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大数据建模与分析(下) 李清 高等教育出版社
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商品名称:大数据建模与分析(下)
ISBN:9787040645293
出版社:高等教育出版社
出版年月
作者:李清
定价:89.00
页码:172
装帧:精装
版次:1
字数:240 千字
开本:16开
套装书:否

本书从系统工程的角度构建大数据的知识体系并将系统建模技术引入大数据分析领域,为大数据分析设计人员提供分析框架和分析手段。 全书分为上下两册,上册包含9章,下册包含5章。第1—3章,围绕大数据及其驱动的新一代人工智能的发展,梳理了数据科学所面临的机遇和挑战,引入基于模型的系统工程体系和方法,构建了支持大数据分析与技术实施的体系结构与方法论。第4—6章,围绕大数据的建模与分析,介绍了大数据的需求和性能建模方法、业务建模分析方法及数据建模分析方法,为大数据分析和技术开发人员提供了建模分析的手段。第7—9章,围绕大数据的技术体系,介绍了大数据的基础设施、应用组件和安全体系。第10—12章,围绕大数据的数据处理方法,介绍了数据准备阶段的常用方法、算法准备和开发阶段的常用方法,以及算法评价中的常用方法,提供了数据和算法的开发的理论和工具。第13—14章,围绕工业化与信息化融合管理体系评定大数据实证分析和新兴学科交叉情况的分析两个主题,提供了两个大数据建模与分析的案例。 本书可作为大数据、自动化、计算机、工业工程、经济管理、新闻传媒与生物医学等专业本科生和研究生的教学参考书,也可供大数据研究领域的科研人员和工程技术人员参考。

前辅文
第三篇 大数据的技术体系
  第7章 大数据的基础设施
   7.1 大数据基础设施的需求
   7.2 大数据平台框架
   7.3 大数据存储
   7.4 赛博物理系统
   7.5 云计算、雾计算与边缘计算
   7.6 物联网与工业互联网
   参考文献
  第8章 大数据的应用组件
   8.1 大数据应用的构成及元应用
   8.2 大数据的数据摄取
   8.3 机器学习中的特征工程
   8.4 自然语言处理中的中文分词技术
   8.5 计算机视觉中的图像识别技术
   8.6 商务智能
   参考文献
  第9章 大数据的安全体系
   9.1 大数据的安全挑战
   9.2 安全性能要求
   9.3 大数据的业务安全
   9.4 大数据的数据安全
   9.5 大数据的算法安全
   9.6 大数据的应用安全
   9.7 大数据的基础设施安全
   参考文献
第四篇 大数据的数据处理方法
  第10章 数据准备阶段的常用方法
   10.1 数据准备的需求
   10.2 数据清洗
   10.3 数据探索
   参考文献
  第11章 算法准备与开发阶段的常用方法
   11.1 算法准备与算法开发的需求
   11.2 算法与模型的开发
   参考文献
  第12章 算法评价中的常用方法
   12.1 算法评价指标概述
   12.2 算法性能评价方法
   参考文献
第五篇 大数据建模分析案例
  第13章 两化融合管理体系评定大数据实证分析
   13.1 案例背景
   13.2 系统建模逻辑
   13.3 数据分析系统的功能实现及结果分析
   参考文献
  第14章 新兴学科交叉情况的分析
   14.1 案例背景
   14.2 案例建模分析
   14.3 案例的技术实现与结果分析
   参考文献

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