大數(shù)據(jù)導(dǎo)論（第2版）

第2版前言
第1版前言
第1章大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
1.1大數(shù)據(jù)時代
1.1.1大數(shù)據(jù)時代的技術(shù)基礎(chǔ)
1.1.2大數(shù)據(jù)時代的變革
1.1.3信息技術(shù)（IT）向數(shù)據(jù)技術(shù)（DT）的轉(zhuǎn)變
1.1.4大數(shù)據(jù)的價值
1.2什么是大數(shù)據(jù)
1.2.1數(shù)據(jù)基本知識
1.2.2大數(shù)據(jù)的來源及定義
1.2.3大數(shù)據(jù)的特征、維度及技術(shù)
1.3大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型
1.4大數(shù)據(jù)應(yīng)用
1.4.1個人生活運用
1.4.2企業(yè)應(yīng)用
1.4.3政府部門應(yīng)用
1.5數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)技術(shù)
1.5.1數(shù)據(jù)科學(xué)
1.5.2大數(shù)據(jù)技術(shù)與工具
1.6習(xí)題與實踐
參考文獻(xiàn)
第2章大數(shù)據(jù)下的云計算
2.1云計算概述
2.1.1云計算的定義
2.1.2云計算的特征
2.1.3云計算的體系架構(gòu)
2.1.4云計算的類型劃分
2.1.5云計算的服務(wù)模式
2.2云計算技術(shù)
2.2.1虛擬化技術(shù)
2.2.2并行計算技術(shù)
2.2.3海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)
2.2.4海量數(shù)據(jù)存儲技術(shù)
2.3云計算與云存儲
2.3.1云存儲的概述
2.3.2云存儲的存儲方式
2.3.3云存儲與云計算的關(guān)系
2.4云計算與超算
2.4.1超算的概述與應(yīng)用
2.4.2超算與云計算的關(guān)系
2.5云計算與大數(shù)據(jù)
2.5.1云計算與大數(shù)據(jù)的關(guān)系
2.5.2云計算與大數(shù)據(jù)的結(jié)合
2.6習(xí)題與實踐
參考文獻(xiàn)
第3章大數(shù)據(jù)處理
3.1數(shù)據(jù)采集
3.1.1數(shù)據(jù)采集方法
3.1.2數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
3.1.3數(shù)據(jù)質(zhì)量影響因素
3.2數(shù)據(jù)清洗
3.2.1處理殘缺數(shù)據(jù)
3.2.2處理噪聲數(shù)據(jù)
3.2.3處理冗余數(shù)據(jù)
3.3數(shù)據(jù)變換
3.3.1屬性類型變換
3.3.2屬性值變換
3.4數(shù)據(jù)集成
3.4.1模式匹配與數(shù)據(jù)值沖突
3.4.2數(shù)據(jù)冗余
3.5數(shù)據(jù)歸約
3.5.1維歸約
3.5.2數(shù)值歸約
3.6案例：Tableau Prep數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用
3.7習(xí)題與實踐
參考文獻(xiàn)
第4章數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘
4.1數(shù)據(jù)分析概述
4.2常見數(shù)據(jù)分析方法
4.2.1層次分析法
4.2.2多元線性回歸分析法
4.3數(shù)據(jù)挖掘基本概念
4.3.1數(shù)據(jù)挖掘的定義
4.3.2數(shù)據(jù)挖掘的分類
4.3.3數(shù)據(jù)挖掘的過程
4.4數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法
4.4.1K-Means算法
4.4.2KNN算法
4.4.3隨機(jī)森林
4.4.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.5習(xí)題與實踐
參考文獻(xiàn)
第5章大數(shù)據(jù)安全
5.1安全與隱私問題凸顯
5.1.1網(wǎng)絡(luò)安全漏洞
5.1.2個人隱私泄露
5.2大數(shù)據(jù)時代的安全挑戰(zhàn)
5.2.1信息安全的發(fā)展歷程
5.2.2信息安全帶來的挑戰(zhàn)
5.3如何解決大數(shù)據(jù)安全問題
5.3.1大數(shù)據(jù)安全防護(hù)對策
5.3.2大數(shù)據(jù)安全防護(hù)關(guān)鍵技術(shù)
5.3.3數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全
5.4如何解決隱私保護(hù)問題
5.4.1隱私保護(hù)的政策法規(guī)
5.4.2隱私保護(hù)技術(shù)
5.4.3區(qū)塊鏈技術(shù)與隱私保護(hù)
5.4.4聯(lián)邦學(xué)習(xí)與隱私保護(hù)
5.5習(xí)題與實踐
參考文獻(xiàn)
第6章數(shù)據(jù)可視化
6.1數(shù)據(jù)可視化類型
6.1.1科學(xué)可視化
6.1.2信息可視化
6.1.3可視分析學(xué)
6.2數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)
6.2.1數(shù)據(jù)可視化流程
6.2.2數(shù)據(jù)處理和變換
6.2.3視覺編碼
6.2.4統(tǒng)計圖表
6.2.5視覺隱喻
6.3可視化評估
6.3.1評估分類
6.3.2評估方法
6.4可視化主要工具
6.4.1主要工具列舉
6.4.2Tableau操作簡介
6.5習(xí)題與實踐
參考文獻(xiàn)
第7章大數(shù)據(jù)與社交媒體的融合
7.1社交媒體概述
7.1.1社交媒體的定義
7.1.2社交媒體的發(fā)展
7.2社交媒體大數(shù)據(jù)的分析與挖掘
7.2.1基于用戶的大數(shù)據(jù)分析
7.2.2基于關(guān)系的大數(shù)據(jù)分析
7.2.3基于內(nèi)容的大數(shù)據(jù)分析
7.3社交媒體大數(shù)據(jù)的未來挑戰(zhàn)
7.4社交媒體下大數(shù)據(jù)信息安全問題
7.4.1社交媒體導(dǎo)致的信息風(fēng)險類型和形成原因
7.4.2社交媒體的信息風(fēng)險治理方案
7.5習(xí)題與實踐
參考文獻(xiàn)
第8章健康大數(shù)據(jù)在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用
8.1健康大數(shù)據(jù)概述
8.1.1健康大數(shù)據(jù)的定義
8.1.2健康大數(shù)據(jù)的特點
8.1.3健康大數(shù)據(jù)的分類
8.2健康大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀
8.3健康大數(shù)據(jù)在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用
8.3.1疾病預(yù)測與預(yù)防
8.3.2醫(yī)療救治與醫(yī)藥研發(fā)
8.3.3健康監(jiān)測管理與個性化醫(yī)療服務(wù)
8.3.4電子病歷的發(fā)展
8.3.5疫情防控下大數(shù)據(jù)行程卡的使用
8.3.6遠(yuǎn)程會診和智能醫(yī)療
8.4健康大數(shù)據(jù)在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的挑戰(zhàn)
8.4.1健康大數(shù)據(jù)安全隱私問題
8.4.2標(biāo)準(zhǔn)化困境
8.4.3信息孤島問題
8.4.4缺少復(fù)合型人才和專業(yè)化隊伍
8.5習(xí)題與實踐
參考文獻(xiàn)
第9章大數(shù)據(jù)在碳減排中的應(yīng)用
9.1碳排放的問題與現(xiàn)狀
9.1.1雙碳概念
9.1.2個人數(shù)據(jù)分析問題
9.1.3企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用問題
9.1.4環(huán)境數(shù)據(jù)的發(fā)展方向
9.2大數(shù)據(jù)與雙碳
9.2.1碳達(dá)峰+大數(shù)據(jù)
9.2.2碳中和+大數(shù)據(jù)
9.2.3智能監(jiān)管+大數(shù)據(jù)
9.3案例與數(shù)據(jù)挖掘
9.4挑戰(zhàn)與機(jī)遇
9.4.1物聯(lián)網(wǎng)的模式
9.4.2數(shù)據(jù)科學(xué)的技術(shù)
9.4.3新能源科學(xué)與工程+大數(shù)據(jù)
9.5習(xí)題與實踐
參考文獻(xiàn)
第10章大數(shù)據(jù)對金融業(yè)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇
10.1金融大數(shù)據(jù)概述
10.1.1什么是金融大數(shù)據(jù)
10.1.2金融大數(shù)據(jù)對金融業(yè)的影響
10.1.3金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用實施戰(zhàn)略
10.2金融大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
10.3大數(shù)據(jù)與金融創(chuàng)新
10.3.1金融創(chuàng)新的4個維度
10.3.2金融創(chuàng)新中的模型和算法
10.4金融大數(shù)據(jù)案例
10.5習(xí)題與實踐
參考文獻(xiàn)
第11