(shù)據(jù)的關系
知識鞏固與技能訓練
第6章 商業(yè)大數(shù)據(jù)
6.1 精準營銷
6.1.1 什么是精準營銷
6.1.2 精準營銷典型案例分析
6.2 決策支持
6.2.1 什么是決策支持系統(tǒng)
6.2.2 決策的分類
6.2.3 決策的進程步驟
6.2.4 決策支持系統(tǒng)的功能
6.2.5 決策支持系統(tǒng)舉例分析
6.3 創(chuàng)新模式
6.3.1 商業(yè)模式創(chuàng)新的概念
6.3.2 商業(yè)模式創(chuàng)新的構成條件
6.3.3 商業(yè)模式創(chuàng)新分析
6.3.4 商業(yè)模式創(chuàng)新的4種方法
6.3.5 商業(yè)模式創(chuàng)新的4個維度
6.3.6 大數(shù)據(jù)時代商業(yè)模式的創(chuàng)新
知識鞏固與技能訓練
第7章 民生大數(shù)據(jù)
7.1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的智慧醫(yī)療
7.1.1 什么是智慧醫(yī)療
7.1.2 智慧醫(yī)療具備的優(yōu)勢
7.1.3 可穿戴的個人健康設備
7.1.4 大數(shù)據(jù)帶來的醫(yī)療新突破
7.2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的智能交通
7.2.1 什么是交通大數(shù)據(jù)
7.2.2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下智能交通的特點
7.2.3 大數(shù)據(jù)在智能交通中的應用
7.3 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的智慧旅游
7.3.1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下智慧旅游的數(shù)據(jù)特征
7.3.2 大數(shù)據(jù)在智慧旅游中的應用
7.4 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的智能物流
7.4.1 智能物流的概念
7.4.2 智能物流的作用
7.4.3 智能物流的應用
7.4.4 大數(shù)據(jù)是智能物流的關鍵
7.5 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的食品安全
7.5.1 我國的食品安全問題
7.5.2 大數(shù)據(jù)在食品安全問題中的應用
7.6 教育大數(shù)據(jù)
7.6.1 教育大數(shù)據(jù)的概念
7.6.2 教育大數(shù)據(jù)的特點
7.6.3 大數(shù)據(jù)對教育的影響
7.6.4 打造網(wǎng)絡教育體系
知識鞏固與技能訓練
第8章 工業(yè)大數(shù)據(jù)
8.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)概述
8.1.1 什么是工業(yè)大數(shù)據(jù)
8.1.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)的特征
8.1.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略價值
8.2 智能裝備
8.2.1 智能裝備的概念
8.2.2 智能裝備市場的發(fā)展現(xiàn)狀
8.2.3 智能裝備的發(fā)展方向
8.3 智慧工廠
8.3.1 智慧工廠的概念
8.3.2 智慧工廠的特征
8.3.3 實現(xiàn)智慧工廠所需的技術
8.4 智能服務
8.4.1 加速產(chǎn)品創(chuàng)新
8.4.2 產(chǎn)品故障診斷與預測
8.4.3 產(chǎn)品質(zhì)量管理與分析
8.4.4 生產(chǎn)計劃與排程
知識鞏固與技能訓練
第9章 政務大數(shù)據(jù)
9.1 政務大數(shù)據(jù)概述
9.1.1 什么是政務大數(shù)據(jù)
9.1.2 政務大數(shù)據(jù)的作用
9.2 基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡輿情分析
9.2.1 什么是網(wǎng)絡輿情
9.2.2 網(wǎng)絡輿情的大數(shù)據(jù)特征
9.2.3 網(wǎng)絡輿情分析方法
9.2.4 大數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡輿情中的