《纵观大数据建模、分析及应用》_牛琨_北京邮电大学_扫描版[PDF]_计算机类

《纵观大数据建模、分析及应用》_牛琨_北京邮电大学_扫描版[PDF]

内容简介：

Big Date Overview 数据，是比文字出现更早的工具，它帮助人类不断拓展对客观世界的认知，是社会生活中不可缺少的关键要素。身处大数据时代的我们，更加受到数据及其分析模型带来的影响，既有各种生活的便利，情景化的舒爽，也有隐私泄露的不快。为了更好地掌握数据，正确地分析数据，精准地描述规律，我们必须掌握一定的数据分析知识，而本书将是打开这扇门的一把钥匙。执教十年，经历了从数据挖掘到大数据的云卷云舒，一代代的技术更迭，不变的是对数据知识探索的执着初心。但是，咨询者众，待解惑者也不少，一一解答既无效率又没效果，因此在去年萌生了写本书的想法。与理论型书籍不同，本书的方法论是来自传统理论但充分考虑了实战环境而进行了适配性的修订。希望读者在阅读时要注意，因地制宜，*应变，重神不重形，切不可机械照搬。*章讲创新思维。这是因为数据分析的起点就是头脑，是思考，想做好数据分析，打开头脑是*重要的，没有之一。第二章至第八章讲数据分析。从数据本身开始，评述了统计分析、数据挖掘和大数据等分析技术，还介绍了由浅入深的三种主要工具软件的使用技巧，非常适合有一定操作经验但亟须进阶的操作者。第九章至第十六章则聚焦经营分析。经营分析是企业经营*重要的分析工具组合，可能融合了非常复杂的分析技术。

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摘要：《纵观大数据建模、分析及应用》是牛琨在北京邮电大学出版的一本计算机类书籍，本书主要介绍了大数据建模、分析和应用的相关知识。本文将从四个方面对该书进行详细阐述，包括大数据的概念和特点、大数据建模方法、大数据分析技术和大数据应用领域。通过对这些内容的阐述，读者可以更好地了解和应用大数据技术。本文由nayona.cn整理。

1、大数据的概念和特点

大数据是指规模巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。本书首先介绍了大数据的概念和特点，包括数据的规模、多样性和实时性。数据规模巨大是大数据的显着特点之一，它需要采用分布式存储和计算技术来处理。此外，大数据还具有多样性，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。另外，大数据的实时性也是其重要特点之一，要求对数据进行实时处理和分析。

在概念和特点的基础上，本书进一步介绍了大数据的价值和挑战。大数据具有重要的价值，可以帮助企业和组织发现潜在的商机和趋势，提高决策的准确性和效率。但是，大数据也面临着挑战，包括数据安全和隐私保护、数据质量和数据分析技术等方面的挑战。

2、大数据建模方法

大数据建模是指将大数据转化为可用于分析和应用的模型和结构化数据。本书介绍了常用的大数据建模方法，包括数据清洗、数据集成和数据转换等步骤。数据清洗是指对原始数据进行去除噪声、修复缺失值和处理异常值等操作，以提高数据的质量和可用性。数据集成是指将来自不同来源和格式的数据集成到一个统一的数据集中，以便进行分析和应用。数据转换是指将原始数据转化为结构化的数据，以便进行进一步分析和建模。

在大数据建模方法的基础上，本书还介绍了一些常用的大数据建模工具和技术，包括Hadoop、Spark和NoSQL等。这些工具和技术可以帮助用户更高效地进行大数据建模和分析。

3、大数据分析技术

大数据分析是指通过对大数据进行挖掘和分析，提取出有价值的信息和知识。本书介绍了大数据分析的基本概念和常用技术，包括数据挖掘、机器学习和深度学习等。数据挖掘是指通过自动或半自动的方式，从大数据中发现隐藏的模式和关联规则。机器学习是一种通过训练样本来构建模型和预测未知数据的方法，可以用于大数据的分类、聚类和预测等任务。深度学习是一种新兴的机器学习技术，可以处理更复杂的大数据问题。

4、大数据应用领域

大数据在各个领域都有广泛的应用，本书介绍了一些典型的大数据应用领域，包括电商、金融、医疗和交通等。在电商领域，大数据可以帮助企业分析用户行为和购买偏好，提供个性化的推荐和营销策略。在金融领域，大数据可以用于风险评估、欺诈检测和智能投资等方面。在医疗领域，大数据可以帮助医生进行疾病诊断和预测，提供个性化的医疗方案。在交通领域，大数据可以用于交通流量预测和优化交通路线等方面。

总结：

《纵观大数据建模、分析及应用》全面介绍了大数据的概念、特点、建模方法、分析技术和应用领域。通过阅读本书，读者可以深入了解大数据的相关知识，并且掌握大数据建模和分析的基本方法和技术。本文由nayona.cn整理。

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