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作者简介
前言
第一部分 概念篇
第一章 绪论
第一节 大数据时代
第二节 数据和大数据
第三节 大数据的管理与应用概述
第四节 大数据管理与应用的理论、技术和应用体系
第五节 应用案例
◎ 思考与练习
◎ 本章扩展阅读
第二部分 基础篇
第二章 大数据管理与应用的数学基础
第一节 线性代数基础
第二节 优化基础
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第三节 统计基础
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第四节 应用案例
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◎ 思考与练习
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◎ 本章扩展阅读
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第三章 大数据管理与应用的机器学习基础
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第一节 机器学习概述
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第二节 机器学习的分类
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第三节 模型评估与选择
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第四节 计算学习理论
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第五节 应用案例
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◎ 思考与练习
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◎ 本章扩展阅读
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第三部分 技术篇
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第四章 数据采集与数据存储
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第一节 数据采集
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第二节 关系型数据存储
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第三节 非关系型数据存储
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第四节 数据仓库
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第五节 应用案例
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◎ 思考与练习
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◎ 本章扩展阅读
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第五章 数据预处理
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第一节 数据质量
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第二节 数据清洗
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第三节 数据变换
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第四节 数据集成
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第五节 其他预处理方法
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第六节 应用案例
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◎ 思考与练习
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◎ 本章扩展阅读
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第六章 数据回归分析
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第一节 数据回归分析概述
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第二节 线性回归分析
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第三节 岭回归分析和LASSO回归分析
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第四节 广义线性回归分析
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第五节 非线性回归分析
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第六节 应用案例
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◎ 思考与练习
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◎ 本章扩展阅读
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第七章 数据分类分析
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第一节 数据分类分析概述
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第二节 基于函数的分类分析
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第三节 基于概率的分类分析
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第四节 基于最近邻的分类分析
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第五节 基于决策树的分类分析
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第六节 基于规则的分类分析
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第七节 集成分类分析
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第八节 应用案例
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◎ 思考与练习
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◎ 本章扩展阅读
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第八章 数据聚类分析
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第一节 数据聚类分析概述
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第二节 基于层次的聚类分析
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第三节 基于划分的聚类分析
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第四节 基于密度的聚类分析
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第五节 基于网格的聚类分析
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第六节 基于模型的聚类分析
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第七节 集成聚类分析
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第八节 应用案例
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◎ 思考与练习
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◎ 本章扩展阅读
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第九章 数据关联分析
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第一节 数据关联分析概述
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第二节 关联规则分析
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第三节 序列模式分析
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第四节 应用案例
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◎ 思考与练习
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◎ 本章扩展阅读
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第十章 深度学习
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第一节 深度学习概述
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第二节 神经网络
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第三节 深度前馈网络
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第四节 卷积神经网络
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第五节 循环神经网络
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第六节 应用案例
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◎ 思考与练习
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◎ 本章扩展阅读
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第十一章 文本分析
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第一节 文本分析概述
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第二节 文本预处理
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第三节 特征提取和文本表示方法
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第四节 文本分类分析
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第五节 文本聚类分析
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第六节 应用案例
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◎ 思考与练习
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◎ 本章扩展阅读
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第十二章 Web分析
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第一节 Web分析概述
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第二节 Web内容分析
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第三节 Web结构分析
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第四节 Web使用分析
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第五节 应用案例
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◎ 思考与练习
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◎ 本章扩展阅读
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第十三章 可视化技术
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第一节 可视化概述
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第二节 可视化主要类型
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第三节 可视化主要方法
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第四节 可视化评测
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第五节 应用案例
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◎ 思考与练习
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◎ 本章扩展阅读
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第十四章 数据治理
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第一节 数据治理概述
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第二节 元数据治理
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第三节 数据质量治理
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第四节 数据安全治理
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第五节 数据治理评估
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第六节 应用案例
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◎ 思考与练习
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◎ 本章扩展阅读
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第四部分 平台与发展篇
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第十五章 大数据计算平台
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第一节 大数据计算平台概述
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第二节 基于Hadoop的大数据计算平台
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第三节 基于Spark的大数据计算平台
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第四节 应用案例
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◎ 思考与练习
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◎ 本章扩展阅读
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第十六章 大数据管理与应用进展
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第一节 大数据产业发展动态
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第二节 大数据管理与应用相关职业
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第三节 大数据管理与应用挑战
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第四节 大数据管理与应用发展趋势
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◎ 思考与练习
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◎ 本章扩展阅读
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参考文献
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作者简介
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封底
更新时间：2024-05-14 10:10:49
完结共146章
倒序