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第一篇 现象及感性思辨3

第1章 大数据溯源3

1.1 引言3

1.2 数觉及数的起源7

1.3 模拟与数字计算10

1.4 从数据到大数据15

1.5 大数据时代19

1.6 本章小结23

本章参考文献23

第2章 大数据现象25

2.1 引言25

2.2 政界大数据28

2.3 业界大数据33

2.4 学界大数据39

2.5 本章小结44

本章参考文献45

第3章 大数据产业46

3.1 引言46

3.2 大数据产业环境49

3.2.1 政策环境49

3.2.2 应用环境51

3.2.3 技术环境52

3.3 大数据产业地图53

3.3.1 大数据产业地图由来53

3.3.2 大数据产业地图明细54

3.3.3 大数据产业地图意义61

3.4 大数据应用提示62

3.4.1 大数据中文解析及提示62

3.4.2 大数据应用场景及策略64

3.4.3 大数据陷阱及应用提示65

3.5 本章小结67

本章参考文献68

第二篇 技术及选型思路71

第4章 大数据支撑技术71

4.1 引言71

4.2 大数据流程73

4.2.1 显式挑战74

4.2.2 隐式困难76

4.2.3 评估思路78

4.3 基础支撑技术78

4.3.1 数据采集79

4.3.2 数据存储81

4.3.3 数据建模82

4.3.4 计算架构85

4.4 高级支撑技术90

4.4.1 云计算背景90

4.4.2 云计算定义91

4.4.3 云计算本质93

4.4.4 应用提示96

4.5 本章小结97

本章参考文献98

第5章 数据采集与整合99

5.1 引言99

5.2 大数据的数据源101

5.2.1 数据分布101

5.2.2 内部数据103

5.2.3 互联网数据105

5.2.4 应用提示105

5.3 内部数据及内部数据采集106

5.3.1 目标任务106

5.3.2 关键技术107

5.3.3 ETL工具110

5.3.4 应用提示111

5.4 互联网数据及互联网数据采集113

5.4.1 目标任务113

5.4.2 关键技术114

5.4.3 开源网络爬虫118

5.4.4 应用提示120

5.5 本章小结121

本章参考文献123

第6章 数据存储与管理124

6.1 引言124

6.2 数据组织127

6.2.1 集中与分布128

6.2.2 SQL与NoSQL130

6.3 数据存储138

6.4 云存储141

6.5 本章小结144

本章参考文献145

第7章 数据表示与理解146

7.1 引言146

7.2 度量方法149

7.2.1 相似系数函数150

7.2.2 距离函数152

7.3 数据规范154

7.4 特征工程155

7.4.1 特征表示156

7.4.2 特征提取156

7.4.3 特征选择175

7.5 应用提示178

7.6 本章小结181

本章参考文献181

第8章 数据理解与建模183

8.1 引言183

8.2 机器学习185

8.3 非监督学习187

8.3.1 K-Means188

8.3.2 EM189

8.4 监督学习192

8.4.1 回归192

8.4.2 分类196

8.5 本章小结226

本章参考文献227

第9章 知识发现与应用229

9.1 引言229

9.2 从机器学习到数据挖掘233

9.2.1 统计与统计学234

9.2.2 智能与人工智能235

9.2.3 人工智能与机器学习237

9.2.4 数据挖掘及技术路径239

9.2.5 应用提示245

9.3 从数据挖掘到数据科学246

9.3.1 从“惊奇”引发的科学之母246

9.3.2 从“科学”引发的研究范式249

9.3.3 从“数据”引发的数据科学251

9.4 从算法到大数据方法论252

9.4.1 演绎与归纳252

9.4.2 因果与相关255

9.4.3 定律与模型257

9.5 本章小结260

本章参考文献260

第三篇 实施及理性思考265

第10章 大数据实施265

10.1 引言265

10.2 工程管理267

10.2.1 思维层的应用模式梳理267

10.2.2 开发层的工程实施路径270

10.2.3 运维层的平台应用保障273

10.3 技术管理274

10.3.1 生产流程管理274

10.3.2 技术流程管理277

10.3.3 知识流程管理279

10.4 商务管理282

10.4.1 商业模式价值逻辑282

10.4.2 大数据与商业模式283

10.4.3 典型商业模式示例287

10.5 本章小结290

本章参考文献291

第11章 大数据价值292

11.1 引言292

11.2 从数据到价值294

11.2.1 数据的价值295

11.2.2 信息的价值297

11.2.3 知识的价值299

11.2.4 应用提示300

11.3 从闭环到开环302

11.3.1 垂直应用价值302

11.3.2 平台集成价值303

11.3.3 生态协同价值305

11.3.4 应用提示305

11.4 大数据评估306

11.4.1 数据价值评估306

11.4.2 数据质量评估310

11.4.3 平台价值评估312

11.4.4 应用提示315

11.5 本章小结321

本章参考文献322

第12章 大数据思维323

12.1 引言323

12.2 数据层325

12.2.1 数据全采样325

12.2.2 数据交叉复用327

12.2.3 数据云化存储328

12.3 分析层330

12.3.1 相关重于因果330

12.3.2 效率重于精度332

12.3.3 离线分析＋实时运行334

12.4 应用层336

12.4.1 数据质量溯源336

12.4.2 服务和应用340

12.4.3 开放和合作342

12.5 本章小结345

本章参考文献347

第四篇 机遇及应用思索351

第13章 大数据机遇351

13.1 引言351

13.2 互联网＋356

13.3 电子商务359

13.3.1 电子商务概述359

13.3.2 移动电子商务362

13.3.3 跨境电子商务363

13.3.4 应用提示365

13.4 工业互联网368

13.4.1 基本概念368

13.4.2 笑脸曲线368

13.4.3 工业4.0371

13.4.4 应用提示376

13.5 互联网金融380

13.5.1 基本概念380

13.5.2 面向投融资的互联网金融381

13.5.3 面向支付的互联网金融384

13.5.4 其他类型的互联网金融387

13.5.5 应用提示390

13.6 本章小结392

本章参考文献394

跋395