《大数据技术基础与应用导论》内容简介

本书从大数据的前身――数据挖掘技术入手，首先介绍了数据挖掘技术及在大数据中常用的采集、存储和分析方法；然后以多语音识别和多语言识别为例，对大数据信息处理技术的关键应用给出了详细的说明；接着给出了大数据场景分析，详细介绍了基于场景分析的大数据信息处理应用，如MOOC大数据教学分析系统、社交网络大数据关系推荐系统、金融服务大数据风险预警系统等；随后介绍了互联网+大数据的应用，对电子商务、互联网金融、能源大数据等具有差异性的行业应用进行了简要介绍；最后对大数据的应用进行了展望。
杨毅，女，博士，现工作于清华大学电子工程系，IEEE会员、清华大学博士后理事，长期从事信号处理、语音识别、跨媒体新技术与新应用、数据检索方面的科研和教学工作。

作品目录

内容简介
前言
第1章：绪论
1.0、引言
1.1、数据的定义与属性
1.2、大数据概念与定义
1.3、大数据和小数据
1.4、结构化数据和非结构化数据
1.5、大数据信息处理技术及其应用
1.6、大数据技术面临的挑战
1.7、大数据服务与信息安全
1.8、本章小结
参考文献
第2章：数据信息挖掘技术基础
2.0、引言
2.1、信息挖掘技术概述
2.2、数据关联分析
2.3、数据聚类分析
2.4、数据分类与预测
2.5、数据可视化
2.6、信息挖掘与隐私保护
2.7、云计算数据挖掘
2.8、本章小结
参考文献
第3章：大数据技术基础
3.0、引言
3.1、大数据产生及特性
3.2、大数据技术体系
3.3、大数据采集与存储
3.4、大数据分析与挖掘
3.5、大数据可视化
3.6、本章小结
参考文献
第4章：大数据信息处理与分析应用
4.0、引言
4.1、语音识别简介
4.2、连续语音识别技术
4.3、多语言语音识别技术
4.4、本章小结
参考文献
第5章：基于场景分析的大数据信息处理技术基础与应用
5.0、引言
5.1、遥感大数据自动分析与数据挖掘系统
5.2、语音大数据关键词自动识别系统
5.3、MOOC大数据教学分析系统
5.4、社交网络大数据关系推荐系统
5.5、金融服务大数据风险预警系统
5.6、本章小结
参考文献
第6章：互联网+大数据技术基础与应用
6.0、引言
6.1、“互联网+”的定义
6.2、“互联网+”行动
6.3、“互联网+”与中国制造
6.4、大数据与互联网+
6.5、互联网大数据的应用及发展
6.6、本章小结
参考文献
第7章：基于场景感知的大数据信息处理应用
7.0、引言
7.1、无人驾驶汽车操控系统
7.2、医疗数据分析系统
7.3、农业装备与设施监控系统
7.4、智慧城市
7.5、本章小结
参考文献
第8章：基于可持续发展的大数据技术应用
8.0、大数据时代下的可持续发展新思路
8.1、环境大数据的分析与应用
8.2、大数据在交通领域的应用
8.3、大数据与环境变化
8.4、大数据在能源领域的应用
参考文献