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目錄

第1章基礎(chǔ)理論

1.1數(shù)據(jù)

1.1.1數(shù)據(jù)模型

1.1.2數(shù)據(jù)維度

1.2大數(shù)據(jù)

1.2.1內(nèi)涵與特征

1.2.2大數(shù)據(jù)時代的新理念

1.2.3大數(shù)據(jù)時代的新術(shù)語

1.3數(shù)據(jù)科學(xué)概述

1.3.1研究目的

1.3.2理論基

1.3.3研究內(nèi)容

1.3.4基本流程

1.3.5主要原則

1.3.6典型應(yīng)用

1.4數(shù)據(jù)科學(xué)家

1.4.1主要任務(wù)

1.4.2能力要求

1.4.3常用工具

1.4.4團(tuán)隊工作

1.5數(shù)據(jù)科學(xué)項目

1.5.1角色定義

1.5.2基本流程

1.6應(yīng)用案例

小結(jié)

習(xí)題

參考文獻(xiàn)及擴展閱讀資料

第2章數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1數(shù)據(jù)質(zhì)量

2.1.1統(tǒng)計學(xué)規(guī)律

2.1.2語言學(xué)規(guī)律

2.1.3數(shù)據(jù)連續(xù)性理論

2.1.4數(shù)據(jù)鑒別技術(shù)

2.1.5探索性數(shù)據(jù)分析

2.2數(shù)據(jù)審計

2.2.1預(yù)定義審計

2.2.2自定義審計

2.2.3可視化審計

2.3數(shù)據(jù)清洗

2.3.1缺失數(shù)據(jù)處理

2.3.2冗余數(shù)據(jù)處理

2.3.3噪聲數(shù)據(jù)處理

2.4數(shù)據(jù)變換

2.4.1大小變換

2.4.2類型變換

2.5數(shù)據(jù)集成

2.5.1基本類型

2.5.2主要問題

2.6其他預(yù)處理方法

2.6.1數(shù)據(jù)脫敏

2.6.2數(shù)據(jù)歸約

2.6.3數(shù)據(jù)標(biāo)注

2.7應(yīng)用案例

小結(jié)

習(xí)題

參考文獻(xiàn)及擴展閱讀資料

第3章數(shù)據(jù)統(tǒng)計

3.1概率分布

3.1.1正態(tài)分布

3.1.2卡方分布

3.1.3t分布

3.1.4F分布

3.2參數(shù)估計

3.2.1點估計

3.2.2區(qū)間估計

3.3假設(shè)檢驗

3.3.1參數(shù)檢驗

3.3.2非參數(shù)檢驗

3.4基本分析方法

3.4.1相關(guān)分析

3.4.2回歸分析

3.4.3方差分析

3.4.4分類分析

3.4.5聚類分析

3.4.6時間序列分析

3.4.7其他方法

3.5元分析方法

3.5.1加權(quán)平均法

3.5.2優(yōu)化方法

3.6應(yīng)用案例

小結(jié)

習(xí)題

參考文獻(xiàn)及擴展閱讀資料

第4章機器學(xué)習(xí)

4.1基本概念

4.1.1定義

4.1.2應(yīng)用

4.2機器學(xué)習(xí)活動

4.2.1訓(xùn)練經(jīng)驗的選擇

4.2.2目標(biāo)函數(shù)的選擇

4.2.3目標(biāo)函數(shù)的表示

4.2.4函數(shù)逼近算法的選擇

4.3機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)

4.3.1執(zhí)行器

4.3.2評價器

4.3.3泛化器

4.3.4實驗生成器

4.4主要類型

4.4.1基于實例學(xué)習(xí)

4.4.2概念學(xué)習(xí)

4.4.3決策樹學(xué)習(xí)

4.4.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)

4.4.5貝葉斯學(xué)習(xí)

4.4.6遺傳算法

4.4.7分析學(xué)習(xí)

4.4.8增強學(xué)習(xí)

4.5典型算法

4.5.1KMeans算法

4.5.2KNN算法

4.5.3ID3算法

4.6應(yīng)用案例

小結(jié)

習(xí)題

參考文獻(xiàn)及擴展閱讀資料

第5章數(shù)據(jù)可視化

5.1主要類型

5.1.1科學(xué)可視化

5.1.2信息可視化

5.1.3可視分析學(xué)

5.2基本模型

5.2.1順序模型

5.2.2循環(huán)模型

5.2.3分析模型

5.3常用方法

5.3.1視覺編碼

5.3.2統(tǒng)計圖表

5.3.3圖論方法

5.3.4視覺隱喻

5.3.5圖形符號學(xué)

5.3.6面向領(lǐng)域的方法

5.4視覺編碼

5.4.1視覺感知

5.4.2數(shù)據(jù)類型

5.4.3視覺通道

5.4.4視覺假象

5.5評價與改進(jìn)

5.5.1測評原則

5.5.2測評流程

5.5.3測評方法

5.6應(yīng)用案例

小結(jié)

習(xí)題

參考文獻(xiàn)及擴展閱讀資料

第6章數(shù)據(jù)計算

6.1計算模式的演變

6.1.1集中式計算

6.1.2分布式計算

6.1.3網(wǎng)格計算

6.1.4云計算

6.2主流計算框架——MapReduce

6.2.1基本思想

6.2.2實現(xiàn)過程

6.2.3主要特征

6.2.4關(guān)鍵技術(shù)

6.5.5下一代MapReduce

6.3主流計算平臺——Hadoop MapReduce

6.3.1數(shù)據(jù)流

6.3.2任務(wù)處理

6.3.3技術(shù)實現(xiàn)

6.3.4YARN

6.4其他相關(guān)計算系統(tǒng)——Hadoop生態(tài)系統(tǒng)

6.4.1HDFS

6.4.2Hive

6.4.3Pig

6.4.4Mahout

6.4.5HBase

6.4.6ZooKeeper

6.4.7Flume

6.4.8Sqoop

6.5應(yīng)用案例

小結(jié)

習(xí)題

參考文獻(xiàn)及擴展閱讀資料

第7章數(shù)據(jù)管理

7.1基本類型

7.1.1關(guān)系數(shù)據(jù)庫

7.1.2NoSQL

7.1.3關(guān)系云

7.2體系結(jié)構(gòu)

7.2.1MasterSlave結(jié)構(gòu)

7.2.2P2P結(jié)構(gòu)

7.3關(guān)鍵技術(shù)

7.3.1數(shù)據(jù)模型

7.3.2數(shù)據(jù)分布

7.3.3數(shù)據(jù)一致性

7.3.4CAP理論與BASE原則

7.3.5視圖與物化視圖

7.3.6事務(wù)與版本戳

7.4典型系統(tǒng)

7.4.1Memcached

7.4.2MongoDB

7.4.3Cassandra

7.4.4HBase

7.5應(yīng)用案例

小結(jié)

習(xí)題

參考文獻(xiàn)及擴展閱讀資料

附錄AR語言與R軟件

附錄B術(shù)語索引