前言

近年来，随着大数据、机器学习、数据挖掘以及人工智能等领域的迅猛发展，人们对数据的分析、处理和应用的认知方式发生了改变，各行各业的运作方式与未来发展方向也受到了正向影响。这些技术已经深入医疗、旅游业、金融、制造业以及人们的日常生活。这种深远的影响，让各行业意识到了技术转型的必要性，也为其未来的发展指明了方向。同时，由于这些领域的兴起，对相关领域专业人才的需求也与日俱增。这对高等学校计算机专业人才培养提出了新的要求，因此相关配套教材也应具有一定的可用性和前沿性。

本书主要内容

本书以问题为导向，对大数据的应用领域和未来发展趋势进行探讨，强调了大数据时代带来的机遇和挑战，适合对大数据应用和其场景感兴趣的读者学习。本书共包含11章，每章都以案例和实践为辅助，帮助读者更深入地理解和应用所学知识。


第1章介绍了大数据的定义、特征，以及不同类型的大数据结构，探索了个人生活、企业和政府部门中的大数据应用。

第2章探讨了云计算的定义、特征，体系架构和服务模式，包括虚拟化技术、并行计算技术，以及云计算与大数据的融合及案例。

第3章涵盖了数据采集方法、数据影响因素与质量评估，数据清洗、变换、归约等数据处理技术。

第4章介绍了统计分析方法，数据挖掘的概念、分类、过程，以及常用的数据挖掘算法，并结合文学分析案例进行讲解。

第5章深入探讨了大数据时代的安全问题，包括网络安全漏洞、隐私泄露，提出了解决大数据安全和隐私保护的策略与技术。

第6章涉及数据可视化的类型、流程、步骤以及评估方法，帮助读者更好地理解数据。

第7章探索了社交媒体的定义、发展，以及基于大数据分析的用户、关系、内容等方面的应用，同时关注社交媒体大数据的未来挑战和信息安全问题。

第8章详细介绍了大数据在医疗领域的应用，包括病历共享、责任意识、电子病历的大数据定义与应用，以及我国居民终身电子病历计划等。

第9章关注旅游数据的收集、分析、应用问题，以及大数据在智慧旅游、定制旅游和精准营销方面的应用和技术。

第10章深入研究了金融领域的大数据应用，包括金融大数据的定义、影响和应用战略，结合业务应用和创新案例进行阐述。



第11章着眼于制造业领域，探讨了工业4.0、工业大数据、智能工厂等概念，并通过服装个性化定制案例展示了大数据的应用。

本书特色

(1) 问题驱动，由浅入深。

本书以问题为导向，由浅入深地介绍大数据的核心概念和技术，逐步深入探讨大数据的结构、应用领域，帮助读者逐步理解和掌握相关知识。

(2) 理实结合，突出重点。

结合丰富的案例和实践，本书突出大数据处理、分析的重点，通过深入分析大数据安全、云计算与大数据融合等领域，强调理论知识与实际应用的联系。

(3) 案例丰富，实用性强。

通过丰富的行业案例和实际应用场景，详细讲解大数据在医疗、旅游、金融、制造业等领域的应用。







(4) 内容简明，易于理解。

本书简洁明了，专注于重要概念和关键知识点，避免过多冗长的论述，便于理解大数据知识，更好地掌握实际应用场景。

配套资源

为便于教与学，本书配有源代码、教学课件、教学大纲、教案、教学日历、教学进度表、授课计划、期末试卷及答案。

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读者对象

本书主要面向从事数据分析、机器学习、数据挖掘或深度学习的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等学校的在读学生及相关领域的科研人员。


在编写本书的过程中，作者参考了诸多相关资料，在此对相关资料的作者表示衷心的感谢。

限于个人水平和时间仓促，书中难免存在疏漏之处，欢迎广大读者批评指正。



作者
2024年5月