大數(shù)據(jù)技術(shù)及其背景下的數(shù)據(jù)挖掘研究
《大數(shù)據(jù)技術(shù)及其背景下的數(shù)據(jù)挖掘研究》圍繞大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用問題，從大數(shù)據(jù)挖掘的基本概念入手，系統(tǒng)地闡述了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)理論、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop以及大數(shù)據(jù)存儲與管理研究；由淺入深地論述了數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)理論、大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究、數(shù)據(jù)挖掘的藝術(shù)，并結(jié)合實踐，闡述了數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。
《大數(shù)據(jù)技術(shù)及其背景下的數(shù)據(jù)挖掘研究》對于讀者掌握大數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用領(lǐng)域的基本知識和進一步研究都具有參考價值。
吳春瓊，1979年2月生，福建省永定縣人，碩士，副教授。研究方向：大數(shù)據(jù)與人工智能。近年來在211高校學(xué)報、985高校學(xué)報、CSCD核心等中文核心期刊上發(fā)表核心論文6篇，在國際期刊和會議上發(fā)表了許多高質(zhì)量的論文，2篇論文被EI檢索收錄，1篇論文被CPCI檢索收錄�，F(xiàn)任陽光學(xué)院電子商務(wù)專業(yè)教師，任大數(shù)據(jù)商務(wù)智能福建省高校工程中心主任。
前言
第一章 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論研究
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)時代概述
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)的概念及內(nèi)涵研究
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)與相關(guān)領(lǐng)域的關(guān)系
第四節(jié) 大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)
第二章 大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop
第一節(jié) Hadoop概述
第二節(jié) Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
第三節(jié) Hadoop的安裝與使用
第三章 大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)SPSS Modeler
第一節(jié) SPSS Modeler軟件概述
第二節(jié) SPSS Modeler文本挖掘概述
第三節(jié) SPSS Modeler文本挖掘節(jié)點
第四章 大數(shù)據(jù)存儲與管理研究
第一節(jié) 分布式文件系統(tǒng)HDFS概述及其體系結(jié)構(gòu)研究
第二節(jié) 分布式數(shù)據(jù)庫HBase概述及其實現(xiàn)原理
第三節(jié) NoSQL數(shù)據(jù)庫概述及其三大基石
第四節(jié) 云數(shù)據(jù)庫概述及系統(tǒng)構(gòu)架
第五章 數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)理論研究
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘
第二節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘的概念和原理
第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容
第四節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘與相關(guān)領(lǐng)域的關(guān)系
第六章 大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究
第一節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘與過程
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)挖掘處理基本流程
第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘常用算法
第七章 數(shù)據(jù)挖掘的藝術(shù)
第一節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘目標確立的藝術(shù)
第二節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用技術(shù)的藝術(shù)
第三節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘中平衡的藝術(shù)
第四節(jié) 理性對待大數(shù)據(jù)時代
第八章 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用
第一節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘在銀行信用評分中的應(yīng)用——以AHP法為例
第二節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在生命科學(xué)中的作用
參考文獻
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